సర్వే జనాభాపై పరిశోధన చేసేటప్పుడు క్రమబద్ధమైన నమూనాను గణాంక నమూనా పద్ధతిగా ఉపయోగించడం వల్ల ప్రత్యేకమైన ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు ఉన్నాయి.
క్రమబద్ధమైన నమూనా: ఒక అవలోకనం
క్రమబద్ధమైన నమూనా యాదృచ్ఛిక నమూనా కంటే సరళమైనది మరియు సూటిగా ఉంటుంది. విస్తృత అధ్యయన ప్రాంతాన్ని కవర్ చేయడానికి ఇది మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది. మరోవైపు, క్రమబద్ధమైన నమూనా డేటాలోని కొన్ని ఏకపక్ష పారామితులను పరిచయం చేస్తుంది. ఇది నిర్దిష్ట నమూనాల యొక్క అధిక లేదా తక్కువ ప్రాతినిధ్యానికి కారణమవుతుంది.
సిస్టమాటిక్ శాంప్లింగ్ దాని సరళత కారణంగా పరిశోధకులలో ప్రాచుర్యం పొందింది. ప్రతి "n వ" డేటా నమూనాతో (ఇది అసంభవం) యాదృచ్ఛిక లక్షణం అసమానంగా ఉంటే తప్ప, ఫలితాలు చాలా సాధారణ జనాభాకు ప్రతినిధులు అని పరిశోధకులు సాధారణంగా ume హిస్తారు.
ప్రారంభించడానికి, పరిశోధకుడు వ్యవస్థను ఆధారం చేసుకోవడానికి ప్రారంభ పూర్ణాంకాన్ని ఎంచుకుంటాడు. ఈ సంఖ్య మొత్తం జనాభా కంటే తక్కువగా ఉండాలి (ఉదా., వారు 100 గజాల ఫుట్‌బాల్ మైదానం కోసం ప్రతి 500 వ గజాలను నమూనా కోసం ఎంచుకోరు). సంఖ్యను ఎంచుకున్న తరువాత, పరిశోధకుడు విరామం లేదా జనాభాలో నమూనాల మధ్య ఖాళీలను ఎంచుకుంటాడు.
కీ టేకావేస్
- దాని సరళత కారణంగా, క్రమబద్ధమైన నమూనా పరిశోధకులలో ప్రాచుర్యం పొందింది. ఈ పద్దతి యొక్క ఇతర ప్రయోజనాలు క్లస్టర్డ్ ఎంపిక యొక్క దృగ్విషయాన్ని తొలగించడం మరియు డేటాను కలుషితం చేసే తక్కువ సంభావ్యతను కలిగి ఉంటాయి. ప్రతికూలతలు ప్రత్యేకమైన నమూనాల కంటే ఎక్కువ లేదా తక్కువ ప్రాతినిధ్యం మరియు డేటా మానిప్యులేషన్ యొక్క ఎక్కువ ప్రమాదం.
క్రమబద్ధమైన నమూనా ఉదాహరణ
క్రమమైన నమూనాలో, ఎంచుకున్న డేటా సమానంగా పంపిణీ చేయబడుతుంది. ఉదాహరణకు, 10, 000 మంది జనాభాలో, ఒక గణాంకవేత్త ప్రతి 100 వ వ్యక్తిని నమూనా కోసం ఎంచుకోవచ్చు. ప్రతి 12 గంటలకు ఒక కొత్త నమూనాను ఎంచుకోవడం వంటి నమూనా విరామాలు కూడా క్రమబద్ధంగా ఉంటాయి.
సిస్టమాటిక్ శాంప్లింగ్ యొక్క ప్రయోజనాలు
క్రమబద్ధమైన నమూనా యొక్క లాభాలు:
అమలు చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం
క్రమబద్ధమైన నమూనాలను నిర్మించడం, అమలు చేయడం, పోల్చడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం చాలా సులభం. కఠినమైన బడ్జెట్ పరిమితులతో పనిచేసే అధ్యయనాలు లేదా సర్వేలకు ఇది చాలా ముఖ్యం.
నియంత్రణ మరియు సెన్స్ ఆఫ్ ప్రాసెస్
ఒక క్రమమైన పద్ధతి పరిశోధకులు మరియు గణాంకవేత్తలకు కొంత స్థాయి నియంత్రణ మరియు ప్రక్రియ యొక్క భావాన్ని అందిస్తుంది. కఠినమైన పారామితులు లేదా ఇరుకైన ఏర్పడిన పరికల్పనతో అధ్యయనాలకు ఇది చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, కొన్ని పారామితులకు సరిపోయే విధంగా నమూనా సహేతుకంగా నిర్మించబడిందని భావించండి.
క్లస్టర్డ్ ఎంపిక తొలగించబడింది
క్లస్టర్డ్ ఎంపిక, జనాభాలో యాదృచ్ఛికంగా ఎన్నుకోబడిన నమూనాలు అసాధారణంగా దగ్గరగా ఉండే ఒక దృగ్విషయం, క్రమబద్ధమైన నమూనాలో తొలగించబడుతుంది. యాదృచ్ఛిక నమూనాలు నమూనాల సంఖ్యను పెంచడం ద్వారా లేదా ఒకటి కంటే ఎక్కువ సర్వేలను అమలు చేయడం ద్వారా మాత్రమే దీన్ని పరిష్కరించగలవు. ఇవి ఖరీదైన ప్రత్యామ్నాయాలు.
తక్కువ ప్రమాద కారకం
క్రమబద్ధమైన విధానం యొక్క గొప్ప బలం దాని తక్కువ ప్రమాద కారకం. సిస్టమ్ యొక్క ప్రాధమిక సంభావ్య ప్రతికూలతలు డేటాను కలుషితం చేసే తక్కువ సంభావ్యతను కలిగి ఉంటాయి.
క్రమబద్ధమైన నమూనా యొక్క ప్రతికూలతలు
ఈ పరిశోధన పద్ధతికి లోపాలు కూడా ఉన్నాయి:
జనాభా పరిమాణాన్ని నిర్ణయించవచ్చని umes హిస్తుంది
క్రమబద్ధమైన పద్ధతి జనాభా పరిమాణం అందుబాటులో ఉందని లేదా సహేతుకంగా అంచనా వేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, పరిశోధకులు ఇచ్చిన ప్రాంతంలో ఎలుకల పరిమాణాన్ని అధ్యయనం చేయాలనుకుంటున్నారు. ఎన్ని ఎలుకలు ఉన్నాయో వారికి తెలియకపోతే, వారు క్రమంగా ప్రారంభ స్థానం లేదా విరామ పరిమాణాన్ని ఎన్నుకోలేరు.
యాదృచ్ఛికత యొక్క సహజ డిగ్రీ అవసరం
జనాభా ఎంచుకున్న మెట్రిక్ వెంట యాదృచ్ఛికత యొక్క సహజ స్థాయిని ప్రదర్శించాల్సిన అవసరం ఉంది. జనాభాలో ఒక రకమైన ప్రామాణిక నమూనా ఉంటే, అనుకోకుండా చాలా సాధారణ కేసులను ఎంచుకునే ప్రమాదం మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది.
సరళమైన ot హాత్మక పరిస్థితి కోసం, ఇష్టమైన కుక్క జాతుల జాబితాను పరిగణించండి (ఉద్దేశపూర్వకంగా లేదా ప్రమాదవశాత్తు) జాబితాలోని ప్రతి సమానంగా లెక్కించబడిన కుక్క చిన్నది మరియు ప్రతి బేసి కుక్క పెద్దది. క్రమబద్ధమైన నమూనా నాల్గవ కుక్కతో ప్రారంభమై ఆరు విరామం ఎంచుకుంటే, సర్వే పెద్ద కుక్కలను దాటవేస్తుంది.
డేటా మానిప్యులేషన్ యొక్క ఎక్కువ ప్రమాదం
క్రమబద్ధమైన నమూనాతో డేటా మానిప్యులేషన్ యొక్క ఎక్కువ ప్రమాదం ఉంది, ఎందుకంటే యాదృచ్ఛిక డేటాను ప్రతినిధి సమాధానాన్ని ఇవ్వడానికి అనుమతించకుండా లక్ష్య ఫలితాన్ని సాధించే అవకాశాన్ని పెంచడానికి పరిశోధకులు తమ వ్యవస్థలను నిర్మించగలుగుతారు. ఫలిత గణాంకాలను విశ్వసించలేము.
