স্ট্র্যাটিফাইড এবং ক্লাস্টার নমুনা মধ্যে পার্থক্য | স্ট্র্যাটিফাইড বনাম ক্লাস্টার নমুনা

স্ট্র্যাটফর্মড নমুনা বনাম ক্লাস্টার নমুনা

পরিসংখ্যান, বিশেষ করে যখন সার্ভেগুলি পরিচালনা করা হয়, তাই একটি নিরপেক্ষ নমুনা সংগ্রহ করা গুরুত্বপূর্ণ জনসংখ্যার উপরোক্ত ফলাফল এবং ভবিষ্যৎবাণী আরও নির্ভুল। কিন্তু, সাধারণ র্যান্ডম স্যাম্পলিংয়ে, সম্ভাবনা রয়েছে যে নমুনার সদস্যদের পক্ষপাতদুষ্ট নির্বাচন করতে; অন্য কথায়, এটি জনসংখ্যা মোটামুটি প্রতিনিধিত্ব করে না। অতএব, স্ট্র্যাটিফাইড স্যাম্পলিং এবং ক্লাস্টার নমুনা ব্যবহার করা হয় সাধারণ র্যান্ডম স্যাম্পলিং এর পক্ষপাত এবং দক্ষতা বিষয়গুলি অতিক্রম করতে।

স্ট্র্যাটিফাইড স্যাম্পলিং

স্ট্র্যাটফর্ম্যাল র্যান্ডম স্যাম্পলিং হচ্ছে একটি নমুনা পদ্ধতি যা জনসংখ্যা প্রথম স্তরে বিভক্ত (একটি স্তর জনসংখ্যার একটি সমজাতীয় উপসেট)। তারপর একটি সহজ র্যান্ডম নমুনা প্রতিটি স্তর থেকে নেওয়া হয়। প্রতিটি স্তরের মিলিত স্যাম্পলগুলির নমুনা গঠিত হয়। নিম্নলিখিত জনসংখ্যার সম্ভাব্য স্তরের উদাহরণগুলি

• একটি রাষ্ট্রের জনসংখ্যার জন্য, পুরুষ এবং মহিলা স্তর

--২ ->

• একটি শহর, আবাসিক এবং অনাবাসিক স্ট্রাট্রা-তে কর্মরত ব্যক্তিদের জন্য

• একটি কলেজে ছাত্র, সাদা, কালো, হিস্পানিক, এবং এশিয়ান স্ট্রাটারের জন্য

• একটি শ্রোতার জন্য ধর্মতত্ত্ব, প্রোটেস্ট্যান্ট, ক্যাথলিক, ইহুদি, মুসলিম স্তর সম্পর্কে একটি বিতর্ক

এই প্রক্রিয়ায়, জনসাধারণের কাছ থেকে সরাসরি র্যান্ডম এ নমুনা গ্রহণের পরিবর্তে, জনগোষ্ঠী উপাদানগুলির একটি সহজাত বৈশিষ্ট্য (সমজাতীয় গোষ্ঠী) ব্যবহার করে গোষ্ঠীতে বিভক্ত হয়ে যায়। তারপর র্যান্ডম নমুনা গ্রুপ থেকে নেওয়া হয়। প্রতিটি গ্রুপ থেকে নেওয়া র্যান্ডম নমুনা পরিমাণ গ্রুপ মধ্যে উপাদান সংখ্যা সংখ্যা উপর নির্ভরশীল।

এটি একটি গ্রুপের নমুনা ছাড়াও নির্দিষ্ট গ্রুপ থেকে প্রয়োজনীয় নমুনার সংখ্যার তুলনায় নমুনা তৈরির অনুমতি দেয়। যদি একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর উপাদানগুলির সংখ্যা প্রয়োজনীয় পরিমাণের চেয়ে বড় হয়, তাহলে বিতরণের মধ্যে একটি তির্যক ভুল ব্যাখ্যা হতে পারে।

স্তরিতকৃত স্যাম্পলিং প্রতিটি স্তরের জন্য বিভিন্ন পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা মূল্যায়ন দক্ষতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে সাহায্য করে।

ক্লাস্টার নমুনা

ক্লাস্টার র্যান্ডম স্যাম্পলিং হচ্ছে একটি নমুনা পদ্ধতি যা জনসংখ্যা প্রথম ক্লাস্টারগুলিতে বিভক্ত (একটি ক্লাস্টার জনসংখ্যার একটি ভিন্নতর উপসেট)। তারপর ক্লাস্টার একটি সহজ র্যান্ডম নমুনা নেওয়া হয়। নির্বাচিত ক্লাস্টারগুলির সমস্ত সদস্য একসঙ্গে নমুনা গঠন করে। প্রাকৃতিক পদ্ধতি সুস্পষ্ট এবং উপলভ্য হলে এই পদ্ধতিটি প্রায়ই ব্যবহার করা হয়।

উদাহরণস্বরূপ, উর্ধ্বতন কার্যক্রমগুলিতে উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের জড়িত থাকার মূল্যায়ন করার জন্য একটি জরিপ বিবেচনা করুন।শিক্ষার্থীদের জনসংখ্যার থেকে র্যান্ডম শিক্ষার্থীদের নির্বাচন করার পরিবর্তে, জরিপের জন্য নমুনা হিসাবে একটি শ্রেণী নির্বাচন করে ক্লাস্টার নমুনা। তারপর ক্লাসের প্রত্যেক সদস্যের সাক্ষাৎকার নেওয়া হয়। এই ক্ষেত্রে, ক্লাস ছাত্র জনসংখ্যার ক্লাস্টার হয়।

ক্লাস্টার নমুনাতে, এটি ক্লাস্টার যা র্যান্ডম এ নির্বাচিত হয় না, ব্যক্তিদের নয় এটা ধারণা করা হয় যে প্রতিটি ক্লাস্টার নিজেই জনসংখ্যার একটি নিরপেক্ষ উপস্থাপনা, যা বোঝায় যে ক্লাস্টারের প্রতিটিই ভিন্নতর।

স্তরযুক্ত স্যাম্পলিং এবং ক্লাস্টার নমুনা মধ্যে পার্থক্য কি?

• স্তরযুক্ত স্যাম্পলিং-এ, জনসংখ্যার নমুনার একটি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে, স্ট্র্যাটাড নামে একজাত গোষ্ঠীর মধ্যে ভাগ করা হয়। তারপর প্রতিটি স্তর থেকে সদস্য নির্বাচিত হয়, এবং ঐ স্তর থেকে নেওয়া নমুনার সংখ্যা জনসংখ্যার মধ্যে স্তর উপস্থিতি সমানুপাতিক।

• ক্লাস্টার স্যাম্পলিং এ, জনসংখ্যা ক্লাস্টারগুলিতে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়, প্রধানত অবস্থানের উপর ভিত্তি করে, এবং তারপর একটি ক্লাস্টার র্যান্ডম এ নির্বাচিত হয়।

• ক্লাস্টার স্যাম্পলিং-এ, একটি ক্লাস্টার এলোমেলোভাবে নির্বাচন করা হয়, তবে স্তরযুক্ত স্যাম্পলিং সদস্যদের র্যান্ডম এ নির্বাচন করা হয়।

স্তরে স্তরযুক্ত স্যাম্পলিং-এ, প্রতিটি গ্রুপ ব্যবহৃত (স্ট্র্যাট্রা) সমগোষ্ঠী সদস্যদের মধ্যে থাকে, যখন ক্লাস্টার স্যাম্পলিংয়ে, একটি ক্লাস্টার বৈষম্যমূলক।

• স্ট্র্যাটিফাইড স্যাম্পলিং ধীরে ধীরে যখন ক্লাস্টার স্যাম্পলিং অপেক্ষাকৃত দ্রুত হয়।

• জনসাধারণের মধ্যে প্রতিটি গ্রুপের উপস্থিতিতে ফ্যাক্টরিংয়ের কারণে এবং একটি ভাল অনুমান প্রাপ্ত করার পদ্ধতিগুলি অভিযোজিত করার জন্য স্তরিতকৃত নমুনাগুলি কম ত্রুটি আছে।

• ক্লাস্টার স্যাম্পলিং এর মধ্যে রয়েছে ত্রুটির অর্ধেক শতাংশ।