কোটার নমুনা: পদ্ধতি, সুবিধা, অসুবিধা, উদাহরণ - দুদাস - 2025

কোটা স্যাম্পলিং একটি অ হয় - সম্ভাব্য উপায় একটি নমুনা স্তরে কোটা বণ্টন থেকে তথ্য নিতে। কোটা অবশ্যই এই ভগ্নাংশের সমানুপাতিক হতে হবে যা এই স্তরটি মোট জনসংখ্যার সাথে সম্পর্কিত এবং কোটার যোগফল অবশ্যই নমুনার আকারের সমান হতে পারে।

গবেষক হলেন তিনিই যে কোন দল বা স্তর হবেন তা স্থির করেন, উদাহরণস্বরূপ, তিনি একটি জনসংখ্যাকে পুরুষ ও মহিলাদের মধ্যে ভাগ করতে পারেন। স্তরের আরেকটি উদাহরণ বয়সের সীমা, উদাহরণস্বরূপ 18 থেকে 25, 26 থেকে 40 এবং 40 এর পরে, যা এইরকম লেবেলযুক্ত হতে পারে: তরুণ, বৃদ্ধ এবং বৃদ্ধ।

চিত্র 1. মোট জনসংখ্যার পার্থক্য অনুযায়ী স্যাম্পলিং কোটাগুলি বিভাগ করা হয়। সূত্র: পিক্সাবে।

মোট জনসংখ্যার কত শতাংশ প্রতিটি স্তরকে প্রতিনিধিত্ব করে তা আগেই জানা খুব সুবিধাজনক। তারপরে একটি পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য নমুনার আকার চয়ন করা হয় এবং মোট জনসংখ্যার সাথে সম্পর্কিত প্রতিটি স্তরের শতাংশের জন্য আনুপাতিক কোটা নির্ধারিত হয়। স্ট্র্যাটাম প্রতি কোটার যোগফল অবশ্যই নমুনার মোট আকারের সমান হতে পারে।

অবশেষে, প্রতিটি স্ট্র্যাটামে বরাদ্দকৃত কোটার ডেটা নেওয়া হবে, কোটা সম্পূর্ণ হওয়া প্রথম উপাদানগুলি বেছে নিন।

এটি নির্দিষ্টভাবে উপাদানগুলি বেছে নেওয়ার এই অ-এলোমেলো উপায়ের কারণেই এই নমুনা পদ্ধতিটি অ-সম্ভাব্য হিসাবে বিবেচিত হয়।

কোটা দ্বারা নমুনা পদক্ষেপ

ধাপ 1

মোট জনসংখ্যা স্তর এবং কিছু সাধারণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত গোষ্ঠীতে বিভক্ত করুন। এই বৈশিষ্ট্যটি পূর্বে অধ্যয়ন পরিচালিত পরিসংখ্যান গবেষক দ্বারা সিদ্ধান্ত নেওয়া হবে।

ধাপ ২

মোট জনসংখ্যার কত শতাংশ পূর্ববর্তী পদক্ষেপে নির্বাচিত প্রতিটি স্তর বা গোষ্ঠীর প্রতিনিধিত্ব করে তা নির্ধারণ করুন।

ধাপ 3

পরিসংখ্যান বিজ্ঞানের মানদণ্ড এবং পদ্ধতি অনুসারে একটি পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য নমুনার আকারের অনুমান করুন।

পদক্ষেপ 4

প্রতিটি স্তরের জন্য উপাদানগুলির সংখ্যা বা কোটার গণনা করুন, যাতে তারা মোট জনসংখ্যার এবং নমুনার মোট আকারের প্রতি সম্মান প্রদর্শন করে এমন শতাংশের সাথে আনুপাতিক হয়।

পদক্ষেপ 5

প্রতিটি স্তরের সাথে সম্পর্কিত কোটা সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত প্রতিটি স্তরের উপাদানগুলির ডেটা নিন।

ব্যবহারিক ক্ষেত্রে

মনে করুন আপনি কোনও শহরে মেট্রো পরিষেবা নিয়ে সন্তুষ্টির স্তরটি জানতে চান। 2000 জনসংখ্যার পূর্ববর্তী গবেষণায় নির্ধারিত হয়েছে যে 50% ব্যবহারকারী 16 থেকে 21 বছর বয়সী তরুণ, 40% 21 থেকে 55 বছর বয়সী এবং শুধুমাত্র 10% ব্যবহারকারী 55 বছরের চেয়ে বেশি বয়স্ক।

এই অধ্যয়নের ফলাফলের সুবিধা গ্রহণ করে এটি ব্যবহারকারীর বয়স অনুসারে বিভাগে বা স্তরিত হয়:

যুবক: 50%

অ্যাডাল্টস: 40%

প্রবীণ: 10%

সীমিত বাজেট থাকায় অধ্যয়নটি একটি ছোট কিন্তু পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য নমুনায় প্রয়োগ করতে হবে। 200 এর একটি নমুনা আকার বেছে নেওয়া হয়েছে, এটি হ'ল সন্তুষ্টির স্তরের জরিপটি 200 জনকে মোট প্রয়োগ করা হবে।

প্রতিটি বিভাগ বা স্তরের জন্য কোটা বা সমীক্ষার সংখ্যা নির্ধারণ করা এখন প্রয়োজনীয়, যা অবশ্যই নমুনার আকার এবং স্ট্র্যাটামের শতাংশের সমানুপাতিক হতে হবে।

স্ট্রাটাম প্রতি কোটা

স্ট্রাটাম প্রতি সমীক্ষার সংখ্যার জন্য কোটা নিম্নরূপ:

যুবক: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 জরিপ

প্রাপ্তবয়স্কদের: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 সমীক্ষা

সিনিয়র: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 জরিপ

চিত্র 2. বয়স স্তর অনুযায়ী 200 ব্যক্তির একটি নমুনায় কোটা। সূত্র: এফ.জাপাটা।

নোট করুন যে ফিজির সমষ্টিটি নমুনা আকারের সমান হতে হবে, যা প্রয়োগ করা হবে এমন মোট জরিপের সংখ্যার সমান। তারপরে প্রতিটি স্তরের জন্য কোটা পূরণ না হওয়া পর্যন্ত সমীক্ষাটি পাস করা হয়।

এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই পদ্ধতিটি সমস্ত জরিপ গ্রহণের আগে এবং 200 টি উপস্থিত লোকদের কাছে তাদের পাঠানোর চেয়ে অনেক ভাল, কারণ পূর্ববর্তী তথ্য অনুসারে, সংখ্যালঘু স্তরটি অধ্যয়নের বাইরে চলে যাওয়ার খুব সম্ভবত সম্ভাবনা রয়েছে।

প্রযোজ্যতা, সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি

পদ্ধতিটি প্রয়োগযোগ্য হওয়ার জন্য, স্তরটি গঠনের জন্য একটি মানদণ্ডের প্রয়োজন, যা গবেষণার লক্ষ্য নির্ভর করে।

কোটা স্যাম্পলিং উপযুক্ত যখন আপনি স্তরগুলি বা বিভাগের ভিত্তিতে নির্দিষ্ট প্রচারগুলি পরিচালনা করতে সেক্টর দ্বারা পছন্দগুলি, পার্থক্যগুলি বা বৈশিষ্ট্যগুলি জানতে চান।

সংখ্যালঘু খাতগুলির বৈশিষ্ট্য বা আগ্রহগুলি জানতে আগ্রহী হওয়ার কারণে বা যখন তারা এগুলি অধ্যয়নের বাইরে রাখতে চান না তখন এটির ব্যবহারটিও কার্যকর useful

প্রযোজ্য হওয়ার জন্য, প্রতিটি স্তরের ওজন বা তাত্পর্য মোট জনসংখ্যার সম্মানের সাথে জানা উচিত। এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে এই জ্ঞানটি নির্ভরযোগ্য, অন্যথায় ভুল ফলাফল প্রাপ্ত হবে।

সুবিধা

-অধ্যয়নের সময় পুনর্বার করুন, কারণ স্ট্রাটামের জন্য ফি সাধারণত কম থাকে

- ডেটা বিশ্লেষণ সহজ করে তোলে।

- ব্যয় হ্রাস করে কারণ সমীক্ষাটি মোট জনসংখ্যার ক্ষুদ্র তবে ভাল প্রতিনিধিদের নমুনায় প্রয়োগ করা হয়।

অসুবিধেও

-যে স্তরটিকে অগ্রাধিকার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়, এটি সম্ভব যে জনসংখ্যার কিছু সেক্টর অধ্যয়ন থেকে বাদ পড়ে।

-সীমাবদ্ধ সংখ্যার স্তর স্থাপনের মাধ্যমে, গবেষণায় বিশদটি হারিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

-অবশ্যক বা অন্য অংশ হিসাবে কিছু স্তরকে সংযোজন করে, গবেষণায় ভুল সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে।

- এটি স্যাম্পলিংয়ের সর্বোচ্চ ত্রুটিটি অনুমান করা অসম্ভব করে তোলে।

সহজ প্রয়োগ উদাহরণ

আমরা 2000 জনসংখ্যার উদ্বেগের মাত্রা নিয়ে একটি পরিসংখ্যানিক গবেষণা করতে চাই।

গবেষক গবেষণা অন্তর্দৃষ্টি নির্দেশ করে যে বয়স এবং লিঙ্গের উপর নির্ভর করে ফলাফলের মধ্যে পার্থক্য খুঁজে পাওয়া উচিত। এই কারণে তিনি তিনটি বয়সের স্তর তৈরির সিদ্ধান্ত নেন যা নিম্নরূপে চিহ্নিত করা হয়েছে: প্রথম_যুগ, দ্বিতীয়_আজ এবং তৃতীয়_এজ। লিঙ্গ বিভাগ সম্পর্কে, দুটি স্বাভাবিক ধরণের সংজ্ঞায়িত করা হয়: পুরুষ এবং মহিলা।

প্রথম_যুগটি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, 18 থেকে 25 বছরের মধ্যে একটি, দ্বিতীয়_যুব 26 থেকে 50 বছর বয়সী এবং অবশেষে তৃতীয়_এজয় 50 এবং 80 বছরের মধ্যে পুরানো।

মোট জনসংখ্যার ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য এটি প্রয়োজনীয়:

জনসংখ্যার 45% ফার্স্ট_এজ এর অন্তর্গত।

৪০% সেকেন্ড_এজে রয়েছে।

পরিশেষে, অধ্যয়নের জনসংখ্যার মাত্র 15% তৃতীয় বয়সের অন্তর্ভুক্ত।

একটি যথাযথ পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা এখানে বিশদ নয়, 300 জনের একটি নমুনা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ বলে নির্ধারিত হয়।

বয়স অনুসারে কোটা নির্ধারণ

এরপরে পরবর্তী পদক্ষেপটি বয়স বিভাগের জন্য সংশ্লিষ্ট কোটা খুঁজে বের করা হবে যা নিম্নলিখিত হিসাবে করা হয়েছে:

প্রথম_এজ: 300 * 45% = 300 * 45/100 = 135

দ্বিতীয়_এজ: 300 * 40% = 300 * 40/100 = 120

তৃতীয়_এজ: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

এটি যাচাই করা হয়েছে যে কোটার যোগফল নমুনার মোট আকার দেয়।

বয়স এবং লিঙ্গ অনুসারে কোটা নির্ধারণ

এখনও অবধি জনসংখ্যার লিঙ্গ বিভাগকে বিবেচনায় নেওয়া হয়নি।এই বিভাগের জন্য ইতিমধ্যে দুটি স্তরের সংজ্ঞা দেওয়া হয়েছে: মহিলা এবং পুরুষ। আবার আমাদের অবশ্যই মোট জনসংখ্যার তথ্য বিশ্লেষণ করতে হবে, যা নিম্নলিখিত তথ্য দেয়:

মোট জনসংখ্যার -60% মহিলা।

-এর মধ্যে, অধ্যয়নের জন্য জনসংখ্যার 40% পুরুষ লিঙ্গের অন্তর্ভুক্ত।

এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে লিঙ্গ অনুযায়ী জনসংখ্যার বন্টন সম্পর্কিত পূর্ববর্তী শতাংশগুলি বয়সকে বিবেচনায় নেয় না।

আর কোনও তথ্য উপলভ্য নয় বলে প্রদত্ত এই ধারণাটি নেওয়া হবে যে এই অধ্যয়নের জন্য সংজ্ঞায়িত 3 বয়স স্তরে এই লিঙ্গ অনুপাত সমানভাবে বিতরণ করা হয়েছে। এই বিবেচনার সাথে আমরা এখন বয়স এবং লিঙ্গ দ্বারা কোটা প্রতিষ্ঠা করতে এগিয়ে চলেছি যার অর্থ এখন there টি উপ-স্তর থাকবে:

এস 1 = প্রথম_ বয়স এবং মহিলা: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

এস 2 = ফার্স্ট_এজ এবং পুরুষ: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

এস 3 = সেকেন্ড_এজ এবং মহিলা: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

এস 4 = সেকেন্ড_এজ এবং পুরুষ: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48

এস 5 = তৃতীয়_এজ এবং মহিলা: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27

এস 6 = তৃতীয়_এজ এবং পুরুষ: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

জরিপ প্রয়োগ এবং ফলাফল অধ্যয়ন

ছয় ()) বিভাগ এবং তাদের সম্পর্কিত কোটাগুলি প্রতিষ্ঠিত হয়ে গেলে, 300 জরিপ প্রস্তুত করা হয় যা ইতিমধ্যে গণনা করা কোটা অনুসারে প্রয়োগ করা হবে।

জরিপগুলি নিম্নরূপ প্রয়োগ করা হবে, ৮১ টি সমীক্ষা নেওয়া হয় এবং এস 81 বিভাগে থাকা প্রথম 81 জন ব্যক্তির সাক্ষাত্কার নেওয়া হয়। তারপরে এটি একইভাবে বাকি পাঁচটি বিভাগের সাথে সম্পন্ন করা হয়।

অধ্যয়নের অনুক্রমটি নিম্নরূপ:

-সমীক্ষার ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করুন যা সেগমেন্টের মাধ্যমে ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করা হয়।

- বিভাগ দ্বারা ফলাফলের মধ্যে তুলনা করুন।

- শেষ পর্যন্ত অনুমানগুলি বিকাশ করুন যা এই ফলাফলগুলির কারণগুলি ব্যাখ্যা করে।

স্তরযুক্ত এলোমেলো নমুনার সাথে পার্থক্য

আমাদের উদাহরণে আমরা কোটা স্যাম্পলিং প্রয়োগ করি, প্রথমে করণীয় হ'ল কোটা স্থাপন করা এবং তারপরে অধ্যয়ন করা। অবশ্যই, এই কোটাগুলি মোটেও তাত্পর্যপূর্ণ নয়, কারণ এগুলি মোট জনসংখ্যার পূর্ববর্তী পরিসংখ্যানগত তথ্যের ভিত্তিতে তৈরি হয়েছে।

আপনার যদি অধ্যয়নের জনসংখ্যার বিষয়ে পূর্বের তথ্য না থাকে তবে পদ্ধতিটি বিপরীত করা ভাল, অর্থাত্ প্রথমে নমুনার আকার নির্ধারণ করুন এবং নমুনার আকারটি প্রতিষ্ঠিত হয়ে গেলে, জরিপটি প্রয়োগ করতে এগিয়ে যান এলোমেলোভাবে।

এলোমেলোতা নিশ্চিত করার একটি উপায় হ'ল একটি এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর এবং জরিপ কর্মচারী যাঁর কর্মচারীর সংখ্যা এলোমেলো জেনারেটরের সাথে মেলে।

একবার ডেটা উপলভ্য হয়ে যায় এবং যেহেতু অধ্যয়নের উদ্দেশ্যটি বয়স এবং লিঙ্গ স্তরের অনুসারে উদ্বেগের মাত্রাটি দেখা হয়, আমরা ছয়টি বিভাগ যা পূর্বে নির্ধারণ করেছিলাম সে অনুযায়ী ডেটা আলাদা করা হয়। তবে কোনও পূর্বের ফি প্রতিষ্ঠা না করে।

এই কারণেই এই স্তরযুক্ত র্যান্ডম স্যাম্পলিং পদ্ধতিটিকে সম্ভাব্য পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করা হয়। যদিও পূর্বে প্রতিষ্ঠিত কোটা দ্বারা নমুনা দেয় না।

তবে, কোটা যদি জনসংখ্যার পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে তথ্য দিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়, তবে কোটা স্যাম্পলিং পদ্ধতিটি প্রায় সম্ভাব্য হিসাবে বলা যেতে পারে।

প্রস্তাবিত অনুশীলন

নিম্নলিখিত অনুশীলন প্রস্তাবিত:

একটি মাধ্যমিক বিদ্যালয়ে আপনি বিজ্ঞান অধ্যয়ন বা মানবিক অধ্যয়নের মধ্যে পছন্দের বিষয়ে একটি সমীক্ষা করতে চান।

ধরুন বিদ্যালয়ের অধ্যয়নের বছর অনুযায়ী মোট 1000 শিক্ষার্থী পাঁচটি স্তরে বিভক্ত হয়েছে। জানা গেছে যে সেখানে প্রথম বর্ষে 350 জন, দ্বিতীয়টিতে 300 জন, তৃতীয় 200 জন, চতুর্থ 100 এবং পঞ্চম বর্ষে অবশেষে 50 জন শিক্ষার্থী রয়েছে। এটি আরও জানা যায় যে স্কুলের 55% শিক্ষার্থী ছেলে এবং 45% ছাত্রী।

সমীক্ষা ও যৌন বিভাগগুলির বছর অনুসারে প্রয়োগ করার জন্য সমীক্ষার সংখ্যা জানতে, স্তর এবং স্তরগুলি নির্ধারণ করুন ter মনে করুন আরও নমুনা হবে মোট ছাত্র জনসংখ্যার 10%।

তথ্যসূত্র

1. বেরেনসন, এম। 1985. পরিচালনা ও অর্থনীতি, ধারণা এবং অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কিত পরিসংখ্যান। সম্পাদকীয় আন্তঃআমেরিকানা।
2. পরিসংখ্যান। কোটার নমুনা। পুনরুদ্ধার: এনসাইক্লোপিডিয়াঅনিকোমিকা ডট কম।
3. পরিসংখ্যান। নমুনা। থেকে উদ্ধার করা হয়েছে: এস্টাডাস্টিক্যা.ম্যাট.উসন.এমএক্স।
4. Explorable। কোটার নমুনা। পুনরুদ্ধার করা হয়েছে: exploable.com।
5. মুর, ডি 2005. প্রয়োগিত বেসিক পরিসংখ্যান। 2nd। সংস্করণ।
6. Netquest। সম্ভাব্য নমুনা: স্তরিত নমুনা। উদ্ধার: নেটকোস্ট.কম।
7. উইকিপিডিয়া। পরিসংখ্যান সংক্রান্ত নমুনা। পুনরুদ্ধার: en.wikedia.org থেকে