నమూనా రకాలు మరియు రీసెర్చ్ లో నమూనా దోషాలు

గణాంకాలలో, మొత్తం నమూనా మొత్తం మొత్తం సమూహానికి ప్రాతినిధ్యం వహించే జనాభా యొక్క ఉపసమితి. పరిశోధన చేస్తున్నప్పుడు, ఒక నిర్దిష్ట జనాభాలోని ప్రతి సభ్యునిని సర్వే చేయడానికి ఇది తరచుగా అసాధ్యంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే చాలా మంది ప్రజల సంఖ్య చాలా పెద్దది. జనాభా యొక్క లక్షణాలు గురించి అనుమతులను చేయడానికి, పరిశోధకులు యాదృచ్చిక నమూనాను ఉపయోగించవచ్చు.

పరిశోధకులు నమూనాలను ఎందుకు ఉపయోగించాలి?

మానవ మనస్సు లేదా ప్రవర్తన యొక్క ఒక లక్షణాన్ని పరిశోధించేటప్పుడు, పరిశోధకులు కేవలం చాలా సందర్భాలలో ఒక్కొక్క వ్యక్తి నుండి సమాచారాన్ని సేకరించలేరు . బదులుగా, వారు పెద్ద సమూహాన్ని సూచించే వ్యక్తుల యొక్క చిన్న నమూనాను ఎంచుకుంటారు. నమూనాలో ప్రశ్న నిజంగా జనాభా యొక్క ప్రతినిధిగా ఉంటే, పరిశోధకులు వారి ఫలితాలను తీసుకుంటూ పెద్ద సమూహానికి వాటిని సాధారణీకరించగలరు.

సాంప్లలింగ్ రకాలు

మానసిక పరిశోధన మరియు ఇతర రకాల సాంఘిక పరిశోధనలో, ప్రయోగకర్తలు సాధారణంగా కొన్ని విభిన్న నమూనా పద్ధతులకు ఆధారపడతారు.

1. సంభావ్యత నమూనా

ప్రాబబిలిటీ మాదిరి అంటే జనాభాలో ఉన్న ప్రతి ఒక్క వ్యక్తిని ఎంచుకోవడం మరియు ఎంపిక చేసుకునే అవకాశం. సంభావ్యత నమూనా అనేది యాదృచ్ఛిక ఎంపికను కలిగి ఉంటుంది, ఎందుకంటే జనాభాలో వివిధ ఉపసమితి నమూనాలో ప్రాతినిధ్యం వహించే సమాన అవకాశమని ఇది హామీ ఇస్తుంది. ఇది సంభావ్యత నమూనాలను మరింత ప్రతినిధిగా చేస్తుంది, మరియు పరిశోధకులు వారి ఫలితాలను మొత్తం సమూహానికి సాధారణీకరించడం ఉత్తమం.

సంభావ్యత నమూనా యొక్క కొన్ని రకాలు ఉన్నాయి:

2. లాభదాయకత నమూనా

మరోప్రక్క సంభావ్యత కాని సాంప్రదాయం, జనాభాలో ప్రతీ వ్యక్తిని ఎంపిక చేసుకొనే సమాన అవకాశాన్ని ఇవ్వని పద్ధతులను ఉపయోగించి పాల్గొనేవారిని ఎంచుకోవడం ఉంటుంది.

ఈ రకమైన నమూనాతో ఒక సమస్య ఏమిటంటే వాలంటీర్లు కాని స్వయంసేవకుల కంటే కొన్ని వేరియబుల్స్లో వేర్వేరు కావచ్చు, ఫలితంగా మొత్తం జనాభాకు ఫలితాలను సాధారణీకరించడం కష్టతరం కావచ్చు.

వివిధ రకాలైన nonprobability మాదిరి కొన్ని రకాలు ఉన్నాయి:

సంభావ్యత మరియు nonprobability నమూనాలు వేర్వేరు మార్గాలు గురించి మరింత తెలుసుకోండి.

నమూనా దోషాలు

సాంప్రదాయకంగా ప్రతి ఒక్క వ్యక్తిని జనాభాలో కలిగి ఉండకూడదు, లోపాలు సంభవించవచ్చు. జనాభాలో ఉన్నదానికీ మరియు నమూనాలో ఉన్నదానికీ తేడాలు నమూనా దోషాలుగా పిలువబడతాయి.

జనాభా మరియు నమూనా మధ్య వ్యత్యాసం ఎంత ఎక్కువగా ఉంటుందో తెలుసుకోవటానికి అసాధ్యంగా ఉండగా, పరిశోధకులు సంఖ్యాపరంగా నమూనా దోషాల పరిమాణాన్ని అంచనా వేయగలుగుతారు. ఉదాహరణకు రాజకీయ ఎన్నికల్లో, కొన్ని విశ్వాస స్థాయిల ద్వారా వ్యక్తం చేసిన లోపాల మార్జిన్ గురించి మీరు తరచుగా వినవచ్చు.

సాధారణంగా, మాదిరి పెద్ద పరిమాణం లోపం యొక్క స్థాయి చిన్నది. మొత్తం జనాభా యొక్క పరిమాణాన్ని చేరుకోవడానికి నమూనా దగ్గరగా ఉండటం వలన, ఇది జనాభా యొక్క అన్ని లక్షణాలను ఖచ్చితంగా కచ్చితంగా సంగ్రహించడం. సంపూర్ణ దోషాన్ని పూర్తిగా తొలగించడానికి ఏకైక మార్గం మొత్తం జనాభా నుండి డేటాను సేకరించడానికి ఉంటుంది, ఇది తరచుగా చాలా తక్కువ వ్యయంతో కూడుకున్నది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది. అయితే, యాదృచ్ఛిక సంభావ్యత పరీక్ష మరియు పెద్ద శాంపుల్ పరిమాణాన్ని ఉపయోగించి నమూనాలను లోపాలు తగ్గించవచ్చు.

ప్రస్తావనలు:

గుడ్విన్, CJ (2010). రీసెర్చ్ ఇన్ సైకాలజీ: మెథడ్స్ అండ్ డిజైన్. హోబోకేన్, NJ: జాన్ విలే అండ్ సన్స్.

నికోలస్, ఎల్. (2008). ఇంట్రడక్షన్ టు సైకాలజీ. UCT ప్రెస్: కేప్ టౌన్.