7.3 असंभाव्यता प्रतिचयन
(Non-Probability Sampling Methods)
प्रस्तावना: इसमें 'रैंडम' चुनाव नहीं होता। शोधकर्ता अपनी सुविधा या निर्णय के आधार पर लोगों को चुनता है। इसमें हर व्यक्ति के चुने जाने की संभावना बराबर नहीं होती, इसलिए इसमें पक्षपात (Bias) का खतरा रहता है।
टीवी रिपोर्टर सड़क पर किसी भी राहगीर को रोककर सवाल पूछता है। वह लॉटरी नहीं निकालता, बस जो सामने दिखा, जो बात करने को राजी हुआ, उसे चुन लिया।
यह असंभाव्यता (Non-Probability) है, क्योंकि शर्मीले या व्यस्त लोग कभी चुने ही नहीं जाएंगे।
A. इसके प्रमुख प्रकार (Key Types)
यह 'Stratified' का सस्ता वर्जन है। जनसंख्या को ग्रुप्स में बांटा जाता है और हर ग्रुप से एक निश्चित कोटा (संख्या) तय किया जाता है, लेकिन चुनाव रैंडम नहीं होता।
नेटवर्क या रेफरल आधारित। जब जनसंख्या को ढूँढना मुश्किल हो (जैसे नशा करने वाले, अपराधी)। आप एक को ढूँढते हैं, वह दूसरे का पता देता है।
शोधकर्ता अपने 'विवेक' और 'उद्देश्य' के अनुसार उन लोगों को चुनता है जो उसे सबसे सही लगते हैं।
जो सबसे आसानी से मिल जाए, उसे चुन लेना। यह सबसे कम विश्वसनीय है।
B. संभाव्यता बनाम असंभाव्यता (Comparison)
| आधार | संभाव्यता (Probability) | असंभाव्यता (Non-Probability) |
|---|---|---|
| चुनाव का तरीका | रैंडम (Random) | गैर-रैंडम (Non-Random) |
| समान अवसर | सबके चुने जाने का चांस बराबर है। | सबका चांस बराबर नहीं है। |
| निष्कर्ष | पूरी जनसंख्या पर लागू (Generalizable) कर सकते हैं। | पूरी जनसंख्या पर लागू नहीं कर सकते। |
| लागत | महंगी और समय लेने वाली। | सस्ती और तेज। |
सारांश: "असंभाव्यता प्रतिचयन वैज्ञानिक रूप से कमजोर हो सकता है, लेकिन व्यवहारिक दुनिया में, जहाँ बजट और समय सीमित है, यह एक बहुत उपयोगी उपकरण है।"
