Maths Quota Sampling
खोटा नमूनाचयन
खोटा नमूनाचयन एक गैर-प्रायिकता नमूनाचयन तकनीक है जिसमें आबादी को उपसमूहों या परदेशों में विभाजित किया जाता है, और फिर हर उपसमूह से साक्षात्कार करने के लिए एक खोटा तय किया जाता है।
खोटा नमूनाचयन कैसे काम करता है?
- आबादी को एक या अधिक विशेषताओं, जैसे उम्र, लिंग, जाति या आय के आधार पर उपसमूहों में विभाजित किया जाता है।
- हर उपसमूह से साक्षात्कार के लिए एक खोटा तय किया जाता है।
- साक्षात्कारकर्ताओं को हर उपसमूह के लिए खोटा के मुताबिक लोगों की खोज और साक्षात्कार करने के लिए निर्देश दिए जाते हैं।
खोटा नमूनाचयन के लाभ
- खोटा नमूनाचयन कार्यान्वयन में उचित मूल्ययोग्य और आसान है।
- इसका उपयोग विभिन्न लोगों से डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है।
- इसका उपयोग तेजी से डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है।
खोटा नमूनाचयन की गैर-लाभ
- खोटा नमूनाचयन एक प्रायिकता नमूनाचयन तकनीक नहीं है, इसलिए परिणाम आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं।
- साक्षात्कारकर्ताओं को हर उपसमूह के लिए खोटा तथ्यकारी को मिलाने में कठिनाई हो सकती है।
- खोटा नमूनाचयन संपन्न किया जाता है अगर कोटाएं सही ढंग से तय नहीं होती हैं तो पक्षपातपूर्ण हो सकता है।
खोटा नमूनाचयन कब करें
खोटा नमूनाचयन सबसे अच्छा इस्तेमाल किया जाता है जब:
- आबादी विशाल और विविध होती है।
- बजट सीमित होती है।
- डेटा को तेजी से एकत्र किया जाना चाहिए।
खोटा नमूनाचयन का उदाहरण
एक शोधकर्ता एक नई नीति पर सार्वजनिक राय का एक सर्वेक्षण आयोजित करना चाहता है। शोधकर्ता आयु, लिंग और जाति के आधार पर आबादी को उपसमूहों में विभाजित करता है। शोधकर्ता फिर हर उपसमूह के लिए खोटा तय करता है। साक्षात्कारकर्ताओं को हर उपसमूह के लिए खोटा के मुताबिक लोगों की खोज और साक्षात्कार करने के लिए निर्देश दिए जाते हैं।
सर्वेक्षण के परिणाम का उपयोग नई नीति पर सार्वजनिक राय की अनुमानिती के लिए किया जा सकता है। हालांकि, परिणाम आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं क्योंकि खोटा नमूनाचयन एक प्रायिकता नमूनाचयन तकनीक नहीं है।
खोटा नमूनाचयन के प्रकार
खोटा नमूनाचयन एक गैर-प्रायिकता नमूनाचयन तकनीक है जिसमें आबादी को उपसमूहों या परदेशों में विभाजित किया जाता है, और फिर हर उपसमूह से मानवों की संख्या के लिए एक खोटा तय किया जाता है। यह विधि सुनिश्चित करती है कि नमूना विशेषताओं के मानवों की अवधारणा में जनसांख्यिकीय रूप से प्रतिनिधित्विता हो।
खोटा नमूनाचयन के दो मुख्य प्रकार हैं:
1. समानुपातिक खोटा नमूनाचयन
समानुपातिक खोटा नमूनाचयन में, प्रत्येक उपसमूह के लिए कोटे जनसंख्या में उनकी आकार के समानुपात में तय किए जाते हैं। यह विधि उपसमूहों के जनसंख्यागत अनुपात के बारे में शोधकर्ता के पास जानकारी होने पर इस्तेमाल की जाती है।
2. गैर-समानुपातिक खोटा नमूनाचयन
गैर-समानुपातिक खोटा नमूनाचयन में, प्रत्येक उपसमूह के लिए कोटाएं जनसंख्या में उनके आकार के समानुपात में तय नहीं की जाती हैं। यह विधि उपसमूहों के जनसंख्यागत अनुपात के बारे में शोधकर्ता के पास जानकारी न होने पर इस्तेमाल की जाती है, या जब शोधकर्ता किसी विशेष उपसमूह को अधिक संख्या में या कम संख्या में नमूना लेना चाहता है।
खोटा नमूनाचयन के गुण
- कम लागत: कोटा नमूनावचन एक तुलनात्मक रूप से सस्ता नमूनावचन पद्धति है, क्योंकि इसके लिए जनसंख्या की पूरी सूची की आवश्यकता नहीं होती है।
- शीघ्र और सरल निष्पादन: कोटा नमूनावचन को जल्दी और आसानी से निष्पादित किया जा सकता है, क्योंकि इसके लिए व्यापक योजना या तैयारी की आवश्यकता नहीं होती है।
- प्रतिनिधिस्तायी नमूना: कोटा नमूनावचन विशेषित लक्षणों के माध्यम से जनसंख्या के प्रतिनिधित्व वाला नमूना प्रस्तुत कर सकता है।
कोटा नमूनावचन की दुष्प्रभाव
- नमूना प्रवेशभूतता: कोटा नमूनावचन को नमूना प्रवेशभूतता का सामरिक असर होता है, क्योंकि शोधकर्ता सभी उपसमूहों से वास्तविक यादृच्छिक नमूना का चुनाव करने में सक्षम नहीं हो सकता है।
- अ-सटीक जनसंख्या आंकलन: कोटा नमूनावचन अ-सटीक जनसंख्या आंकलन प्रस्तुत कर सकता है, क्योंकि नमूना नमूनावचन प्रक्रिया में नहीं शामिल की गई अन्य लक्षणों के माध्यम से जनसंख्या का प्रतिनिधिस्तायी नहीं हो सकता है।
- सीमित सामान्यीकृतता: कोटा नमूनावचन परिणाम सम्पूर्ण जनसंख्या के लिए सामान्यीकृत नहीं हो सकता है, क्योंकि नमूना सभी लक्षणों की माध्यम से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है।
कोटा नमूनावचन की अनुप्रयोग
कोटा नमूनावचन को विभिन्न शोध स्थानों में उपयोग किया जाता है, जिनमें:
- विपणन शोध: कोटा नमूनावचन अक्सर विपणन शोध में उपयोग किया जाता है, जहां से उपभोगकर्ताओं के प्रतिनिधित्व वाले एक नमूने का डेटा एकत्र किया जाता है।
- मताधिकार सर्वेक्षण: कोटा नमूनावचन कभी-कभी मताधिकार सर्वेक्षण में उपयोग किया जाता है, जहां से मतदाताओं के प्रतिनिधित्व वाले एक नमूने का डेटा एकत्र किया जाता है।
- सामाजिक शोध: कोटा नमूनावचन कभी-कभी सामाजिक शोध में उपयोग किया जाता है, जहां से एक जनसंख्या के प्रतिनिधित्व वाले एक नमूने का डेटा एकत्र किया जाता है।
कोटा नमूनावचन एक निःसंभावना नमूनावचन तकनीक है जिसे आंकड़े एक जनसंख्या के प्रतिनिधित्व वाले एक नमूने से एकत्र करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। हालांकि, इस विधि का उपयोग शोधार्थी को इससे पहले इसकी संभावित पक्षपात और सीमितताओं के बारे में जागरूक होना महत्वपूर्ण है।
कोटा नमूनावचन की तकनीक
कोटा नमूनावचन एक निःसंभावित नमूनावचन तकनीक है जिसमें शोधकर्ता उम्र, लिंग या नस्ल जैसी कुछ मुख्य लक्षणों पर जनसंख्या के समान नमूने का चयन करता है। यह तकनीक तब उपयोग की जाती है जब एक संयुक्त नमूना प्राप्त करना मुमकिन या असंभव होता है।
कोटा नमूनावचन की लाभ
- कम लागत: कोटा नमूनावचन नमूनावचन करने के लिए प्रतिस्पर्धी नमूनावचन की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए इसे संचालित करना निःशुल्क होता है।
- सरलता: कोटा नमूनावचन को संचालित करना आसान होता है, क्योंकि इसके लिए जटिल सांख्यिकीय प्रक्रियाएं की आवश्यकता नहीं होती है।
- तेज़ी: कोटा नमूनावचन को तेजी से संचालित किया जा सकता है, क्योंकि शोधकर्ता को बड़ी संख्या में संभावित प्रतिद्वंद्वियों से संपर्क करने की आवश्यकता नहीं होती है।
कोटा नमूनावचन की कमजोरियाँ
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पक्षप्रधानता: कोटा नमूनावचन पक्षप्रधान हो सकता है, क्योंकि शोधकर्ता जनसंख्या के मुख्य लक्षणों की सही खोज नहीं कर सकता हो सकता है।
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अ-सटीकता: कोटा नमूनावचन अ-सटीक हो सकता है, क्योंकि शोधकर्ता संबंधित कोटा के साथ मेल खाते प्रतिद्वंद्वियों का पर्याप्त प्राप्त नहीं कर सकता हो सकता है।
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लाभ का अभाव: कोटा सैंपलिंग के परिणाम संपूर्ण जनसँख्या के लिए सार्वभौमिक नहीं हो सकते हैं, क्योंकि सैंपल जनसँख्या का प्रतिनिधित्व करने वाला नहीं हो सकता है।
कब कोटा सैंपलिंग का उपयोग करें
कोटा सैंपलिंग उस समय सबसे अच्छा होती है जब शोधकर्ता जनसँख्या के कुछ मुख्य विशेषताओं पर एक जल्दी और सस्ती अनुमान प्राप्त करने में रुचि रखता है। यह महत्वपूर्ण नहीं है उपयोग करने के लिए कि जो अधिक सटीकता या सार्वभौमिकता की आवश्यकता होती है, नहीं है।
कोटा सैंपलिंग का उदाहरण
एक शोधकर्ता कोटा सैंपलिंग का उपयोग कर सकता है ताकि प्रोउज्यूमर रुचियों पर एक सर्वेक्षण के लिए 100 लोगों का सैंपल चुन सके। शोधकर्ता संख्यागणितीय क्षेत्र से सैंपल निकालने के लिए उम्र, लिंग, और आय के लिए कोटा निर्धारित कर सकता है। फिर शोधकर्ता कोटा पूर्ण करने वाले प्रतिभागियों का चयन करेगा जब तक 100 का सैंपल साइज़ प्राप्त नहीं हो जाता है।
कोटा सैंपलिंग एक गैर-प्रायोजकता नमूनावचन तकनीक है जिसका उपयोग किया जा सकता है ताकि कुछ मुख्य विशेषताओं पर जनसँख्या का एक जल्दी और सस्ती अनुमान प्राप्त किया जा सके। हालांकि, इस तकनीक के प्रयोग से पहले इसके संभावित पूरक और अशुद्धियों के बारे में जागरूक रहना महत्वपूर्ण है।
कोटा सैंपलिंग की विशेषताएं
कोटा सैंपलिंग एक गैर-प्रायोजकता नमूनावचन तकनीक है जिसमें शोधकर्ता जिन कुछ मुख्य विशेषताओं (जैसे उम्र, लिंग, या आय) पर जनसँख्या के साथ मेल खाती है, उसे सैंपल के रूप में चयन करता है। यह विधि अक्सर इस्तेमाल की जाती है जब कोई ऐसा नमूना प्राप्त करना मुश्किल या असंभव हो रहा हो जो एक यादृच्छिक नमूने को प्राप्त करने के लिए चुनना मुश्किल हो।
कोटा सैंपलिंग के फायदे
- कम लागत: कोटा सैंपलिंग को आयोजित करने के लिए यह निर्देशांक नहीं मांगता है, इसलिए यह उपयोग करने का लागत संभवतः कम होती है।
- जल्दी और आसान: कोटा सैंपलिंग तेजी से और आसानी से आयोजित की जा सकती है, क्योंकि इसके लिए शोधकर्ता को बड़ी संख्या में संभावित प्रतिभागियों की पहचान और सम्पर्क करने की आवश्यकता नहीं होती है।
- प्रतिनिधित्वपूर्ण नमूना: कोटा सैंपलिंग कुछ मुख्य विशेषताओं पर निर्भर करके एक प्रतिनिधित्वपूर्ण नमूना प्रस्तुत कर सकती है।
कोटा सैंपलिंग के नुकसान
- नमूनावचन प्रतिचय: कोटा सैंपलिंग नमूनावचन प्रतिचय के अधीन होता है, क्योंकि शोधकर्ता को वांछित निर्धारित नियमों को पूरा करने वाले प्रतिभागियों की पर्याप्त संख्या नहीं मिल सकती होती हैं।
- गैर-यादृच्छिक नमूना: कोटा सैंपलिंग एक यादृच्छिक नमूना नहीं होती है, तो परिणाम सम्पूर्ण जनसँख्या के लिए सार्वभौमिक नहीं हो सकते हैं।
- नमूना चयन पर नियंत्रण की अभाव: शोधकर्ता कोटा सैंपलिंग में प्रतिभागियों के चयन पर नियंत्रण नहीं रखता है, तो नमूना जनसँख्या का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है।
कब कोटा सैंपलिंग का उपयोग करें
कोटा सैंपलिंग संभावित होने के बावजूद यादृच्छिक नमूनावचन प्राप्त करना मुश्किल या असंभव होता हो तो सबसे अच्छा होती है। उदाहरण के लिए, कोटा सैंपलिंग का उपयोग घरेलू बिना घर रह रहे लोगों की जनसँख्या का सर्वेक्षण करने के लिए किया जा सकता है, क्योंकि ऐसी जनसँख्या के एक यादृच्छिक नमूने का पता लगाना मुश्किल होगा।
कोटा नमूनावलंबन एक गैर-प्रायोज्यता नमूना तकनीक है जिसका उपयोग कुछ महत्वपूर्ण विशेषताओं पर जनसंख्या के प्रतिनिधित्वमय नमूना प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, कोटा नमूनावलंबन नमूने पर नमूनावलंबन के लिए संचयन प्रतिभूत होता है और संचार नमूने की छांटन प्रामाणिक नहीं होती है, इसलिए परिणाम जनसंख्या के लिए सामान्य।
कोटा नमूनावलंबन और स्तरबद्ध नमूनावलंबन के बीच अंतर
कोटा नमूनावलंबन
- कोटा नमूनावलंबन एक गैर-प्रायोज्यता नमूनाकरण तकनीक है जिसमें जनसंख्या को विभिन्न समूहों या वर्गों में बाँटा जाता है, और फिर से हर समूह से निर्धारित संदर्भकों का नमूना चुना जाता है।
- आमतौर पर कोटों का चयन विभिन्न समूहों की जनसंख्या अनुपातों पर आधारित होता है।
- कोटा नमूनाकरण आमतौर पर तब उपयोग किया जाता है जब जनसंख्या के एक या अधिक सुनिश्चित संख्यक का नमूना प्राप्त करना कठिन या महंगा हो।
स्तरबद्ध नमूनाकरण
- स्तरबद्ध नमूनाकरण एक प्रायोज्यता नमूनाकरण तकनीक है जिसमें जनसंख्या को विभिन्न समूहों या वर्गों में बाँटा जाता है, और फिर से प्रत्येक समूह से एक या अधिक वांछित संख्यक चुना जाता है।
- समूह आमतौर पर जनसंख्या के एक या अधिक विशेषताओं, जैसे आयु, लिंग या आय पर आधारित होते हैं।
- स्तरबद्ध नमूनाकरण इस बात की आश्वासना देने के लिए उपयोग किया जाता है कि नमूना जनसंख्या से संबंधित विशेषताओं के संदर्भ में प्रतिनिधित्वकारी हो।
मुख्य अंतर
कोटा नमूनावलंबन और स्तरबद्ध नमूनावलंबन के मुख्य अंतर हैं:
- प्रायोज्यता बनाम गैर-प्रायोज्यता: कोटा नमूनावलंबन एक गैर-प्रायोज्यता नमूनाकरण तकनीक है, जबकि स्तरबद्ध नमूनावलंबन एक प्रायोज्यता नमूनाकरण तकनीक है।
- प्रतिनिधिता का चयन: कोटा नमूनावलंबन में, प्रतिस्पर्धी जमानत पर चयन होता है, जबकि स्तरबद्ध नमूनावलंबन में, प्रतिस्पर्धी जमानत से चयन होता है।
- प्रतिनिधिता: कोटा सैंपलिंग स्तरबद्ध सैंपलिंग से अधिक जनसंख्या के प्रतिनिधित्वकारी नहीं होता है, क्योंकि प्रतिस्पर्धी का चयन जमानती नहीं होता है।
कब कोटा नमूनाकरण और स्तरबद्ध नमूनाकरण का उपयोग करना
कोटा नमूनावलंबन आमतौर पर तब उपयोग किया जाता है जब जनसंख्या के एक या अधिक संख्यक का नमूना प्राप्त करना कठिन या महंगा हो। उदाहरण के लिए, यदि आप दूरस्थ स्थान पर रहने वाले लोगों के सर्वेक्षण का आयोजन कर रहे हैं, तो सर्वेक्षण में भाग लेने के लिए त्यागी लोगों का एक रैंडम नमूना प्राप्त करना कठिन हो सकता है। इस मामले में, आप आयु, लिंग और अन्य महत्वपूर्ण विशेषताओं के हिसाब से जनसंख्या के प्रतिनिधित्वकारी लोगों का नमूना चुनने के लिए कोटा नमूनाकरण का उपयोग कर सकते हैं।
स्तरबद्ध नमूनाकरण उस समय उपयोग किया जाता है जब आप चाहते हैं कि नमूना जनसंख्या से संबंधित एक या अधिक विशेषताओं के हिसाब से जनसंख्या का प्रतिनिधित्वकारी हो। उदाहरण के लिए, यदि आप आगामी चुनाव में मतदाता बनने की योजना बना रहे हैं, तो आप आयु, लिंग और राजनीतिक पक्ष के हिसाब से जनसंख्या के प्रतिनिधित्वकारी लोगों का नमूना चुनने के लिए स्तरबद्ध नमूनाकरण का उपयोग कर सकते हैं।
कोटा नमूनाकरण और आंशिक नमूनाकरण ये दो अलग नमूना तकनीकें हैं जिनका उपयोग जनसंख्या से डाटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है। उपयोग करने के लिए सर्वश्रेष्ठ नमूना तकनीक विशेष अनुसंधान लक्ष्यों और जनसंख्या की विशेषताओं पर निर्भरता पर आधारित होती है।
#####कोटा नमूनाकरण के फायदे और हानियाँ
कोटा नमूनाकरण एक अनसंभावित नमूनाकरण तकनीक है जिसमें शोधकर्ता निश्चित विशेषताओं के लिए पहले से तय कोटों के आधार पर विषयों का चयन करते हैं, जैसे आयु, लिंग या जाति। यह विधि अक्सर उन विशेषताओं के प्रतिनिधित्व को सुनिश्चित करने के लिए उपयोग की जाती है जो जनसंख्या की दृष्टि से महत्वपूर्ण होती हैं।
कोटा नमूनाकरण के फायदे
- लागत-प्रभावकारिता: कोटा नमूनाकरण करना यथासंभव सस्ता होता है, क्योंकि इसके लिए एक यादृच्छिक नमूना की आवश्यकता नहीं होती है।
- सरलता: कोटा नमूनाकरण को लागू करना आसान है, क्योंकि इसके लिए एक जटिल नमूनाकरण डिजाइन की आवश्यकता नहीं होती है।
- गति: कोटा नमूनाकरण को त्वरित रूप से कर सकते हैं, क्योंकि इसके लिए व्यापक डेटा संग्रह की आवश्यकता नहीं होती है।
- प्रतिनिधित्व नमूना: कोटा नमूनाकरण एक ऐसा नमूना प्रस्तुत कर सकता है जिसके द्वारा निश्चित विशेषताओं की दृष्टि से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व किया जा सकता है, जैसे आयु, लिंग, या जाति।
कोटा नमूनाकरण की हानियाँ
- नमूना प्रतिवेदन: कोटा नमूनाकरण में नमूना प्रतिवेदन का सामरिक भार होता है, क्योंकि शोधकर्ता आवश्यक कोटा पूरा करने वाले विषयों को नहीं मिल पा सकते हैं।
- अनुचित प्रतिनिधित्व: कोटा नमूनाकरण यदि सही ढंग से निर्धारित नहीं होते हैं, तो यह जनसंख्या का प्रतिनिधित्व सही ढंग से नहीं कर सकता है।
- सामान्यीकृतता की कमी: कोटा नमूनाकरण के परिणाम संपूर्ण रूप से जनसंख्या के लिए सामान्यीकृत नहीं हो सकते हैं, क्योंकि नमूना यादृच्छिक रूप से चयनित नहीं होता है।
कब कोटा नमूनाकरण का उपयोग करें
कोटा नमूनाकरण सबसे उपयुक्त होता है जब:
- जनसंख्या स्पष्ट रूप से परिभाषित होती है और विशेषताओं के आधार पर उपग्रुप बनाए जा सकते हैं।
- शोधकर्ता के पास जनसंख्या की सूची या एक नमूनाकरण के रूप में उपयोग करने की पहुंच होती है।
- शोधकर्ता को विशेषताओं की दृष्टि से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने के इच्छुक होता है।
- शोधकर्ता के पास संसाधनों की सीमा होती है और वह अध्ययन को जल्दी और सस्ते रूप में पूरा करने की आवश्यकता होती है।
कोटा नमूनाकरण एक अनसंभावित नमूनाकरण तकनीक है जिसका उपयोग विशेषताओं की दृष्टि से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जा सकता है। तथापि, उसे उपयोग करने से पहले इस विधि के संभावित पक्ष-प्रतिपक्ष और सीमाओं के बारे में जागरूक रहना महत्वपूर्ण है।
कोटा नमूनाकरण FAQ
कोटा नमूनाकरण क्या होता है?
कोटा नमूनाकरण एक ऐसी गैर-संभावनात्मक नमूनाकरण तकनीक है जिसमें जनसंख्या को विभिन्न समूहों (या स्ट्रेटा) में विभाजित किया जाता है, जो कुछ विशेषताओं के आधार पर होता है, और फिर हर समूह से एक पहले से निर्धारित संदर्भकों की निश्चित संख्या के प्रतिनिधियों का चयन किया जाता है।
क्यों कोटा नमूनाकरण का उपयोग किया जाता है?
कोटा संचयन का उपयोग अक्सर इसलिए किया जाता है जब महत्वपूर्ण होता है सुनिश्चित करना कि नमूना कुछ मुख्य विशेषताओं के हिसाब से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करे, जैसे आयु, लिंग या जाति. यह इसलिए भी उपयोग होता है जब एक यादृच्छिक नमूना प्राप्त करना मुश्किल या महंगा होता है.
कोटा संचयन के क्या फायदे हैं?
- प्रतिनिधित्व की गारंटी: कोटा संचयन मदद करता है प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने में, जनसंख्या के कुछ मुख्य विशेषताओं के हिसाब से।
- इंप्लीमेंट करने में सरल: कोटा संचयन इंप्लीमेंट करने में आसान होता है, विशेषकर अन्य गैर-संभावना नमूना चयन तकनीकों की तुलना में।
- लागत संवर्धनशील: कोटा संचयन अक्सर अन्य नमूना चयन तकनीकों की तुलना में लागत संवर्धनशील होता है, विशेषकर जब जनसंख्या बड़ी होती है.
कोटा संचयन के क्या नुकसान हैं?
- नमूना प्रवेष्टा: कोटा संचयन नमूना प्रवेष्टा को प्रस्तुत कर सकता है, क्योंकि अनुसंधानकर्ता उन प्रतिसादियों का चयन नहीं कर सकता है जो वास्तव में जनसंख्या के प्रतिनिधि हैं।
- अनंयता के गलत अनुमान: कोटा संचयन जनसंख्या के माप के अशुद्ध अनुमान प्रस्तुत कर सकता है, क्योंकि नमूना वास्तव में जनसंख्या के प्रतिनिधि नहीं हो सकता है।
- सीमित सामान्यता: कोटा संचयन के परिणाम सामान्यता के बारे में आपूर्ण नहीं हो सकते हैं, क्योंकि नमूना जनसंख्या के सभी समूहों का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है।
कब कोटा संचयन का उपयोग किया जाना चाहिए?
कोटा संचयन का उपयोग तब किया जाना चाहिए जब महत्वपूर्ण होता है सुनिश्चित करना कि नमूना कुछ मुख्य विशेषताओं के हिसाब से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व होता है, और जब एक यादृच्छिक नमूना प्राप्त करना मुश्किल या महंगा होता है.
कब कोटा संचयन का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए?
कोटा संचयन का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए जब महत्वपूर्ण होता है कि जनसंख्या के माप के लाभांश को अच्छाई से प्राप्त किया जाए, या जब परिणाम पूरी जनसंख्या के लिए सार्वभौमिक होने की आवश्यकता हो।
निष्कर्ष
कोटा संचयन एक गैर-संभावना नमूना चयन तकनीक है जो सुनिश्चित कर सकती है कि नमूना कुछ मुख्य विशेषताओं के हिसाब से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करे। हालांकि, इसका उपयोग करने से पहले कोटा संचयन की संभावनाओं और सीमाओं के बारे में जागरूक रहना महत्वपूर्ण होता है।
