सुविधाजनक प्रारूपकरण: Difference between revisions

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सुविधा नमूनाकरण (जिसे ग्रैब सैंपलिंग, एक्सीडेंटल सैंपलिंग या अवसर नमूनाकरण के रूप में भी जाना जाता है) एक प्रकार की गैर-संभाव्यता नमूनाकरण है जिसमें जनसंख्या के उस हिस्से से नमूने (आँकड़े) शामिल होते हैं जो हाथ के करीब होते हैं। [[पायलट प्रयोग]] के लिए इस प्रकार का प्रतिचयन सर्वाधिक उपयोगी होता है।


== अनुप्रयोग ==
{{Unreferenced section|date=November 2021}}
नमूना त्रुटि की संभावना और जनसंख्या के प्रतिनिधित्व की कमी के कारण सुविधा नमूनाकरण की अक्सर अनुसंधान के लिए अनुशंसा नहीं की जाती है। लेकिन स्थिति के आधार पर यह आसान हो सकता है। कुछ स्थितियों में, सुविधाजनक नमूनाकरण ही एकमात्र संभव विकल्प है। उदाहरण के लिए, एक कॉलेज का छात्र जो एक टर्म प्रोजेक्ट कर रहा है और जानना चाहता है कि शुक्रवार की रात उस कॉलेज शहर में कोक की औसत खपत क्या है, वह शायद अपने कुछ दोस्तों को फोन करेगा और उनसे पूछेगा कि वे कितने कैन कोक पीते हैं, या जाने के लिए एक आसान सर्वेक्षण करने के लिए एक नजदीकी पार्टी। त्वरित नमूनाकरण और सटीकता की इस पद्धति के बीच हमेशा एक समझौता होता है। एकत्रित नमूने ब्याज की आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं और इसलिए पूर्वाग्रह का स्रोत हो सकते हैं।


ऊपर दिए गए उदाहरण में, यदि उक्त कॉलेज शहर की आबादी कम है और ज्यादातर छात्र हैं, और वह विशेष छात्र [[सर्वेक्षण (मानव अनुसंधान)]] के लिए एक स्नातक पार्टी चुनता है, तो उसके नमूने के पास आबादी का प्रतिनिधित्व करने का एक उचित मौका है। बड़ा नमूना आकार [[नमूनाकरण त्रुटि]] होने की संभावना को कम करेगा।
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 निकट होते हैं। यह प्रारूपकरण [[पायलट प्रयोग]] के लिए सबसे उपयुक्त होता है।


एक अन्य उदाहरण एक गेमिंग कंपनी होगी जो यह जानना चाहती है कि उसका एक गेम रिलीज़ होने के एक दिन बाद बाजार में कैसा प्रदर्शन कर रहा है। इसके विश्लेषक उस गेम को रेट करने के लिए [[फेसबुक]] पर एक ऑनलाइन सर्वेक्षण बनाने का विकल्प चुन सकते हैं। इस दृष्टिकोण की प्रमुख चुनौती गेम खेलने वाले लोगों तक पहुंचना होगा। चूंकि सोशल मीडिया एक विशाल स्थान है, इसलिए रुचि रखने वाली आबादी से नमूने एकत्र करना हमेशा कठिन होता है। अधिकांश लोग सर्वेक्षण को पूरा करते समय रुचि नहीं ले सकते हैं या इसे गंभीरता से नहीं ले सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप नमूनाकरण त्रुटि होती है। सर्वेक्षण में काफी सुधार किया जा सकता है यदि विश्लेषक इसे गेम प्रेमियों को समर्पित फैन पेजों पर पोस्ट करता है। उसे उस समूह में बहुत अधिक लोग मिल सकते हैं जो खेल को आलोचनात्मक रूप से आंकने और रेट करने के लिए इच्छुक होंगे।
== अनुप्रयोग ==
सुविधाजनक प्रारूपकरण को प्रायः शोध के लिए सिफारिश नहीं किया जाता है क्योंकि प्रारूपकरण त्रुटि और जनसंख्या के प्रतिनिधित्व की कमी की संभावना होती है। लेकिन यह स्थिति के आधार पर उपयोगी हो सकता है। कुछ स्थितियों में, सुविधाजनक प्रारूपकरण केवल एकमात्र 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 तरीके 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।


== लाभ ==
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 करेगा।
सुविधा नमूनाकरण 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 फायदे हैं। यह विधि अत्यधिक तेज़, आसान, आसानी से उपलब्ध और लागत प्रभावी है, जिसके कारण यह अधिकांश शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प है।<ref>{{cite book|last1=Henry|first1=Gary T.|title=व्यावहारिक नमूनाकरण|date=1990|publisher=Sage Publications|location=Newbury Park|isbn=978-0803929586|edition=[10. Nachdr.]}}</ref>
शीघ्र डेटा संग्रह


जब समय सार का होता है, तो कई शोधकर्ता डेटा संग्रह के लिए सुविधा नमूनाकरण की ओर मुड़ते हैं, क्योंकि वे तेजी से डेटा एकत्र कर सकते हैं और अपनी गणना शुरू कर सकते हैं।<ref>{{cite book|last1=Wright|first1=Julius Sim, Chris|title=Research in health care : concepts, designs and methods|date=2002|publisher=N. Thornes|location=Cheltenham|isbn=978-0748737185|edition=Reprinted.}}</ref> यह समय के प्रति संवेदनशील शोध में उपयोगी है क्योंकि डेटा संग्रह के लिए सुविधा नमूनाकरण का उपयोग करने के लिए बहुत कम तैयारी की आवश्यकता होती है। यह तब भी उपयोगी होता है जब शोधकर्ताओं को कुछ प्रवृत्तियों की त्वरित समझ हासिल करने या भविष्य के शोध के लिए [[परिकल्पना]] विकसित करने के लिए पायलट डेटा संग्रह करने की आवश्यकता होती है। तेजी से जानकारी एकत्र करके, शोधकर्ता और वैज्ञानिक बढ़ती प्रवृत्तियों को अलग कर सकते हैं, या स्थानीय जनता की राय से सामान्यीकृत जानकारी निकाल सकते हैं।<ref>{{cite book|last1=Given|first1=editor, Lisa M.|title=द सेज इनसाइक्लोपीडिया ऑफ क्वालिटेटिव रिसर्च मेथड्स|date=2008|publisher=Sage Publications|location=Los Angeles, Calif.|isbn=978-1-4129-4163-1}}</ref>
ऊपर दिए गए उदाहरण में, यदि संगठन के पास छोटी जनसंख्या है और अधिकांशतः छात्र हैं, और उस छात्र ने [[सर्वेक्षण (मानव अनुसंधान)|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 [[नमूनाकरण त्रुटि|प्रारूपकरण त्रुटि]] होने की संभावना को न्यूनतम करेगा।
शोध में आसानी


जो शोधकर्ता सटीक नमूनाकरण की तलाश नहीं कर रहे हैं, वे केवल अपनी जानकारी एकत्र कर सकते हैं और अपने अध्ययन के अन्य पहलुओं पर आगे बढ़ सकते हैं। इस प्रकार का नमूनाकरण केवल एक [[प्रश्नावली]] बनाकर और इसे उनके लक्षित समूह में वितरित करके किया जा सकता है। इस पद्धति के माध्यम से, शोधकर्ता इस बात की चिंता किए बिना कि क्या यह [[जनसंख्या]] का सटीक प्रतिनिधित्व है, अपने डेटा को आसानी से कुछ ही घंटों में एकत्रित कर सकते हैं।<ref>{{cite book|last1=Given|first1=Lisa|chapter=Convenience Sample|journal=The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research Methods|date=2008|doi=10.4135/9781412963909.n68|publisher=SAGE Publications|isbn=9781412941631}}</ref> यह शोध में बड़ी आसानी की अनुमति देता है, शोधकर्ताओं को साक्षात्कार के बजाय डेटा का विश्लेषण करने और प्रतिभागियों को ध्यान से चुनने पर ध्यान केंद्रित करने देता है।
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 तरीके 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।


तैयार उपलब्धता
== 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 फायदे हैं। यह विधि अत्यधिक तेज़, आसान, आसानी से उपलब्ध और लागत प्रभावी है, जिसके कारण यह अधिकांश शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प है।<ref>{{cite book|last1=Henry|first1=Gary T.|title=व्यावहारिक नमूनाकरण|date=1990|publisher=Sage Publications|location=Newbury Park|isbn=978-0803929586|edition=[10. Nachdr.]}}</ref>
चूंकि अधिकांश सुविधाजनक नमूने हाथ में आबादी के साथ एकत्र किए जाते हैं, शोधकर्ता को एकत्र करने के लिए डेटा आसानी से उपलब्ध होता है।<ref>{{cite book|last1=Christensen|first1=Burke Johnson, Larry|title=Educational research : quantitative, qualitative, and mixed approaches|date=2012|publisher=SAGE Publications|location=Thousand Oaks, Calif.|isbn=978-1-4129-7828-6|edition=4th}}</ref> उन्हें आम तौर पर डेटा एकत्र करने के लिए लंबी दूरी की यात्रा नहीं करनी पड़ती है, लेकिन जो भी वातावरण आस-पास होता है, उसे आसानी से खींच लेते हैं। कोटा जल्दी से पूरा करने के लिए एक नमूना समूह आसानी से उपलब्ध होना महत्वपूर्ण है, और शोधकर्ता को शीघ्रता से कई अध्ययन करने की अनुमति देता है।<ref>{{cite journal|last1=Palinkas|first1=Lawrence A.|last2=Horwitz|first2=Sarah M.|last3=Green|first3=Carla A.|last4=Wisdom|first4=Jennifer P.|last5=Duan|first5=Naihua|authorlink5=Naihua Duan|last6=Hoagwood|first6=Kimberly|title=मिश्रित विधि कार्यान्वयन अनुसंधान में गुणात्मक डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण|journal=Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research|date=6 November 2013|volume=42|issue=5|pages=533–544|doi=10.1007/s10488-013-0528-y|pmid=24193818|pmc=4012002}}</ref>  


लागत प्रभावशीलता
=== '''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।<ref>{{cite book|last1=Wright|first1=Julius Sim, Chris|title=Research in health care : concepts, designs and methods|date=2002|publisher=N. Thornes|location=Cheltenham|isbn=978-0748737185|edition=Reprinted.}}</ref>  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। तेजी से जानकारी एकत्र करके, शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों को विकसित हो रहे रुझानों को पृथक करने में सहायता मिलती है या स्थानीय जनता की राय से सामान्यीकृत जानकारी निकाल सकते हैं।<ref>{{cite book|last1=Given|first1=editor, Lisa M.|title=द सेज इनसाइक्लोपीडिया ऑफ क्वालिटेटिव रिसर्च मेथड्स|date=2008|publisher=Sage Publications|location=Los Angeles, Calif.|isbn=978-1-4129-4163-1}}</ref>


सुविधा नमूनाकरण के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक इसकी लागत-प्रभावशीलता है। यह विधि परियोजना के अन्य पहलुओं को धन वितरित करने की अनुमति देती है। अक्सर नमूनाकरण की इस पद्धति का उपयोग एक बड़े, अधिक गहन शोध परियोजना के लिए धन प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इस उदाहरण में, अधिक पूर्ण सर्वेक्षण के लिए धन अभी तक उपलब्ध नहीं है, इसलिए पूर्ण परियोजना की आवश्यकता को प्रदर्शित करने के लिए जनसंख्या का त्वरित चयन किया जाएगा।<ref>{{cite journal|last1=Teddlie|first1=Charles|last2=Yu|first2=Fen|title=मिश्रित तरीके नमूनाकरण|journal=Journal of Mixed Methods Research|date=January 2007|volume=1|issue=1|pages=77–100|doi=10.1177/2345678906292430|citeseerx=10.1.1.609.692|s2cid=220286890 }}</ref>
=== शोध में आसानी ===
जो शोधकर्ता सटीक प्रारूपकरण की तलाश नहीं कर रहे हैं, वे केवल अपनी जानकारी 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।<ref>{{cite book|last1=Given|first1=Lisa|chapter=Convenience Sample|journal=The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research Methods|date=2008|doi=10.4135/9781412963909.n68|publisher=SAGE Publications|isbn=9781412941631}}</ref> यह शोध में बड़ी 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।<ref>{{cite book|last1=Christensen|first1=Burke Johnson, Larry|title=Educational research : quantitative, qualitative, and mixed approaches|date=2012|publisher=SAGE Publications|location=Thousand Oaks, Calif.|isbn=978-1-4129-7828-6|edition=4th}}</ref> 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।<ref>{{cite journal|last1=Palinkas|first1=Lawrence A.|last2=Horwitz|first2=Sarah M.|last3=Green|first3=Carla A.|last4=Wisdom|first4=Jennifer P.|last5=Duan|first5=Naihua|authorlink5=Naihua Duan|last6=Hoagwood|first6=Kimberly|title=मिश्रित विधि कार्यान्वयन अनुसंधान में गुणात्मक डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण|journal=Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research|date=6 November 2013|volume=42|issue=5|pages=533–544|doi=10.1007/s10488-013-0528-y|pmid=24193818|pmc=4012002}}</ref>


== नुकसान ==
=== लागत प्रभावशीलता ===
हालांकि सुविधा नमूना प्राप्त करना आसान हो सकता है, इसके नुकसान इस लाभ से अधिक हो सकते हैं। यह नमूनाकरण तकनीक एक प्रकार के अध्ययन के लिए अधिक और दूसरे के लिए कम उपयुक्त हो सकती है।
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।<ref>{{cite journal|last1=Teddlie|first1=Charles|last2=Yu|first2=Fen|title=मिश्रित तरीके नमूनाकरण|journal=Journal of Mixed Methods Research|date=January 2007|volume=1|issue=1|pages=77–100|doi=10.1177/2345678906292430|citeseerx=10.1.1.609.692|s2cid=220286890 }}</ref>
== हानि ==
[[पक्षपात]]
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 कम उपयुक्त हो सकती है।


ब्याज की जनसंख्या की तुलना में नमूने में उपसमूहों के कम प्रतिनिधित्व के कारण नमूनाकरण तकनीक के संभावित पूर्वाग्रह के कारण सुविधा नमूनाकरण के परिणामों को लक्षित आबादी के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है। नमूने के पूर्वाग्रह को मापा नहीं जा सकता। इसलिए, सुविधा नमूने के आधार पर केवल नमूने के बारे में ही अनुमान लगाया जाना चाहिए।<ref>{{cite journal|last1=Bornstein|first1=Marc H.|last2=Jager|first2=Justin|last3=Putnick|first3=Diane L.|title=Sampling in Developmental Science: Situations, Shortcomings, Solutions, and Standards|journal=Developmental Review|date=28 April 2017|volume=33|issue=4|pages=357–370|doi=10.1016/j.dr.2013.08.003|pmid=25580049|pmc=4286359|issn=0273-2297}}</ref>
====== [[पक्षपात]] ======
शक्ति
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।<ref>{{cite journal|last1=Bornstein|first1=Marc H.|last2=Jager|first2=Justin|last3=Putnick|first3=Diane L.|title=Sampling in Developmental Science: Situations, Shortcomings, Solutions, and Standards|journal=Developmental Review|date=28 April 2017|volume=33|issue=4|pages=357–370|doi=10.1016/j.dr.2013.08.003|pmid=25580049|pmc=4286359|issn=0273-2297}}</ref>


जनसंख्या उपसमूहों के मतभेदों की पहचान करने के लिए सुविधा नमूनाकरण अपर्याप्त [[सांख्यिकीय शक्ति]] के साथ विशेषता है।<ref>{{cite journal|last1=Bornstein|first1=Marc H.|last2=Jager|first2=Justin|last3=Putnick|first3=Diane L.|title=Sampling in Developmental Science: Situations, Shortcomings, Solutions, and Standards|journal=Developmental Review|date=28 April 2017|volume=33|issue=4|pages=357–370|doi=10.1016/j.dr.2013.08.003|pmid=25580049|pmc=4286359|issn=0273-2297}}</ref>
====== शक्ति ======
सुविधाजनक प्रारूपकरण को  [[सांख्यिकीय शक्ति|जनसंख्या]] के उपसमूहों के अंतर की पहचान करने के लिए शक्ति नहीं होती है।<ref>{{cite journal|last1=Bornstein|first1=Marc H.|last2=Jager|first2=Justin|last3=Putnick|first3=Diane L.|title=Sampling in Developmental Science: Situations, Shortcomings, Solutions, and Standards|journal=Developmental Review|date=28 April 2017|volume=33|issue=4|pages=357–370|doi=10.1016/j.dr.2013.08.003|pmid=25580049|pmc=4286359|issn=0273-2297}}</ref>




Revision as of 14:17, 11 June 2023


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 निकट 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 कमी की संभावना होती है। लेकिन यह स्थिति के आधार पर उपयोगी हो सकता है। कुछ स्थितियों में, सुविधाजनक प्रारूपकरण केवल एकमात्र 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 तरीके 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 करेगा।

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 तरीके 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 फायदे हैं। यह विधि अत्यधिक तेज़, आसान, आसानी से उपलब्ध और लागत प्रभावी है, जिसके कारण यह अधिकांश शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प 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। तेजी से जानकारी एकत्र करके, शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों को विकसित हो रहे रुझानों को पृथक करने में सहायता मिलती है या स्थानीय जनता की राय से सामान्यीकृत जानकारी निकाल सकते हैं।[3]

शोध में आसानी

जो शोधकर्ता सटीक प्रारूपकरण की तलाश नहीं कर रहे हैं, वे केवल अपनी जानकारी 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 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 कम 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

  1. ↑ Henry, Gary T. (1990). व्यावहारिक नमूनाकरण ([10. Nachdr.] ed.). Newbury Park: Sage Publications. ISBN 978-0803929586.
  2. ↑ Wright, Julius Sim, Chris (2002). Research in health care : concepts, designs and methods (Reprinted. ed.). Cheltenham: N. Thornes. ISBN 978-0748737185.{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
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