7.1 जनसंख्या और प्रतिदर्श (Population and Sample)

Sooraj Krishna Shastri
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7.1 जनसंख्या और प्रतिदर्श
(Population and Sample)

प्रस्तावना: क्या पूरे भारत के लोगों का सर्वे करना संभव है? शायद नहीं। इसीलिए शोध में हम 'पूरी भीड़' (Population) का अध्ययन न करके, उसमें से चुने गए 'कुछ लोगों' (Sample) का अध्ययन करते हैं।

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रसोई का उदाहरण (The Rice Analogy):

जब गृहिणी चावल पकाती है, तो क्या वह पतीले के सारे चावल (Population) को दबाकर देखती है?
नहीं! वह केवल 2-4 दाने (Sample) निकाल कर चेक करती है।
अगर वे 2 दाने पके हैं, तो मान लिया जाता है कि पूरा पतीला पक गया है। यही सैंपलिंग है।

A. मुख्य अवधारणाएं (Key Concepts)

1. जनसंख्या / समग्र (Population)
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शोध का वह पूरा समूह जिसके बारे में आप जानकारी चाहते हैं। इसे 'ब्रह्मांड' (Universe) भी कहते हैं।


उदा: भारत के सभी कॉलेज छात्र।
विधि: संगणना (Census)
2. प्रतिदर्श / नमूना (Sample)
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जनसंख्या का वह छोटा हिस्सा जिसे वास्तव में अध्ययन के लिए चुना गया है। यह पूरी जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है।


उदा: 500 चुने गए छात्र।
विधि: सर्वेक्षण (Survey)
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याद रखने का जादुई सूत्र (Magic Trick)

अक्सर पूछा जाता है कि Population के डेटा को क्या कहते हैं और Sample के डेटा को क्या कहते हैं?

Population का मान = Parameter (प्राचल)
Sample का मान = Statistic (प्रतिदर्शज)

(P के साथ P, और S के साथ S याद रखें)

B. जनसंख्या बनाम प्रतिदर्श (Comparison)

आधार जनसंख्या (Population) प्रतिदर्श (Sample)
आकार बहुत बड़ा (समग्र) छोटा (उप-समूह)
खर्च और समय बहुत अधिक (महंगा) कम (किफायती)
शुद्धता 100% सटीक (सैद्धांतिक रूप से) त्रुटि की संभावना (Sampling Error)
प्रतीक (Symbol) N (Capital) n (Small)
💡 सूक्ष्म अंतर (Fine Distinction):
  • Target Population: वे सभी लोग जिन पर आप रिजल्ट लागू करना चाहते हैं (उदा: पूरे भारत के छात्र)।
  • Accessible Population: वे लोग जिन तक आप वास्तव में पहुँच सकते हैं (उदा: आपके शहर के छात्र)।
सैंपल हमेशा Accessible Population से ही लिया जाता है।

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