7.2 संभाव्यता प्रतिचयन
(Probability Sampling Methods)
प्रस्तावना: इसे 'रैंडम सैंपलिंग' (Random Sampling) भी कहते हैं। इस विधि की खासियत यह है कि इसमें जनसंख्या के हर सदस्य के चुने जाने की समान संभावना (Equal Chance) होती है। इसमें पक्षपात (Bias) नहीं होता।
कल्पना करें कि एक कटोरे में सभी के नाम की पर्चियां हैं। आप आंखें बंद करके एक पर्ची निकालते हैं।
यही संभाव्यता प्रतिचयन है। न कोई फेवरेट, न कोई सिफारिश। सिर्फ किस्मत (Randomness)।
A. इसके प्रमुख प्रकार (Types of Probability Sampling)
(Simple Random)
सबसे बुनियादी तरीका। लॉटरी सिस्टम या रैंडम नंबर टेबल का उपयोग करके चुनाव करना।
(Stratified Random)
जनसंख्या को गुणों (Gender, Age) के आधार पर स्तरों (Strata) में बांटना, फिर हर स्तर से रैंडमली चुनना।
(Cluster)
पूरी जनसंख्या को समूहों (Clusters) में बांटना और फिर रैंडमली पूरे समूह को चुन लेना।
(Systematic)
एक निश्चित अंतराल (Interval) पर लोगों को चुनना। (हर $n^{th}$ व्यक्ति)।
B. स्तरीकृत (Stratified) बनाम गुच्छ (Cluster)
छात्र अक्सर इन दोनों में गलती करते हैं। इस अंतर को समझें:
सिद्धांत: "Homogeneity within, Heterogeneity between."
उदाहरण (फ्रूट सलाद): आप चाहते हैं कि हर तरह का फल (सेब, केला, आम) आपकी प्लेट में हो। तो आप हर ग्रुप में से थोड़ा-थोड़ा लेते हैं।
(उद्देश्य: सटीकता और प्रतिनिधित्व)
सिद्धांत: "Heterogeneity within, Homogeneity between."
उदाहरण (अंगूर का गुच्छा): आप एक-एक अंगूर नहीं तोड़ते। आप रैंडमली पूरा गुच्छा उठा लेते हैं और उसे पूरा खाते हैं।
(उद्देश्य: सुविधा और कम लागत)
सारांश: "जब आपको शुद्धता (Accuracy) चाहिए, तो स्तरीकृत (Stratified) चुनें। जब आपको कम खर्च में बड़ा एरिया कवर करना हो, तो गुच्छ (Cluster) चुनें।"
