Question
Download Solution PDFसूची-I को सूची-II से सुमेलित कीजिएः
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सूची I (सैम्पलिंग के प्रकार) |
सूची II (परिस्थिति विवरण) |
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(A) |
बहु-चरणीय सैम्पलिंग |
(I) |
वांछित सूचना प्रदान करने के लिए सर्वश्रेष्ठ स्थिति में प्रतिवादियों की विनिर्दिष्ट संख्या |
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(B) |
सुव्यवस्थित सैंपलिंग |
(II) |
विषम उप - जनसंख्या |
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(C) |
निर्णयन सैंपलिंग |
(III) |
व्यापक रूप से विस्तीर्ण जनसंख्या और यादृच्छिक सैम्पलिंग संभव नहीं |
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(D) |
स्तरीकृत सैम्पलिंग |
(IV) |
किसी क्रम में व्यवस्थित जनसंख्या के तत्त्व |
नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर का चयन कीजिए:
Answer (Detailed Solution Below)
Detailed Solution
Download Solution PDFसही उत्तर A - III, B - IV, C - I, D - II है।
Key Points
- बहु-चरणीय सैम्पलिंग:
- बहु-चरणीय सैम्पलिंग प्रतिचयन का एक जटिल रूप है जिसमें दो या दो से अधिक प्रतिचयन तकनीकों का एक दूसरे के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है।
- यह प्रक्रिया चरणों में की जाती है, प्रत्येक की अपनी विधि होती है। उदाहरण के लिए, आप पहले कुछ भौगोलिक क्षेत्रों का चयन करने के लिए यादृच्छिक प्रतिचयन पद्धति का उपयोग कर सकते हैं और फिर उन क्षेत्रों के भीतर व्यवस्थित नमूने का उपयोग कर सकते हैं।
- व्यवस्थित सैम्पलिंग:
- व्यवस्थित सैम्पलिंग में, आप प्रतिदर्श फ्रेम से नियमित अंतराल पर तत्वों को चुनते हैं (उदाहरण के लिए, सूची में प्रत्येक 10वां आइटम)।
- आप प्रतिदर्श फ़्रेम में यादृच्छिक रूप से चुने गए बिंदु से आइटम का चयन करना शुरू करते हैं और फिर समान अंतराल पर चयन करते हैं।
- यह सरल और उपयोग में आसान है लेकिन यह मानता है कि आइटम यादृच्छिक रूप से वितरित किए गए हैं।
- निर्णय सैम्पलिंग:
- निर्णय सैम्पलिंग, जिसे उद्देश्यपूर्ण प्रतिचयन या चयनात्मक सैम्पलिंग भी कहा जाता है, में शोधकर्ता को अपने अध्ययन के लिए प्रतिभागियों का चयन करने के लिए अपने स्वयं के निर्णय का उपयोग करना शामिल होता है।
- इससे तब मदद मिल सकती है जब शोधकर्ता को विशिष्ट गुणों या विशेषताओं वाले प्रतिभागियों की आवश्यकता हो।
- हालाँकि यह अध्ययन को विशिष्ट उपसमूहों पर केंद्रित करने में मदद कर सकता है, शोधकर्ता के निर्णय पूर्वाग्रह उत्पन् कर सकते हैं।
- स्तरीकृत सैम्पलिंग:
- स्तरीकृत सैम्पलिंग में, जनसंख्या को उम्र या आय जैसी साझा विशेषताओं के आधार पर उपसमूहों (या स्तरों) में विभाजित किया जाता है, और फिर जनसंख्या में उसके आकार के अनुपात में प्रत्येक उपसमूह से यादृच्छिक नमूने लिए जाते हैं।
- यह सभी उपसमूहों का प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने में मदद करता है और साधारण यादृच्छिक नमूने की तुलना में अधिक सटीक अनुमान प्रदान कर सकता है, खासकर यदि उपसमूह एक दूसरे से काफी भिन्न हों।
- नुकसान यह है कि यदि बहुत सारे उपसमूह हों तो यह अधिक जटिल और महंगा हो सकता है।
Last updated on Jun 12, 2025
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