a:

साधारण यादृच्छिक नमूनों और स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने भिन्न होते हैं कि कैसे डेटा की समग्र आबादी से नमूना तैयार किया जाता है। साधारण यादृच्छिक नमूनों में संपूर्ण आबादी से डेटा का यादृच्छिक चयन शामिल है, ताकि प्रत्येक संभावित नमूना होने की संभावना समान रूप से हो। इसके विपरीत, स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना साझा आकृतियों पर आधारित, आबादी को छोटे समूहों में विभाजित करता है, या स्तर। आबादी के मुकाबले स्तर के आकार के प्रत्यक्ष अनुपात में प्रत्येक स्तर से यादृच्छिक नमूना लिया जाता है। नमूना सबसेट फिर एक यादृच्छिक नमूना बनाने के लिए जोड़ रहे हैं।

सरल यादृच्छिक नमूना और स्तरीकृत नमूना दोनों प्रकार के संभाव्यता नमूने हैं जहां प्रत्येक नमूने को चयनित होने की ज्ञात संभावना है। यह परीक्षण नमूने से अलग है, जहां नमूने लेने वाली इकाइयां शोधकर्ता द्वारा चुनित की जाती हैं।

आबादी अवलोकन या डेटा का कुल सेट है एक नमूना जनसंख्या से टिप्पणियों का एक सेट है जनसंख्या से नमूने खींचने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया का नमूना तरीका है। एक सरल यादृच्छिक नमूना एक यादृच्छिक नमूना है जिसे संपूर्ण आबादी से खींच लिया गया है, जिसमें नमूना खींचा जाने पर कोई बाधा नहीं है। जनसंख्या से नमूना चुनने में इस पद्धति का कोई पूर्वाग्रह नहीं है, ताकि प्रत्येक आबादी के तत्व को नमूने में शामिल होने का एक समान अवसर मिल सके।

कुछ मानदंडों के आधार पर स्ट्रैटेम्ड यादृच्छिक नमूने समूह जनसंख्या तत्वों में होते हैं, और फिर जनसंख्या की तुलना में स्तर के अनुपात के अनुपात में प्रत्येक स्तर से बेतरतीब ढंग से तत्वों को चुनते हैं। शोधकर्ताओं को ध्यान रखना चाहिए कि यह स्तर ओवरलैप न हो। आबादी में प्रत्येक बिंदु केवल एक स्तर का होना चाहिए ताकि प्रत्येक बिंदु परस्पर अनन्य हो। ओवरलैपिंग स्ट्रेटा यह संभावना बढ़ेगा कि कुछ डेटा नमूने में शामिल किए गए हैं, इस प्रकार नमूना को ढंका हुआ है।

-3 ->

स्तरीकृत नमूना सरल यादृच्छिक नमूने की तुलना में कुछ फायदे और नुकसान प्रदान करता है। एक स्तरीकृत नमूना आबादी को कक्षा में विभाजित करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली विशेषता के आधार पर आबादी का अधिक सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान कर सकता है।

महत्वपूर्ण विशेषताओं के साथ आबादी के लिए, स्तरीकृत नमूना एक अधिक प्रतिनिधि नमूना बना सकता है। इसके लिए अक्सर छोटे नमूना आकार की आवश्यकता होती है, जो संसाधनों और समय को बचा सकता है। इसके अलावा, प्रत्येक स्तर से पर्याप्त नमूना अंक शामिल करके, शोधकर्ता प्रत्येक व्यक्ति के स्तर पर एक अलग विश्लेषण कर सकते हैं।

एक स्तरीकृत नमूना जनसंख्या में शामिल करने के लिए कुछ स्तरों का प्रतिनिधित्व सुनिश्चित कर सकता है यादृच्छिक नमूना एक छोटे स्तर से किसी भी डेटा बिंदु को नहीं खींच सकते हैं, लेकिन एक स्तरीकृत नमूना एक आनुपातिक प्रतिनिधित्व वाले उन नमूनों में शामिल हैं।

यादृच्छिक नमूने से एक स्तरीकृत नमूना खींचने के लिए अधिक काम की आवश्यकता है शोधकर्ताओं को व्यक्तिगत रूप से शामिल करने के लिए प्रत्येक स्तर के डेटा को ट्रैक और सत्यापित करना होगा, जो यादृच्छिक नमूने के साथ तुलना में बहुत अधिक समय ले सकता है।