कोटा नमूनाकरण: Difference between revisions
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यह दूसरा चरण तकनीक को असंभाव्यता प्रतिचयन बनाता है। कोटा नमूनाकरण में, गैर-[[यादृच्छिक नमूना]] चयन होता है और यह [[विश्वसनीयता (सांख्यिकी)]] हो सकता है। उदाहरण के लिए, साक्षात्कारकर्ता गली में उन लोगों का साक्षात्कार करने के लिए ललचा सकते हैं जो सबसे अधिक | यह दूसरा चरण तकनीक को असंभाव्यता प्रतिचयन बनाता है। कोटा नमूनाकरण में, गैर-[[यादृच्छिक नमूना]] चयन होता है और यह [[विश्वसनीयता (सांख्यिकी)]] हो सकता है। उदाहरण के लिए, साक्षात्कारकर्ता गली में उन लोगों का साक्षात्कार करने के लिए ललचा सकते हैं जो सबसे अधिक सहायता दिखते हैं, या समय बचाने के लिए, अपने निकटतम लोगों से पूछताछ करने के लिए आकस्मिक नमूने का उपयोग करना चुन सकते हैं। समस्या यह है कि ये नमूने एक प्रकार से [[पूर्वाग्रह (सांख्यिकी)]] हो सकते हैं जिनके लिए मात्रा निर्धारित करना या समायोजित करना कठिनाई है। उदाहरण के लिए, यदि साक्षात्कारकर्ता अपने द्वारा देखे गए पहले व्यक्ति से प्रश्न पूछने का निर्णय लेते हैं, तो वे लंबे उत्तरदाताओं (जो दूर से अधिक आसानी से दिखाई दे सकते हैं) को ओवरसैंपल कर सकते हैं, जिससे ऊंचाई में भेदभाव हो सकता है। यह गैर-यादृच्छिक तत्व वास्तविक नमूने की प्रकृति के बारे में अनिश्चितता का स्रोत है।<ref>[http://www.fao.org/docrep/W3241E/w3241e08.htm#quota%20sampling Marketing Research and Information Systems. (Marketing and Agribusiness Texts – 4)]</ref> | ||
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कोटा नमूनाकरण तब उपयोगी होता है जब समय सीमित होता है, एक नमूनाकरण फ्रेम उपलब्ध नहीं होता है, अनुसंधान बजट बहुत तंग होता है या विस्तृत | कोटा नमूनाकरण तब उपयोगी होता है जब समय सीमित होता है, एक नमूनाकरण फ्रेम उपलब्ध नहीं होता है, अनुसंधान बजट बहुत तंग होता है या विस्तृत उपयुक्तता महत्वपूर्ण नहीं होती है। उपसमुच्चय चुने जाते हैं और फिर प्रत्येक उपसमुच्चय से लोगों को चुनने के लिए या तो सुविधा या निर्णय नमूनाकरण का उपयोग किया जाता है। शोधकर्ता तय करता है कि प्रत्येक श्रेणी में से कितने का चयन किया जाता है। | ||
== स्तरीकृत नमूने से संबंध == | == स्तरीकृत नमूने से संबंध == | ||
कोटा नमूनाकरण स्तरीकृत नमूने का गैर-संभाव्यता संस्करण है। स्तरीकृत नमूने में, जनसंख्या के सबसेट बनाए जाते हैं | कोटा नमूनाकरण स्तरीकृत नमूने का गैर-संभाव्यता संस्करण है। स्तरीकृत नमूने में, जनसंख्या के सबसेट बनाए जाते हैं जिससे की प्रत्येक उपसमुच्चय में एक सामान्य विशेषता हो, जैसे लिंग। रैंडम सैंपलिंग प्रत्येक सबसेट से कई विषयों को चुनता है, एक कोटा नमूने के विपरीत, प्रत्येक संभावित विषय के चुने जाने की ज्ञात संभावना होती है।<nowiki><ref name = "In Defense Of Public Opinion Polling_2018"> </nowiki>{{ cite book | title = जनमत सर्वेक्षण के बचाव में| url = https://books.google.com/books?id=uz1MDwAAQBAJ | publisher = Routledge, 2018 | author = Kenneth F Warren | isbn = 9780429979538 | language = en | date = 2018-02-15 }} </रेफरी> | ||
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Revision as of 11:53, 11 June 2023
कोटा नमूनाकरण सर्वेक्षण प्रतिभागियों को चुनने का एक विधि है जो स्तरीकृत नमूने का एक गैर-संभाव्य संस्करण है।
प्रक्रिया
कोटा नमूनाकरण में, आबादी को पहले परस्पर अनन्य उप-समूहों में खंडित किया जाता है, जैसा कि स्तरीकृत नमूने में होता है। फिर निर्णय का उपयोग निर्दिष्ट अनुपात के आधार पर प्रत्येक खंड से विषयों या इकाइयों का चयन करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक साक्षात्कारकर्ता को 45 और 60 वर्ष की आयु के बीच 200 महिलाओं और 300 पुरुषों का नमूना लेने के लिए कहा जा सकता है।
यह दूसरा चरण तकनीक को असंभाव्यता प्रतिचयन बनाता है। कोटा नमूनाकरण में, गैर-यादृच्छिक नमूना चयन होता है और यह विश्वसनीयता (सांख्यिकी) हो सकता है। उदाहरण के लिए, साक्षात्कारकर्ता गली में उन लोगों का साक्षात्कार करने के लिए ललचा सकते हैं जो सबसे अधिक सहायता दिखते हैं, या समय बचाने के लिए, अपने निकटतम लोगों से पूछताछ करने के लिए आकस्मिक नमूने का उपयोग करना चुन सकते हैं। समस्या यह है कि ये नमूने एक प्रकार से पूर्वाग्रह (सांख्यिकी) हो सकते हैं जिनके लिए मात्रा निर्धारित करना या समायोजित करना कठिनाई है। उदाहरण के लिए, यदि साक्षात्कारकर्ता अपने द्वारा देखे गए पहले व्यक्ति से प्रश्न पूछने का निर्णय लेते हैं, तो वे लंबे उत्तरदाताओं (जो दूर से अधिक आसानी से दिखाई दे सकते हैं) को ओवरसैंपल कर सकते हैं, जिससे ऊंचाई में भेदभाव हो सकता है। यह गैर-यादृच्छिक तत्व वास्तविक नमूने की प्रकृति के बारे में अनिश्चितता का स्रोत है।[1]
उपयोग करता है
कोटा नमूनाकरण तब उपयोगी होता है जब समय सीमित होता है, एक नमूनाकरण फ्रेम उपलब्ध नहीं होता है, अनुसंधान बजट बहुत तंग होता है या विस्तृत उपयुक्तता महत्वपूर्ण नहीं होती है। उपसमुच्चय चुने जाते हैं और फिर प्रत्येक उपसमुच्चय से लोगों को चुनने के लिए या तो सुविधा या निर्णय नमूनाकरण का उपयोग किया जाता है। शोधकर्ता तय करता है कि प्रत्येक श्रेणी में से कितने का चयन किया जाता है।
स्तरीकृत नमूने से संबंध
कोटा नमूनाकरण स्तरीकृत नमूने का गैर-संभाव्यता संस्करण है। स्तरीकृत नमूने में, जनसंख्या के सबसेट बनाए जाते हैं जिससे की प्रत्येक उपसमुच्चय में एक सामान्य विशेषता हो, जैसे लिंग। रैंडम सैंपलिंग प्रत्येक सबसेट से कई विषयों को चुनता है, एक कोटा नमूने के विपरीत, प्रत्येक संभावित विषय के चुने जाने की ज्ञात संभावना होती है।<ref name = "In Defense Of Public Opinion Polling_2018"> Kenneth F Warren (2018-02-15). जनमत सर्वेक्षण के बचाव में (in English). Routledge, 2018. ISBN 9780429979538. </रेफरी>
 | This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. (July 2010) (Learn how and when to remove this template message) |
यह भी देखें
संदर्भ
- Dodge, Y. (2003) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP. ISBN 0-19-920613-9
