UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II202510 Marks
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Q2.

अनाज कंटेनर नमूना आकार निर्धारण

N = 5000 आबादी में से अनाज के कंटेनर का सटीक वजन जानने के लिए आवश्यक नमूना आकार निर्धारित कीजिए ।

पिछले रिकार्ड पर आधारित वजन का परिवर्तन 121 ग्राम है। यह आकलन सही औसत वजन के 2.5 ग्राम के अंदर 99% भरोसे के साथ होना चाहिए ।

अगर हम अनंत आबादी मान लें, तो क्या नमूने के आकार में परिवर्त्तन होगा ? अगर हाँ, तो कितना होगा, समझाइये । (सारणी संलग्न है)

How to Approach

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, सबसे पहले सटीक नमूना आकार निर्धारित करने के लिए आवश्यक सांख्यिकीय सूत्रों को समझना महत्वपूर्ण है। हमें सीमित जनसंख्या और अनंत जनसंख्या दोनों के लिए नमूना आकार की गणना करनी होगी। मुख्य रूप से, Z-स्कोर, मानक विचलन, अनुमान की त्रुटि, और जनसंख्या के आकार जैसे तत्वों का उपयोग करके नमूना आकार की गणना की जाएगी। यह आवश्यक है कि नमूना आकार के सूत्रों का सही उपयोग किया जाए और अंत में दोनों परिदृश्यों के परिणामों की तुलना की जाए।

Model Answer

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Introduction

अनाज के कंटेनरों के वजन का सटीक आकलन करने के लिए नमूनाकरण एक महत्वपूर्ण सांख्यिकीय तकनीक है, खासकर जब पूरी आबादी का माप करना अव्यावहारिक या असंभव हो। यह हमें एक बड़े समूह से एक छोटा, प्रतिनिधिक उपसमूह चुनने की अनुमति देता है, जिसके विश्लेषण से पूरी आबादी के बारे में विश्वसनीय निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं। इस प्रश्न में, हमें 5000 कंटेनरों की सीमित आबादी के लिए और फिर एक अनंत आबादी के लिए अनाज के कंटेनर के सटीक औसत वजन का अनुमान लगाने के लिए आवश्यक नमूना आकार निर्धारित करना है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि हमारा अनुमान 99% विश्वास के साथ 2.5 ग्राम की त्रुटि के भीतर हो, यह देखते हुए कि पिछले रिकॉर्ड से वजन का परिवर्तन (मानक विचलन) 121 ग्राम है।

नमूना आकार का निर्धारण (सीमित जनसंख्या)

नमूना आकार (n) निर्धारित करने के लिए, हमें कुछ प्रमुख मापदंडों की आवश्यकता होगी:

  • जनसंख्या का आकार (N) = 5000
  • विश्वसनीयता स्तर = 99%
  • अनुमान की त्रुटि (E) = 2.5 ग्राम
  • वजन का परिवर्तन (मानक विचलन, σ) = 121 ग्राम

Z-स्कोर का निर्धारण

99% विश्वसनीयता स्तर के लिए, हमें Z-स्कोर की आवश्यकता होगी। सामान्य वितरण तालिका (संलग्न नहीं है, लेकिन सामान्यतः ज्ञात) के अनुसार, 99% विश्वसनीयता स्तर के लिए Z-स्कोर लगभग 2.576 होता है।

प्रारंभिक नमूना आकार (अनंत जनसंख्या के लिए)

सबसे पहले, हम एक अनंत जनसंख्या के लिए नमूना आकार (n₀) की गणना करते हैं। इसका सूत्र है:

$$ n_0 = (Z^2 * σ^2) / E^2 $$

  • Z = 2.576
  • σ = 121
  • E = 2.5

मानों को सूत्र में रखने पर:

$$ n_0 = (2.576^2 * 121^2) / 2.5^2 $$

$$ n_0 = (6.635776 * 14641) / 6.25 $$

$$ n_0 = 97169.58 / 6.25 $$

$$ n_0 ≈ 15547.13 $$

इसलिए, प्रारंभिक नमूना आकार (अनंत जनसंख्या के लिए) लगभग 15548 है।

सीमित जनसंख्या के लिए नमूना आकार (n)

चूंकि हमारे पास एक सीमित जनसंख्या (N = 5000) है, हमें नमूना आकार को समायोजित करना होगा। इसके लिए सूत्र है:

$$ n = n_0 / (1 + ((n_0 - 1) / N)) $$

  • n₀ = 15547.13
  • N = 5000

मानों को सूत्र में रखने पर:

$$ n = 15547.13 / (1 + ((15547.13 - 1) / 5000)) $$

$$ n = 15547.13 / (1 + (15546.13 / 5000)) $$

$$ n = 15547.13 / (1 + 3.109226) $$

$$ n = 15547.13 / 4.109226 $$

$$ n ≈ 3783.56 $$

इसलिए, हमें लगभग 3784 कंटेनरों का नमूना लेने की आवश्यकता होगी।

अनंत जनसंख्या का परिदृश्य

अगर हम अनंत आबादी मान लें, तो नमूने के आकार में परिवर्तन होगा।

जैसा कि हमने ऊपर गणना की है, अनंत जनसंख्या के लिए नमूना आकार का निर्धारण सीमित जनसंख्या समायोजन कारक के बिना किया जाता है।

इस स्थिति में, आवश्यक नमूना आकार (n₀) होगा:

$$ n_0 = (Z^2 * σ^2) / E^2 $$

हमने पहले ही इसकी गणना की है:

$$ n_0 ≈ 15547.13 $$

इसलिए, यदि हम अनंत आबादी मान लें, तो नमूना आकार लगभग 15548 होगा।

परिवर्तन की व्याख्या

हाँ, नमूने के आकार में परिवर्तन होगा।

  • सीमित जनसंख्या (N=5000) के लिए नमूना आकार: 3784
  • अनंत जनसंख्या के लिए नमूना आकार: 15548

यह परिवर्तन काफी महत्वपूर्ण है। जब जनसंख्या सीमित होती है, खासकर जब प्रारंभिक गणना किया गया नमूना आकार (n₀) जनसंख्या के एक बड़े हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है (जैसा कि इस मामले में 15548, 5000 से बड़ा है), तो हमें सीमित जनसंख्या सुधार कारक (Finite Population Correction Factor) का उपयोग करना होता है। यह कारक इस तथ्य को ध्यान में रखता है कि नमूनाकरण 'प्रतिस्थापन के बिना' किया जा रहा है, और जैसे-जैसे नमूना आकार जनसंख्या के आकार के करीब आता है, नमूने के अंदर की जानकारी कुल जानकारी का एक बड़ा हिस्सा बन जाती है।

सरल शब्दों में, जब हम एक छोटी और ज्ञात जनसंख्या से नमूने लेते हैं, तो हमें उसी स्तर की सटीकता और विश्वास प्राप्त करने के लिए अपेक्षाकृत कम नमूना आकार की आवश्यकता होती है, क्योंकि प्रत्येक नया नमूना शेष जनसंख्या के बारे में अधिक जानकारी प्रदान करता है। अनंत जनसंख्या के मामले में, हम यह नहीं मानते कि हमारे नमूने जनसंख्या के आकार को प्रभावित कर रहे हैं, इसलिए एक बड़े नमूना आकार की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह पूरी अनंतता का प्रतिनिधित्व करता है। इस प्रकार, अनंत आबादी मानने पर नमूना आकार में काफी वृद्धि होती है।

पैरामीटर मूल्य
जनसंख्या का आकार (N) 5000
मानक विचलन (σ) 121 ग्राम
अनुमान की त्रुटि (E) 2.5 ग्राम
विश्वसनीयता स्तर 99%
Z-स्कोर (99% के लिए) 2.576
सीमित जनसंख्या के लिए नमूना आकार (n) 3784
अनंत जनसंख्या के लिए नमूना आकार (n₀) 15548

Conclusion

इस विश्लेषण से यह स्पष्ट होता है कि अनाज के कंटेनरों के औसत वजन का सटीक अनुमान लगाने के लिए आवश्यक नमूना आकार जनसंख्या के आकार पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर करता है। 5000 की सीमित आबादी के लिए, हमें 99% विश्वास स्तर और 2.5 ग्राम की त्रुटि के साथ 3784 कंटेनरों का नमूना लेने की आवश्यकता होगी। हालांकि, यदि हम एक अनंत आबादी मानते हैं, तो यह आवश्यकता बढ़कर 15548 कंटेनर हो जाती है। यह अंतर सीमित जनसंख्या सुधार कारक के महत्व को रेखांकित करता है, जो तब लागू होता है जब नमूना आकार जनसंख्या के एक बड़े हिस्से का गठन करता है, जिससे अधिक कुशल और आर्थिक नमूनाकरण संभव होता है। इस प्रकार, नमूनाकरण योजना तैयार करते समय जनसंख्या के वास्तविक आकार का आकलन करना महत्वपूर्ण है।

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.

Additional Resources

Key Definitions

नमूना आकार (Sample Size)
यह किसी भी सांख्यिकीय अध्ययन में अवलोकन या प्रयोगों की संख्या है। यह पूरी आबादी से चुने गए व्यक्तियों या वस्तुओं की संख्या है जिसका विश्लेषण करके पूरी आबादी के बारे में निष्कर्ष निकाले जाते हैं।
Z-स्कोर (Z-Score)
Z-स्कोर (जिसे मानक स्कोर भी कहा जाता है) एक मानक सामान्य वितरण में यह मापता है कि एक डेटा बिंदु माध्य से कितने मानक विचलन दूर है। यह किसी दिए गए आत्मविश्वास अंतराल के लिए महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान करता है।

Key Statistics

कृषि सांख्यिकी के अनुसार, भारत में 2023-24 में कुल अनाज उत्पादन लगभग 328.86 मिलियन टन अनुमानित है। इस बड़े उत्पादन के लिए गुणवत्ता नियंत्रण हेतु कुशल नमूनाकरण विधियाँ महत्वपूर्ण हैं।

Source: कृषि और किसान कल्याण मंत्रालय, भारत सरकार

खाद्य प्रसंस्करण उद्योग मंत्रालय की एक रिपोर्ट के अनुसार, गुणवत्ता नियंत्रण में नमूनाकरण त्रुटियों के कारण लगभग 5-7% कृषि उत्पादों को अस्वीकार कर दिया जाता है, जिससे महत्वपूर्ण आर्थिक नुकसान होता है।

Source: खाद्य प्रसंस्करण उद्योग मंत्रालय, भारत सरकार (2022-23)

Examples

खाद्य सुरक्षा में नमूनाकरण

भारतीय खाद्य सुरक्षा और मानक प्राधिकरण (FSSAI) खाद्य उत्पादों की गुणवत्ता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए नियमित रूप से नमूनाकरण करता है। वे दूध, तेल, अनाज आदि के बैचों से नमूने लेकर रासायनिक और माइक्रोबायोलॉजिकल परीक्षण करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे निर्धारित मानकों का पालन करते हैं।

विनिर्माण उद्योग में गुणवत्ता नियंत्रण

ऑटोमोबाइल उद्योग में, कारों के पुर्जों की गुणवत्ता जांचने के लिए नमूनाकरण का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक विशिष्ट लॉट में उत्पादित सभी ब्रेक पैड का परीक्षण करने के बजाय, एक छोटा नमूना लिया जाता है और विस्तृत परीक्षण से गुजरता है। यदि नमूना निर्धारित गुणवत्ता मानकों को पूरा करता है, तो पूरे लॉट को स्वीकार कर लिया जाता है।

Frequently Asked Questions

सीमित जनसंख्या सुधार कारक (Finite Population Correction Factor) का उपयोग कब किया जाता है?

सीमित जनसंख्या सुधार कारक का उपयोग तब किया जाता है जब नमूनाकरण बिना प्रतिस्थापन के एक सीमित जनसंख्या से किया जाता है, और नमूना आकार (n) जनसंख्या के आकार (N) के 5% से अधिक होता है (यानी, n/N > 0.05)। यह कारक नमूने की विचरण को समायोजित करता है क्योंकि जनसंख्या से निकाले गए प्रत्येक नमूने के साथ शेष जनसंख्या का आकार घटता जाता है।

विश्वसनीयता स्तर (Confidence Level) क्या है और यह नमूना आकार को कैसे प्रभावित करता है?

विश्वसनीयता स्तर यह संभावना है कि एक पैरामीटर का विश्वास अंतराल में जनसंख्या पैरामीटर शामिल होगा। उदाहरण के लिए, 99% विश्वसनीयता स्तर का अर्थ है कि यदि आप 100 बार नमूना लेते हैं, तो 99 बार अंतराल में वास्तविक जनसंख्या पैरामीटर होगा। उच्च विश्वसनीयता स्तर के लिए Z-स्कोर अधिक होता है, जिसके परिणामस्वरूप दिए गए अनुमान की त्रुटि के लिए एक बड़े नमूना आकार की आवश्यकता होती है।

Topics Covered

StatisticsSamplingSample SizeConfidence IntervalPopulation Variance