कोटा नमूनाकरण: विधि, फायदे, नुकसान, उदाहरण - दुदास - 2025

कोटा नमूना एक गैर है - संभाव्य तरह से एक नमूना स्तर कोटा आवंटन से डेटा लेने के लिए। कोटा उस अंश के समानुपाती होना चाहिए जो यह स्ट्रेटम कुल आबादी के संबंध में दर्शाता है और कोटा का योग नमूना के आकार के बराबर होना चाहिए।

शोधकर्ता वह है जो यह तय करता है कि कौन से समूह या तबके होंगे, उदाहरण के लिए, वह एक आबादी को पुरुषों और महिलाओं में विभाजित कर सकता है। स्ट्रैट का एक और उदाहरण आयु सीमा है, उदाहरण के लिए 18 से 25, 26 से 40 और 40 से आगे, जिसे इस तरह से लेबल किया जा सकता है: युवा, बूढ़े और बूढ़े।

चित्रा 1. नमूना कोटा कुल आबादी में अंतर के अनुसार खंडित हैं। स्रोत: पिक्साबे

अग्रिम में यह जानना बहुत सुविधाजनक है कि कुल जनसंख्या का कितना प्रतिशत प्रत्येक स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। फिर एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नमूना आकार चुना जाता है, और आनुपातिक कोटा कुल आबादी के संबंध में प्रत्येक स्ट्रैटम के प्रतिशत को सौंपा जाता है। कोटा प्रति व्यक्ति की राशि नमूने के कुल आकार के बराबर होनी चाहिए।

अंत में, कोटा को पूरा करने वाले पहले तत्वों को चुनते हुए, प्रत्येक स्ट्रैटम को सौंपा कोटा का डेटा लिया जाता है।

तत्वों को चुनने के इस गैर-यादृच्छिक तरीके के कारण यह ठीक है कि इस नमूने विधि को गैर-संभाव्य माना जाता है।

कोटा द्वारा नमूना लेने के लिए कदम

चरण 1

कुल आबादी को कुछ सामान्य विशेषताओं के साथ समतल या समूहों में विभाजित करें। इस विशेषता को पहले अध्ययन करने वाले सांख्यिकीय शोधकर्ता द्वारा तय किया जाएगा।

चरण 2

निर्धारित करें कि कुल जनसंख्या का कितना प्रतिशत पिछले चरण में चुने गए प्रत्येक समूह या समूहों का प्रतिनिधित्व करता है।

चरण 3

सांख्यिकीय विज्ञान के मापदंड और पद्धति के अनुसार, सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नमूना आकार का अनुमान लगाएं।

चरण 4

प्रत्येक स्ट्रैटम के लिए तत्वों या कोटा की संख्या की गणना करें, ताकि वे उस प्रतिशत के आनुपातिक हों जो प्रत्येक कुल जनसंख्या और कुल नमूना आकार के संबंध में प्रस्तुत करता है।

चरण 5

प्रत्येक स्ट्रेटम में तत्वों का डेटा लें, जब तक कि प्रत्येक स्ट्रैटम के अनुरूप कोटा पूरा न कर लें।

व्यावहारिक मामला

मान लीजिए कि आप किसी शहर में मेट्रो सेवा से संतुष्टि का स्तर जानना चाहते हैं। 2000 लोगों की आबादी पर पिछले अध्ययनों ने निर्धारित किया कि 50% उपयोगकर्ता 16 से 21 वर्ष के बीच के युवा हैं, 40% 21 से 55 वर्ष के बीच के वयस्क हैं और केवल 10% उपयोगकर्ता 55 वर्ष से अधिक आयु के हैं।

इस अध्ययन के परिणामों का लाभ उठाते हुए, यह उपयोगकर्ताओं की आयु के अनुसार खंडित या स्तरीकृत है:

-युवा लोग: 50%

वयस्क: 40%

बुजुर्ग: 10%

जैसा कि एक सीमित बजट है, अध्ययन को एक छोटे लेकिन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नमूने पर लागू किया जाना है। 200 का एक नमूना आकार चुना जाता है, अर्थात, संतुष्टि के स्तर पर सर्वेक्षण कुल 200 लोगों पर लागू किया जाएगा।

अब प्रत्येक खंड या स्ट्रैटम के लिए कोटा या सर्वेक्षणों की संख्या निर्धारित करना आवश्यक है, जो नमूना के आकार और प्रति व्यक्ति प्रतिशत के अनुपात में होना चाहिए।

कोटा प्रति स्ट्रैटम

प्रति व्यक्ति सर्वेक्षणों की संख्या का कोटा निम्नानुसार है:

युवा: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 सर्वेक्षण

वयस्क: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 सर्वेक्षण

वरिष्ठ: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 सर्वेक्षण

चित्रा 2. उम्र के अनुसार 200 व्यक्तियों के नमूने में कोटा। स्रोत: एफ। ज़पाटा

ध्यान दें कि फीस का योग नमूना आकार के बराबर होना चाहिए, जो कि लागू होने वाले सर्वेक्षणों की कुल संख्या के बराबर होगा। तब सर्वेक्षण पारित किए जाते हैं जब तक कि प्रत्येक स्ट्रैटम के लिए कोटा पूरा नहीं किया जाता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह विधि सभी सर्वेक्षणों को लेने और उन्हें दिखाई देने वाले पहले 200 लोगों पर पारित करने से बेहतर है, क्योंकि पिछले आंकड़ों के अनुसार, यह बहुत संभावना है कि अल्पसंख्यक स्ट्रैटम को अध्ययन से बाहर रखा जाएगा।

प्रयोज्यता, फायदे और नुकसान

लागू होने की विधि के लिए, स्ट्रेट के गठन के लिए एक मानदंड की आवश्यकता होती है, जो अध्ययन के उद्देश्य पर निर्भर करता है।

जब आप स्ट्रैटम या सेगमेंट के अनुसार विशिष्ट अभियानों को निर्देशित करने के लिए क्षेत्रों द्वारा वरीयताओं, अंतरों या विशेषताओं को जानना चाहते हैं, तो कोटा नमूनाकरण उपयुक्त है।

इसका उपयोग तब भी उपयोगी होता है जब किसी कारण से अल्पसंख्यक क्षेत्रों की विशेषताओं या रुचियों को जानने में रुचि होती है, या जब वे उन्हें अध्ययन से बाहर नहीं करना चाहते हैं।

लागू होने के लिए, प्रत्येक आबादी के वजन या महत्व को कुल आबादी के संबंध में जाना जाना चाहिए। यह बहुत महत्वपूर्ण है कि यह ज्ञान विश्वसनीय है, अन्यथा गलत परिणाम प्राप्त होंगे।

फायदा

-अध्ययन समय को कम करें, क्योंकि प्रति व्यक्ति फीस आमतौर पर छोटी होती है

-विश्लेषण के आंकड़ों का विश्लेषण करता है।

- लागतों को कम करता है क्योंकि अध्ययन कुल आबादी के छोटे लेकिन अच्छी तरह से प्रतिनिधि नमूनों पर लागू होता है।

नुकसान

-जैसे कि स्ट्रैट को एक प्राथमिकता के रूप में परिभाषित किया गया है, यह संभव है कि आबादी के कुछ क्षेत्रों को अध्ययन से छोड़ दिया जाए।

-एक सीमित संख्या में स्ट्रेट स्थापित करने से, यह संभव है कि अध्ययन में विस्तार खो रहा हो।

-दूसरे हिस्से के रूप में कुछ स्ट्रैटम को अपनाना या शामिल करना, अध्ययन में गलत निष्कर्ष निकाला जा सकता है।

-यह अधिकतम नमूने की त्रुटि का अनुमान लगाना असंभव बनाता है।

सरल आवेदन उदाहरण

हम 2000 लोगों की आबादी में चिंता के स्तर पर एक सांख्यिकीय अध्ययन करना चाहते हैं।

शोध करने वाले शोधकर्ता ने निर्देश दिया कि आयु और लिंग के आधार पर परिणामों में अंतर पाया जाना चाहिए। इस कारण से उन्होंने तीन आयु वर्ग को निरूपित करने का निर्णय लिया जो निम्नानुसार है: First_Age, Second_Age और Third_Age। सेक्स सेगमेंट के बारे में, दो सामान्य प्रकार परिभाषित किए गए हैं: पुरुष और महिला।

First_Age को परिभाषित किया गया है, 18 से 25 साल के बीच का दूसरा, Second_Age को 26 से 50 साल के बीच और अंत में तीसरे को 50 और 80 के बीच का पुराना बताएं।

कुल जनसंख्या के आंकड़ों का विश्लेषण करना आवश्यक है:

45% आबादी First_Age की है।

40% Second_Age में हैं।

अंत में, अध्ययन की आबादी का केवल 15% हिस्सा तीसरे युग का है।

एक उपयुक्त कार्यप्रणाली का उपयोग करना, जो यहां विस्तृत नहीं है, 300 लोगों का एक नमूना सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है।

उम्र के आधार पर कोटा का निर्धारण

अगला चरण आयु खंड के लिए संबंधित कोटा खोजने के लिए होगा, जो निम्नानुसार किया जाता है:

First_Age: 300 * 45% = 300 * 45/100 = 135

दूसरा_आज: 300 * 40% = 300 * 40/100 = 120

थर्ड_एज: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

यह सत्यापित किया जाता है कि कोटा का योग नमूने का कुल आकार देता है।

उम्र और लिंग द्वारा कोटा का निर्धारण

अब तक, जनसंख्या के लिंग खंड को ध्यान में नहीं रखा गया है। दो खंडों को इस खंड के लिए पहले ही परिभाषित किया गया है: महिला और पुरुष। फिर से हमें कुल जनसंख्या के डेटा का विश्लेषण करना चाहिए, जो निम्नलिखित जानकारी देता है:

-60% कुल जनसंख्या महिला है।

-अधिकतर, अध्ययन की जाने वाली जनसंख्या का 40% पुरुष सेक्स से संबंधित है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सेक्स के अनुसार जनसंख्या के वितरण के संबंध में पिछले प्रतिशत उम्र को ध्यान में नहीं रखते हैं।

यह देखते हुए कि कोई और जानकारी उपलब्ध नहीं है, यह धारणा बनाई जाएगी कि ये लिंग अनुपात 3 आयु वर्ग में समान रूप से वितरित किए गए हैं जो इस अध्ययन के लिए परिभाषित किए गए हैं। इन विचारों के साथ, अब हम आयु और लिंग द्वारा कोटा स्थापित करने के लिए आगे बढ़ते हैं, जिसका अर्थ है कि अब 6 उप-स्तर होंगे:

S1 = First_Age और महिला: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

S2 = First_Age और पुरुष: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

S3 = Second_Age और महिला: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

S4 = Second_Age और पुरुष: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48

S5 = तीसरा_आज और महिला: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27

S6 = तीसरा_आज और पुरुष: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

सर्वेक्षण के आवेदन और परिणामों का अध्ययन

एक बार छह (6) खंड और उनके संबंधित कोटा स्थापित हो जाने के बाद, 300 सर्वेक्षण तैयार किए जाते हैं जो पहले से गणना किए गए कोटा के अनुसार लागू किए जाएंगे।

सर्वेक्षण निम्नानुसार लागू किए जाएंगे, 81 सर्वेक्षण किए जाते हैं और पहले 81 लोग जो एस 1 खंड में हैं उनका साक्षात्कार लिया जाता है। फिर इसे शेष पांच खंडों के साथ उसी तरह से किया जाता है।

अध्ययन क्रम इस प्रकार है:

सर्वेक्षण के परिणामों का विश्लेषण करें, जो तब चर्चा करते हैं, खंड द्वारा परिणामों का विश्लेषण करते हैं।

खंड द्वारा परिणामों के बीच तुलना करें।

-इन विकास के कारणों को स्पष्ट करने वाली परिकल्पनाओं का विकास करें।

स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने के साथ अंतर

हमारे उदाहरण में जिसमें हम कोटा नमूना लागू करते हैं, पहली बात यह है कि कोटा स्थापित करना और फिर अध्ययन करना। बेशक, ये कोटा बिल्कुल भी सनकी नहीं हैं, क्योंकि ये कुल आबादी पर पिछली सांख्यिकीय जानकारी पर आधारित हैं।

यदि आपके पास अध्ययन के तहत आबादी पर पूर्व जानकारी नहीं है, तो प्रक्रिया को उल्टा करना बेहतर होता है, अर्थात, पहले नमूना आकार को परिभाषित करें और नमूना आकार स्थापित होने के बाद, सर्वेक्षण के आवेदन के साथ आगे बढ़ें बेतरतीब ढंग से।

यादृच्छिकता सुनिश्चित करने का एक तरीका एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर और सर्वेक्षण कर्मचारियों का उपयोग करना होगा जिनकी कर्मचारी संख्या यादृच्छिक जनरेटर से मेल खाती है।

डेटा उपलब्ध होने के बाद, और चूंकि अध्ययन का उद्देश्य उम्र और लिंग के स्तर के अनुसार चिंता के स्तर को देखना है, इसलिए डेटा को उन छह श्रेणियों के अनुसार अलग किया जाता है जिन्हें हमने पहले परिभाषित किया था। लेकिन किसी भी पूर्व शुल्क की स्थापना के बिना।

यह इस कारण से है कि स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण विधि को एक संभाव्य विधि माना जाता है। जबकि पहले से स्थापित कोटा द्वारा नमूना नहीं है।

हालांकि, यदि कोटा जनसंख्या के आंकड़ों के आधार पर जानकारी के साथ स्थापित किया जाता है, तो कोटा नमूनाकरण विधि को लगभग संभाव्य कहा जा सकता है।

प्रस्तावित व्यायाम

निम्नलिखित अभ्यास प्रस्तावित है:

माध्यमिक विद्यालय में आप विज्ञान का अध्ययन या मानविकी का अध्ययन करने के बीच वरीयता पर एक सर्वेक्षण करना चाहते हैं।

मान लीजिए कि स्कूल में अध्ययन के वर्ष के अनुसार कुल 1000 छात्र पांच स्तरों में विभाजित हैं। यह ज्ञात है कि पहले वर्ष में 350 छात्र हैं, दूसरे में 300, तीसरे में 200, चौथे में 100 और अंत में पांचवें वर्ष में 50 छात्र हैं। यह भी ज्ञात है कि स्कूल के 55% छात्र लड़के हैं और 45% लड़कियां हैं।

अध्ययन के वर्ष और सेक्स सेगमेंट के अनुसार लागू किए जाने वाले सर्वेक्षणों की संख्या जानने के लिए, स्ट्रैटम द्वारा स्ट्रेटा और कोटा निर्धारित करें। आगे मान लीजिए कि नमूना कुल छात्र आबादी का 10% होगा।

संदर्भ

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