නියැදි ක්‍රම

සම්භාවිතා නියැදි ක්‍රම

1. සරල අහඹු නියැදීම  Simple random sampling

මෙම අවස්ථාවේ දී එක් එක් පුද්ගලයා මුළුමනින්ම අහම්බෙන් තෝරා ගනු ලබන අතර ජනගහනයේ සෑම සාමාජිකයෙකුටම තෝරා ගැනීමේ සමාන අවස්ථාවක් හෝ සම්භාවිතාවක් ඇත. අහඹු නියැදියක් ලබා ගත හැකි එක් ක්‍රමයක් නම් ජනගහනයක එක් එක් පුද්ගලයාට අංකයක් ලබා දීම, ඉන්පසු කුමන පුද්ගලයින් ඇතුළත් කළ යුතුද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා අහඹු සංඛ්‍යා වගුවක් භාවිතා කිරීම .1 නිදසුනක් ලෙස, ඔබට පුද්ගලයින් 1000 ක නියැදි රාමුවක් තිබේ නම්, 0 සිට 999, ඔබේ නියැදිය තෝරා ගැනීමට අහඹු අංක වගුවෙන් ඉලක්කම් තුනක කණ්ඩායම් භාවිතා කරන්න. එබැවින්, අහඹු අංක වගුවේ පළමු අංක තුන 094 නම්, “94” ලෙස ලේබල් කරන ලද තනි පුද්ගලය තෝරන්න, සහ එසේ කරන්න.

සියලු සම්භාවිතා නියැදි ක්‍රම මෙන්ම, සරල අහඹු නියැදීම් මඟින් නියැදි දෝෂය ගණනය කිරීමට ඉඩ ලබා දෙන අතර තේරීමේ නැඹුරුව අඩු කරයි. නිශ්චිත වාසියක් වන්නේ එය සම්භාවිතා නියැදීමේ වඩාත් සරල ක්‍රමයයි. සරල සසම්භාවී නියැදීම්වල අවාසියක් නම්, ඔබේ රුචිකත්වයේ ලක්ෂණයෙන් ප්‍රමාණවත් පුද්ගලයන් තෝරා නොගැනීම, විශේෂයෙන් එම ලක්ෂණය අසාමාන්‍ය නම්. සම්පුර්ණ නියැදි රාමුවක් නිර්වචනය කිරීම ද දුෂ්කර විය හැකි අතර ඒවා සම්බන්ධ කර ගැනීමට අපහසු වේ, විශේෂයෙන් විවිධ ආකාරයේ සම්බන්ධතා අවශ්‍ය නම් (ඊමේල්, දුරකථන, තැපැල්) සහ ඔබේ නියැදි ඒකක පුළුල් භූගෝලීය ප්‍රදේශයක විසිරී තිබේ.

2. ක්‍රමානුකූල නියැදීම Systematic sampling

නියැදි රාමුවෙන් පුද්ගලයන් නියමිත වේලාවට තෝරා ගනු ලැබේ. ප්‍රමාණවත් නියැදි ප්‍රමාණයක් සහතික කිරීම සඳහා අන්තරයන් තෝරා ගනු ලැබේ. X ප්‍රමාණයේ ජනගහනයකින් ඔබට නියැදි ප්‍රමාණයේ n අවශ්‍ය නම්, ඔබ නියැදිය සඳහා සෑම x / nth පුද්ගලයකු තෝරා ගත යුතුය. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබට ජනගහනයෙන් 100 ක නියැදි ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය නම්, නියැදි රාමුවේ සෑම 1000/100 = 10 වන සාමාජිකයෙකු තෝරන්න.

සරල අහඹු නියැදියට වඩා ක්‍රමානුකූල නියැදීම බොහෝ විට පහසු වන අතර පරිපාලනය කිරීම පහසුය. කෙසේ වෙතත්, එය පක්ෂග්‍රාහී වීමට ද හේතු විය හැකිය, නිදසුනක් ලෙස නියැදි රාමුවේ පුද්ගලයන්ගේ අනුපිළිවෙලෙහි යටින් පවතින රටා තිබේ නම්, නියැදි තාක්ෂණය යටින් පවතින රටාවේ ආවර්තිතා සමග සමපාත වේ. උපකල්පිත නිදසුනක් ලෙස, විශ්ව විද්‍යාල පහසුකම් පිළිබඳ ඔවුන්ගේ අදහස් ලබා ගැනීම සඳහා සිසුන් කණ්ඩායමක් නියැදි කරනු ලැබුවද, ශිෂ්‍ය වාර්තා දෙපාර්තමේන්තුවේ සියලුම සිසුන්ගේ කේන්ද්‍රීය ලැයිස්තුව සකස් කර ඇත්තේ ශිෂ්‍ය හා පුරුෂයින් අතර ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය වෙනස් වන අතර ඊටත් වඩා කාල පරතරයක් තෝරා ගනිමිනි. උදා: සෑම 20 වන ශිෂ්‍යයෙකුටම) සියලුම පිරිමි හෝ සියලුම කාන්තාවන්ගේ නියැදියක් ලැබෙනු ඇත. මෙම උදාහරණයේ දී නැඹුරුව පැහැදිලිව පෙනෙන අතර පහසුවෙන් නිවැරදි කළ යුතු අතර, මෙය සැමවිටම එසේ නොවිය හැකිය.

3. ස්ථරීකෘත නියැදීම Stratified sampling

මෙම ක්‍රමයේදී ජනගහනය මුලින්ම උප කණ්ඩායම් (හෝ ස්ථර) වලට බෙදා ඇති අතර ඔවුන් සියල්ලන්ම සමාන ලක්ෂණයක් දරයි. විවිධ උප කණ්ඩායම් අතර උනන්දුව මැනීම වෙනස් වනු ඇතැයි අපි සාධාරණ ලෙස අපේක්ෂා කළ විට එය භාවිතා වන අතර, අපට අවශ්‍ය වන්නේ සියලුම උප සමූහයන්ගෙන් නියෝජනය සහතික කිරීමයි. නිදසුනක් වශයෙන්, ආ roke ාත ප්‍රති come ල පිළිබඳ අධ්‍යයනයක දී, ස්ත්‍රීන් හා පුරුෂයන් අතර සමාන නියෝජනයක් සහතික කිරීම සඳහා ලිංගිකත්වය අනුව ජනගහනය වෙනස් කළ හැකිය. එක් එක් ස්ථරයෙන් සමාන නියැදි ප්‍රමාණ ලබා ගැනීමෙන් අධ්‍යයන නියැදිය ලබා ගනී. ස්ථරීකෘත නියැදීම් වලදී, එක් එක් ස්ථරයෙන් සමාන නොවන නියැදි ප්‍රමාණ තෝරා ගැනීමද සුදුසු විය හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, රටක හෙද කාර්ය මණ්ඩලයේ සෞඛ්‍ය ප්‍රති come ල පිළිබඳ අධ්‍යයනයක දී, විවිධ හෙද කාර්ය මණ්ඩල සංඛ්‍යාවක් ඇති රෝහල් තුනක් බැගින් තිබේ නම් (රෝහල් A හි හෙදියන් 500 ක් ද, රෝහල් බී 1000 ක් ද, රෝහල් සී 2000 ක් ද තිබේ නම්) සමානුපාතිකව සෑම රෝහලකින්ම නියැදි අංක තෝරා ගැනීම සුදුසුය (උදා: රෝහලෙන් 10 ක්, රෝහලෙන් 20 ක් සහ රෝහලෙන් 40 ක්). මෙය රට පුරා සිටින හෙදියන්ගේ සෞඛ්‍ය ප්‍රති come ල පිළිබඳ වඩාත් යථාර්ථවාදී හා නිවැරදි තක්සේරුවක් සහතික කරන අතර සරල අහඹු නියැදියක් මඟින් A සහ ​​B රෝහල්වල හෙදියන් නියෝජනය කරනු ඇත. නියැදිය ස්ථරීකරණය කර ඇති බව විශ්ලේෂණ අවධියේදී සැලකිල්ලට ගත යුතුය.

ස්ථරීකෘත නියැදීම නියැදි නැඹුරුව අඩු කිරීමෙන් ප්‍රති results ල වල නිරවද්‍යතාවය සහ නිරූපණය වැඩි දියුණු කරයි. කෙසේ වෙතත්, එයට නියැදි රාමුවේ සුදුසු ලක්ෂණ පිළිබඳ දැනුමක් අවශ්‍ය වේ (ඒවායේ විස්තර සෑම විටම ලබාගත නොහැක), සහ කුමන ලක්‍ෂණ (ය) මගින් ස්ථරීකරණය කළ යුතුද යන්න තීරණය කිරීම දුෂ්කර විය හැකිය.

4. පොකුරු නියැදීම Clustered sampling

පොකුරු සාම්පලයක, ජනගහනයේ උප කණ්ඩායම් පුද්ගලයන්ට වඩා නියැදි ඒකකය ලෙස භාවිතා කරයි. ජනගහනය උප කාණ්ඩවලට බෙදා ඇති අතර ඒවා පොකුරු ලෙස හැඳින්වේ. ඒවා අධ්‍යයනයට ඇතුළත් කිරීම සඳහා අහඹු ලෙස තෝරා ගනු ලැබේ. පොකුරු සාමාන්‍යයෙන් දැනටමත් අර්ථ දක්වා ඇත, උදාහරණයක් ලෙස තනි ජීපී භාවිතයන් හෝ නගර පොකුරු ලෙස හඳුනාගත හැකිය. තනි-අදියර පොකුරු නියැදීම් වලදී, තෝරාගත් පොකුරු වල සියලුම සාමාජිකයන් පසුව අධ්‍යයනයට ඇතුළත් කරනු ලැබේ. අදියර දෙකක පොකුරු නියැදීම් වලදී, එක් එක් පොකුරෙන් පුද්ගලයින් තෝරා ගැනීම අහඹු ලෙස ඇතුළත් කිරීම සඳහා තෝරා ගනු ලැබේ. පොකුරු විශ්ලේෂණය කිරීමේදී සැලකිල්ලට ගත යුතුය. වාර්ෂිකව එංගලන්තයේ සිදු කරනු ලබන සාමාන්‍ය ගෘහස්ථ සමීක්ෂණය (එක්-අදියර) පොකුරු නියැදියකට හොඳ නිදසුනකි. තෝරාගත් කුටුම්භවල සියලුම සාමාජිකයින් (පොකුරු) සමීක්ෂණයට ඇතුළත් කර ඇත

පොකුරු නියැදීම වඩාත් අහඹු නියැදි කිරීම වඩාත් කාර්යක්ෂම කළ හැකිය, විශේෂයෙන් පුළුල් භූගෝලීය කලාපයක් තුළ අධ්‍යයනයක් සිදු වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, විවිධ ජීපී පරිචයන් වල පුද්ගලයන් කිහිප දෙනෙකුට වඩා ජීපී පරිචයන් කිහිපයක පුද්ගලයන් ගොඩක් සම්බන්ධ කර ගැනීම පහසුය. අවාසි අතරට පක්ෂග්‍රාහී වීමේ වැඩි අවදානමක් ඇත, තෝරාගත් පොකුරු ජනගහනයේ නියෝජිතයන් නොවේ නම්, නියැදි දෝෂයක් ඇතිවේ.

සම්භාවිතා නොවන නියැදි ක්‍රම Non-Probability Sampling Methods

1. පහසුව සඳහා නියැදීම Convenience sampling

පහසුව සඳහා නියැදීම නියැදි කිරීමේ පහසුම ක්‍රමය විය හැකිය, මන්ද සහභාගිවන්නන් තෝරා ගනු ලබන්නේ ලබා ගත හැකි සහ සහභාගී වීමට ඇති කැමැත්ත මත ය. ප්‍රයෝජනවත් ප්‍රති results ල ලබා ගත හැකි නමුත් ප්‍රති results ල සැලකිය යුතු නැඹුරුවක් ඇති බැවින් එයට සහභාගී වීමට ස්වේච්ඡාවෙන් ඉදිරිපත් වන අය තෝරා නොගන්නා අයට වඩා වෙනස් විය හැකිය (ස්වේච්ඡා පක්ෂග්‍රාහී), සහ නියැදිය වයස වැනි වෙනත් ලක්ෂණ නියෝජනය නොකරනු ඇත. හෝ ලිංගිකත්වය. සටහන: ස්වේච්ඡා නැඹුරුව යනු සියලු සම්භාවිතා නොවන නියැදි ක්‍රමවල අවදානමකි.

2. කෝටා නියැදීම  Quota sampling

නියැදි කිරීමේ මෙම ක්‍රමය බොහෝ විට වෙළඳපොළ පර්යේෂකයන් විසින් භාවිතා කරනු ලැබේ. සම්මුඛ පරීක්ෂකවරුන්ට බඳවා ගැනීමට උත්සාහ කිරීම සඳහා නිශ්චිත වර්ගයක විෂයයන් ප්‍රමාණයක් ලබා දෙනු ලැබේ. නිදසුනක් වශයෙන්, සම්මුඛ පරීක්‍ෂකවරයකුට පිටතට ගොස් වැඩිහිටි පිරිමින් 20 ක්, වැඩිහිටි කාන්තාවන් 20 ක්, නහඹර වියේ ගැහැනු ළමයින් 10 ක් සහ නහඹර වියේ පිරිමි ළමයින් 10 දෙනෙකු තෝරා ගැනීමට හැකි වන අතර එමඟින් ඔවුන්ගේ රූපවාහිනිය නැරඹීම පිළිබඳව සම්මුඛ සාකච්ඡා කළ හැකිය. ඉතා මැනවින් තෝරාගත් කෝටා සමානුපාතිකව යටින් පවතින ජනගහනයේ ලක්ෂණ නියෝජනය කරයි.

සාපේක්ෂව ward ජු හා විභව නියෝජිතයෙකු වීමේ වාසිය මෙයට තිබියදීත්, තෝරාගත් නියැදිය සලකා නොබැලූ වෙනත් ලක්ෂණ නියෝජනය නොකරනු ඇත (නියැදීම්වල අහඹු නොවන ස්වභාවයේ ප්‍රති ence ලයක්)

3. විනිශ්චය (හෝ අරමුණු සහිත) නියැදීම  Judgement (or Purposive) Sampling

තෝරාගත්, හෝ විෂයානුබද්ධ, නියැදීම් ලෙසද හැඳින්වෙන මෙම තාක්ෂණය පර්යේෂකයාගේ සහභාගීත්වය ඉල්ලා සිටිය යුත්තේ කවුරුන්ද යන්න තෝරා ගැනීමේදී රඳා පවතී. පර්යේෂකයන්ට ඔවුන්ගේ අවශ්‍යතාවන්ට සරිලන පරිදි “නියෝජිත” නියැදියක් ව්‍යංගයෙන් තෝරා ගත හැකිය, නැතහොත් නිශ්චිත ලක්ෂණ සහිත පුද්ගලයින් වෙත විශේෂයෙන් ප්‍රවේශ විය හැකිය. මෙම ප්‍රවේශය බොහෝ විට ජනමාධ්‍ය විසින් මහජනතාවගේ අදහස් සහ ගුණාත්මක පර්යේෂණ සඳහා කැන්වස් කිරීමේදී භාවිතා කරයි.

විනිශ්චය නියැදීම් මඟින් ප්‍රතිචාර දැක්වීමේ පරාසයක (විශේෂයෙන් ගුණාත්මක පර්යේෂණ සඳහා විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත්) ප්‍රති during ල ලබා දෙන අතරම ඉටු කිරීමට කාලය හා පිරිවැය effective ලදායී වීමේ වාසිය ඇත. කෙසේ වෙතත්, ස්වේච්ඡා පක්ෂග්‍රාහීත්වයට අමතරව, එය පර්යේෂකයාගේ විනිශ්චයේ දෝෂ වලට ද ගොදුරු වන අතර සොයාගැනීම් පුළුල් විය හැකි අතර, අනිවාර්යයෙන්ම නියෝජිතයෙකු නොවනු ඇත.

4. හිමබෝල නියැදීම Snowball sampling

ළඟා විය නොහැකි කණ්ඩායම් විමර්ශනය කිරීමේදී මෙම ක්‍රමය සමාජ විද්‍යාවන්හි බහුලව භාවිතා වේ. පවත්නා විෂයයන් ඔවුන් දන්නා තවත් විෂයයන් නම් කරන ලෙස ඉල්ලා සිටින අතර නියැදිය රෝල් කරන හිමබෝලයක් මෙන් ප්‍රමාණයෙන් වැඩි වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, අභ්‍යන්තර drug ෂධ භාවිතා කරන්නන් අතර අවදානම් හැසිරීම් පිළිබඳ සමීක්ෂණයක් සිදු කරන විට, සම්මුඛ පරීක්ෂණ සඳහා වෙනත් පරිශීලකයින් නම් කරන ලෙස සහභාගිවන්නන්ගෙන් ඉල්ලා සිටිය හැකිය.

නියැදි රාමුවක් හඳුනා ගැනීමට අපහසු වූ විට හිමබෝල නියැදීම effective ලදායී වේ. කෙසේ වෙතත්, දැනටමත් විමර්ශනය කර ඇති විෂයයන්හි මිතුරන් හා හිතවතුන් තෝරා ගැනීමෙන්, තෝරා ගැනීමේ නැඹුරුව පිළිබඳ සැලකිය යුතු අවදානමක් ඇත (හඳුනාගත් ආරම්භක පුද්ගලයාට සමාන ලක්ෂණ හෝ අදහස් ඇති පුද්ගලයින් විශාල සංඛ්‍යාවක් තෝරා ගැනීම).