Sociology | Research Methods and Analysis | IAS / PCS Exam

Sociology | Research Methods and Analysis | IAS / PCS Exam

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Sociology | Research Methods and Analysis | IAS / PCS Exam

Sociology | Research Methods and Analysis | IAS / PCS Exam

 

Sampling / प्रतिचयन :

Sampling helps to know the characteristics of the universe or population by examining only a small part of it/प्रतिचयन ब्रह्माण्ड अथवा आबादी के एक छोटे भाग की जांच करके इसकी विशेषताओं को जानने में मदद करता है |

In Probability sampling, every unit of the population has an equal probability of being selected for the sample. But this method is expensive, complicated and time consuming as it requires a large sample size and the units selected are generally widely scattered/ संभाव्यता प्रतिचयन में, आबादी की प्रत्येक इकाई की प्रतिदर्श हेतु चुने जाने की एक समान संभावना होती है| किन्तु यह विधि महंगी, जटिल, तथा समय लेने वाली है क्योंकि इसे एक विशाल प्रतिदर्श  आकार की आवश्यकता होती है तथा चयनित इकाइयां सामान्यतः व्यापक रूप से बिखरी हुई होती हैं |

Non-probability sampling may not involve representativeness as every unit does not get the chance of being selected. It depends on the researcher to choose a sample unit/ गैर-संभाव्यता प्रतिचयन में प्रतिनिधिकता शायद शामिल नहीं हो  सकती है क्योंकि प्रत्येक इकाई को चुने जाने का अवसर नहीं मिलता है | प्रतिदर्श इकाई का चयन अनुसंधानकर्ता पर निर्भर करता है |

 

Probability Sampling / प्रायिकता प्रतिचयन :-

Simple Random Sampling/सरल यादृच्छिक प्रतिचयन :

In this sampling technique, each and every item of the population is given an equal chance of being included in the sample/इस प्रतिचयन तकनीक में, नमूने में शामिल होने के लिए आबादी की प्रत्येक इकाई को एक समान अवसर प्रदान किया जाता है |

It is also known as the method of chance selection, since the selection of items in the sample depends entirely on chance/इसे अवसर चयन की विधि भी कहा जाता है, क्योंकि नमूने में  मदों का चयन पूरी तरह से अवसर पर निर्भर करता है |

It is also known as representative sampling. If the sample is randomly chosen and if the size of the sample is large enough, it will represent all groups in the universe/इसे प्रतिनिधि प्रतिचयन के रूप में भी जाना जाता है | यदि नमूने का चयन यादृच्छिक किया जाता है तथा यदि नमूने का आकार पर्याप्त रूप से बड़ा है, तो यह ब्रह्माण्ड में सभी समूहों का प्रतिनिधित्व करेगा |

To ensure randomness, one may use lottery method or table of random numbers. If the size of population increases, lottery method is cumbersome to use, then table of random numbers should be used. Three such tables are – Tippett’s table of random numbers, Fisher and Yate’s numbers and Kendall and Babington Smith numbers/ यादृच्छिकता को सुनिश्चित करने के लिए, व्यक्ति लॉटरी विधि अथवा यादृच्छिक संख्यायों की तालिका का उपयोग कर सकता है | यदि जनसंख्या का आकार बढ़ता है तब लॉटरी विधि का इस्तेमाल करना बोझिल होता है, इसलिए तब यादृच्छिक संख्याओं की तालिका का उपयोग करना चाहिए | इस तरह की तीन तालिकाएँ हैं –  टिपेट की यादृच्छिक संख्याओं की तालिका, फिशर तथा येट की संख्याएं एवं केंडल तथा बाबिंगटन स्मिथ की संख्याएं |

Advantages/लाभ :

  • No personal bias/ कोई निजी पूर्वाग्रह नहीं |
  • As size of sample increases, it becomes increasingly representative of the population/जैसे जैसे नमूने का आकार बढ़ता है, यह आबादी का अधिक प्रतिनिधि बन जाता है |

Limitations/सीमाएं :

  • It requires a complete detailed up-to-date lists of all the items of population to be sampled which is not possible/इसे प्रतिचयन के लिए आबादी के सभी मदों की  एक पूर्ण विस्तृत सामयिक सूची की आवश्यकता होती है जो कि संभव नहीं है |

Stratified Random Sampling/स्तरित यादृच्छिक चयन :

In this method, the population is divided into various stratas or classes and a sample is drawn from each stratum at random. Ex., if we want to study the consumption pattern of people of Mumbai, the city may be divided into various zones and from each zone a sample may be taken at random/इस विधि में, जनसंख्या को विभिन्न स्तरों अथवा वर्गों में विभाजित कर दिया जाता है तथा यादृच्छिक तरीके से एक प्रतिदर्श प्रत्येक वर्ग से प्राप्त किया जाता है | उदाहरण – यदि हम मुंबई के लोगों की उपभोग पैटर्न को जानना चाहते हैं, तो शहर को दो क्षेत्रों में बांटा जा सकता है तथा प्रत्येक क्षेत्र से यादृच्छिक तरीके से एक प्रतिदर्श लिया जा सकता है |

Stratified sampling may be proportional or disproportional/स्तरित यादृच्छिक चयन आनुपातिक अथवा अनुपातहीन हो सकता है |

In proportional stratified sampling, the cases are drawn from each stratum in the same proportion as they occur in the universe/आनुपातिक स्तरित प्रतिचयन में मामलों को प्रत्येक स्तर से समान अनुपात में लिया जाता है, उसी प्रकार जिस प्रकार वे ब्रह्माण्ड में उत्पन्न होते हैं |

In disproportional stratified sampling, an equal number of cases is taken from each stratum irrespective of how the stratum is represented in the universe/ब्रह्माण्ड में स्तरों का किस प्रकार प्रतिनिधित्व है इस बात से पृथक, अनुपातहीन स्तरित प्रतिचयन में प्रत्येक स्तर से  बराबर संख्या में मामले लिए जाते  हैं |

Advantages/लाभ :

  • More representative and less possibility of exclusion of an important group/अधिक प्रतिनिधिक तथा किसी महत्वपूर्ण समूह के बहिष्कार की कम संभावना |
  • Most efficient system of sampling/प्रतिचयन की सबसे कुशल व्यवस्था |

Limitations/सीमाएं :

  • Each stratum must contain, as far as possible, homogeneous items to obtain reliable results, which is a cumbersome, expensive and time taking task/प्रत्येक स्तर पर, परिणाम प्राप्त करने के लिए यथासंभव , सजातीय मद होने चाहिए, जो एक बोझिल, महंगा एवं समय लेने वाला कार्य है |

Systematic or Interval Sampling/व्यवस्थित अथवा अंतराल प्रतिचयन :

It involves randomly selecting the first respondent and then every nth item after that; ‘n’ is the sampling interval/यह यादृच्छिक ढंग से प्रथम प्रतिवादी तथा उसके बाद nth मद  के चयन को समाविष्ट करता है ; n प्रतिचयन अंतराल है |

It is usually used in those cases where a complete list of the population from which sample is to be drawn is available/यह सामान्यतः उन मामलों में प्रयोग किया जाता है जहाँ उस आबादी की पूरी सूची जिसमें से प्रतिदर्शों का चयन करना है, उपलब्ध नहीं होती |

It differs from simple random sampling as in this the selection of sample units is dependent on the selection of a previous one/यह सरल यादृच्छिक प्रतिचयन से अलग है क्योंकि इसमें प्रतिदर्श इकाइयों का चयन पिछले प्रतिदर्श के चयन पर निर्भर करता है |

Advantages/लाभ :

  • Involves less time and work/कम समय तथा कार्य शामिल |

Limitations/सीमाएं :

  • High possibility of over representation and under representation as it ignores all persons between two nth numbers/अति प्रतिनिधित्व तथा कम प्रतिनिधित्व की संभावना क्योंकि यह दो nth  संख्याओं के बीच के व्यक्तियों को नजरअंदाज करता है |

Cluster Sampling/गुच्छ प्रतिचयन :

This sampling involves dividing population into clusters and drawing random sample either from all clusters or selected clusters/इस प्रतिचयन में आबादी को समूहों में विभाजित करना तथा उसके बाद सभी समूहों अथवा चयनित समूहों में से यादृच्छिक प्रतिदर्श का चयन करना शामिल है |

This method is used when cluster criteria is required for study and economic considerations are important/इस विधि का उपयोग किया जाता है जब अध्ययन के लिए समूह श्रेणी की आवश्यकता होती है एवं आर्थिक विचार महत्वपूर्ण होते हैं |

In cluster sampling, initial clusters are called primary sampling units; clusters within the primary clusters are called secondary sampling units; and clusters within the secondary clusters are called multi-stage clusters. When clusters are geographic units, it is called area sampling/ गुच्छ प्रतिचयन में , आरंभिक समूह प्राथमिक प्रतिचयन इकाई कहे जाते हैं; प्राथमिक समूहों के  भीतर जो समूह आते हैं उन्हें द्वितीयक प्रतिचयन इकाई कहा जाता है ; तथा द्वितीयक समूह के भीतर के समूह बहुस्तरीय समूह कहे जाते हैं | जब ये समूह भौगोलिक इकाइयां होते  हैं, तब इसे क्षेत्र प्रतिचयन कहा जाता है |

Advantages/लाभ

  • Easy to implement while studying large populations and large geographical area/विशाल भौगोलिक क्षेत्र तथा विशाल आबादी के अध्ययन के दौरान लागू करने में आसान |
  • Involves less cost as compared to other methods of sampling/प्रतिचयन की अन्य विधियों की तुलना में कम महंगी विधि |

Limitations/सीमाएं :

  • Cluster may not be of equal size and hence the comparison done would not be on equal basis/समूह एकसमान आकार के नहीं हो सकते हैं तथा इसलिए की गयी तुलना बराबर आधार पर नहीं होगी |
  • Greater chances of sampling error as there could be homogeneity in one whereas heterogeneity in the other cluster/प्रतिचयन की त्रुटियों की उच्च संभावनाएं क्योंकि एक समूह में सजातीयता तथा अन्य समूहों में विजातिता हो सकती है |

Multi-Stage Sampling/बहुचरणीय प्रतिचयन :

  • This sampling is carried out in various stages, but only the last sample of subjects is studied. At each stage, the sample size becomes smaller and smaller/यह प्रतिचयन विभिन्न चरणों में संपन्न किया जाता है, किन्तु कर्ता के केवल सबसे अंतिम प्रतिचयन का अध्ययन किया जाता है | प्रत्येक स्तर पर, प्रतिचयन का आकार छोटा तथा और छोटा होते जाता है |

Advantages/लाभ :

  • Introduces flexibility/लचीलापन प्रदान करता  है |
  • More representative/अधिक प्रतिनिधि |
  • Involves less cost/कम लागत को समाविष्ट करता है |

Limitations/सीमाएं :

Less accurate when compared to a sample containing the same number of final stage units which have been selected by some suitable single stage process/कुछ उपयुक्त एक-चरणीय प्रक्रियाओं द्वारा चयनित अंतिम चरण की इकाइयों की समान संख्या वाले प्रतिदर्शों की तुलना में कम सटीक |

 

 

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