క్రమబద్ధమైన నమూనా అంటే ఏమిటి?
సిస్టమాటిక్ శాంప్లింగ్ అనేది ఒక రకమైన సంభావ్యత నమూనా పద్ధతి, దీనిలో పెద్ద జనాభా నుండి నమూనా సభ్యులను యాదృచ్ఛిక ప్రారంభ స్థానం ప్రకారం ఎంపిక చేస్తారు, కాని స్థిరమైన, ఆవర్తన విరామంతో. మాదిరి విరామం అని పిలువబడే ఈ విరామం జనాభా పరిమాణాన్ని కావలసిన నమూనా పరిమాణంతో విభజించడం ద్వారా లెక్కించబడుతుంది.
నమూనా జనాభాను ముందుగానే ఎంచుకున్నప్పటికీ, ఆవర్తన విరామం ముందే నిర్ణయించబడి, ప్రారంభ స్థానం యాదృచ్ఛికంగా ఉంటే క్రమబద్ధమైన నమూనా ఇప్పటికీ యాదృచ్ఛికంగా భావించబడుతుంది.
గణాంక అనుమితి కోసం జనాభాను నమూనా చేయడానికి అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి; క్రమబద్ధమైన నమూనా అనేది యాదృచ్ఛిక నమూనా యొక్క ఒక రూపం.
క్రమబద్ధమైన నమూనా
సిస్టమాటిక్ శాంప్లింగ్ ఎలా పనిచేస్తుంది
జనాభా యొక్క సాధారణ యాదృచ్ఛిక నమూనా అసమర్థమైనది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది కాబట్టి, గణాంకవేత్తలు క్రమబద్ధమైన నమూనా వంటి ఇతర పద్ధతుల వైపు మొగ్గు చూపుతారు. క్రమబద్ధమైన విధానం ద్వారా నమూనా పరిమాణాన్ని ఎంచుకోవడం త్వరగా చేయవచ్చు. స్థిర ప్రారంభ స్థానం గుర్తించబడిన తర్వాత, పాల్గొనేవారి ఎంపికను సులభతరం చేయడానికి స్థిరమైన విరామం ఎంపిక చేయబడుతుంది.
డేటా మానిప్యులేషన్ యొక్క తక్కువ ప్రమాదం ఉన్నప్పుడు క్రమబద్ధమైన నమూనా సాధారణ యాదృచ్ఛిక నమూనాకు ఉత్తమం. ఒక పరిశోధకుడు కావలసిన ఫలితాలను పొందడానికి విరామం పొడవును మార్చగలిగినప్పుడు అటువంటి ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉంటే, సాధారణ యాదృచ్ఛిక నమూనా సాంకేతికత మరింత సముచితం.
సిస్టమాటిక్ శాంప్లింగ్ దాని సరళత కారణంగా పరిశోధకులు మరియు విశ్లేషకులలో ప్రాచుర్యం పొందింది. ప్రతి " n వ" డేటా నమూనాతో (ఇది అసంభవం) యాదృచ్ఛిక లక్షణం అసమానంగా ఉంటే తప్ప ఫలితాలు చాలా సాధారణ జనాభాకు ప్రతినిధులుగా భావిస్తారు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, జనాభా ఎంచుకున్న మెట్రిక్‌తో పాటు యాదృచ్ఛికత యొక్క సహజ స్థాయిని ప్రదర్శించాల్సిన అవసరం ఉంది. జనాభాలో ఒక రకమైన ప్రామాణిక నమూనా ఉంటే, అనుకోకుండా చాలా సాధారణ కేసులను ఎంచుకునే ప్రమాదం మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది.
క్రమబద్ధమైన నమూనాలో, ఇతర నమూనా పద్ధతుల మాదిరిగానే, పాల్గొనేవారిని ఎన్నుకునే ముందు లక్ష్య జనాభాను ఎంచుకోవాలి. అధ్యయనం యొక్క ఉద్దేశ్యానికి అనుగుణంగా ఎన్ని కావలసిన లక్షణాల ఆధారంగా జనాభాను గుర్తించవచ్చు. కొన్ని ఎంపిక ప్రమాణాలలో వయస్సు, లింగం, జాతి, స్థానం, విద్యా స్థాయి మరియు / లేదా వృత్తి ఉండవచ్చు.
- సిస్టమాటిక్ శాంప్లింగ్ అనేది ఒక రకమైన సంభావ్యత నమూనా పద్ధతి, దీనిలో పెద్ద జనాభా నుండి నమూనా సభ్యులను యాదృచ్ఛిక ప్రారంభ స్థానం ప్రకారం ఎంపిక చేస్తారు, కాని స్థిరమైన, ఆవర్తన విరామం (నమూనా విరామం) తో.అతని సరళత కారణంగా, క్రమబద్ధమైన నమూనా పరిశోధకులలో ప్రాచుర్యం పొందింది. ఈ పద్దతి యొక్క ఇతర ప్రయోజనాలు క్లస్టర్డ్ ఎంపిక యొక్క దృగ్విషయాన్ని తొలగించడం మరియు డేటాను కలుషితం చేసే తక్కువ సంభావ్యత. నష్టాలు నిర్దిష్ట నమూనాల కంటే ఎక్కువ లేదా తక్కువ ప్రాతినిధ్యం మరియు డేటా మానిప్యులేషన్ యొక్క ఎక్కువ ప్రమాదం.
సిస్టమాటిక్ నమూనా యొక్క ఉదాహరణలు
క్రమబద్ధమైన నమూనా యొక్క ot హాత్మక ఉదాహరణగా, 10, 000 మంది జనాభాలో, ఒక గణాంకవేత్త ప్రతి 100 వ వ్యక్తిని నమూనా కోసం ఎన్నుకుంటాడు. ప్రతి 12 గంటల నుండి గీయడానికి కొత్త నమూనాను ఎంచుకోవడం వంటి నమూనా విరామాలు కూడా క్రమబద్ధంగా ఉంటాయి.
మరొక ఉదాహరణగా, మీరు క్రమబద్ధమైన నమూనాను ఉపయోగించి 50, 000 జనాభా నుండి 1, 000 మంది వ్యక్తుల యాదృచ్ఛిక సమూహాన్ని ఎన్నుకోవాలనుకుంటే, పాల్గొనే వారందరినీ తప్పనిసరిగా జాబితాలో ఉంచాలి మరియు ప్రారంభ స్థానం ఎంపిక చేయబడుతుంది. జాబితా ఏర్పడిన తర్వాత, జాబితాలోని ప్రతి 50 వ వ్యక్తి (ఎంచుకున్న ప్రారంభ స్థానం వద్ద గణనను ప్రారంభించడం) 50, 000 / 1, 000 = 50 నుండి పాల్గొనేవారిగా ఎన్నుకోబడతారు.
ఉదాహరణకు, ఎంచుకున్న ప్రారంభ స్థానం 20 అయితే, జాబితాలో 70 వ వ్యక్తిని 120 వ తరువాత ఎంపిక చేస్తారు. జాబితా ముగింపుకు చేరుకున్న తర్వాత మరియు అదనపు పాల్గొనేవారు అవసరమైతే, కౌంట్ పూర్తి చేయడానికి జాబితా ప్రారంభానికి లూప్ లూప్ అవుతుంది.
సిస్టమాటిక్ శాంప్లింగ్ వెర్సస్ క్లస్టర్ శాంప్లింగ్
క్రమబద్ధమైన నమూనా మరియు క్లస్టర్ నమూనా వారు నమూనాలో చేర్చబడిన జనాభా నుండి నమూనా పాయింట్లను ఎలా లాగుతారు అనేదానికి భిన్నంగా ఉంటాయి. క్లస్టర్ నమూనా జనాభాను సమూహాలుగా విభజిస్తుంది, అయితే క్రమబద్ధమైన నమూనా నమూనాను రూపొందించడానికి పెద్ద జనాభా నుండి స్థిర విరామాలను ఉపయోగిస్తుంది.
క్రమబద్ధమైన నమూనా జనాభా నుండి యాదృచ్ఛిక ప్రారంభ బిందువును ఎన్నుకుంటుంది, ఆపై దాని పరిమాణాన్ని బట్టి జనాభా యొక్క సాధారణ స్థిర వ్యవధి నుండి ఒక నమూనా తీసుకోబడుతుంది. క్లస్టర్ నమూనా జనాభాను సమూహాలుగా విభజిస్తుంది మరియు తరువాత ప్రతి క్లస్టర్ నుండి సాధారణ యాదృచ్ఛిక నమూనాను తీసుకుంటుంది.
క్లస్టర్ నమూనా మాదిరి యొక్క ఇతర పద్ధతుల కంటే తక్కువ ఖచ్చితమైనదిగా పరిగణించబడుతుంది. అయితే, ఇది నమూనాను పొందడంలో ఖర్చులను ఆదా చేస్తుంది. క్లస్టర్ నమూనా అనేది రెండు-దశల నమూనా విధానం. మొత్తం జనాభా జాబితాను పూర్తి చేయడం కష్టం. ఉదాహరణకు, కిరాణా దుకాణం యొక్క వినియోగదారుల మొత్తం జనాభాను ఇంటర్వ్యూ చేయడానికి నిర్మించడం కష్టం.
ఏదేమైనా, ఒక వ్యక్తి యాదృచ్ఛిక దుకాణాల ఉపసమితిని సృష్టించగలడు, ఇది ప్రక్రియలో మొదటి దశ. రెండవ దశ ఆ దుకాణాల వినియోగదారుల యొక్క యాదృచ్ఛిక నమూనాను ఇంటర్వ్యూ చేయడం. ఇది సరళమైన మాన్యువల్ ప్రక్రియ, ఇది సమయం మరియు డబ్బు ఆదా చేస్తుంది.
సిస్టమాటిక్ నమూనా యొక్క పరిమితులు
క్రమబద్ధమైన నమూనాను నిర్వహించేటప్పుడు గణాంకవేత్తలు తప్పనిసరిగా పరిగణించవలసిన ఒక ప్రమాదం, మాదిరి విరామంతో ఉపయోగించిన జాబితా ఎలా నిర్వహించబడుతుందో. జాబితాలో ఉంచిన జనాభా నమూనా విరామానికి సరిపోయే చక్రీయ నమూనాలో నిర్వహించబడితే, ఎంచుకున్న నమూనా పక్షపాతంతో ఉండవచ్చు.
ఉదాహరణకు, ఒక సంస్థ యొక్క మానవ వనరుల విభాగం ఉద్యోగుల నమూనాను ఎంచుకొని కంపెనీ విధానాల గురించి వారు ఎలా భావిస్తున్నారో అడగాలి. ఉద్యోగులను 20 బృందాలుగా, ప్రతి జట్టు మేనేజర్ నేతృత్వంలో ఉంటుంది. నమూనా పరిమాణాన్ని ఎంచుకోవడానికి ఉపయోగించే జాబితా సమూహాలతో కలిసి సమూహంగా నిర్వహించబడితే, గణాంక నిపుణులు మాదిరి విరామాన్ని బట్టి నిర్వాహకులను (లేదా నిర్వాహకులు లేరు) మాత్రమే ఎంచుకుంటారు.
