सुविधाजनक प्रारूपकरण: Difference between revisions
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सुविधाजनक प्रारूपकरण , जिसे ग्रैब सैंपलिंग, आकस्मिक सैंपलिंग या अवसर सैंपलिंग भी कहा जाता है, एक ऐसे प्रकार का गैर-प्रायोजितीय प्रारूपकरण है जिसमें प्रारूप ऐसे आंकड़ों से लिया जाता है जो जनसँख्या के समीप होते हैं। यह प्रारूपकरण पायलट प्रयोग के लिए सबसे उपयुक्त होता है।
अनुप्रयोग
सुविधाजनक प्रारूपकरण को प्रायः शोध के लिए सिफारिश नहीं किया जाता है क्योंकि प्रारूपकरण त्रुटि और जनसंख्या के प्रतिनिधित्व की न्यूनतमी की संभावना होती है। परंतु यह स्थिति के आधार पर उपयोगी हो सकता है। कुछ स्थितियों में, सुविधाजनक प्रारूपकरण केवल एन्यूनतमात्र विकल्प होता है। उदाहरण के लिए, एक कॉलेज के छात्र जो एक टर्म परियोजना कर रहा है और जानना चाहता है कि कॉलेज शहर में शुक्रवार की रात को सोडा की औसत खपत क्या होती है, अधिकांशतः अपने कुछ दोस्तों को कॉल करके उनसे पूछेगा या आस-पास के किसी पार्टी में जाकर एक सरल सर्वेक्षण करेगा। इसके मध्य एक तत्परता रखनी होती है जल्दबाजी से प्रारूपकरण के विधियों और सटीकता के मध्य सदैव एक समझौता होता है। एकत्रित प्रारूप में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते और इसलिए पक्षपात का स्रोत हो सकते हैं।
ऊपर दिए गए उदाहरण में, यदि उक्त कॉलेज शहर की आबादी न्यूनतम है और ज्यादातर छात्र हैं, और वह विशेष छात्र के लिए एक स्नातक पार्टी चुनता है, तो उसके प्रारूप के पास आबादी का प्रतिनिधित्व करने का एक उचित अवसर होता है। बड़ा प्रारूप आकार होने की संभावना को न्यूनतम करेता है।
ऊपर दिए गए उदाहरण में, यदि संगठन के पास छोटी जनसंख्या है और अधिकांशतः छात्र हैं, और उस छात्र ने सर्वेक्षण के लिए किसी स्नातकोत्तर पार्टी को चुना है, तो उसका प्रारूप जनसंख्या का उचित प्रतिनिधित्व करने की उचित संभावना है। बड़े प्रारूप आकार से प्रारूपकरण त्रुटि होने की संभावना को न्यूनतम करेगा।
एक और उदाहरण हो सकता है एक गेमिंग कंपनी का जो अपने एक गेम की बाजार में उत्कृष्टता के बारे में जानना चाहती है, जो अपने रिलीज के दिन के बाद एक दिन बाद आता है। उसका विश्लेषक फेसबुक पर एक ऑनलाइन सर्वेक्षण बनाने का चुनाव कर सकता है क्योंकी उस गेम की रेटिंग कर सकें। इस विधियों का प्रमुख चुनौती होगा खेलने वाले लोगों तक पहुंचना। सोशल मीडिया एक विशाल स्थान है, और इसलिए इच्छित जनसंख्या से प्रारूप को एकत्र करना सदैव कठिन होता है। अधिकांश लोग सर्वेक्षण में रुचि नहीं रखते या इसे गंभीरता से पूरा करते समय, जिससे प्रारूपकरण त्रुटि होती है। सर्वेक्षण को काफी सुधारा जा सकता है अगर विश्लेषक इसे खेल प्रेमियों के लिए समर्पित फैन पेजों पर पोस्ट करता है। उस समूह में अधिक लोग होंगे जो खेल का समालोचनात्मक मूल्यांकन करने के लिए प्रवृत्त होंगे।
लाभ
सुविधाजनक प्रारूपकरण का उपयोग लगभग किसी के द्वारा किया जा सकता है और यह पीढ़ियों से चला आ रहा है। इसका सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कारणों में से एक यह है कि इसके कई लाभ होते हैं। यह विधि अत्यधिक तेज़, आसान, आसानी से उपलब्ध और लागत प्रभावी है, जिसके कारण यह अधिकांश शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प होता है।[1]
शीघ्र डेटा संग्रह
जब समय महत्वपूर्ण होता है, तो कई शोधकर्ता डेटा संग्रह के लिए सुविधाजनक प्रारूपकरण का सहारा लेते हैं, क्योंकि उन्हें त्वरित रूप से डेटा एकत्र करके गणना प्रारंभ कर सकते हैं।[2] यह समय संवेदनशील शोध में उपयोगी होता है क्योंकि डेटा संग्रह के लिए सुविधाजनक प्रारूपकरण का उपयोग करने के लिए बहुत न्यूनतम तैयारी की जरूरत होती है। यह भी उपयोगी होता है जब शोधकर्ताओं को भविष्य के शोध के लिए कुछ रुझानों की त्वरित समझ प्राप्त करने या कुछ संकल्पनाओं का विकास करने के लिए पायलट डेटा संग्रह करने की आवश्यकता होती है। तीव्रता से सूचना एकत्र करके, शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों को विकसित हो रहे रुझानों को पृथक करने में सहायता मिलती है या स्थानीय जनता की राय से सामान्यीकृत सूचना निकाल सकते हैं।[3]
शोध में आसानी
जो शोधकर्ता सटीक प्रारूपकरण की तलाश नहीं कर रहे हैं, वे केवल अपनी सूचना एकत्र करके अपने अध्ययन के अन्य पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इस प्रकार का प्रारूपकरण केवल एक प्रश्नावली बनाकर और इसे उनके लक्षित समूह में वितरित करके किया जा सकता है। इस पद्धति के माध्यम से, शोधकर्ता आसानी से कुछ घंटों में अपने डेटा को एकत्र करके पूरा कर सकते हैं, जिससे जनसंख्या का सटीक प्रतिनिधित्व हो या न हो, इसकी चिंता की आवश्यकता नहीं होती है।[4] यह शोध में बड़ी आसानता प्रदान करता है, जिससे शोधकर्ताओं को साक्षात्कार के अतिरिक्त डेटा का विश्लेषण करने और प्रतिभागियों को ध्यान से चुनने पर ध्यान केंद्रित करने देता है।
तैयार उपलब्धता
क्योंकि अधिकांश सुविधाजनक प्रारूप उपयोगकर्ताओं के पास उपस्थित जनसंख्या के साथ एकत्र किए जाते हैं,, इसलिए शोधकर्ता के लिए डेटा तत्परता से उपलब्ध होता है।[5] उन्हें सामान्यतः डेटा एकत्र करने के लिए बड़ी दूरी यात्रा करने की आवश्यकता नहीं होती है, बल्कि सिर्फ उनके पास के आसपास के वातावरण से प्राप्त कर सकते हैं। कोटा जल्दी से पूरा करने के लिए एक प्रारूप समूह आसानी से उपलब्ध होना महत्वपूर्ण होता है, और शोधकर्ता को शीघ्रता से कई अध्ययन करने की अनुमति देता है।[6]
लागत प्रभावशीलता
सुविधाजनक प्रारूपकरण के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक इसकी लागत-प्रभावशीलता होती है। यह विधि परियोजना के अन्य पहलुओं को धन वितरित करने की अनुमति देती है। प्रायः प्रारूपकरण की इस पद्धति का उपयोग एक बड़े, अधिक गहन शोध परियोजना के लिए धन प्राप्त करने के लिए किया जाता है।इस स्थिति में, एक पूर्ण सर्वेक्षण के लिए अभी तक वित्त उपलब्ध नहीं होता है, इसलिए एक जल्दी चयनित जनसंख्या का उपयोग किया जाएगा क्योंकी पूरी परियोजना की आवश्यकता को प्रदर्शित किया जा सकता है।[7]
हानि
यद्यपि सुविधाजनक प्रारूप प्राप्त करना आसान हो सकता है, इसके हानि इस लाभ से अधिक हो सकते हैं। यह प्रारूपकरण तकनीक एक प्रकार के अध्ययन के लिए अधिक उपयुक्त हो सकती है, और दूसरे प्रकार के अध्ययन के लिए न्यूनतम उपयुक्त हो सकती है।
पक्षपात
ब्याज की जनसंख्या की तुलना में प्रारूप में उपसमूहों के न्यूनतम प्रतिनिधित्व के कारण प्रारूपकरण तकनीक के संभावित पूर्वाग्रह के कारण सुविधाजनक प्रारूपकरण के परिणामों को लक्षित आबादी के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है। प्रारूप के पूर्वाग्रह को मापा नहीं जा सकता है। इसलिए, सुविधाजनक प्रारूप के आधार पर केवल प्रारूप के बारे में ही अनुमान लगाया जाना चाहिए।[8]
शक्ति
सुविधाजनक प्रारूपकरण को जनसंख्या के उपसमूहों के अंतर की पहचान करने के लिए शक्ति नहीं होती है।[9]
संदर्भ
- ↑ Henry, Gary T. (1990). व्यावहारिक नमूनाकरण ([10. Nachdr.] ed.). Newbury Park: Sage Publications. ISBN 978-0803929586.
- ↑ Wright, Julius Sim, Chris (2002). Research in health care : concepts, designs and methods (Reprinted. ed.). Cheltenham: N. Thornes. ISBN 978-0748737185.
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{{cite book}}:|first1=has generic name (help)CS1 maint: multiple names: authors list (link) - ↑ Given, Lisa (2008). "Convenience Sample". doi:10.4135/9781412963909.n68. ISBN 9781412941631.
{{cite book}}:|journal=ignored (help); Missing or empty|title=(help) - ↑ Christensen, Burke Johnson, Larry (2012). Educational research : quantitative, qualitative, and mixed approaches (4th ed.). Thousand Oaks, Calif.: SAGE Publications. ISBN 978-1-4129-7828-6.
{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link) - ↑ Palinkas, Lawrence A.; Horwitz, Sarah M.; Green, Carla A.; Wisdom, Jennifer P.; Duan, Naihua; Hoagwood, Kimberly (6 November 2013). "मिश्रित विधि कार्यान्वयन अनुसंधान में गुणात्मक डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण". Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research. 42 (5): 533–544. doi:10.1007/s10488-013-0528-y. PMC 4012002. PMID 24193818.
- ↑ Teddlie, Charles; Yu, Fen (January 2007). "मिश्रित तरीके नमूनाकरण". Journal of Mixed Methods Research. 1 (1): 77–100. CiteSeerX 10.1.1.609.692. doi:10.1177/2345678906292430. S2CID 220286890.
- ↑ Bornstein, Marc H.; Jager, Justin; Putnick, Diane L. (28 April 2017). "Sampling in Developmental Science: Situations, Shortcomings, Solutions, and Standards". Developmental Review. 33 (4): 357–370. doi:10.1016/j.dr.2013.08.003. ISSN 0273-2297. PMC 4286359. PMID 25580049.
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