संभाव्यता सैंपलिंग तकनीक
संभाव्यता सैंपलिंग में यादृच्छिक तरीके से एक सैंपल का चयन किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि प्रत्येक सदस्य को चयनित होने का ज्ञात और शून्य से अधिक अवसर मिलता है। इन विधियों का उपयोग सांख्यिकीय अनुमान के लिए किया जाता है, जिससे शोधकर्ता जनसंख्या के बारे में विश्वसनीय सामान्यीकरण कर सकते हैं।
1. प्रणालीबद्ध सैंपलिंग (Systematic Sampling)
इस विधि में, आप जनसंख्या से प्रत्येक nth व्यक्ति का चयन करते हैं, प्रारंभिक बिंदु का चयन यादृच्छिक रूप से किया जाता है। इस विधि में सैंपलिंग अंतराल (kk) की गणना की जाती है, जो कुल जनसंख्या आकार (N) को इच्छित सैंपल आकार (n) से विभाजित करने पर प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, यदि आपको 100 लोगों में से 10 लोगों का चयन करना है, तो आप प्रत्येक 10वें व्यक्ति का चयन करेंगे।
2. क्लस्टर सैंपलिंग (Cluster Sampling)
क्लस्टर सैंपलिंग में जनसंख्या को छोटे समूहों (क्लस्टर) में बांटा जाता है, जो आमतौर पर भौगोलिक या प्राकृतिक समूहों पर आधारित होते हैं। फिर, यादृच्छिक रूप से कुछ क्लस्टरों का चयन किया जाता है और उन चयनित क्लस्टरों के भीतर सभी व्यक्तियों को सैंपल में शामिल किया जाता है। यह विधि बड़े क्षेत्रों में फैली जनसंख्या के लिए अधिक लागत-प्रभावी होती है।
3. स्तरीकृत सैंपलिंग (Stratified Sampling)
स्तरीकृत सैंपलिंग में जनसंख्या को विशिष्ट लक्षणों (जैसे आय, आयु, या शिक्षा) के आधार पर विभिन्न उपसमूहों (स्तरों) में विभाजित किया जाता है। इसके बाद प्रत्येक स्तर से यादृच्छिक रूप से सैंपल लिया जाता है। यह विधि यह सुनिश्चित करती है कि जनसंख्या के सभी महत्वपूर्ण भागों का सैंपल में प्रतिनिधित्व हो।
4. क्षेत्रीय सैंपलिंग (Area Sampling)
क्षेत्रीय सैंपलिंग क्लस्टर सैंपलिंग का एक रूप है, जिसमें विशेष रूप से भौगोलिक क्षेत्रों को क्लस्टर के रूप में चयनित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक शहर को जिलों में विभाजित किया जा सकता है, और शोधकर्ता इन जिलों में से कुछ का यादृच्छिक रूप से चयन करते हैं। यह विधि तब उपयोगी होती है जब जनसंख्या बड़े भौगोलिक क्षेत्रों में फैली हो।
5. बहु-चरण सैंपलिंग (Multistage Sampling)
बहु-चरण सैंपलिंग में कई चरणों में विभिन्न सैंपलिंग विधियों का संयोजन किया जाता है। उदाहरण के लिए, आप पहले क्लस्टर सैंपलिंग का उपयोग करके क्षेत्रों का चयन कर सकते हैं, फिर उन क्षेत्रों के भीतर स्तरीकृत सैंपलिंग का उपयोग कर सकते हैं, और अंत में उन क्षेत्रों में से व्यक्तियों का चयन यादृच्छिक सैंपलिंग से कर सकते हैं। यह विधि बड़े और विविध जनसंख्याओं पर किए गए अध्ययन के लिए आदर्श होती है।
इनमें से प्रत्येक विधि विभिन्न शोध आवश्यकताओं को पूरा करती है, और सही विधि का चयन जनसंख्या संरचना, लागत और परिणामों की सटीकता पर निर्भर करता है।