একটি নমুনা জনসংখ্যার নমুনা কি। সাধারণ জনসংখ্যা এবং নমুনা পদ্ধতি। গবেষণা উইন্ডো: উজ্জ্বল! তবে কে এই পড়বে

নমুনা পরীক্ষার জন্য সাধারণ জনগোষ্ঠী থেকে বিচ্ছিন্ন যে কোনও উপাদান (বিষয়, উত্তরদাতাদের) উপগোষ্ঠী বলা হয়। এই ক্ষেত্রে, মনোবিজ্ঞানী যার সাথে কাজ করেন সেই নমুনা থেকে পৃথক পৃথক ব্যক্তিকে বিষয় (উত্তরদাতা) বলা হয়।

সম্পূর্ণ সাধারণ জনগণের একটি সম্পূর্ণ বা অবিচ্ছিন্ন অধ্যয়ন একটি অবাস্তব কাজ। অতএব, প্রতিনিধি নমুনাগুলিতে গবেষণা চালানো হয়।

বিকল্প (এক্স) - এটি একটি নমুনা ইউনিট, প্রতিটি পৃথক এক্স পৃথক পরিমাপের ফলাফল।

নমুনা আকার (এন)- নমুনায় মোট বৈকল্পিক সংখ্যা . নমুনার আকার কোনও হতে পারে, তবে দু'জনের চেয়ে কম উত্তর দেওয়া যায় না। পরিসংখ্যান, একটি ছোট ( এন< 30), মাঝারি (30) < n < 100) এবং একটি বড় নমুনা এন>100

ফ্রিকোয়েন্সি (চ) -নমুনায় প্রতিটি অপশন x কতবার ঘটে তা দেখায় এমন একটি সংখ্যা।

ফ্রিকোয়েন্সি (ω) -এটি মোট নমুনার আকারের প্রতিটি ফ্রিকোয়েন্সির ভাগ i ω \u003d চ / এন।

নমুনাগুলি স্বাধীন (সংযোগ বিচ্ছিন্ন) এবং নির্ভরশীল (সংযুক্ত) হতে পারে।

নমুনাগুলিকে স্বাধীন (সংযোগ বিচ্ছিন্ন) বলা হয় যদি পরীক্ষামূলক পদ্ধতি এবং একটি নমুনার বিষয়গুলিতে একটি নির্দিষ্ট সম্পত্তি পরিমাপের ফলাফল একই পরীক্ষার কোর্সের অদ্ভুততা এবং অন্য নমুনার বিষয়গুলিতে (উত্তরদাতাদের) একই সম্পত্তি পরিমাপের ফলাফলকে প্রভাবিত করে না।

নমুনাগুলিকে নির্ভরশীল (সংযুক্ত) বলা হয় যদি পরীক্ষামূলক পদ্ধতি এবং একটি নমুনার বিষয়গুলিতে একটি নির্দিষ্ট সম্পত্তি পরিমাপের প্রাপ্ত ফলাফল একই পরীক্ষার কোর্সের বৈশিষ্ট্যগুলিতে এবং অন্য নমুনার বিষয়গুলিতে (উত্তরদাতাদের) একই সম্পত্তি পরিমাপের ফলাফলকে প্রভাবিত করে।

বেশিরভাগ বাধ্যতামূলক প্রয়োজনীয়তা নমুনায় প্রয়োগ করা হয়, যা প্রাথমিকভাবে অধ্যয়নের লক্ষ্য এবং উদ্দেশ্য দ্বারা নির্ধারিত হয়। একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োজনীয়তা হ'ল নমুনা অভিন্নতার প্রয়োজনীয়তা। এর অর্থ হ'ল একজন মনোবিজ্ঞানী, অধ্যয়নরত, উদাহরণস্বরূপ, কৈশোর-কিশোরীরা একই নমুনায় প্রাপ্ত বয়স্কদের অন্তর্ভুক্ত করতে পারে না।

যে কোনও নমুনার জন্য সমস্ত প্রয়োজনীয়তা এই সত্যে হ্রাস পেয়েছে যে তার ভিত্তিতে মনোবিজ্ঞানীকে সাধারণ জনগণের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে সর্বাধিক সম্পূর্ণ, অবিচ্ছিন্ন তথ্য প্রাপ্ত করা উচিত যা থেকে এই নমুনা নেওয়া হয়েছিল। অন্য কথায়, নমুনা অবশ্যই প্রতিনিধি হতে হবে। একটি প্রতিনিধি নমুনা, বা প্রতিনিধি নমুনা, এমন একটি নমুনা যেখানে সাধারণ জনগণের সমস্ত প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি প্রায় একই অনুপাত এবং একই ফ্রিকোয়েন্সিতে উপস্থাপিত বৈশিষ্ট্য প্রদত্ত সাধারণ জনগোষ্ঠীতে প্রদর্শিত হয়। একটি প্রতিনিধি নমুনা জনসংখ্যার এটি প্রতিনিধিত্ব করা উচিত একটি ছোট কিন্তু সঠিক মডেল। নমুনার প্রতিনিধিত্বশীলতা আমাদের উপর প্রাপ্ত সিদ্ধান্তগুলি সম্পূর্ণ সাধারণ জনগণের মধ্যে প্রসারিত করতে দেয়।

নমুনার প্রতিনিধিত্বশীলতা খুব গুরুত্বপূর্ণ, তবে, উদ্দেশ্যগত কারণে এটি রাখা অত্যন্ত কঠিন। সুতরাং, এটি একটি সুপরিচিত সত্য যে 70 - 90% সকলেরই মানসিক গবেষণা মানবিক মনোবিজ্ঞানের ছাত্রদের সাথে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে পরিচালিত হয়েছিল। প্রাণীদের উপর সঞ্চালিত পরীক্ষাগার গবেষণায়, ইঁদুরগুলি অধ্যয়নের সবচেয়ে সাধারণ বিষয়। সুতরাং, এটি কোনও কাকতালীয় ঘটনা নয় যে মনোবিজ্ঞানটিকে "সোফমোরের ছাত্র এবং সাদা ইঁদুরের বিজ্ঞান" বলা হত। শিক্ষার্থীদের নমুনা এমন একটি মডেল হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করে না যা দেশের সমগ্র জনগণের প্রতিনিধিত্ব করে বলে দাবি করে।

একটি প্রাকৃতিক প্রশ্ন ওঠে, কীভাবে প্রতিনিধি নমুনা গঠন করবেন? নমুনা প্রতিনিধি কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য দুটি পদ্ধতি বিবেচনা করুন।

প্রথম গঠনের পদ্ধতি সহজ এলোমেলোনমুনা। প্রচুর অঙ্কন করে (লটারির সাথে সাদৃশ্য অনুসারে) বা এলোমেলো সংখ্যার বিশেষ টেবিল ব্যবহার করে আপনি একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনা পেতে পারেন। পরবর্তী ক্ষেত্রে, সাধারণ জনগণের উপাদানগুলিকে পুনরায় নামকরণ করা হয় এবং নমুনায় নেওয়া উপাদানের সংখ্যা এলোমেলো সংখ্যার টেবিল থেকে লেখা হয়। এই পদ্ধতিটি কার্যকর করা কঠিন, কারণ এটি বাস্তবায়নের জন্য সাধারণ জনগণের প্রতিটি প্রতিনিধিকে বিবেচনা করা প্রয়োজন।

দ্বিতীয় পদ্ধতিটি ধারণার ভিত্তিতে তৈরি স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনা... এটি করার জন্য, কিছু জন বৈশিষ্ট্য (বয়স, লিঙ্গ, সামাজিক অন্তর্ভুক্ত, জাতীয়তা, বাসস্থান (শহর, গ্রাম)) অনুসারে সাধারণ জনগণের উপাদানগুলি স্তর (গোষ্ঠী )গুলিতে বিভক্ত করা প্রয়োজন। প্রতিটি গ্রুপ থেকে আলাদাভাবে একটি এলোমেলো নমুনা তৈরি করা হয় (স্ট্রেটাম)।

নমুনা আকার অধ্যয়নের উদ্দেশ্য এবং ব্যবহারের জন্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলির উপর নির্ভর করে। 5-7 জনের গ্রুপের তুলনা করার সময় কিছু ননপ্যারমেট্রিক পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে এবং নমুনার আকারটি প্রায় 100 জন হলে ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ সবচেয়ে পর্যাপ্ত is

নমুনা ধারণা।

বক্তৃতা 4

1. নমুনা ধারণা। ২. নমুনা ও প্রকারের নমুনা প্রকারের ৩। নমুনা আকার নির্ধারণ।

সাধারণ জনগন- কিছু সাধারণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত সমস্ত উপাদানের সেট যা তাদের বৈশিষ্ট্যের জন্য প্রয়োজনীয়। নমুনাটির গঠন সাধারণ জনগণের বাহ্যরেখার জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে, যা গবেষকের আগ্রহী সমস্ত ভোক্তাদের একটি তালিকা হিসাবে বোঝা যায়। উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট অঞ্চল বা শহরের সমস্ত বাড়ির মালিকদের একটি তালিকা বা পণ্য বিক্রয়কারী সমস্ত খুচরা বিক্রয় কেন্দ্রের একটি তালিকা।

সাধারণ জনসংখ্যার আকার এবং অধ্যয়নের উদ্দেশ্যগুলির উপর নির্ভর করে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে একটানা বা নির্বাচনী জরিপ. পরিচালনা যখন একটানা সমীক্ষা জনসংখ্যার সমস্ত ইউনিট অধ্যয়ন করে। এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করা যেতে পারে যদি সাধারণ জনগোষ্ঠীর উপাদানগুলির সংখ্যা কম হয় (ভোক্তা গবেষণায় ভিআইপি ক্লায়েন্ট, ব্যবসা-প্রতিষ্ঠান থেকে ব্যবসায় গবেষণা) organizations

বিপণন গবেষণায় তথ্য পাওয়ার সর্বাধিক সাধারণ উপায় হ'ল নির্বাচনী পর্যবেক্ষণ নমুনা জনসংখ্যায় ইউনিট নির্বাচনের জন্য নির্দিষ্ট নিয়ম পূরণ এবং নমুনার প্রতিনিধিত্বশীলতা পালন আপনাকে সাধারণ জনগণের মধ্যে নমুনা তথ্য বিতরণ করতে দেয়।

নমুনা গঠনের সময়, সম্ভাব্য এবং অসম্ভব (নির্বিচারক) পদ্ধতি।

সম্ভাবনার নমুনা - এমন একটি নমুনা যাতে গবেষণামূলক সামগ্রীর প্রতিটি উপাদান পড়ে যেতে পারে একটি প্রদত্ত ডিগ্রি সম্ভাবনা সম্ভাব্যতার নমুনায়, সাধারণ জনগণের প্রতিটি উপাদান পরিচিত এবং সমীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার একটি নির্দিষ্ট সম্ভাবনা রয়েছে। এটি লক্ষ করা উচিত যে সাধারণ জনগণের আকার সম্পর্কে তথ্যের অভাবের কারণে সম্ভাব্যতাগুলি সঠিকভাবে গণনা করা সম্ভব নয়। অতএব, "নির্দিষ্ট সম্ভাবনা" শব্দটির জনসংখ্যার সঠিক আকার সম্পর্কে জ্ঞানের চেয়ে নমুনা বিধিগুলির সাথে আরও অনেক কিছু রয়েছে।

অ সম্ভাবনার নমুনা - পূর্বনির্ধারিত পছন্দ বা বিচারের উপর ভিত্তি করে আইটেম পড়ে এমন একটি নমুনা। ভিতরে অসম্ভবতা নমুনা নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়া সাধারণ জনগণের প্রতিটি বস্তুর সমান সম্ভাবনার শর্ত পূরণ হয় না। জন্য এই ধরনের নমুনা ত্রুটি গণনা করা যায় না। তবে এর অর্থ এই নয় যে অধ্যয়নটি সঠিক ফলাফল পাবে। অপ্রয়োজনীয় নমুনার জন্য সময় এবং অর্থের কম প্রয়োজন। প্রায়শই, অসম্পূর্ণতার নমুনাগুলি তুলনামূলকভাবে ছোট সাধারণ জনগোষ্ঠীর জন্য ব্যবহৃত হয় (হাজার হাজার, কয়েক হাজার গ্রাহক)।

নিম্নলিখিত ধরণের ডিটারমিনিস্টিক নমুনাগুলি আলাদা করা হয়:

· অনুজ্ঞাপূর্ণ;

Tention ইচ্ছাকৃত;

Ota কোটা;

· প্রধান অ্যারে।

সুবিধাযুক্ত নমুনা সর্বাধিক সাশ্রয়ী মূল্যের আইটেমগুলির (স্টোরের ক্রেতারা, যাত্রীরা দ্বারা) ইত্যাদি নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে। গবেষক প্রত্যাশিত সাধারণ জনসংখ্যার সাথে সম্পর্কিত উত্তরদাতার নীতিতে নির্ভর করে।

জাজমেন্টাল স্যাম্পলিং সেই উপাদানগুলির ম্যানুয়াল নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে যা গবেষকের মতামত অনুসারে অধ্যয়নের উদ্দেশ্যগুলি পূরণ করে। এক ধরণের ইচ্ছাকৃত নমুনা হ'ল স্নোবল স্যাম্পলিং। এটি মূল উপাদানগুলি সনাক্ত করতে গঠিত, যার প্রত্যেকটি বেশ কয়েকটি নতুনকে নির্দেশ করে এবং তাই। এই জাতীয় নমুনা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যযুক্ত বস্তুগুলি পরীক্ষা করার সময় ব্যবহৃত হয় যা অনুরূপ সামগ্রীর মোট সেটে একটি সামান্য অংশ দখল করে এবং একে অপরের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে যোগাযোগ করে। ইচ্ছাকৃত নমুনা-অ-প্রতিনিধি নমুনার মতো একই প্রধান অসুবিধা রয়েছে - এর ত্রুটিটি মূল্যায়নের অসম্ভবতা এবং প্রতিনিধিত্বের স্বল্প মাত্রা।

কোটার নমুনা - কোটা নমুনা - সাধারণ অনুপাতের যে বৈশিষ্ট্যগুলি তারা সাধারণ অধ্যয়নকৃত জনগোষ্ঠীতে উপস্থিত রয়েছে তার প্রধান বৈশিষ্ট্য অনুসারে একই অনুপাতে নমুনার উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে নির্বিচারক নমুনা গঠন করে

স্যাম্পলিংয়ের অন্যতম জনপ্রিয় পদ্ধতি। কোটা পদ্ধতি ব্যবহার করার সময়, এক বা একাধিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা হয় যা দ্বারা নমুনাটি নিয়ন্ত্রণ করা হবে। নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যযুক্ত নমুনায় ইউনিটের সংখ্যা সাধারণ জনগোষ্ঠীর মধ্যে এ জাতীয় ইউনিটের সংখ্যার সাথে সমানুপাতিক হওয়া উচিত। এটা বিশ্বাস করা হয় যে কোটা পদ্ধতি ব্যবহার করার সময়, এলোমেলো নমুনার চেয়ে ছোট আকারের একটি নমুনা তৈরি করা সম্ভব, যেহেতু কোটা স্যাম্পলিং প্রদত্ত প্যারামিটারগুলির জন্য নমুনার এবং সাধারণ জনগোষ্ঠীর প্রায় সম্পূর্ণ কাকতালীয় ঘটনা দেয়, অর্থাৎ। নমুনার প্রতিনিধিত্বের সম্পত্তি (প্রতিনিধিত্বশীলতা) পালন করা হয়। তবে গাণিতিক পদ্ধতি ব্যবহার করে এই বিবৃতিটি নিশ্চিত হওয়া যায় না। প্রায়শই সামাজিক এবং জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য (লিঙ্গ, বয়স, শিক্ষা, আয়ের স্তর ইত্যাদি) কোটার প্যারামিটার হিসাবে ব্যবহৃত হয়।

পদ্ধতি প্রধান অ্যারে সাধারণ জনগণের 50% এরও বেশি অবজেক্টের নমুনায় অন্তর্ভুক্তি জড়িত। দ্বারা ভোটগ্রহণ সুবিধা প্রধান অ্যারে পদ্ধতি এই নমুনার সাধারণ জনগণের একটি উচ্চ নির্দিষ্ট ওজন রয়েছে তা সত্য। এটি সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি দূর করে। নীতিগতভাবে, সাধারণ জনগণের উত্তরদাতাদের একটি বৃহত অনুপাতের সাক্ষাত্কার নেওয়া যথেষ্ট, যা নমুনা গড় এবং সাধারণ গড়ের মধ্যে পার্থক্য হ্রাস করে।

সম্ভাব্য পদ্ধতি।যদি নমুনা ইউনিটগুলিতে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার একটি পরিচিত সম্ভাবনা (সম্ভাবনা) থাকে তবে সেই নমুনাটিকে সম্ভাব্যতা বলা হয়। সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে:

· সাধারণ এলোমেলো নির্বাচন;

পদ্ধতিগত নির্বাচন;

ক্লাস্টার নির্বাচন;

· স্তরিত নির্বাচন।

সাধারণ র্যান্ডম স্যাম্পলিং (এসআরএস) - এমন একটি নমুনা যাতে সমান সম্ভাবনা সমেত গবেষণা আইনের প্রতিটি উপাদানকে নমুনা জনগোষ্ঠীর অন্তর্ভুক্ত করা যায় সম্ভাবনার নমুনা গঠনের সহজতম পদ্ধতি। এই জাতীয় একটি নমুনা তাদের সম্পূর্ণ তালিকা থেকে উপাদানগুলির এলোমেলো, সজ্জিত নির্বাচন দ্বারা গঠিত হয়। এই জাতীয় নমুনার প্রধান অসুবিধা হল অধ্যয়নকৃত জনগোষ্ঠীর উপাদানগুলির একটি সম্পূর্ণ তালিকা থাকা প্রয়োজন। , যা বিপণন গবেষণা অনুশীলনে বেশ কমই সরবরাহ করা হয়। একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনার সাহায্যে সাধারণ জনগণের সম্পূর্ণ ইউনিট থেকে কোনও গ্রুপে ভাগ না করেই নির্বাচন করা হয় এবং প্রতিটি উপাদানকে নমুনা (পি) এ অন্তর্ভুক্ত করার একই সম্ভাবনা থাকে, যা সাধারণ জনগণের আকারের সাথে নমুনার আকারের অনুপাত হিসাবে গণনা করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি জনসংখ্যার আকার 10,000,000 লোক হয়, এবং নমুনার আকার 600 লোক হয়, তবে নির্দিষ্ট ব্যক্তির নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা 6% (400/10000 * 100)। এলোমেলো নমুনা সাজানোর সহজ উপায় হ'ল প্রচুর অঙ্কন করা বা এলোমেলো সংখ্যার একটি টেবিল ব্যবহার করা। একটি টেলিফোন সাক্ষাত্কারের সময়, কম্পিউটার এলোমেলোভাবে ফোন নম্বর উত্পন্ন করতে পারে, কারণ এটিতে এলোমেলো নম্বর জেনারেটর রয়েছে।

পরীক্ষা দ্বারা আবৃত উপাদানসমূহ (পর্যবেক্ষণ, সমীক্ষা)।

নমুনা বৈশিষ্ট্য:

• নমুনার গুণগত বৈশিষ্ট্য - আমরা ঠিক কীটি চয়ন করি এবং এর জন্য আমরা নমুনাটি তৈরির পদ্ধতিগুলি।
• নমুনার পরিমাণগত বৈশিষ্ট্য - আমরা কয়টি ক্ষেত্রে নির্বাচন করি, অন্য কথায়, নমুনার আকার।

নমুনা প্রয়োজন:

• গবেষণা বিষয় খুব বিস্তৃত। উদাহরণস্বরূপ, একটি বৈশ্বিক সংস্থার পণ্যগুলির গ্রাহকরা ভৌগলিকভাবে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা বিপুল সংখ্যক বাজার।
• মাধ্যমিক তথ্য সংগ্রহের প্রয়োজন আছে।

সাধারন মাপ

সাধারন মাপ - নমুনায় অন্তর্ভুক্ত মামলার সংখ্যা।

নমুনাগুলি শর্তাধীনভাবে বড় এবং ছোট মধ্যে বিভক্ত করা যেতে পারে, যেহেতু গাণিতিক পরিসংখ্যান নমুনার আকারের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এটি বিশ্বাস করা হয় যে 30 টিরও বেশি বড় নমুনাগুলি বড় হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে।

নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র নমুনা

দুটি (বা আরও) নমুনাগুলির তুলনা করার সময় একটি গুরুত্বপূর্ণ পরামিতি হ'ল তাদের নির্ভরতা। যদি কোনও হোমোমর্ফিক জুটি স্থাপন করা সম্ভব হয় (যা, যখন নমুনা এক্স থেকে একটি মামলা একটি এবং নমুনা ওয়াইয়ের সাথে কেবল একটির সাথে মিলিত হয়) প্রতিটি ক্ষেত্রে দুটি নমুনায় (এবং সম্পর্কের এই ভিত্তিতে নমুনাগুলিতে পরিমাপক বৈশিষ্ট্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ), যেমন নমুনাগুলি বলা হয় নির্ভরশীল... নির্ভরশীল নির্বাচনের উদাহরণ:

• যমজ জোড়া,
• পরীক্ষামূলক এক্সপোজারের আগে এবং পরে কোনও চিহ্নের দুটি পরিমাপ,
• স্বামী এবং স্ত্রী
• ইত্যাদি

যদি নমুনাগুলির মধ্যে কোনও সম্পর্ক না থাকে তবে এই নমুনাগুলি বিবেচনা করা হয় স্বতন্ত্রযেমন:

• পুরুষ এবং মহিলা ,
• মনোবিজ্ঞানী এবং গণিতবিদ।

তদনুসারে, নির্ভরশীল নমুনাগুলির সর্বদা একই আকার থাকে এবং স্বতন্ত্র নমুনার পরিমাণে পৃথক হতে পারে।

বিভিন্ন পরিসংখ্যান মাপদণ্ড ব্যবহার করে নমুনার তুলনা করা হয়:

• পিয়ারসন মাপদণ্ড (χ 2)
• শিক্ষার্থীর মানদণ্ড ( টি )
• উইলকক্সন পরীক্ষা ( টি )
• মান - হুইটনি মাপদণ্ড ( উ )
• স্বাক্ষরের মানদণ্ড ( জি )
• এবং ইত্যাদি.

প্রতিনিধিত্ব

নমুনাটি প্রতিনিধি বা অপ্রস্তুত হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। একটি বিশাল গ্রুপের লোকদের পরীক্ষা করার সময় এই নমুনাটি প্রতিনিধিত্ব করবে, যদি এই গোষ্ঠীর মধ্যে বিভিন্ন উপগোষ্ঠীর প্রতিনিধি থাকে তবে সঠিক সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর একমাত্র উপায় এটি।

অ-প্রতিনিধি নমুনার উদাহরণ

1. পরীক্ষামূলক এবং নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীগুলির সাথে গবেষণা করুন, যা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে স্থাপন করা হয়েছে।
   • যুগলভাবে নির্বাচন কৌশলটি ব্যবহার করে পরীক্ষামূলক এবং নিয়ন্ত্রণ গ্রুপগুলির সাথে অধ্যয়ন করুন
2. শুধুমাত্র একটি গ্রুপ ব্যবহার করে একটি গবেষণা - পরীক্ষামূলক।
3. একটি মিশ্র (ফ্যাক্টরিয়াল) নকশা ব্যবহার করে গবেষণা করুন - সমস্ত গোষ্ঠী বিভিন্ন অবস্থাতেই স্থাপন করা হয়।

নমুনা প্রকার

নমুনাগুলি দুটি প্রকারে বিভক্ত:

• সম্ভাব্য
• অসম্ভব

সম্ভাবনা নমুনা

1. সাধারণ সম্ভাব্য নমুনা:
   • সাধারণ পুনঃনির্মাণ। এই জাতীয় নমুনার ব্যবহার এই অনুমানের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় যে প্রতিটি উত্তরদাতাকে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করার সমান সম্ভাবনা রয়েছে। সাধারণ জনগণের তালিকার ভিত্তিতে, উত্তরদাতাদের সংখ্যা সহ কার্ডগুলি টানা হয়। এগুলি একটি ডেকে রাখা হয়, এলোমেলো হয়ে যায় এবং এলোমেলোভাবে একটি কার্ড তাদের থেকে বের করে নেওয়া হয়, একটি নম্বর রেকর্ড করা হয়, তারপরে ফিরে আসে। তারপরে প্রক্রিয়াটি যতবার পুনরাবৃত্তি করা হয় ততবার আমাদের নমুনার আকার প্রয়োজন। বিয়োগ: নির্বাচন ইউনিটের পুনরাবৃত্তি।

একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনা তৈরির পদ্ধতিতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

1) আপনার পেতে হবে সম্পুর্ণ তালিকা জনসংখ্যার সদস্য এবং এই তালিকার সংখ্যা। মনে রাখবেন যে এই জাতীয় তালিকাটিকে স্যাম্পলিং ফ্রেম বলে;

2) অনুমিত নমুনার আকার নির্ধারণ করুন, অর্থাৎ উত্তরদাতাদের প্রত্যাশিত সংখ্যা;

3) আমাদের যেমন নমুনা ইউনিট প্রয়োজন র্যান্ডম সংখ্যার টেবিল থেকে নিষ্কাশন করুন। নমুনায় যদি 100 জন লোক থাকে তবে 100 টি এলোমেলো নম্বর টেবিল থেকে নেওয়া হবে। এই এলোমেলো নম্বর কম্পিউটার প্রোগ্রাম দ্বারা উত্পন্ন করা যেতে পারে।

4) বেস তালিকা থেকে সেই পর্যবেক্ষণগুলির তালিকা নির্বাচন করুন যাদের সংখ্যা লিখিত আউট র্যান্ডম সংখ্যার সাথে মিলে যায়

• সাধারণ এলোমেলো নমুনাটির সুস্পষ্ট সুবিধা রয়েছে। এই পদ্ধতিটি বোঝা অত্যন্ত সহজ। গবেষণা ফলাফল লক্ষ্য জনসংখ্যায় প্রসারিত করা যেতে পারে। পরিসংখ্যানগত অনুমান প্রাপ্তির বেশিরভাগ পদ্ধতির মধ্যে সহজ এলোমেলো নমুনা ব্যবহার করে তথ্য সংগ্রহ করা জড়িত। তবে, সাধারণ এলোমেলো নমুনা পদ্ধতিতে কমপক্ষে চারটি উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতা থাকে:

1) প্রায়শই একটি স্যাম্পলিং ফ্রেম তৈরি করা কঠিন যা সাধারণ এলোমেলো নমুনার জন্য অনুমতি দেয়।

2) একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনার ফলে একটি বিশাল জনসংখ্যা বা একটি বিশাল ভৌগলিক অঞ্চলে বিতরণ করা একটি জনসংখ্যার ফলাফল হতে পারে যা ডেটা সংগ্রহের সময় এবং ব্যয়কে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে।

3) একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনা ব্যবহারের ফলাফলগুলি প্রায়শই কম নির্ভুলতা এবং অন্যান্য সম্ভাব্য পদ্ধতি ব্যবহারের ফলাফলের চেয়ে আরও বড় স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।

৪) এসআরএস ব্যবহারের ফলস্বরূপ, একটি প্রতিনিধিত্বমূলক নমুনা তৈরি হতে পারে। যদিও সাধারণ এলোমেলো নির্বাচনের মাধ্যমে প্রাপ্ত নমুনাগুলি গড়ে যথাযথভাবে জনসংখ্যাকে উপস্থাপন করে, তাদের মধ্যে কয়েকটি অত্যন্ত অশুচিভাবে অধ্যয়নের অধীনে জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে। এটি একটি ছোট নমুনার আকারের সাথে বিশেষত সম্ভবত।

• সরল অ-পুনরাবৃত্তি নমুনা। স্যাম্পলিংয়ের পদ্ধতিটি একই, কেবলমাত্র উত্তরদাতাদের নম্বরযুক্ত কার্ডগুলি ডেকে ফেরানো হয় না।

1. পদ্ধতিগত সম্ভাবনার নমুনা। এটি সাধারণ সম্ভাবনার নমুনার একটি সরলীকৃত সংস্করণ। সাধারণ জনগণের তালিকার ভিত্তিতে উত্তরদাতাদের একটি নির্দিষ্ট ব্যবধানে (কে) নির্বাচিত করা হয়। কে মান সুযোগ দ্বারা নির্ধারিত হয়। সর্বাধিক নির্ভরযোগ্য ফলাফল একটি সমজাতীয় সাধারণ জনগণের সাথে অর্জন করা হয়, অন্যথায় ধাপের আকারের এবং কমনীয় অভ্যন্তরের চক্রীয় নমুনার নমুনার (নমুনার মিশ্রণ) সম্ভব is কনস: সাধারণ সম্ভাবনার নমুনা হিসাবে একই।
2. সিরিয়াল (নেস্টেড) নমুনা। স্যাম্পলিং ইউনিট স্ট্যাটিস্টিকাল সিরিজ (পরিবার, স্কুল, দল ইত্যাদি)। নির্বাচিত উপাদানগুলি অবিচ্ছিন্ন পরীক্ষার শিকার হয়। পরিসংখ্যান ইউনিটগুলির নির্বাচন এলোমেলো বা পদ্ধতিগত নমুনার ধরণ অনুসারে সংগঠিত করা যেতে পারে। কনস: সাধারণ জনগণের তুলনায় বৃহত্তর একজাতের সম্ভাবনা।
3. আঞ্চলিক নমুনা। বৈকল্পিক জনসংখ্যার ক্ষেত্রে, কোনও বাছাইয়ের কৌশল সহ সম্ভাব্য নমুনা ব্যবহারের আগে, জনসংখ্যাকে একজাতীয় অংশে বিভক্ত করার পরামর্শ দেওয়া হয়, যেমন একটি নমুনাকে জোনেড বলা হয়। জোনিং গ্রুপগুলি প্রাকৃতিক গঠন (উদাহরণস্বরূপ, শহর জেলা) এবং অধ্যয়নের অন্তর্গত কোনও বৈশিষ্ট্য উভয়ই হতে পারে। যে বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে বিভাগটি পরিচালিত হয় তাকে স্ট্র্যাটিফিকেশন এবং আঞ্চলিককরণের বৈশিষ্ট্য বলা হয়।
4. "সুবিধাজনক" নির্বাচন। "সুবিধার্থে" স্যাম্পলিং পদ্ধতিতে "আরামদায়ক" স্যাম্পলিং ইউনিট - শিক্ষার্থীদের একটি গ্রুপ, একটি ক্রীড়া দল, বন্ধুবান্ধব এবং প্রতিবেশীদের সাথে পরিচিতি স্থাপনের সমন্বয়ে গঠিত। যদি কোনও নতুন ধারণার প্রতি মানুষের প্রতিক্রিয়া সম্পর্কে তথ্য নেওয়া প্রয়োজন হয় তবে এই জাতীয় নমুনাটি বেশ যুক্তিসঙ্গত। একটি "সুবিধাজনক" নমুনা প্রায়শই প্রশ্নপত্রগুলির প্রাথমিক পরীক্ষার জন্য ব্যবহৃত হয়।

গ্রুপ বিল্ডিং কৌশল

তাদের অংশগ্রহণের জন্য গোষ্ঠী নির্বাচন মানসিক পরীক্ষা অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক বৈধতার সাথে সর্বাধিক সম্ভাব্য সম্মতি নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে পরিচালিত হয়।

র্যান্ডমাইজেশন

র্যান্ডমাইজেশন, বা এলোমেলোভাবে নির্বাচন, সাধারণ এলোমেলো নমুনা তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এই জাতীয় নমুনার ব্যবহার এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যকে সমান সম্ভাবনা সহ নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, 100 বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের একটি এলোমেলো নমুনা তৈরি করতে, আপনি একটি টুপিতে সমস্ত বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীর নাম সহ কাগজের টুকরো টুকরো টুকরো করে রাখতে পারেন এবং তারপরে এটি থেকে 100 টি কাগজ বের করে নিতে পারেন - এটি একটি এলোমেলো নির্বাচন হবে (গুডউইন জে, পি। 147) ......

পেয়ারওয়াই সিলেকশন

পেয়ারওয়াই সিলেকশন - নমুনা গোষ্ঠীগুলি তৈরির জন্য একটি কৌশল, যাতে পরীক্ষার জন্য উল্লেখযোগ্য পার্শ্বের পরামিতিগুলির ক্ষেত্রে বিষয়গুলির গ্রুপগুলি সমতুল্য বিষয়ের সমন্বয়ে গঠিত। এই কৌশলটি সেরা বিকল্পের সাথে পরীক্ষামূলক এবং নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীগুলি ব্যবহার করে পরীক্ষাগুলির জন্য কার্যকর - যমজ জোড়া (মনো - এবং ডিজাইগোটিক) আকর্ষণ করে।

বেশিরভাগ সমাজতাত্ত্বিক গবেষণা অবিচ্ছিন্ন নয়, তবে নির্বাচনী: কঠোর নিয়ম অনুসারে, একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক লোককে নির্বাচিত করা হয়, যা আর্থ-জনসংখ্যাতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য দ্বারা অধ্যয়নের অধীনে বস্তুর কাঠামোকে প্রতিফলিত করে। এ জাতীয় সমীক্ষা বলা হয় নির্বাচনী.

একটি নমুনা জরিপ হ'ল পদ্ধতিগতভাবে লোকদের আচরণ এবং দৃষ্টিভঙ্গির উপর বিশেষভাবে নির্বাচিত উত্তরদাতাদের যারা নিজের এবং তাদের মতামত সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে তাদের একটি সাক্ষাত্কারের মাধ্যমে তথ্য সংগ্রহ করার একটি উপায়। এটি একটি অবিচ্ছিন্ন অধ্যয়নের চেয়ে আরও অর্থনৈতিক এবং কম নির্ভরযোগ্য পদ্ধতি নয়, যদিও এর জন্য আরও পরিশীলিত পদ্ধতি এবং কৌশল প্রয়োজন।

জাতীয় নমুনা না থাকলে সঠিক নমুনা সাফল্যের মূল চাবিকাঠি এবং কোনও জরিপের পূর্বশর্ত। সমাজবিজ্ঞানী যদি ভুল নমুনা তৈরি করেন, যেমন। যে সমস্ত গোষ্ঠীর সাক্ষাত্কার নিতে চলেছে, তাদের অধ্যয়নের ফলাফলগুলি ভুল হতে পারে এবং তাই কারও পক্ষে কার্যকর নয়।

গবেষণার বিষয়বস্তু তৈরি করা সমস্ত ব্যক্তির সাক্ষাত্কার দেওয়া কেন অযৌক্তিক এবং ব্যবহারিকভাবে অসম্ভব? প্রায় 200,000 জনসংখ্যার জনসংখ্যার সাথে কমপক্ষে একটি নগর অঞ্চলের প্রাপ্ত বয়স্ক বাসিন্দাদের একটানা সমীক্ষার ব্যয় নির্ধারণ করা প্রায় সম্ভব গণনা করা সম্ভব। একটি প্রশ্নোত্তর (সাক্ষাত্কারকারক) সাত ঘন্টা কর্ম দিবসের সাথে প্রতি ঘন্টা তিনজনের বেশি সাক্ষাত্কার নিতে সক্ষম তা বিবেচনা করে, তার বিকাশ হবে 20 টি প্রশ্নপত্র ires এর অর্থ হ'ল সম্পূর্ণ তথ্য সংগ্রহের জন্য আমাদের 85 হাজার ম্যান-ডে দরকার হবে। আমরা 10 দিনের মধ্যে সমীক্ষাটি সম্পূর্ণ করতে এবং প্রতিটি সাক্ষাত্কারের জন্য 20 রুবেল দিতে চাই। সুতরাং, আমাদের 8.5 হাজার সহকারীকে আকর্ষণ করতে হবে এবং 340 হাজার রুবেল দিতে হবে। তথ্য যেমনটি গুরুত্বপূর্ণ তেমনি এটি ব্যয়ের পক্ষে মূল্যবান নয়, এ কারণেই সমাজবিজ্ঞানীরা নির্বাচনী জরিপ পদ্ধতি অবলম্বন করেন।

স্যাম্পলিং পদ্ধতির সারমর্মটি এই সত্যে নিহিত যে নির্দিষ্ট অনুসারে, কঠোরভাবে, লোকদের মোট সংখ্যার বিধি অনুসারে, সাধারণ জনসংখ্যা(সমগ্র দেশের জনসংখ্যা, সমগ্র নগর জনসংখ্যা, একটি অঞ্চলের বাসিন্দা, কেবল যুবক, ইত্যাদি) সীমিত সংখ্যক লোক নির্বাচিত হয়, যা বস্তুর কাঠামোর পুনরুত্পাদন করার জন্য এক ধরণের মডেল হিসাবে লক্ষ্য করা হয়। সমাজবিজ্ঞানের ভাষায় এই গোষ্ঠীর লোকদের পাশাপাশি এর সংজ্ঞা দেওয়ার পদ্ধতিও বলা হয় নমুনা।সঠিক নির্মাণ নমুনা জনসংখ্যা- সমাজতাত্ত্বিক গবেষণার উচ্চ নির্ভুলতার ভিত্তি এবং গ্যারান্টি।

প্রোগ্রামটি লক্ষ্য জনসংখ্যার সংজ্ঞা অন্তর্ভুক্ত করে, যেহেতু বিস্তৃত অধ্যয়ন অবিচ্ছিন্ন নয়, তবে নির্বাচনী se সঠিকভাবে এটি খুব গুরুত্বপূর্ণ, নির্দিষ্ট নিয়ম অনুসারে, সমীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় সংখ্যক লোক নির্বাচন করুন।

সাধারণ জনগন -অধ্যয়নকারী উপাদানগুলির পুরো সেটটি একই সামাজিক বৈশিষ্ট্য, যা একটি বস্তুর অন্তর্ভুক্ত থাকার সাক্ষ্য দেয়, অর্থাত্\u200d এটি সম্পূর্ণ বিষয় যেখানে অধ্যয়নের সিদ্ধান্তগুলি প্রয়োগ হয়। এটি সাধারণত ভৌগলিকভাবে সময়ে সময়ে স্থানীয় হয় is সূত্র এবং সারণীতে সাধারণ জনসংখ্যার আকার সাধারণত প্রতীক দ্বারা নির্দেশিত হয় এন, এবং সাধারণ জনগোষ্ঠী থেকে নির্বাচিত সদস্যদের অংশটিকে নমুনা বলা হয়, বা নমুনা জনসংখ্যা একটি সংক্ষিপ্ত দ্বারা চিহ্নিত করা হবে এন।

নমুনা জনসংখ্যা -এটি একটি অংশ, সাধারণ জনগণের একটি ছোট আকারের মডেল। এর সংকলনের প্রাথমিক নিয়মটি হ'ল: জনসংখ্যার প্রতিটি উপাদানকে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার একই সুযোগ থাকা উচিত।তবে কীভাবে এটি অর্জন করা যায়? প্রথমত, আপনাকে যতটা সম্ভব জিনের অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য বা প্যারামিটারগুলি সন্ধান করতে হবে। সমষ্টি, উদাহরণস্বরূপ, বয়স, আয়, জাতীয়তা, উত্তরদাতাদের আবাসের স্থানের পার্থক্য। উত্তরদাতাদের যুগে ছড়িয়ে পড়া বলা হয় প্রকরণ, বয়স নির্দিষ্ট মান - মান, এবং সমস্ত মান রূপগুলির সামগ্রিকতা পরিবর্তনশীল।সুতরাং, পরিবর্তনশীল "বয়স" 0 থেকে 70 (গড় আয়ু) এবং আরও অনেক বছর হতে পারে। মানগুলি অন্তরগুলিতে ভাগ করা যায়: 0 - 5, 6 - 10, 11 - 15 বছর ইত্যাদি etc. এটি সব অধ্যয়নের উদ্দেশ্যগুলির উপর নির্ভর করে।

বিশ্লেষণ বা নির্বাচনের ইউনিট -

অভিজ্ঞতা দেখিয়েছে যে একটি সঠিকভাবে নমুনাযুক্ত নমুনা ভাল (ল্যাট থেকে) উপস্থাপন করে বা উপস্থাপন করে। প্রতিনিধিত্ব- আমি প্রতিনিধিত্ব করি) সাধারণ জনগণের কাঠামো এবং অবস্থা। সে অবশ্যই প্রতিনিধি - অর্থাৎ সাধারণ জনগণের সমস্ত মৌলিক বৈশিষ্ট্য আনুপাতিকভাবে পুনরুত্পাদন করা এবং অবশ্যই সাধারণ জনগণের প্রতিটি উপাদানকে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সমান সম্ভাবনার নিশ্চয়তা দিতে হবে। স্যাম্পলিং প্রক্রিয়াটি কোনও সামাজিক সামগ্রীর গুণগত বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যের আন্তঃসম্পর্ক ও আন্তঃনির্ভরতার উপর ভিত্তি করে এবং তার অংশের অধ্যয়নের উপর ভিত্তি করে পুরো সম্পর্কে বৈধতা অবলম্বন করেও প্রদত্ত যে তার কাঠামোর মধ্যে এই অংশটি সম্পূর্ণ একটি মাইক্রো মডেল। অন্য কথায়, সমাজবিজ্ঞানের একটি প্রতিনিধি নমুনা যেমন একটি নমুনা জনসংখ্যা হিসাবে বিবেচিত হয়, যার প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পূর্ণরূপে মিলিত হয় (একই অনুপাতে বা একই ফ্রিকোয়েন্সি সহ উপস্থাপিত হয়) সাধারণ জনগণের একই বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে।

একটি প্রতিনিধি অধ্যয়ন হ'ল নিয়ন্ত্রণের বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য নমুনা জনগোষ্ঠীর বিচ্যুতি 5% এর বেশি নয়।

তিনি কাদের সাক্ষাত্কার নিতে চান সে বিষয়ে সমাজবিজ্ঞানী যত তাড়াতাড়ি সিদ্ধান্ত নিয়েছেন, তিনি স্যাম্পলিং ফ্রেমটি নির্ধারণ করেছিলেন, এর পরে নমুনার ধরণ, নমুনা পদ্ধতি এবং স্যাম্পলিংয়ের কাঠামো সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়।

নমুনা প্রকার পরিসংখ্যান সংক্রান্ত নমুনা প্রধান ধরণের বলা হয়: এলোমেলো -সম্ভাব্যতা (যদি সাধারণ জনগোষ্ঠী একজাতীয় উপাদান হয়) এবং দুর্ঘটনাজনক নয় -অসম্ভব (উদ্দেশ্যমূলক, কোটা)।

নমুনা পদ্ধতিনমুনার ধরণটি তৈরির একটি পদ্ধতি, যার নামটি এই পদ্ধতিটি বহন করে, উদাহরণস্বরূপ, সম্ভাবনার নমুনা দেওয়ার পদ্ধতি।

প্রতিনিধিত্বমূলকতা নিশ্চিত করতে, নমুনা ইউনিটের একটি সম্পূর্ণ এবং সঠিক তালিকা প্রয়োজন, এই তালিকাটি ফর্ম নমুনা ফ্রেম। নির্বাচনের জন্য উপাদানগুলি বলা হয় নমুনা ইউনিট, জিন উপাদান। সামগ্রিক যেখান থেকে সরাসরি তথ্য সংগ্রহ করা হয় তাকে ডাকা হয় পর্যবেক্ষণের একক, -এটি একটি পৃথক ব্যক্তি।

বিশ্লেষণ ইউনিট হয়নির্বাচনী, বা জরিপ করা জনগোষ্ঠীর উপাদান (ব্যক্তি, গোষ্ঠী)।

যদি স্যাম্পলিং ফ্রেমটিতে স্যাম্পলিং ইউনিটগুলির একটি তালিকা অন্তর্ভুক্ত থাকে, তবে নমুনা নকশাটি তাদের গ্রুপিংকে বোঝায়, জিনগুলির শতাংশ বন্টনকে প্রতিফলিত করে। কিছু গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যের সমষ্টিগত, উদাহরণস্বরূপ, পেশা, যোগ্যতা, লিঙ্গ বা বয়স অনুসারে ব্যক্তিদের বিতরণ। নমুনা কাঠামো -এগুলি হ'ল বস্তুর বৈশিষ্ট্যগুলির শতাংশের অনুপাত, যার ভিত্তিতে নমুনাটি সংকলিত হয়। সুতরাং জিন যদি। জনসংখ্যা, উদাহরণস্বরূপ, 30% যুবক, মধ্য বয়স্কদের 50% এবং প্রবীণদের 20%, তারপরে নমুনা জনসংখ্যায় তিন বয়সের একই শতাংশ লক্ষ্য করা উচিত।

নমুনা টাইপ এবং পদ্ধতি

পরিসংখ্যান বিজ্ঞানে, বাছাই পদ্ধতির উপর নির্ভর করে নিম্নলিখিত ধরণের নমুনাগুলি আলাদা করা হয়:

1) ফিরতি সাথে এলোমেলো নমুনা, বা অন্য নাম দুর্ঘটনাক্রমে পুনরাবৃত্তি।

2) কোনও রিটার্ন ছাড়াই এলোমেলো নমুনা, বা দুর্ঘটনাক্রমে অপরিশোধিত।

3) যান্ত্রিক।

4) টিপিক্যাল

5) সিরিয়াল

নমুনা গঠনের সময়, সম্ভাব্য (এলোমেলো) এবং অসম্পূর্ণ (নন-র্যান্ডম) পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। যদি সমস্ত নমুনা ইউনিটের নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার একটি পরিচিত সম্ভাবনা (সম্ভাবনা) থাকে তবে নমুনা বলা হয় সম্ভাব্য, অন্য কথায়, এটি এমন একটি নমুনা যার জন্য জনসংখ্যার প্রতিটি উপাদানকে নমুনা দেওয়ার নির্দিষ্ট, পূর্বনির্ধারিত সম্ভাবনা থাকে। এটি গবেষককে গণনা করতে দেয় যে নমুনাটি সাধারণভাবে যেটি থেকে এটি নির্বাচিত (নকশা করা) হয়েছে তা প্রতিফলিত করে। এই নমুনা কখনও কখনও বলা হয় এলোমেলো

যদি এই সম্ভাবনাটি অজানা থাকে তবে নমুনাটি বলা হয় অসম্ভব(এলোমেলো, লক্ষ্যযুক্ত, উদ্দেশ্যমূলক)।

সম্ভাব্য নমুনা -তার মডেল পরিসংখ্যানগত সম্ভাবনার ধারণার সাথে সম্পর্কিত। কিছু প্রত্যাশিত ইভেন্টের সম্ভাবনা হ'ল সম্ভাব্য সকলের সংখ্যার সাথে প্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির সংখ্যার অনুপাত। তদতিরিক্ত, ইভেন্টের মোট সংখ্যা যথেষ্ট বড় হওয়া উচিত (পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ)।

পি \u003d 100/600 \u003d 1/6কোথায় আর -প্রত্যাশিত ইভেন্টের সম্ভাবনা।

যে কোনও ইভেন্টের অগত্যা সংঘটিত হওয়ার সম্ভাবনা সর্বদা একের সমান, অর্থাৎ। একটি নির্ভরযোগ্যঅনুমোদন।

সম্ভাব্য পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত:

সাধারণ এলোমেলো নির্বাচন,

পদ্ধতিগত নির্বাচন,

ক্লাস্টার নির্বাচন,

স্তরিত নির্বাচন।

সাধারণ এলোমেলো নির্বাচন অন্ধ নমুনা (লটারি পদ্ধতি) ব্যবহার করে এবং এলোমেলো সংখ্যার একটি টেবিল ব্যবহার করে চালানো যেতে পারে। একটি ক্ষেত্রে, আপনি না দেখে আপনার পছন্দটি করেন, অন্যথায়, আপনি সমস্ত কিছু সম্পর্কে অবহিত হন তবে কোনও হস্তক্ষেপ না করার এবং কোনও জিনিস নষ্ট না করার জন্য আমরা বিশেষ টেবিলগুলিতে ফিরে যাই। সরল এলোমেলো নির্বাচনটি ইতিমধ্যে অন্য মানদণ্ড অনুসারে দুটি জাতের মধ্যে বিভক্ত হয়, যথা, লটারির বলটি ফেরত বা অ-রিটার্নে (তার পরিবর্তে সেখানে উত্তরদাতার নাম থাকতে পারে) ঝুড়িতে ফিরে আসে। এই ক্ষেত্রে, রয়েছে:

এলোমেলোভাবে পুনরায় নমুনা (প্রত্যাবর্তন সহ),

এলোমেলো অপরিবর্তনীয় (কোনও প্রত্যাবর্তন নেই) নির্বাচন।

স্যাম্পলিং পদ্ধতিগুলি সম্ভাব্য (এলোমেলো) (প্রথম দুটি উপরে দেওয়া হয়েছে)

1) যান্ত্রিক নমুনা পদ্ধতি(বড় জন্য সাধারণ জনসংখ্যা, অর্থ জিনের উপাদানগুলির একাত্মতা সমষ্টিগত, জিন থেকে নির্বাচন। প্রয়োজনীয় সংখ্যক উপাদানগুলির নিয়মিত বিরতিতে সেট করুন)। সাধারণ জনগণের সমস্ত উপাদানকে একটি একক তালিকায় একত্রিত করা হয় এবং এটি থেকে নিয়মিত বিরতিতে উত্তরদাতাদের সংশ্লিষ্ট সংখ্যা নির্বাচন করা হয়।

কে - নির্বাচন পদক্ষেপগণনা করা:

কে \u003d এন / এন কোথায় এন -জেনের আকার (বা সংখ্যা)। সমষ্টি, এবং এন -নমুনার আকার।

2) সিরিয়াল নমুনা পদ্ধতি(সুবিধাজনক এবং নির্ভুল), বিভাজনকারী জেন। সমজাতীয় অংশগুলিতে সমষ্টি, তারপরে সিরিজের মধ্যে নির্বাচনের পরে।

জিনটি বিভক্ত করা সম্ভব হলে। প্রদত্ত মানদণ্ডের জন্য সমজাতীয় অংশে (সিরিজ) সমষ্টিগতভাবে উত্তরদাতাদের নির্বাচন প্রতিটি সিরিজ থেকে পৃথকভাবে সম্পন্ন করা যেতে পারে। তদুপরি, সিরিজ থেকে নির্বাচিত উত্তরদাতাদের সংখ্যা এতে মোট উপাদানগুলির সমানুপাতিক। উত্তরদাতাদের একজাতীয় গ্রুপে বরাদ্দ দেওয়া।

প্রতিটি সিরিজ থেকে, সঠিক এলোমেলো বা যান্ত্রিক নমুনা ব্যবহার করে বিশ্লেষণের ইউনিটগুলি নির্বাচন করা সম্ভব। পৃথকভাবে প্রতিটি সিরিজ থেকে নির্বাচিতদের উত্তরদাতাদের সংখ্যা।

3) নেস্টেড নমুনা পদ্ধতি(ছোট গ্রুপ) - গবেষণা ইউনিট হিসাবে পৃথক উত্তরদাতা নয়, গোষ্ঠী হিসাবে নির্বাচন। নির্বাচিত গ্রুপগুলিতে পরবর্তী ক্রমাগত সমীক্ষা সহ। একটি নেস্টেড নমুনা প্রতিনিধিত্ব করে যদি গ্রুপগুলির সংমিশ্রণ উত্তরদাতাদের প্রধান জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্রে সর্বাধিক অনুরূপ হয়। তালিকা বা কার্ডগুলি কেবলমাত্র গ্রুপ (ব্রিগেড, বিভাগ, শিক্ষার্থী, শ্রেণি, ইত্যাদি) এর জন্য সংকলিত রয়েছে যা সমস্যার আর্থসামাজিক অধ্যয়নের দৃষ্টিকোণ থেকে কোনও বস্তুকে প্রতিনিধিত্ব করে।

একটি নমুনা পরিসংখ্যান একটি গ্রুপ

একটি বৃহত্তর গ্রুপ থেকে নির্বাচিত ইউনিট, সাধারণ

সমষ্টি। পড়াশোনা করছে

নমুনা, আমরা জনসংখ্যা সম্পর্কে যুক্তিসঙ্গত সিদ্ধান্ত নিতে আশা করি।

দুর্দান্ত সংজ্ঞা

অসম্পূর্ণ সংজ্ঞা ↓

নমুনা

একটি নমুনা গঠনের প্রক্রিয়া। এই প্রক্রিয়াটি, একক-পর্যায় বা মাল্টি-স্টেজ সিলেকশন স্কিমটি ব্যবহৃত হচ্ছে কিনা তা বিবেচনা না করে দেখুন (দেখুন। একক-পর্যায় নমুনা এবং মাল্টি-স্টেজ স্যাম্পলিং) নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলির দ্বারা চিহ্নিত: 1) নির্বাচনের স্তরগুলির সংখ্যা; 2) নির্বাচনের মধ্যবর্তী পর্যায়ে উপস্থাপনের নির্বাচিত বস্তুর ধরণ; 3) নির্বাচনের মধ্যবর্তী পর্যায়ে চিহ্নিত প্রতিনিধিত্বমূলক বস্তুর আঞ্চলিককরণের পদ্ধতি; ৪) প্রতিটি পর্যায়ে উপস্থাপনের অবজেক্ট এবং পর্যবেক্ষণের একক নির্বাচনের পদ্ধতি; 5) নমুনার পরিমাণ (পর্যবেক্ষণ ইউনিটের সংখ্যা)। প্রথম চারটি বৈশিষ্ট্য নমুনার প্রকারের বর্ণনা দেয়, অর্থাৎ পর্যবেক্ষণের ইউনিটগুলি নির্বাচন করার প্রক্রিয়াটির বৈশিষ্ট্যগুলি, পঞ্চম (নমুনার আকার) আপনাকে পর্যবেক্ষণের ইউনিটগুলির সংখ্যা অনুসারে নমুনাকে পৃথক করতে দেয়। দুটি নমুনা কেবল তখনই বিবেচিত হবে যদি নমুনা জনসংখ্যার গঠনের কাঠামো এবং বৈশিষ্ট্যের সেটগুলি বর্ণনা করে যেগুলির ভিত্তিতে নির্বাচনের মধ্যবর্তী পর্যায়ে উপস্থাপনের বস্তুগুলি জোনে চিহ্নিত করা হয় তার বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করে all নমুনা জনসংখ্যা সাধারণ জনগোষ্ঠীর একটি অংশ, যার বস্তুগুলি পর্যবেক্ষণের মূল বিষয় হিসাবে কাজ করে। সাধারণ জনসংখ্যার এই অংশটি বিশেষ বিধি অনুসারে বাছাই করা হয় যাতে এর বৈশিষ্ট্যগুলি সাধারণ জনগণের বৈশিষ্ট্য প্রতিফলিত করে। সুতরাং, সাধারণ জনগোষ্ঠীর একটি অংশ পরীক্ষা করে আপনি সামগ্রিকভাবে পুরো জনগণের সর্বাধিক সম্পূর্ণ চিত্র পেতে পারেন যা ফলস্বরূপ সময়, মানব সম্পদ এবং উপাদান ব্যয় সাশ্রয় দেয়। ভি। এস। সাধারণ জনগণের প্রধান (গবেষণা উদ্দেশ্যগুলির দৃষ্টিকোণ থেকে) বৈশিষ্ট্য (বৈশিষ্ট্য) প্রতিফলিত করা উচিত। এই বৈশিষ্ট্যগুলির বিতরণকে বিবেচনা করে, নমুনাটি ডিজাইন করা হয়েছে এবং এর গুণমানটি মূল্যায়ন করা হয়; গবেষকদের প্রাথমিক আগ্রহের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে একত্রে ফলাফল বিশ্লেষণ করার সময় এগুলি आकस्मिक টেবিলগুলিতে ব্যবহৃত হয়। এটি সূচিত হয় যে নমুনায় নিয়ন্ত্রিত বৈশিষ্ট্যগুলির সাধারণ বিতরণের পুনরুত্পাদন গণনাগুলিতে ব্যবহৃত না হওয়া বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্রে তার প্রতিনিধিত্ব নিশ্চিত করে। এই ধারণাটি বাস্তবতার সাথে কতটা সামঞ্জস্যপূর্ণ তা মূলত গবেষণা বিষয়টির সুনির্দিষ্টতার উপর নির্ভর করে গবেষণা বিষয়টির বর্ণনার বৈশিষ্ট্য এবং সমীক্ষার অভিজ্ঞতামূলক বস্তুর মধ্যে সম্পর্কের সমস্যার সঠিক সমাধানের উপর।

দুর্দান্ত সংজ্ঞা

অসম্পূর্ণ সংজ্ঞা ↓