अनुसंधान में नमूनाकरण तकनीकें आवश्यक हैं क्योंकि संपूर्ण जनसंख्या से डेटा एकत्र करना अक्सर अव्यावहारिक या असंभव होता है। इसके बजाय, शोधकर्ता पूरे समूह के बारे में अनुमान लगाने के लिए नमूनों का उपयोग करते हैं, जो जनसंख्या के सबसेट होते हैं। विभिन्न नमूनाकरण तकनीकें हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और सीमाएं हैं। यहां अनुसंधान में कुछ सामान्य नमूनाकरण तकनीकें दी गई हैं:

Table of Contents

1. सरल यादृच्छिक नमूनाकरण (Simple Random Sampling):

– इस पद्धति में, जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को नमूने के लिए चुने जाने की समान संभावना होती है।

– यह सुनिश्चित करता है कि नमूना जनसंख्या का प्रतिनिधि है, यह मानते हुए कि यादृच्छिक चयन प्रक्रिया निष्पक्ष है।

– आम तौर पर यादृच्छिक संख्या जनरेटर या ड्राइंग लॉट के माध्यम से प्राप्त किया जाता है।

2. स्तरीकृत नमूनाकरण (Stratified Sampling):

– शोधकर्ता जनसंख्या को कुछ विशेषताओं (जैसे, आयु, लिंग, आय) के आधार पर उपसमूहों या स्तरों में विभाजित करते हैं।

– फिर, जनसंख्या में उनके प्रतिनिधित्व के अनुपात में प्रत्येक स्तर से यादृच्छिक नमूने निकाले जाते हैं।

– यह तब उपयोगी होता है जब आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि नमूने में विशिष्ट उपसमूहों का पर्याप्त प्रतिनिधित्व हो।

3. व्यवस्थित नमूनाकरण (Systematic Sampling):

– इस पद्धति में, शोधकर्ता जनसंख्या की सूची में से हर नौवें सदस्य का चयन करते हैं, आमतौर पर यादृच्छिक शुरुआत के साथ।

– यह साधारण यादृच्छिक नमूने की तुलना में अधिक कुशल हो सकता है और जनसंख्या की क्रमबद्ध सूची होने पर सहायक होता है।

4. क्लस्टर नमूनाकरण (Cluster Sampling) :

– शोधकर्ता जनसंख्या को समूहों (उदाहरण के लिए, भौगोलिक क्षेत्र) में विभाजित करते हैं और फिर यादृच्छिक रूप से इनमें से कुछ समूहों का चयन करते हैं।

– चयनित क्लस्टर के सभी सदस्य नमूने में शामिल हैं।

– बड़ी, भौगोलिक रूप से बिखरी हुई आबादी के लिए क्लस्टर नमूनाकरण अधिक लागत प्रभावी हो सकता है।

5. सुविधा नमूनाकरण (Convenience Sampling) :

– शोधकर्ता ऐसे व्यक्तियों का चयन करते हैं जो डेटा संग्रह के लिए सबसे अधिक सुलभ या सुविधाजनक हों।

– यह विधि त्वरित और सस्ती है लेकिन इससे पक्षपातपूर्ण परिणाम हो सकते हैं क्योंकि यह प्रतिनिधित्व सुनिश्चित नहीं करता है।

6. उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण (Purposive Sampling):

– निर्णय या चयनात्मक नमूने के रूप में भी जाना जाता है, शोधकर्ता विशिष्ट व्यक्तियों को चुनते हैं जिनमें रुचि की विशेषताएं होती हैं।

– यह उस शोध के लिए उपयोगी है जहां विशेषज्ञता की आवश्यकता है, या जब आप किसी दुर्लभ या अद्वितीय आबादी का अध्ययन कर रहे हैं।

7. स्नोबॉल नमूनाकरण (Snowball Sampling):

– इस पद्धति का उपयोग अक्सर दुर्गम या छिपी हुई आबादी में किया जाता है, जैसे नशीली दवाओं का उपयोग करने वाले या बिना दस्तावेज वाले अप्रवासी।

– एक प्रारंभिक प्रतिभागी की पहचान की जाती है, उसका साक्षात्कार लिया जाता है, और फिर “स्नोबॉल” प्रभाव पैदा करते हुए दूसरों को संदर्भित करने के लिए कहा जाता है।

8. कोटा नमूनाकरण(Quota Sampling):

– शोधकर्ता जनसंख्या को उपसमूहों में विभाजित करते हैं और तब तक गैर-यादृच्छिक रूप से प्रतिभागियों का चयन करते हैं जब तक कि प्रत्येक उपसमूह के लिए पूर्वनिर्धारित कोटा पूरा नहीं हो जाता।

– इसका उपयोग अक्सर बाज़ार अनुसंधान में किया जाता है, और उपसमूहों के भीतर चयन गैर-यादृच्छिक हो सकता है।

9. मल्टी-स्टेज सैंपलिंग (Multi-Stage Sampling):

– इस पद्धति में एक जटिल नमूना डिज़ाइन बनाने के लिए कई नमूना तकनीकों का संयोजन शामिल है। उदाहरण के लिए, आप यादृच्छिक रूप से चयनित समूहों के भीतर स्तरीकृत नमूने का उपयोग कर सकते हैं।

– यह तब उपयोगी होता है जब अनुसंधान के विभिन्न चरणों में नमूनों का चयन करने के लिए विभिन्न तरीकों की आवश्यकता होती है।

नमूनाकरण तकनीक का चुनाव अनुसंधान उद्देश्यों, जनसंख्या की प्रकृति, उपलब्ध संसाधनों और सटीकता के वांछित स्तर पर निर्भर करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि नमूना प्रतिनिधि है और परिणाम पूरी आबादी के लिए सामान्यीकृत किए जा सकते हैं, शोधकर्ताओं को इन कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए।

Sampling Techniques In Research

Sampling techniques are essential in research because it’s often impractical or impossible to collect data from an entire population. Instead, researchers use samples, which are subsets of the population, to make inferences about the entire group. There are various sampling techniques, each with its advantages and limitations. Here are some common sampling techniques in research:

1. Simple Random Sampling:

– In this method, every member of the population has an equal chance of being selected for the sample.

– It ensures that the sample is representative of the population, assuming that the random selection process is unbiased.

– Commonly achieved through random number generators or drawing lots.

2. Stratified Sampling:

– Researchers divide the population into subgroups or strata based on certain characteristics (e.g., age, gender, income).

– Then, random samples are drawn from each stratum in proportion to their representation in the population.

– It’s useful when you want to ensure that specific subgroups are adequately represented in the sample.

3. Systematic Sampling:

– In this method, researchers select every nth member from a list of the population, usually with a random start.

– It can be more efficient than simple random sampling and is helpful when there’s an ordered list of the population.

4. Cluster Sampling:

– Researchers divide the population into clusters (e.g., geographical regions) and then randomly select some of these clusters.

– All members of the selected clusters are included in the sample.

– Cluster sampling can be more cost-effective for large, geographically dispersed populations.

5. Convenience Sampling:

– Researchers select individuals who are most accessible or convenient for data collection.

– This method is quick and inexpensive but may lead to biased results since it doesn’t ensure representativeness.

6. Purposive Sampling:

– Also known as judgment or selective sampling, researchers choose specific individuals who have characteristics of interest.

– It’s useful for research where expertise is needed, or when you’re studying a rare or unique population.

7. Snowball Sampling:

– This method is often used in hard-to-reach or hidden populations, like drug users or undocumented immigrants.

– An initial participant is identified, interviewed, and then asked to refer others, creating a “snowball” effect.

8. Quota Sampling:

– Researchers divide the population into subgroups and then non-randomly select participants until a predefined quota for each subgroup is met.

– It’s often used in market research, and the selection within subgroups can be non-random.

9. Multi-Stage Sampling:

– This method involves combining several sampling techniques to create a complex sampling design. For example, you might use stratified sampling within randomly selected clusters.

– It’s useful when different methods are needed to select samples at different stages of the research.

The choice of sampling technique depends on the research objectives, the nature of the population, available resources, and the desired level of accuracy. Researchers must carefully consider these factors to ensure the sample is representative and that the results can be generalized to the entire population.

(This is an exam question held in Sep.2020)

Q.Which of the following sampling techniques in research employ randomization and equal probability of drawing the units? शोध में निम्नलिखित में से कौन-सी प्रतिदर्श तकनीक में इकाइयों को निकालने में यादृच्छिकरण और समान संभाव्यता होती है-

A Quota sampling/ आनुपातिक प्रतिदर्श चयन

B Snowball sampling/ स्नोबॉल प्रतिदर्श

C Stratified sampling/स्तरित प्रतिदर्श चयन

D Dimensionalsampling/ विमात्मक चयन प्रतिदर्श |

E Cluster sampling/गुच्छ प्रतिदर्श चयन

Choose the correct answer from the options given below :

नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर चुनें-

(a) A and B only / केवल A और B

(b) B and C only/केवल B और C

(d) D and E only/केवल D और E

Ans (c) : स्तरित प्रतिदर्श चयन और गुच्छ प्रतिदर्श प्रतिचयन संभाव्यता आधारित प्रतिदर्श प्रतिचयन तकनीक है जिनमें किसी समग्र से प्रतिदर्श के चयन में इकाइयों को यादृच्छिकरण और समान संभाव्यता प्राप्त होती है। जबकि आनुपातिक, स्नोबॉल और विमात्मक प्रतिदर्श प्रतिचयन विधियाँ गैर-संभाव्यता आधारित प्रतिदर्श प्रतिचयन विधियाँ हैं जिनमें प्रतिदर्श शोधकर्ता के निर्णय और शोध के उद्देश्य के आधार पर लिये जाते हैं। सम्भाव्यता आधारित प्रतिचयन में समग्र के सभी तत्व के प्रतिदर्श में चुने जाने की सम्भावना समान रहती है तथा प्रत्येक इकाई को चुनने की स्वतन्त्रता ही इसे अधिक प्रभावकारी बनाती है वहीं असम्भाव्यता आधारित प्रतिचयन में समग्र के सभी तत्वों के प्रतिदर्श में चुने जाने की सम्भावना असामान्य होती है इसे शोधकर्ता अपने शोध कार्य, लागत, समय, स्थान के आधार पर प्रतिदर्श को चयनित एवं निर्धारित करता है। परिसीमन की ये मात्रा ही इस प्रतिचयन विधि को दुर्बल बनाती है।