समाजशास्त्र में उपयोग किए जाने वाले नमूने के प्रकार

चूँकि यह पूरी तरह से ध्यान केंद्रित करने वाली आबादी का अध्ययन करने के लिए संभव नहीं है, शोधकर्ता नमूनों का उपयोग करते हैं जब वे डेटा एकत्र करने और शोध सवालों के जवाब देने की तलाश करते हैं। एक नमूना केवल अध्ययन की जा रही आबादी का एक सबसेट है; यह बड़ी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है और इसका इस्तेमाल उस आबादी के बारे में बताने के लिए किया जाता है। समाजशास्त्री आमतौर पर दो नमूना तकनीकों का उपयोग करते हैं: वे जो संभाव्यता पर आधारित होते हैं और जो नहीं होते हैं। वे दोनों तकनीकों का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के नमूने उत्पन्न कर सकते हैं।

गैर-संभाव्यता मॉडल एक ऐसी तकनीक है जिसमें नमूने एक तरह से इकट्ठा किए जाते हैं जो सभी व्यक्तियों को चुने जाने की समान संभावना में नहीं देते हैं। गैर-संभाव्यता विधि का चयन करते समय पक्षपाती डेटा या निष्कर्षों के आधार पर सामान्य निष्कर्ष बनाने की सीमित क्षमता हो सकती है, ऐसी कई परिस्थितियाँ जिनमें इस तरह की सैंपलिंग तकनीक को चुनना विशेष शोध प्रश्न या के चरण के लिए सबसे अच्छा विकल्प है अनुसंधान। गैर-संभाव्यता मॉडल के साथ चार प्रकार के नमूने बनाए जा सकते हैं।

उपलब्ध विषयों पर भरोसा करना एक जोखिम भरा मॉडल है जिसके लिए शोधकर्ता की ओर से काफी सावधानी बरतने की आवश्यकता होती है। चूंकि यह नमूना राहगीरों या व्यक्तियों को पकड़ता है जिनके साथ शोधकर्ता यादृच्छिक रूप से संपर्क में आते हैं, इसलिए इसे कभी-कभी ए के रूप में संदर्भित किया जाता है सुविधा का नमूना क्योंकि यह शोधकर्ता को नमूने के अभ्यावेदन पर कोई नियंत्रण करने की अनुमति नहीं देता है।

जबकि इस नमूने पद्धति में कमियां हैं, यह उपयोगी है यदि शोधकर्ता लोगों की विशेषताओं का अध्ययन करना चाहता है एक निश्चित समय पर सड़क के किनारे से गुजरना, विशेष रूप से यदि इस तरह के अनुसंधान का आयोजन संभव नहीं है अन्यथा। इस कारण से, सुविधा के नमूने आमतौर पर अनुसंधान के प्रारंभिक या पायलट चरणों में उपयोग किए जाते हैं, इससे पहले कि एक बड़ी शोध परियोजना शुरू की जाए। हालांकि यह विधि उपयोगी हो सकती है, शोधकर्ता एक व्यापक आबादी के बारे में सामान्यीकरण करने के लिए एक सुविधा नमूने से परिणामों का उपयोग करने में सक्षम नहीं होगा।

ए उद्देश्यपूर्ण या निर्णय का नमूना वह है जिसे एक जनसंख्या के ज्ञान और अध्ययन के उद्देश्य के आधार पर चुना जाता है। उदाहरण के लिए, जब सैन फ्रांसिस्को विश्वविद्यालय के समाजशास्त्री दीर्घकालिक अध्ययन करना चाहते थे भावनात्मक और मनोवैज्ञानिक प्रभाव गर्भावस्था को समाप्त करने के लिए चुनने के लिए, उन्होंने एक नमूना बनाया जिसमें विशेष रूप से ऐसी महिलाएं शामिल थीं जो गर्भपात कराती थीं। इस मामले में, शोधकर्ताओं ने एक उद्देश्यपूर्ण नमूने का उपयोग किया क्योंकि साक्षात्कार किए जाने वाले लोग एक विशिष्ट उद्देश्य या विवरण के अनुरूप होते हैं जो अनुसंधान का संचालन करने के लिए आवश्यक था।

ए स्नोबॉल नमूना अनुसंधान में उपयोग करने के लिए उपयुक्त है जब किसी आबादी के सदस्यों का पता लगाना मुश्किल होता है, जैसे कि बेघर व्यक्ति, प्रवासी श्रमिक, या अनिर्दिष्ट अप्रवासी। एक स्नोबॉल नमूना वह है जिसमें शोधकर्ता लक्ष्य आबादी के कुछ सदस्यों पर डेटा एकत्र करता है पता लगा सकते हैं और फिर उन व्यक्तियों को उस के अन्य सदस्यों का पता लगाने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करने के लिए कहते हैं आबादी।

उदाहरण के लिए, यदि कोई शोधकर्ता मेक्सिको से अप्रशिक्षित प्रवासियों का साक्षात्कार करना चाहता है, तो वह कुछ ऐसे अनिर्दिष्ट व्यक्तियों का साक्षात्कार कर सकता है जिन्हें वह जानता है या पता लगा सकता है। बाद में, वह उन विषयों पर भरोसा करती है जो अधिक अनिर्दिष्ट व्यक्तियों का पता लगाने में मदद करते हैं। यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि शोधकर्ता के पास सभी साक्षात्कार नहीं होते हैं, या जब तक कि सभी संपर्क समाप्त नहीं हो जाते।

एक संवेदनशील विषय का अध्ययन करते समय यह तकनीक उपयोगी होती है, जिसके बारे में लोग खुलकर बात नहीं कर सकते हैं, या यदि जांच के तहत मुद्दों के बारे में बात करना उनकी सुरक्षा को खतरे में डाल सकता है। एक दोस्त या परिचित से एक सिफारिश कि शोधकर्ता पर भरोसा किया जा सकता है नमूना आकार बढ़ने के लिए काम करता है।

ए कोटा नमूना वह है जिसमें इकाइयों को पूर्व-निर्दिष्ट विशेषताओं के आधार पर एक नमूने में चुना जाता है ताकि कुल नमूने में जनसंख्या के अस्तित्व में मौजूद विशेषताओं का समान वितरण है का अध्ययन किया।

उदाहरण के लिए, एक राष्ट्रीय कोटा नमूने का आयोजन करने वाले शोधकर्ताओं को यह जानने की आवश्यकता हो सकती है कि जनसंख्या का कौन सा अनुपात पुरुष है और कौन सा अनुपात महिला है। उन्हें उन पुरुषों और महिलाओं के प्रतिशत को भी जानना पड़ सकता है जो अलग-अलग उम्र, जाति या वर्ग के कोष्ठक में आते हैं। शोधकर्ता फिर एक नमूना एकत्र करेगा जो उन अनुपातों को दर्शाता है।

प्रायिकता मॉडल एक ऐसी तकनीक है जिसमें नमूने को एक तरह से इकट्ठा किया जाता है, जो आबादी के सभी व्यक्तियों को चयनित होने का एक समान मौका देता है। कई लोग इसे नमूनाकरण के लिए अधिक विधिपूर्वक कठोर दृष्टिकोण मानते हैं क्योंकि यह उन सामाजिक पूर्वाग्रहों को समाप्त करता है जो अनुसंधान नमूने को आकार दे सकते हैं। अंततः, हालांकि, आपके द्वारा चुनी गई नमूना तकनीक वह होनी चाहिए जो आपको अपने विशेष शोध प्रश्न का उत्तर देने की अनुमति देती है। चार प्रकार की संभाव्यता नमूने तकनीकें हैं।

सरल यादृच्छिक नमूना सांख्यिकीय तरीकों और गणनाओं में ग्रहण की गई बुनियादी नमूना विधि है। एक सरल यादृच्छिक नमूना एकत्र करने के लिए, लक्ष्य आबादी की प्रत्येक इकाई को एक संख्या सौंपी जाती है। यादृच्छिक संख्याओं का एक सेट तब उत्पन्न होता है और उन संख्याओं की इकाइयों को नमूने में शामिल किया जाता है।

1,000 की आबादी का अध्ययन करने वाला एक शोधकर्ता 50 लोगों का यादृच्छिक नमूना चुनने की इच्छा कर सकता है। सबसे पहले, प्रत्येक व्यक्ति को 1,000 के माध्यम से 1 गिना जाता है। फिर, आप 50 यादृच्छिक संख्याओं की एक सूची बनाते हैं, आमतौर पर एक कंप्यूटर प्रोग्राम के साथ, और जिन व्यक्तियों को असाइन किया गया है वे नमूने में शामिल हैं।

लोगों का अध्ययन करते समय, इस तकनीक का उपयोग एक समरूप आबादी के साथ किया जाता है, या एक जो उम्र, नस्ल, शिक्षा स्तर, या वर्ग से बहुत भिन्न नहीं होता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि अधिक विषम जनसंख्या से निपटने के दौरान, एक शोधकर्ता पक्षपाती नमूना बनाने का जोखिम उठाता है यदि जनसांख्यिकीय अंतर को ध्यान में नहीं रखा जाता है।

में व्यवस्थित नमूनाआबादी के तत्वों को एक सूची में डाल दिया जाता है और फिर हर nसूची में वें तत्व को नमूना में शामिल करने के लिए व्यवस्थित रूप से चुना गया है।

उदाहरण के लिए, यदि अध्ययन की आबादी में एक हाई स्कूल में 2,000 छात्र थे और शोधकर्ता 100 का नमूना चाहता था छात्रों, छात्रों को सूची में डाल दिया जाएगा और फिर प्रत्येक 20 वें छात्र को छात्रों में शामिल करने के लिए चुना जाएगा नमूना। इस पद्धति में किसी भी संभावित मानव पूर्वाग्रह के खिलाफ सुनिश्चित करने के लिए, शोधकर्ता को यादृच्छिक पर पहले व्यक्ति का चयन करना चाहिए। इसे तकनीकी रूप से एक यादृच्छिक शुरुआत के साथ एक व्यवस्थित नमूना कहा जाता है।

ए स्तरीकृत नमूना एक नमूना तकनीक है जिसमें शोधकर्ता पूरे लक्ष्य की आबादी को अलग-अलग विभाजित करता है उपसमूह या स्ट्रेटा, और फिर बेतरतीब ढंग से भिन्न से अंतिम विषयों का चयन करता है स्तर। इस प्रकार के नमूने का उपयोग तब किया जाता है जब शोधकर्ता उजागर करना चाहता है आबादी के भीतर विशिष्ट उपसमूह.

उदाहरण के लिए, विश्वविद्यालय के छात्रों का स्तरीकृत नमूना प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ता पहले आयोजन करेगा कॉलेज वर्ग द्वारा जनसंख्या और उसके बाद उचित संख्या में फ्रेशर्स, सैम्पोमोर्स, जूनियर्स और वरिष्ठ नागरिकों के। यह सुनिश्चित करेगा कि शोधकर्ता के पास अंतिम नमूने में प्रत्येक कक्षा से पर्याप्त मात्रा में विषय हों।

चुननेवाली मेडिकल जांच इसका उपयोग तब किया जा सकता है जब लक्ष्य आबादी बनाने वाले तत्वों की एक विस्तृत सूची को संकलित करना असंभव या अव्यवहारिक हो। आमतौर पर, हालांकि, जनसंख्या तत्व पहले से ही उप-समूहों में विभाजित होते हैं और उन उप-वर्गों की सूची पहले से मौजूद है या बनाई जा सकती है।

शायद एक अध्ययन की लक्षित आबादी संयुक्त राज्य में चर्च के सदस्य हैं। देश में सभी चर्च सदस्यों की कोई सूची नहीं है। शोधकर्ता, हालांकि, संयुक्त राज्य अमेरिका में चर्चों की एक सूची बना सकता है, चर्चों का एक नमूना चुन सकता है, और फिर उन चर्चों से सदस्यों की सूची प्राप्त करेगा।

अपडेट किया गया निकी लिसा कोल, पीएच.डी.