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साधारण यादृच्छिक नमूना व्यक्तियों का एक नमूना है जो आबादी में मौजूद है; व्यक्तियों को अनियमित जनसंख्या से चुना जाता है और एक नमूना में रखा जाता है। बेतरतीब ढंग से चयन करने वाले व्यक्तियों की यह विधि एक नमूना आकार का चयन करना चाहती है जो जनसंख्या का निष्पक्ष प्रतिनिधित्व है। हालांकि, यह लाभकारी नहीं है जब आबादी के नमूने व्यापक रूप से भिन्न होते हैं।

आबादी में अलग-अलग उपसमूह होते हैं जब स्तरीय यादृच्छिक नमूनाकरण एक बेहतर तरीका है स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना जनसंख्या को उपसमूहों या स्ट्रेट में विभाजित करती है, और यादृच्छिक नमूने जनसंख्या के अनुपात में बनाए गए प्रत्येक स्तर से ली जाती हैं प्रत्येक स्तर में मौजूद सदस्यों में समान गुण और विशेषताओं हैं नमूनाकरण की इस पद्धति का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और बहुत उपयोगी होता है जब लक्षित आबादी विषम है। प्रत्येक स्तर से एक सरल यादृच्छिक नमूना लिया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, देश भर में विद्यार्थियों के ग्रेड प्वाइंट औसत (जीपीए) का नमूनाकरण करने के लिए स्ट्रैटेफाइड यादृच्छिक नमूने का इस्तेमाल किया जा सकता है, जो लोग काम पर समयोपर वक्त बिताते हैं, और पूरे विश्व में जीवन प्रत्याशा

उदाहरण के लिए, मान लें कि एक शोध टीम यू.एस. में कॉलेज के छात्रों के जीपीए को निर्धारित करना चाहती है। अनुसंधान दल ने सभी 21 मिलियन कॉलेज के छात्रों से आंकड़ों को एकत्र करने में कठिनाई दी है; यह 4, 000 छात्रों का उपयोग करके आबादी का यादृच्छिक नमूना लेने का फैसला करता है।

अब मान लीजिए कि टीम नमूना प्रतिभागियों और चमत्कारों के विभिन्न विशेषताओं को देखती है अगर GPAs और छात्रों की बड़ी कंपनियों में कोई मतभेद हैं। मान लीजिए कि 560 छात्र अंग्रेजी प्रमुख हैं, 1135 विज्ञान प्रमुख हैं, 800 कंप्यूटर विज्ञान की बड़ी कंपनियों, 10 9 इंजीनियरिंग इंजीनियरिंग और 415 गणित की बड़ी कंपनियों है। टीम एक आनुपातिक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना का उपयोग करना चाहता है जहां नमूना का स्तर आबादी में यादृच्छिक नमूने के समानुपातिक है।

टीम को यू एस में कॉलेज के छात्रों की जनसांख्यिकी की खोज की जा रही है और इस बात का प्रतिशत पता चलता है कि छात्रों में प्रमुख क्या है: अंग्रेजी में 12% प्रमुख, विज्ञान में 28% प्रमुख, कंप्यूटर में 24% प्रमुख विज्ञान, 21% इंजीनियरिंग में प्रमुख और 15% गणित में प्रमुख। इस प्रकार, स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण प्रक्रिया से पांच स्तर बनाए जाते हैं।

टीम को इसकी पुष्टि करने की आवश्यकता है कि जनसंख्या का स्तर नमूना में स्तर के अनुपात में है; हालांकि, वे पाते हैं कि अनुपात बराबर नहीं हैं। इसके बाद टीम को आबादी से 4, 000 छात्रों को फिर से याद रखना होगा और यादृच्छिक रूप से 480 अंग्रेजी, 1120 विज्ञान, 960 कंप्यूटर विज्ञान, 840 इंजीनियरिंग और 600 गणित के छात्रों का चयन करना होगा। उन लोगों के साथ, कॉलेज के विद्यार्थियों के अनुपात में एक समानांतर स्तरीकृत नमूना है, जो यू में छात्रों की कॉलेज की बड़ी कंपनियों का बेहतर प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।एस। शोधकर्ताओं ने विशिष्ट स्तर को उजागर कर सकते हैं, यू एस कॉलेज के छात्रों के अलग-अलग अध्ययनों को देख सकते हैं और अलग-अलग ग्रेड पॉइंट औसत का निरीक्षण कर सकते हैं।

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उपर्युक्त एक ही विधि चुनावों के चुनाव, अलग-अलग आबादी की आमदनी, और एक देश भर में विभिन्न नौकरियों की आय के लिए इस्तेमाल की जा सकती है, सिर्फ कुछ आवेदनों की सूची के लिए।

एक स्ट्रैटेफाइड नमूना से एक साधारण नमूना को अलग करने के तरीके के बारे में और पढ़ें - एक सरल यादृच्छिक नमूना और एक स्ट्रैटेफाइड रैंडम नमूना के बीच अंतर क्या है?