সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিং (সংজ্ঞা) | সুবিধা অসুবিধা
সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিং কী?
সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিং এমন একটি পদ্ধতি যা কমপ্লেক্স ফ্রেম থেকে অর্ডার করা বিভিন্ন উপাদান নির্বাচন করে এবং এই পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি গ্রহণের সাথে তালিকার সাথে সম্পর্কিত উপাদানগুলির এলোমেলোভাবে নির্বাচন শুরু হয় এবং তারপরে ফ্রেম থেকে প্রতিটি নমুনা ব্যবধানটি নির্বাচিত হয় এবং নমুনা দেওয়ার এই পদ্ধতিটি কেবল তখনই প্রয়োগ করা যেতে পারে যদি প্রদত্ত জনগোষ্ঠীতে এই জাতীয় নমুনা ইউনিটগুলি নিয়মিতভাবে জনসংখ্যার উপর বিতরণ করা হয় omo
এটি এমন একটি পদ্ধতি যেখানে সম্ভাব্যতা নমুনা একটি স্থির বিরতিতে জনসংখ্যা থেকে নমুনা সদস্যদের এলোমেলোভাবে নির্বাচন করে সঞ্চালিত হয়। এই পর্যায়ক্রমের অন্তরকে নমুনা ব্যবধান হিসাবে ভাল বলা হয় এবং এটি প্রয়োজনীয় নমুনার আকার নির্ধারণ করে এবং জনসংখ্যার আকারের সাথে একই ভাগ করে গণনা করা যেতে পারে।
এটা কিভাবে কাজ করে?
- সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিং স্ট্যাটিস্টিস্টিয়ানরা যদি সময় বাঁচাতে চান বা সাধারণ এলোমেলো নমুনা পদ্ধতি থেকে প্রাপ্ত ফলাফল নিয়ে অসন্তুষ্ট হন তবে তারা ব্যবহার করতে পারেন। একটি নির্দিষ্ট শুরুর পয়েন্ট শনাক্ত করার পরে, পরিসংখ্যানবিদগণ অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচনের সুবিধার্থে একটি ধ্রুবক ব্যবধান নির্বাচন করে।
- এই পদ্ধতিতে, প্রাথমিকভাবে, অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচনের আগেই লক্ষ্য জনসংখ্যা নির্বাচন করা দরকার। বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে যার ভিত্তিতে জনসংখ্যা চিহ্নিত করা হয় এবং গবেষণা চালানো হয়। এই পছন্দসই বৈশিষ্ট্যগুলি বয়স, বর্ণ, লিঙ্গ, অবস্থান, পেশা এবং / অথবা শিক্ষার স্তর হতে পারে।
- উদাহরণস্বরূপ, একজন গবেষক পদ্ধতিগত নমুনার সাহায্যে 10,000 জনসংখ্যার মধ্যে 2000 জনকে বেছে নিতে চান। তাকে অবশ্যই সমস্ত সম্ভাব্য অংশগ্রহণকারীদের তালিকাভুক্ত করতে হবে এবং সেই অনুযায়ী একটি প্রারম্ভিক পয়েন্ট নির্বাচন করা হবে। এই তালিকাটি তৈরি হওয়ার সাথে সাথে তালিকা থেকে প্রতি 5 তম ব্যক্তি 10,000 / 2000 = 5 হিসাবে অংশগ্রহণকারী হিসাবে নির্বাচিত হবে।
সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিংয়ের প্রকারগুলি
# 1 - লিনিয়ার
- এইটিকে লিনিয়ার বলা হয় যেহেতু এটি একটি খুব লিনিয়ার পথ অনুসরণ করে এবং একটি নির্দিষ্ট জনগোষ্ঠীর সম্মানের সাথে শেষে থামে। এই ধরণের নমুনাটিতে কোনও নমুনা শেষ পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি হয় না।
- এছাড়াও, ‘এন’ ইউনিটগুলিকে জনসংখ্যার ‘এন’ ইউনিট রয়েছে এমন নমুনার একটি অংশ তৈরি করতে বেছে নেওয়া হয়েছে। বিশ্লেষকগণ এবং গবেষকগণ প্রদত্ত নমুনা থেকে এ জাতীয় ‘এন’ ইউনিট এলোমেলোভাবে বাছাইয়ের পরিবর্তে ‘এন’ ইউনিট নির্বাচনের জন্য স্কিপ যুক্তিকে ব্যবহার করতে পারেন।
- একটি লিনিয়ার পদ্ধতিগত নমুনা মোট জনসংখ্যার ব্যবস্থা করে এবং একই অনুক্রমে শ্রেণিবদ্ধ করে, 'এন' বা নমুনার আকার নির্বাচন করে, নমুনা ব্যবধান (কে = এন / এন) গণনা করে, এলোমেলোভাবে 1 থেকে কেতে একটি নম্বর নির্বাচন করে নির্বাচিত হয়, পরবর্তী সদস্যকে নমুনায় যুক্ত করার জন্য এলোমেলোভাবে নির্বাচিত সংখ্যায় 'কে' (নমুনা ব্যবধান) যুক্ত করা এবং নমুনা থেকে অবশিষ্ট সদস্যদের যুক্ত করার জন্য এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা।
# 2 - বিজ্ঞপ্তি
- এই ধরণের স্যাম্পলিংয়ে দেখা যায় যে নমুনাটি এমন একটি বিন্দু থেকে শুরু হয় যেখানে এটি শেষ হয়েছে। এর অর্থ হল যে নমুনাটি এটি শেষ হয়েছে সেখান থেকে পুনরায় আরম্ভ হয়। এই জাতীয় পরিসংখ্যান সংক্রান্ত নমুনা পদ্ধতিতে উপাদানগুলিকে একটি বৃত্তাকার ফ্যাশনে সাজানো হয়।
- এই জাতীয় পরিসংখ্যান সংক্রান্ত নমুনা পদ্ধতিতে একটি নমুনা গঠনের বিশেষত দুটি উপায় রয়েছে। যদি কে = 3 হয়, তবে নমুনাগুলি হবে বিজ্ঞাপন, হতে, সিএ, ডিবি এবং ইসি, যদি কে = 4 হয়, তবে নমুনাগুলি হ'ল আ, বা, সিবি, ডিসি এবং এড।
লিনিয়ার বনাম সার্কুলার সিস্টেম্যাটিক স্যাম্পলিং
এটি একটি রৈখিক পথ অনুসরণ করে এবং প্রদত্ত জনসংখ্যার শেষে থামবে যখন বিজ্ঞপ্তিগত পদ্ধতিতে নমুনা দেওয়ার ক্ষেত্রে, নমুনাটি এমন একটি বিন্দু থেকে পুনরায় আরম্ভ হয় যেখানে এটি বন্ধ হয়ে যায়। একটি লিনিয়ার পদ্ধতিগত নমুনায় থাকা ‘কে’ নমুনা ব্যবধানকে উপস্থাপন করে যখন একটি বৃত্তাকার পদ্ধতিগত নমুনায় ‘এন’ ইঙ্গিত দেয় যে মোট জনসংখ্যা বোঝায়। রৈখিক পদ্ধতিতে, সমস্ত নমুনা ইউনিট নির্বাচন প্রক্রিয়ার আগে একটি লিনিয়ার ফ্যাশনে সাজানো হয় যখন একটি বিজ্ঞপ্তি পদ্ধতির ক্ষেত্রে, সমস্ত উপাদান একটি বৃত্তাকার ফ্যাশনে সাজানো হয়।
সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিংয়ের সুবিধা
# 1 - দ্রুত
এটি একটি দ্রুত পদ্ধতি অর্থাৎ এটি পরিসংখ্যানবিদদের তাদের অনেক সময় বাঁচাতে পারে। এটি সত্যিই দ্রুত হওয়ায় গবেষকরা এবং বিশ্লেষকদের পক্ষে এই পদ্ধতির সাহায্যে একটি নমুনার আকার চয়ন করা সত্যিই সহজ হয়ে যায়। নমুনা থেকে প্রতিটি এবং প্রত্যেক সদস্যকে সংখ্যার নগণ্য প্রয়োজন এবং এটি একটি নির্দিষ্ট জনগোষ্ঠীর দ্রুত এবং সহজ উপস্থাপনে সহায়তা করে।
# 2 - উপযুক্ততা এবং দক্ষতা
পদ্ধতিগত নমুনা থেকে প্রাপ্ত ফলাফলগুলিও উপযুক্ত। অন্যান্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির তুলনায় পরিসংখ্যান পদ্ধতি থেকে প্রাপ্ত ফলাফলগুলি অত্যন্ত দক্ষ এবং উপযুক্ত।
# 3 - ডেটা ম্যানিপুলেশন এর কম ঝুঁকি
অন্যান্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির তুলনায় ডেটা ম্যানিপুলেশনের সম্ভাবনাগুলি সত্যই কম।
# 4 - সরলতা
এই পদ্ধতিটি সত্যিই সহজ। বিশ্লেষক এবং গবেষকরা অন্য কোনও পদ্ধতির পরিবর্তে এই পদ্ধতির দিকে যেতে পছন্দ করার একটি প্রধান কারণ। এই পদ্ধতির সরলতা এটি বিশ্লেষক এবং গবেষকদের মধ্যে বেশ জনপ্রিয় করে তুলেছে।
# 5 - ন্যূনতম ঝুঁকিগুলি
পদ্ধতিগত নমুনা পদ্ধতিতে যে পরিমাণ ঝুঁকির পরিমাণ রয়েছে তা হ'ল ন্যূনতম।
সিস্টেমেটিক স্যাম্পলিংয়ের অসুবিধাগুলি
জনসংখ্যার আকার অনুমান করা যায় না যখন এটি কঠিন হয়ে পড়ে। এমনকি এটি প্রাণীর উপর ক্ষেত্র গবেষণা হিসাবে বিভিন্ন ক্ষেত্রে পদ্ধতিগত নমুনার কার্যকারিতা নিয়ে আপস করে। গবেষক নমুনা ব্যবধানটি চয়ন করতে পারার পর থেকে ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং ব্যবসায়েরও সম্ভাবনা রয়েছে।
উপসংহার
- এটি বিশ্লেষক এবং গবেষকদের একটি বৃহত জনগোষ্ঠীর থেকে একটি ছোট নমুনা নিতে সক্ষম করে। বয়স, লিঙ্গ, অবস্থান ইত্যাদি বিভিন্ন কারণের ভিত্তিতে এই নির্বাচনটি হতে পারে এই জাতীয় পরিসংখ্যানমূলক নমুনা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সমাজবিজ্ঞান এবং অর্থনীতি ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। এটি দুটি ধরণের হতে পারে- রৈখিক এবং বৃত্তাকার পদ্ধতিগত নমুনা।
- এটি সত্যই সহজ হতে পারে এবং এটি গবেষক এবং বিশ্লেষকদের আরও ভাল নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থা করে gives এমনকি এটি ক্লাস্টার নির্বাচন নির্মূল করতে সহায়তা করতে পারে। এই ধরণের পরিসংখ্যান পদ্ধতিতে ত্রুটি এবং ডেটা ম্যানিপুলেশনের খুব কম সম্ভাবনা রয়েছে। এটি সহজ এবং এভাবে, বেশিরভাগ পরিসংখ্যানবিদরা এই পদ্ধতিটি সত্যই জনপ্রিয় এবং পছন্দ করেন।
