Model Answer
0 min readIntroduction
सामाजिक अनुसंधान में, जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना-चयन एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। प्रायिकता नमूना-चयन रणनीतियाँ, जिनमें प्रत्येक इकाई के नमूने में चुने जाने की ज्ञात संभावना होती है, विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे जनसंख्या का अधिक सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। ये रणनीतियाँ शोधकर्ताओं को निष्कर्षों को व्यापक जनसंख्या तक सामान्यीकृत करने की अनुमति देती हैं। प्रायिकता नमूना-चयन, गैर-प्रायिकता नमूना-चयन की तुलना में अधिक विश्वसनीय और वैध परिणाम प्रदान करता है, क्योंकि यह चयन पूर्वाग्रह (selection bias) को कम करता है। इस प्रकार, सामाजिक विज्ञानों में, विशेष रूप से समाजशास्त्र में, प्रायिकता नमूना-चयन रणनीतियों की समझ आवश्यक है।
प्रायिकता नमूना-चयन रणनीतियाँ
प्रायिकता नमूना-चयन रणनीतियाँ वे तकनीकें हैं जिनमें जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को नमूने में चुने जाने का एक ज्ञात और गैर-शून्य अवसर होता है। ये रणनीतियाँ निष्पक्षता और सटीकता सुनिश्चित करती हैं, जिससे शोध निष्कर्षों को व्यापक जनसंख्या के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है।
1. सरल यादृच्छिक नमूना-चयन (Simple Random Sampling)
यह सबसे बुनियादी प्रायिकता नमूना-चयन रणनीति है। इसमें जनसंख्या से इकाइयों का यादृच्छिक रूप से चयन करना शामिल है, जहाँ प्रत्येक इकाई के चुने जाने की समान संभावना होती है।
- उदाहरण: एक कक्षा के 50 छात्रों में से 10 छात्रों का चयन करने के लिए, प्रत्येक छात्र को एक संख्या असाइन करें (1 से 50)। फिर, एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर का उपयोग करके 10 अद्वितीय संख्याएँ चुनें।
- लाभ: सरल, निष्पक्ष और व्यापक जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने की संभावना।
- सीमाएँ: बड़ी जनसंख्या के लिए समय लेने वाला और महंगा हो सकता है।
2. स्तरीकृत नमूना-चयन (Stratified Sampling)
इस रणनीति में, जनसंख्या को पहले समान विशेषताओं (जैसे, लिंग, आयु, आय) के आधार पर स्तरों में विभाजित किया जाता है। फिर, प्रत्येक स्तर से यादृच्छिक रूप से नमूने चुने जाते हैं।
- उदाहरण: एक विश्वविद्यालय में छात्रों का नमूना लेने के लिए, छात्रों को उनके विभाग (कला, विज्ञान, इंजीनियरिंग) के आधार पर स्तरित किया जा सकता है। प्रत्येक विभाग से छात्रों का अनुपात उस विभाग के आकार के अनुपात में चुना जाता है।
- लाभ: जनसंख्या के विभिन्न उपसमूहों का सटीक प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करता है।
- सीमाएँ: जनसंख्या के स्तरों के बारे में जानकारी की आवश्यकता होती है।
3. व्यवस्थित नमूना-चयन (Systematic Sampling)
इस रणनीति में, जनसंख्या सूची से एक प्रारंभिक बिंदु यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, और फिर सूची में प्रत्येक kवें तत्व का चयन किया जाता है।
- उदाहरण: 1000 लोगों की सूची से 100 लोगों का नमूना लेने के लिए, पहले व्यक्ति को यादृच्छिक रूप से चुनें, और फिर हर 10वें व्यक्ति का चयन करें।
- लाभ: सरल और कुशल, विशेष रूप से बड़ी जनसंख्या के लिए।
- सीमाएँ: यदि सूची में कोई आवधिक पैटर्न है, तो यह पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है।
4. क्लस्टर नमूना-चयन (Cluster Sampling)
इस रणनीति में, जनसंख्या को पहले समूहों (क्लस्टरों) में विभाजित किया जाता है, और फिर कुछ क्लस्टरों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। चुने गए क्लस्टरों के भीतर सभी इकाइयों का नमूना लिया जाता है।
- उदाहरण: एक शहर में स्कूलों का नमूना लेने के लिए, शहर को पहले भौगोलिक क्षेत्रों (क्लस्टरों) में विभाजित किया जा सकता है। फिर, कुछ क्षेत्रों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, और चुने गए क्षेत्रों के सभी स्कूलों का नमूना लिया जाता है।
- लाभ: लागत प्रभावी, विशेष रूप से जब जनसंख्या भौगोलिक रूप से फैली हुई हो।
- सीमाएँ: क्लस्टरों के भीतर इकाइयों में भिन्नता अधिक होने पर सटीकता कम हो सकती है।
| नमूना-चयन रणनीति | लाभ | सीमाएँ |
|---|---|---|
| सरल यादृच्छिक नमूना-चयन | सरल, निष्पक्ष | समय लेने वाला, महंगा |
| स्तरीकृत नमूना-चयन | सटीक प्रतिनिधित्व | स्तर जानकारी की आवश्यकता |
| व्यवस्थित नमूना-चयन | सरल, कुशल | आवधिक पूर्वाग्रह |
| क्लस्टर नमूना-चयन | लागत प्रभावी | सटीकता कम हो सकती है |
Conclusion
प्रायिकता नमूना-चयन रणनीतियाँ सामाजिक अनुसंधान में डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण उपकरण हैं। प्रत्येक रणनीति के अपने फायदे और नुकसान होते हैं, और शोधकर्ता को अपनी शोध आवश्यकताओं और जनसंख्या की विशेषताओं के आधार पर सबसे उपयुक्त रणनीति का चयन करना चाहिए। इन रणनीतियों का उचित उपयोग सुनिश्चित करता है कि शोध निष्कर्ष विश्वसनीय, वैध और व्यापक जनसंख्या के लिए सामान्यीकृत करने योग्य हैं।
Answer Length
This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.