Friday, July 23, 2021

Various types of sampling methods


 সামাজিক গবেষণার জন্য ব্যবহৃত দুটি বিস্তৃত বিভাগের নমুনা পদ্ধতি। অনুসরণ হিসাবে তারা:


    A. সম্ভাবনার নমুনা:Probability 


এই বিভাগের অধীনে নমুনা দেওয়ার পদ্ধতিগুলি সম্ভাবনার তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে। সম্ভাব্য নমুনা পদ্ধতিগুলি জনগণের প্রতিটি উপাদানকে নমুনা গোষ্ঠীতে প্রতিনিধিত্ব করার একটি সমান এবং জ্ঞাত সুযোগ রয়েছে তা নিশ্চিত করে। উদাহরণস্বরূপ, আমার যদি লক্ষ্য জনসংখ্যা 100 জন থাকে তবে প্রতিটি ব্যক্তির অধ্যায়ের উত্তরদাতা হিসাবে নির্বাচিত হওয়ার 1/1 সুযোগ থাকবে 


নিম্নলিখিত সম্ভাব্যতা নমুনা পদ্ধতি চারটি প্রধান ধরণের:


1.সাধারণ এলোমেলো নমুনা Simple Random(এসআরএস)

2.পদ্ধতিগত নমুনা  Systemetic

3.স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনা Stratified Random

4.গুচ্ছের আদর্শ Cluster 



    B. অ সম্ভাবনা নমুনা:Non probability


অন্যদিকে এই বিভাগের অধীনে নমুনা দেওয়ার পদ্ধতিগুলি, সমস্ত উত্তরদাতাকে নমুনা দলে নির্বাচিত হওয়ার সমান সুযোগ দেয় না। অ-সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলি পরিবর্তে উপাদানগুলি নির্বাচন করার জন্য রায়, সুবিধার্থে এবং / অথবা যুক্তি নির্ভর করে example উদাহরণস্বরূপ, একজন গবেষক সেই লোকদের জরিপ করতে বেছে নিতে পারেন যা তাদের জন্য সহজ এবং সুবিধাজনকভাবে উপলব্ধ।


অ-সম্ভাব্যতা নমুনা পদ্ধতিতে প্রধানত চার প্রকার রয়েছে:


কোটার নমুনা Quota

স্নোবল নমুনা snowball

বিচারিক নমুনা Judgemental 

সুবিধা নমুনা Convenienve


সম্ভাব্যতা নমুনা পদ্ধতির প্রকার

     1.)সাধারণ র্যান্ডম স্যাম্পলিং (এসআরএস)


সম্ভাব্যতার নমুনা দেওয়ার নমুনা দেওয়ার এই পদ্ধতিটি সবচেয়ে সহজ এবং সর্বাধিক প্রাথমিক পদ্ধতি। এটি "লটারি পদ্ধতি" বা "এলোমেলো সংখ্যার সারণী" ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, জনসংখ্যার থেকে উপাদান নির্বাচন করতে। প্রতিটি উপাদানকে একটি নম্বর এবং সফ্টওয়্যার / প্রক্রিয়া দেওয়া হয় যা এলোমেলো আউটপুট দেয় যা নমুনা আকার দ্বারা সংজ্ঞায়িত উপাদানগুলির সংখ্যা বাছাই করতে ব্যবহৃত হয়।


উদাহরণস্বরূপ, যদি আমার টার্গেট জনসংখ্যা লাস ভেগাসের প্রাপ্তবয়স্ক জনসংখ্যা হয় তবে আমার অবশ্যই এই জনসংখ্যার প্রতিটি উপাদানের একটি তালিকা থাকতে হবে। আমি তালিকার প্রতিটি উপাদানকে ইনপুট করতে উদাহরণস্বরূপ কয়েকটি সফ্টওয়্যার, এক্সেল ব্যবহার করতে পারি এবং এলোমেলোভাবে নমুনা গ্রুপে নির্বাচিত হওয়ার জন্য অংশগ্রহণকারীদের একটি নির্দিষ্ট নম্বর (নমুনা আকার) বেছে নেওয়ার আদেশগুলি ব্যবহার করতে পারি।



2. পদ্ধতিগত নমুনা


সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিং যেখানে গবেষক তাদের নমুনা বেছে নেওয়ার জন্য একটি বিরতি এবং এলোমেলো প্রারম্ভিক পয়েন্টটি নির্বাচন করেন। নির্দিষ্ট ব্যবধানটি নির্বাচিত নমুনার আকার দ্বারা লক্ষ্য জনসংখ্যাকে বিভক্ত করে গণনা করা যায়।


উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি এক্সওয়াইজেড স্কুল থেকে 9-12 গ্রেডের মধ্যে শিক্ষার্থীদের উপর একটি গবেষণা চালাচ্ছি, তবে আমি একটি নমুনা গোষ্ঠী নির্বাচন করতে স্তরযুক্ত নমুনা ব্যবহার করতে পারি। লক্ষ্য করা যায় যে লক্ষ্য জনসংখ্যায় 300 জন শিক্ষার্থী রয়েছে, এবং নমুনার আকার 10 হয়, অন্তর 30 হবে (10 দ্বারা 300 বিভক্ত)। তারপরে, আমি 1 এবং 30 (এলোমেলো শুরুর পয়েন্ট) এর মধ্যে একটি সংখ্যা বাছাই করব, তারপরে আমি আমার তালিকার প্রতিটি 30 তম উপাদানটি বেছে নেব যতক্ষণ না আমার নমুনা গোষ্ঠীর জন্য আমার 10 জন ছাত্র থাকে।


    3. স্ট্রেটেইড র্যান্ডম নমুনা


এটি সম্ভাব্যতার নমুনা দেওয়ার একটি পদ্ধতি যা ভাগ করে নেওয়া বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে জনসংখ্যাগুলিকে উপগঠন, বা স্তরগুলিতে ভাগ করে জড়িত। এই উপগ্রহগুলি পারস্পরিক একচেটিয়া এবং সম্মিলিতভাবে পরিস্ফুটিত, যাতে উপগোষ্ঠীতে উপাদানগুলির ওভারল্যাপিং নির্মূল করা যায়। এই সাবসেটগুলি সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত চলকগুলি বয়স, পেশা, সান্নিধ্য, লিঙ্গ ইত্যাদি হতে পারে জনসংখ্যার উপগোষ্ঠী সংজ্ঞায়িত হওয়ার পরে, গবেষক এসআরএস ব্যবহার করে এই সাবসেটের প্রতিটি থেকে উপাদান নির্বাচন করে। একটি গুরুত্বপূর্ণ সামাজিক গবেষণা পদ্ধতি হওয়ায় নিয়মিত নমুনা ব্যবহার করা হয় যখন কোনও গবেষক নিশ্চিত করতে চান যে জনসংখ্যার কয়েকটি গোষ্ঠীকে সমীক্ষায় সঠিকভাবে প্রতিনিধিত্ব করা হয়েছে।




উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও সমীক্ষা বিভিন্ন বয়সের প্রাপ্ত বয়স্কদের ব্যয়ের অভ্যাসের পার্থক্য নির্ধারণের চেষ্টা করে থাকে, তবে নমুনা গোষ্ঠীটি নির্বাচনের জন্য স্তরিত নমুনা ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রথমত, জনসংখ্যাকে তাদের বয়স অনুসারে উপ-গোষ্ঠীতে বিভক্ত করতে হবে। তারপরে এসআরএস এই স্তরগুলির প্রতিটি থেকে উপাদান নির্বাচন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।




    ক্লাস্টার নমুনা




ক্লাস্টার স্যাম্পলিং সম্ভাব্যতা নমুনার একটি পদ্ধতি যেখানে জনসংখ্যা পূর্বনির্ধারিত ভেরিয়েবল দ্বারা সংজ্ঞায়িত ক্লাস্টারে বিভক্ত হয়। এই ক্লাস্টারগুলি পারস্পরিক একচেটিয়া এবং সম্মিলিতভাবে পরিসীমাবদ্ধ, তাই গুচ্ছগুলিতে কোনও উপাদানের ওভারল্যাপ নেই। এই উপ-জনগোষ্ঠীগুলি গঠনের পরে, এসআরএস বা স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনা উপাদান নির্বাচন করতে ব্যবহৃত হওয়ার আগে নির্দিষ্ট ক্লাস্টারগুলি জনসংখ্যাকে সঙ্কুচিত করার জন্য নির্মূল করা হয়। ক্লাস্টার স্যাম্পলিংয়ের পূর্বনির্ধারিত পরিবর্তনশীল সাধারণত ভৌগলিক অঞ্চল।




উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি আমেরিকা যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে একটি গবেষণা পরিচালনা করি তবে আমি প্রতিটি শহরকে আমার লক্ষ্য জনসংখ্যার মধ্যে একটি ক্লাস্টার / উপ-জনসংখ্যা হিসাবে বিবেচনা করতে পারি। এই জনসংখ্যা সঙ্কীর্ণ করার জন্য, আমি সংকুচিত আমেরিকান জনগোষ্ঠীর উপাদান নির্বাচন করতে এসআরএস ব্যবহার করার আগে আমি কয়েকটি ক্লাস্টার (বা এই ক্ষেত্রে শহরগুলি) মুছে ফেলব।


অ-সম্ভাব্যতার নমুনা দেওয়ার প্রকারগুলি

     1. কোটার নমুনা


কোটা নমুনা ভাগ করে নেওয়া বৈশিষ্ট্যযুক্ত একাধিক উপ-জনগোষ্ঠীর মধ্যে একটি লক্ষ্য জনসংখ্যাকে বিভাগে "নিয়ন্ত্রণ বৈশিষ্ট্য" ব্যবহার করে। এই উপগোষ্ঠীগুলি সংজ্ঞায়িত করার পরে, গবেষক সুবিধা বা রায় হিসাবে অ-সম্ভাবনার নমুনা কৌশলগুলি ব্যবহার করে প্রতিটি উপগোষ্ঠী থেকে উপাদানগুলি বেছে নেন। স্যাম্পলিংয়ের এই পদ্ধতিটি স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনার অনুরূপ কারণ এই দুটি পদ্ধতিই নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের ভিত্তিতে জনগোষ্ঠীকে উপ-গোষ্ঠীতে বিভক্ত করে। যাইহোক, উভয়ের মধ্যে প্রধান পার্থক্য হ'ল স্তরযুক্ত র‌্যান্ডম স্যাম্পলিংয়ে এসআরএস সাব-গ্রুপগুলি থেকে উপাদান নির্বাচন করতে ব্যবহৃত হয় যেখানে কোটা স্যাম্পলিংয়ের পরিবর্তে রায় বা সুবিধা ব্যবহার করা হয়।


উদাহরণস্বরূপ, যদি কানাডার প্রতিটি শহর থেকে উত্তরদাতাদের অংশগ্রহণ একটি সমীক্ষার পক্ষে সমালোচিত হয়, তবে গবেষককে অবশ্যই শহরভিত্তিক অংশীদারদের দলবদ্ধ করতে হবে এবং সুবিধা বা রায় ব্যবহার করে এই প্রতিটি উপ-জনগোষ্ঠীর উপাদান বেছে নিতে হবে।


     2. স্নোবল নমুনা


স্নোবল স্যাম্পলিং হ'ল সম্ভাবনা স্যাম্পলিংয়ের একটি পদ্ধতি যেখানে গবেষকরা তাদের প্রাথমিক অংশগ্রহণকারীদের গোষ্ঠী ব্যবহার করে যারা লক্ষ্য জনসংখ্যার অংশ হতে উপযুক্ত হন তাদের একটি বৃহত্তর নেটওয়ার্ক তৈরি এবং সনাক্ত করতে সহায়তা করে। যখন অধ্যয়নের লক্ষ্য জনসংখ্যা সত্যই ছোট, সন্ধান করা শক্ত এবং / অথবা অ্যাক্সেসযোগ্য হয় তখন নমুনা দেওয়ার এই পদ্ধতিটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়।


উদাহরণস্বরূপ, গৃহহীন ব্যক্তিদের নিয়ে করা একটি গবেষণায়, একজন গবেষক গৃহহীন লোকদের কাছে সহজেই উপলব্ধ এমন জায়গাগুলির একটি তালিকা দেওয়ার জন্য বলতে পারেন যেখানে আরও বেশি গৃহহীন মানুষ পাওয়া যায়। এই ক্ষেত্রে, গবেষক সেই জনসংখ্যার আরও বেশি লোককে অ্যাক্সেস করার জন্য লক্ষ্য জনসংখ্যার একটি উপাদান বা কয়েকটি উপাদান ব্যবহার করছেন।


     3. বিচারিক নমুনা


বিচারিক নমুনা, যা Purosive নমুনা হিসাবেও পরিচিত, অ-সম্ভাব্যতা নমুনার একটি দ্রুত, কম খরচে পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে, গবেষকরা তাদের রায়, যুক্তি এবং দক্ষতাকে নমুনার অংশ হতে অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচন করতে ব্যবহার করেন।


উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও সমীক্ষার লক্ষ্যযুক্ত জনসংখ্যা বিপণন বিশেষজ্ঞ হয়, তবে কোনও গবেষক তারা যে কোনও বিপণন বিশেষজ্ঞদের জুড়ে এসেছেন তার সাক্ষাত্কার নিতে বেছে নিতে পারেন।


     4. সুবিধা নমুনা


সুবিধাজনক নমুনা, যা দুর্ঘটনাজনক নমুনা হিসাবেও পরিচিত, এটি একটি গবেষকের সুবিধার্থে সম্পন্ন অ-সম্ভাবনার নমুনা প্রক্রিয়া। এর অর্থ হ'ল গবেষক যখনই এবং যেখানেই যেখানে দেখা হয় সেখানে উত্তরদাতাদের পছন্দ করে। সময় সীমাবদ্ধতা বা জনসংখ্যার নির্দিষ্ট উপাদানগুলি সহজেই অতিক্রম না হলে স্যাম্পলিংয়ের এই পদ্ধতিটি ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণস্বরূপ, আমি যদি ভাল গ্রাহকদের খেলাধুলার ক্রয় আচরণগুলি অধ্যয়ন করতে চাই, তবে এই দোকানগুলিতে বিভিন্ন গ্রাহককে জরিপ করার জন্য আমি আমার শহরের বিভিন্ন স্পোর্টিং ভাল স্টোরগুলিতে যেতে পারি। এই গ্রাহকরা আমার নমুনা গোষ্ঠীর একটি অংশ হবেন।

No comments:

Post a Comment

if you want to know something more comment m
please

Jean Baudrillard idea of simulacrum

  BAUDRILLARD অনুসারে, আধুনিক আধুনিক সংস্কৃতিতে যা ঘটেছিল তা হ'ল আমাদের সমাজ মডেল এবং মানচিত্রের উপর এতটাই নির্ভরশীল হয়ে উঠেছে যে আমরা ...