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सम्भाव्याता नमूनाचयन(Probability Sampling)

सम्भाव्याता नमूनाचयन विधि मे व्यक्तिगत इकाइयो (निर्देश) का यादृच्छिक रुप से चयन किया जाता है। प्रत्येक इकाई को न्यादर्श मे सम्मिलित किए जाने की सम्भावना रहती है। प्रत्येक इकाई का चयन अन्य इकाइयो से प्रभावित होता है तथा अन्य इकाइयो को प्रभावित करता है। इसे प्रायिकता अथवा सम्भावना न्यादर्श भी कहा जाता है, क्योकि यह प्रायकिता के सिध्दान्त (Theory of probability) पर आधारित होता है। यह न्यादर्श की वैज्ञानिक विधि है। इसमे निम्नलिखित विधियाँ सम्मिलित है :

व्यवस्थित प्रतिचयन

सरल यादृच्छिक नमूनाचयन

सरल यादृच्छिक नमूनाचयन(Simple Random Sampling) मे न्यादर्श लेन अनुसन्धानकर्त्ता की इच्छा पर निर्भर नहि करता, जिससे पक्षपात की सम्भावना सम्पात हो जाती है। एक सरल यादृच्छिक नमूना इस तरह से चुना जाता है कि प्रत्येक व्यक्ति के पास एक समान मौका है। यह आसान लगता है, लेकिन एसआरएस अक्सर सर्वेक्षणों या प्रयोगों में काम करना मुश्किल होता है। इसके अलावा, नमूने में पूर्वाग्रह के लिए यह बहुत आसान है। कभी-कभी यह यथार्थवादी नमूना फ्रेम प्राप्त करने के लिए असंभव (या तो आर्थिक या समय-वार) है। एसआरएस का सबसे सरल उदाहरण डाइस या कार्ड जैसी चीजों के साथ काम करना होगा - डेक से कार्ड डीलिंग या डाइस रोल करना आपको सरल यादृच्छिक नमूना दे सकता है। लेकिन वास्तविक जीवन में आप आम तौर पर लोगों से निपटते हैं, कार्ड नहीं, और यह एक चुनौती हो सकती है।

लौटरी मेथड

यादृच्छिक नमूना चुनने की लॉटरी पद्धति केवल छोटे नमूना आबादी के साथ अच्छी तरह से काम करती है, क्योंकि यह बड़ी आबादी के साथ उपयोग करने के लिए केवल अव्यावहारिक है। लॉटरी पद्धति का उपयोग करने का एक उदाहरण कागज के टुकड़ों पर सभी नामों को लिखकर 100 सदस्यों वाले एक समूह से एक यादृच्छिक नमूना का चयन करेगा, और फिर एक आंखों पर पट्टी वाले शोधकर्ता होने से टोपी के नाम का चयन करें जब तक कि वह यादृच्छिक नमूने के लिए पर्याप्त न हो आकार।

दैव सन्ख्याओ की कारणी

लॉटरी विधि यादृच्छिक नमूने चुनने के लिए एक बेढबर भौतिक प्रक्रिया है। अक्सर यादृच्छिक संख्याओं के तैयार तालिका का उपयोग करना सुविधाजनक होता है। ए यादृच्छिक संख्या तालिका अंकों की एक तालिका है। प्रत्येक स्थिति में दिए गए अंकों में तालिका मूल रूप से अंक 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0 से बेतरतीब ढंग से चुना गया था एक यादृच्छिक प्रक्रिया के द्वारा जिसमें प्रत्येक अंक का चयन होने की उतनी ही संभावना है। संभव है ऐसा करने के लिए तंत्र का प्रयोग करके प्रतिस्थापन के साथ लॉटरी विधि है दस लेबल वाली गेंदें।

स्तरीकृत प्रतिचयन

स्तरीकृत प्रतिचयन (stratified random sampling) एक नमूना पद्धति का संदर्भ देता है। स्तरीकृत नमूनाकरण के साथ, शोधकर्ता आबादी को अलग-अलग समूहों में बांटता है, जिसे स्ट्रेट कहा जाता है। फिर, एक संभावना नमूना (अक्सर एक सरल यादृच्छिक नमूना) प्रत्येक समूह से तैयार किया गया है। स्तरीकृत नमूनाकरण में साधारण यादृच्छिक नमूने पर कई फायदे हैं। उदाहरण के लिए, स्तरीकृत नमूनाकरण का उपयोग करते हुए, एक निश्चित परिशुद्धता प्राप्त करने के लिए आवश्यक नमूना आकार को कम करना संभव हो सकता है। या एक ही नमूना आकार के साथ सटीकता बढ़ाने संभव हो सकता है।

व्यवस्थित नमूनाकरण

व्यवस्थित प्रतिचयन (systematic sampling) एक प्रकार की संभाव्यता नमूना पद्धति है जिसमें एक बड़ी आबादी से नमूना सदस्यों का चयन एक यादृच्छिक शुरुआती बिंदु और एक निश्चित आवधिक अंतराल के अनुसार किया जाता है। इस अंतराल को, नमूना अंतराल कहा जाता है, वांछित नमूना आकार से जनसंख्या आकार को विभाजित करके गणना की जाती है। नमूना आबादी को अग्रिम रूप से चुना जाने के बावजूद, व्यवस्थित नमूनाकरण अभी भी यादृच्छिक होने के बारे में माना जाता है अगर आवधिक अंतराल पहले से निर्धारित होता है और प्रारंभिक बिंदु यादृच्छिक होता है।

गुच्छ नमूनाकरण

गुच्छ प्रतिचयन (cluster sampling) नमूना विधि के एक प्रकार को संदर्भित करता है। क्लस्टर नमूनाकरण के साथ, शोधकर्ता जनसंख्या को अलग समूहों में विभाजित करता है, जिसे क्लस्टर कहा जाता है। फिर, जनसंख्या से समूहों का एक साधारण यादृच्छिक नमूना चुना जाता है। शोधकर्ता नमूना क्लस्टर से डेटा पर अपने विश्लेषण का आयोजन करता है।