की प्रक्रिया सांख्यिकीय नमूनाकरण एक से व्यक्तियों के संग्रह का चयन करना शामिल है आबादी. जिस तरह से हम इस चयन को करते हैं वह बहुत महत्वपूर्ण है। जिस तरह से हम अपने नमूने का चयन करते हैं, वह उस प्रकार के नमूने को निर्धारित करता है जो हमारे पास है। की विस्तृत विविधता के बीच सांख्यिकीय नमूनों के प्रकारसबसे आसान प्रकार का नमूना बनाने के लिए एक सुविधा नमूना कहा जाता है।
ए सुविधा का नमूना तब बनता है जब हम किसी जनसंख्या से तत्वों का चयन करते हैं, जिसके आधार पर तत्वों को प्राप्त करना आसान होता है। कभी-कभी एक सुविधा नमूने को हड़पने का नमूना कहा जाता है क्योंकि हम अनिवार्य रूप से अपने नमूने के लिए जनसंख्या से सदस्यों को हड़प लेते हैं। यह एक प्रकार की नमूना तकनीक है जो एक यादृच्छिक प्रक्रिया पर निर्भर नहीं करती है, जैसे कि हम एक में देखते हैं सरल यादृच्छिक नमूना, एक नमूना उत्पन्न करने के लिए।
एक सुविधा नमूने के विचार को स्पष्ट करने के लिए, हम कई उदाहरणों के बारे में सोचेंगे। ऐसा करना वास्तव में बहुत कठिन नहीं है। किसी विशेष जनसंख्या के प्रतिनिधियों को खोजने का सबसे आसान तरीका सोचें। एक उच्च संभावना है कि हमने एक सुविधा नमूना बनाया है।
जैसा कि उनके नाम से संकेत मिलता है, सुविधा नमूने निश्चित रूप से प्राप्त करना आसान है। सुविधा नमूने के लिए जनसंख्या के सदस्यों का चयन करने में कोई कठिनाई नहीं है। हालांकि, इस कमी के लिए भुगतान करने की एक कीमत है: सुविधा के नमूने आंकड़ों में लगभग बेकार हैं।
आँकड़ों में अनुप्रयोगों के लिए एक सुविधा नमूने का उपयोग नहीं किया जा सकता है, इसका कारण यह है कि हमें यह आश्वासन नहीं दिया जाता है कि यह उस आबादी का प्रतिनिधि है जिससे इसे चुना गया था। यदि हमारे सभी मित्र समान राजनीतिक झुकाव साझा करते हैं, तो उन्हें यह पूछने पर कि वे किसे चुनाव में वोट देने का इरादा रखते हैं, हमें बताता है कि देश भर के लोग कैसे मतदान करेंगे।
इसके अलावा, अगर हम यादृच्छिक नमूने के कारण के बारे में सोचते हैं, तो हमें एक और कारण देखना चाहिए कि सुविधा के नमूने अन्य नमूने डिजाइनों के समान अच्छे क्यों नहीं हैं। चूँकि हमारे पास अपने नमूने में व्यक्तियों का चयन करने के लिए एक यादृच्छिक प्रक्रिया नहीं है, हालाँकि हमारे नमूने के बायस्ड होने की संभावना है। बेतरतीब ढंग से चयनित नमूना पूर्वाग्रह को सीमित करने का बेहतर काम करेगा।