নমুনা সংজ্ঞা

একটি নমুনা কি?

একটি নমুনা বৃহত্তর গ্রুপের একটি ছোট, পরিচালনাযোগ্য সংস্করণকে বোঝায়। এটি একটি বৃহত জনগোষ্ঠীর বৈশিষ্ট্যযুক্ত একটি উপসেট। সমস্ত সম্ভাব্য সদস্য বা পর্যবেক্ষণ অন্তর্ভুক্ত করার জন্য পরীক্ষার জন্য জনসংখ্যার আকারগুলি অনেক বড় হলে নমুনা পরিসংখ্যান পরীক্ষায় ব্যবহৃত হয়। একটি নমুনা সামগ্রিকভাবে জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে এবং নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের প্রতি কোনও পক্ষপাত প্রতিফলিত করে না।

কী Takeaways

• একটি নমুনা বৃহত্তর গোষ্ঠীর একটি ছোট, পরিচালনাযোগ্য সংস্করণ বা বৃহত্তর জনগোষ্ঠীর উপসেটকে বোঝায় samples নমুনা ব্যবহার করে গবেষকরা সহজেই এবং সময়োপযোগী তাদের অধ্যয়ন পরিচালনা করতে পারবেন an নিরপেক্ষ নমুনা অর্জনের জন্য, নির্বাচনটি এলোমেলো হতে হবে জনসংখ্যার প্রত্যেকেরই নমুনা গোষ্ঠীতে যুক্ত হওয়ার সমান এবং সম্ভবত সম্ভাবনা রয়েছে simple সাধারণ এলোমেলো নমুনা হিসাবে, জনসংখ্যার প্রতিটি সত্তা অভিন্ন, যখন স্তরিত এলোমেলো নমুনা সামগ্রিক জনসংখ্যাকে ছোট দলে ভাগ করে দেয়।

নমুনা বোঝা

একটি নমুনা একটি জনসংখ্যার থেকে নেওয়া নিরপেক্ষ সংখ্যা পর্যবেক্ষণ। মৌলিক পরিভাষায়, একটি জনসংখ্যা হ'ল প্রদত্ত যে কোনও বিষয়ে ব্যক্তি, প্রাণী, আইটেম, পর্যবেক্ষণ, ডেটা ইত্যাদির মোট সংখ্যা। সুতরাং, অন্য কথায়, নমুনাটি পুরো গোষ্ঠীর একটি অংশ, অংশ বা ভগ্নাংশ এবং জনসংখ্যার উপসেট হিসাবে কাজ করে। নমুনাগুলি বিভিন্ন সেটিংসে ব্যবহৃত হয় যেখানে গবেষণা চালানো হয়। যারা অধ্যয়ন এবং পরিমাপের জন্য নমুনা ব্যবহার করেন তাদের মধ্যে বিজ্ঞানী, বিপণনকারী, সরকারী সংস্থা, অর্থনীতিবিদ এবং গবেষণা দলগুলি রয়েছেন।

গবেষণার জন্য পুরো জনসংখ্যা ব্যবহার করা চ্যালেঞ্জগুলির সাথে আসে, এজন্যই নমুনা ব্যবহৃত হয়। গবেষকদের পুরো জনগোষ্ঠীর প্রস্তুত অ্যাক্সেস পেতে সমস্যা হতে পারে। এবং কিছু অধ্যয়নের প্রকৃতির কারণে গবেষকদের সময় মতো ফ্যাশনে প্রয়োজনীয় ফলাফল পেতে অসুবিধা হতে পারে। এই কারণেই যারা পড়াশোনা করেন তারা নমুনা ব্যবহার করেন। সময় এবং সংস্থান ব্যয় করার সময় পুরো জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্বকারী সংখ্যালঘু লোকের ব্যবহার এখনও কার্যকর ফলাফল পেতে পারে produce

গবেষকরা ব্যবহৃত নমুনাগুলি জনসংখ্যার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ হওয়া উচিত। নমুনায় অংশগ্রহণকারীদের একই বৈশিষ্ট্য এবং গুণাবলী ভাগ করা উচিত। সুতরাং, অধ্যয়নটি যদি পুরুষ কলেজের নতুনদের সম্পর্কে হয়, তবে নমুনাটি এই বর্ণনায় মাপসই পুরুষদের একটি ছোট শতাংশ হওয়া উচিত। একইভাবে, যদি কোনও গবেষণা গ্রুপ 50 বছরেরও বেশি বয়সী একা মহিলাদের ঘুমের ধরণগুলির উপর একটি গবেষণা পরিচালনা করে, তবে নমুনাটি কেবল এই জনসংখ্যার মধ্যে মহিলাদের অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।

একাডেমিক গবেষকরা বিবেচনা করুন যারা সিএফএ পরীক্ষার জন্য কত শিক্ষার্থী ৪০ ঘণ্টারও কম সময় ধরে পড়াশোনা করেছেন এবং এখনও পাস করেছেন তা জানতে চান। যেহেতু প্রতি বছর 200, 000 এরও বেশি লোক বিশ্বব্যাপী পরীক্ষা দেয়, তাই প্রতিটি পরীক্ষার্থীর কাছে পৌঁছানো অত্যন্ত ক্লান্তিকর এবং সময় সাপেক্ষ হতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, জনসংখ্যার উপাত্ত সংগ্রহ করার সময় এবং বিশ্লেষণ করার সময়, কয়েক বছর কেটে যেতে পারত, কারণ বিশ্লেষণকে মূল্যহীন করে তোলা যেহেতু নতুন জনগোষ্ঠীর উত্থান হত। গবেষকরা পরিবর্তে যা করতে পারেন তা হল জনসংখ্যার একটি নমুনা নেওয়া এবং এই নমুনা থেকে ডেটা নেওয়া get

নিরপেক্ষ নমুনা পেতে, নির্বাচনটি অবশ্যই এলোমেলো হতে হবে তাই জনসংখ্যার প্রত্যেকেরই দলে দলে যোগ করার সমান সুযোগ রয়েছে।

একটি নিরপেক্ষ নমুনা অর্জন করতে, নির্বাচনটি এলোমেলো হতে হবে সুতরাং জনসংখ্যার প্রত্যেকেরই নমুনা গোষ্ঠীতে যোগ হওয়ার সমান এবং সম্ভবত সম্ভাবনা রয়েছে। এটি লটারির অঙ্কনের মতো এবং এটি সাধারণ এলোমেলো নমুনার ভিত্তি।

নমুনা প্রকারের

সাধারণ র্যান্ডম নমুনা

জনসংখ্যার প্রতিটি সত্তা যদি একরকম হয় তবে সাধারণ এলোমেলো নমুনা আদর্শ। যদি গবেষকরা তাদের নমুনা বিষয়গুলি সমস্ত পুরুষ বা সমস্ত মহিলা বা কোনও ফর্মের উভয় লিঙ্গের সংমিশ্রণ কিনা সেদিকে খেয়াল রাখেন না, তবে সাধারণ এলোমেলো নমুনা একটি ভাল নির্বাচনের কৌশল হতে পারে।

আসুন ধরা যাক, ২০১০ সালে সিএফএ পরীক্ষায় অংশ নেওয়া 200, 000 পরীক্ষার্থী ছিলেন, যার মধ্যে 40% মহিলা এবং 60% পুরুষ ছিলেন। জনসংখ্যার কাছ থেকে এলোমেলো নমুনা তৈরি করা উচিত, সুতরাং, মোট 1000 পরীক্ষার্থীর জন্য 400 মহিলা এবং 600 পুরুষ থাকা উচিত।

তবে ৪০ ঘণ্টারও কম সময় অধ্যয়ন করার পরে যে পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়া মহিলাদের ক্ষেত্রে পুরুষের অনুপাত জেনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ তা কী? এখানে, একটি স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনা একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনার চেয়ে পছন্দনীয়।

স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনা

এই জাতীয় নমুনা, সমানুপাতিক এলোমেলো নমুনা বা কোটা র্যান্ডম নমুনা হিসাবেও পরিচিত, সামগ্রিক জনসংখ্যাকে ছোট দলে বিভক্ত করে। এগুলি স্তর হিসাবে পরিচিত। স্তরের লোকেরা একই বৈশিষ্ট্য ভাগ করে নেয়।

যদি বয়স কোনও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় ছিল যা গবেষকরা তাদের ডেটাতে অন্তর্ভুক্ত করতে চান? স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনা কৌশলটি ব্যবহার করে তারা প্রতিটি বয়সের জন্য স্তর বা স্তর তৈরি করতে পারে। প্রতিটি স্তর থেকে নির্বাচন এলোমেলো হতে হবে যাতে বন্ধনীতে প্রত্যেকের নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। উদাহরণস্বরূপ, দুই অংশগ্রহণকারী, অ্যালেক্স এবং ডেভিড যথাক্রমে 22 এবং 24 বছর বয়সী। কিছু পছন্দনীয় প্রক্রিয়া ভিত্তিতে নমুনা নির্বাচন অন্যটির তুলনায় একটিকে বেছে নিতে পারে না। তাদের উভয়ই তাদের বয়স গ্রুপ থেকে নির্বাচিত হওয়ার সমান সুযোগ থাকা উচিত। স্তরটি এরকম কিছু দেখতে পারে:

স্তর (বয়স)	জনসংখ্যার সংখ্যা	নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করার জন্য নম্বর
20-24	30, 000	150
25-29	70, 000	350
30-34	40, 000	200
35-39	30, 000	150
40-44	20, 000	100
> 44	10, 000	50
মোট	200, 000	1, 000