प्रतिनिधित्व शब्द का अर्थ। सामान्य और नमूना आबादी

एक नमूने की संपत्ति, जिसके कारण एक नमूना अध्ययन के परिणाम सामान्य आबादी और समग्र रूप से अनुभवजन्य वस्तु के बारे में निष्कर्ष निकालने की अनुमति देते हैं, कहलाते हैं प्रतिनिधित्व।

नमूने का प्रतिनिधित्व (प्रतिनिधित्व)- यह सामान्य आबादी की कुछ विशेषताओं को अनुमेय त्रुटियों की सीमा के भीतर पुन: पेश करने के लिए नमूने की क्षमता है। एक नमूने को प्रतिनिधि कहा जाता है यदि किसी दिए गए नमूने के लिए एक निश्चित पैरामीटर को मापने का परिणाम सामान्य जनसंख्या को मापने के ज्ञात परिणाम के साथ अनुमेय त्रुटि को ध्यान में रखते हुए मेल खाता है। यदि एक नमूना माप सामान्य जनसंख्या के ज्ञात पैरामीटर से त्रुटि के चयनित स्तर से अधिक विचलित होता है, तो ऐसे नमूने को गैर-प्रतिनिधित्व माना जाता है।

प्रस्तावित परिभाषा पहले स्थापित करती है नमूना और जनसंख्या के बीच संबंधअनुसंधान। यह सामान्य जनसंख्या है जो नमूना का प्रतिनिधित्व करती है, और केवल सामान्य जनसंख्या को नमूना अध्ययन में पहचाने गए रुझानों तक बढ़ाया जा सकता है। अब यह स्पष्ट होना चाहिए कि पहले सामान्य जनसंख्या को सही ढंग से परिभाषित करने और शोध प्रलेखन और प्रकाशनों में इसके विवरण की समस्याओं पर इतना ध्यान क्यों दिया गया था। नमूना उस जनसंख्या से भिन्न जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता जिससे माप के लिए इकाइयाँ वास्तव में चुनी गई थीं। यदि शोधकर्ता को सामान्य जनसंख्या की वास्तविक सीमाओं के बारे में गलत समझा जाता है, तो उसके निष्कर्ष गलत होंगे। यदि वह गलती से या जानबूझकर अध्ययन के परिणामों पर रिपोर्टिंग सामग्री, प्रकाशन, प्रस्तुतियों में सामान्य आबादी की सीमाओं का विस्तार या विकृत करता है, तो यह उपयोगकर्ताओं को गुमराह करता है और परिणामों के मिथ्याकरण के रूप में माना जा सकता है।

नमूना और सामान्य आबादी के अलग-अलग मापदंडों की तुलना करके प्रतिनिधित्व की जाँच की जाती है। एक आम गलत धारणा "आम तौर पर" प्रतिनिधि नमूनों का अस्तित्व है।

एक नमूने की प्रतिनिधित्व या गैर-प्रतिनिधित्वता केवल व्यक्तिगत चर के संबंध में स्थापित की जा सकती है। इसके अलावा, वही नमूना कुछ मामलों में प्रतिनिधि और दूसरों में गैर-प्रतिनिधित्व वाला हो सकता है।

एक नियम के रूप में, समाजशास्त्रियों के पेशेवर प्रवचन में, प्रतिनिधित्व को एक द्विबीजपत्री संपत्ति के रूप में प्रस्तुत किया जाता है - नमूना या तो प्रतिनिधि है या नहीं। लेकिन यह बिल्कुल सही तरीका नहीं है। वास्तव में, नमूना सामान्य जनसंख्या के कुछ मापदंडों को अधिक सटीक रूप से पुन: पेश कर सकता है, जबकि अन्य कम सटीक रूप से। इसलिए, इसके बारे में बात करना अधिक सही है (हालांकि व्यावहारिक दृष्टिकोण से और कम सुविधाजनक) प्रातिनिधिकताविशिष्ट मापदंडों के लिए विशिष्ट नमूना।

जैसा कि समग्र रूप से नमूने के मामले में होता है, नमूने के प्रतिनिधित्व को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण बिंदु उस त्रुटि को सही ठहराना है जिसके भीतर नमूने को अध्ययन के उद्देश्यों के लिए प्रतिनिधि माना जाता है। इसके विपरीत भी संभव है - वास्तविक त्रुटियों के आकार को ठीक करना और इस तथ्य को बताते हुए कि नमूना कुछ त्रुटियों के साथ सामान्य जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है। फिर, अध्ययन के परिणामों के उपयोग की प्रकृति इसमें महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इसलिए, एक ही नमूने को कुछ उद्देश्यों के लिए पर्याप्त रूप से प्रतिनिधि माना जा सकता है (उदाहरण के लिए, आगामी चुनावों में मतदाता मतदान की भविष्यवाणी करने के लिए), लेकिन दूसरों के लिए पर्याप्त प्रतिनिधि नहीं (उदाहरण के लिए, उम्मीदवार की रेटिंग निर्धारित करने और मतदान परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए)।

नमूने की प्रतिनिधित्वशीलता की जांच के लिए किन मापदंडों का उपयोग किया जाना चाहिए? सबसे पहले, अधिकांश शोध स्थितियों में ऐसे कुछ पैरामीटर हैं। आखिरकार, सामान्य आबादी के डेटा के साथ नमूना माप के परिणामों की तुलना केवल तभी संभव है जब बाद वाले उपलब्ध हों। और शोध इसलिए किया जा रहा है क्योंकि ऐसा डेटा पर्याप्त नहीं है। इसलिए, ऑब्जेक्ट मॉडलिंग और बाद में उपकरणों के विकास के चरण में, एक या एक से अधिक नियंत्रण मापदंडों के माप के लिए प्रदान करना उचित है, जिसके लिए डेटा उपलब्ध है जो सामान्य आबादी की विशेषता है। यह प्रतिनिधित्व के परीक्षण के लिए आवश्यक अनुभवजन्य आधार प्रदान करेगा।

दूसरे, किसी को अध्ययन के विषय क्षेत्र के लिए आवश्यक मापदंडों के संदर्भ में नमूने की प्रतिनिधित्वशीलता की जांच करने का प्रयास करना चाहिए। आधुनिक व्यवहार में, मुख्य जनसांख्यिकीय मापदंडों - लिंग, आयु, शिक्षा, आदि द्वारा प्रतिनिधित्व का नियंत्रण व्यापक हो गया है। ये डेटा आमतौर पर किसी भी क्षेत्रीय वस्तु के लिए उपलब्ध होते हैं, क्योंकि वे जनसंख्या जनगणना के दौरान दर्ज किए जाते हैं और बाद में सांख्यिकीय एजेंसियों द्वारा पुनर्गणना की जाती है। उचित गणितीय मॉडल का उपयोग करना। । इस कारण से, "पासपोर्ट" में कई जनसांख्यिकीय चरों का अनिवार्य समावेश एक स्वीकृत पेशेवर मानदंड बन गया है। हालांकि, इस अभ्यास को भोली के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है और उचित आलोचना के अधीन किया जा सकता है। मुद्दा यह है कि तुलनात्मक जनसांख्यिकीय पैरामीटर के लिए उपलब्ध मुख्य और आम तौर पर समाजशास्त्रीय शोध के विषयों के संबंध में संरचना कारकों की भूमिका नहीं निभाते हैं। उनकी प्रकृति अपने आप में सामाजिक नहीं है, और अनुसंधान की वस्तुओं पर प्रभाव अक्सर काफी अप्रत्यक्ष होता है। इसलिए, जनसांख्यिकीय रूप से प्रतिनिधि नमूने वास्तव में सिस्टम त्रुटियों और अनियंत्रित पूर्वाग्रहों के रूप में महत्वपूर्ण समस्याओं को छिपा सकते हैं। इसके विपरीत, अध्ययन के लक्ष्यों और उद्देश्यों के संदर्भ में प्रभावी नमूनों की जनसांख्यिकीय प्रतिनिधित्व कम हो सकती है।

यहाँ अभ्यास से एक दिलचस्प उदाहरण है। 2009 में, उरल्स में काम करने वाली एक शोध कंपनी ने पर्म टेरिटरी के किज़ेल शहर में एक सर्वेक्षण किया। क्षेत्र कार्य के दौरान, शोधकर्ताओं को अनुसंधान योजना द्वारा प्रदान किए गए नमूने की भर्ती के लिए गंभीर बाधाओं का सामना करना पड़ा - पर्याप्त संख्या में उपलब्ध उत्तरदाताओं की कमी, और खराब मौसम की स्थिति। जाहिर है, अनुसंधान कंपनी इतने बड़े पैमाने पर परियोजना पर काम करने के लिए पूरी तरह से तैयार नहीं थी। एक सप्ताह के भीतर काफी विस्तृत क्षेत्र में 6,000 उत्तरदाताओं का सर्वेक्षण प्रदान करने के लिए इसकी उत्पादन सुविधाओं को सीमा तक धकेल दिया गया था। नतीजतन, कई सर्वेक्षण साइटों में वास्तविक नमूना, स्वयं शोधकर्ताओं के अनुसार, उन सभी से भरा हुआ था जिन्हें अध्ययन में भाग लेने के लिए भर्ती किया जा सकता था। सर्वेक्षण के अधिकांश क्षेत्रों में संदर्भ की शर्तों द्वारा स्थापित जनसांख्यिकीय कोटा का उल्लंघन किया गया था। कुछ क्षेत्रों में, कोटा कार्य के संबंध में नमूना भरने के अनुपात का विरूपण जनसंख्या की कुछ श्रेणियों के लिए 2.5 गुना तक पहुंच गया, जो वास्तव में कोटा नमूने के उपयोग के तथ्य पर संदेह पैदा करता है। ऐसा लग रहा था कि अध्ययन के ग्राहक के पास शोधकर्ताओं के खिलाफ उचित दावे करने का हर कारण था।

हालांकि, मध्यस्थता अदालत की ओर से की गई परीक्षा में पाया गया कि कोटा में इस तरह की महत्वपूर्ण विकृतियां और, तदनुसार, मुख्य जनसांख्यिकीय मापदंडों के संदर्भ में प्राप्त नमूने की स्पष्ट गैर-प्रतिनिधित्व ने व्यावहारिक रूप से अनुसंधान डेटा के विरूपण का कारण नहीं बनाया! डेटा सरणी को फिर से भारित करके, विशेषज्ञों ने एक नमूने का प्रभाव प्राप्त किया जो नियंत्रित मापदंडों का प्रतिनिधि है। विशेषज्ञों द्वारा जांचे गए डेटा के लगभग सभी आवृत्ति वितरणों ने वास्तविक और पुन: भारित सरणियों के प्रसंस्करण के परिणामों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन अंतर दिखाया। वास्तव में, इसका मतलब यह है कि, सर्वेक्षण तकनीक के घोर उल्लंघन और कोटा कार्यों के लिए व्यावहारिक उपेक्षा के बावजूद, शोधकर्ताओं ने ग्राहक को वही डेटा प्रदान किया, जिस पर वह भरोसा कर सकता था यदि नमूनाकरण प्रक्रियाओं का पूरी तरह से पालन किया गया था और जनसांख्यिकीय प्रतिनिधित्व सुनिश्चित किया गया था।

यह कैसे हो सकता है? उत्तर सरल है - प्रतिनिधित्व को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले जनसांख्यिकीय मापदंडों का अध्ययन के विषय चर पर व्यावहारिक रूप से कोई प्रभाव नहीं था (और यह सहसंबंध विश्लेषण द्वारा पुष्टि की गई थी) - सामाजिक-आर्थिक स्थिति का जनसंख्या का आकलन और इसके सामाजिक- राजनीतिक गतिविधि। इसके अलावा, सामान्य आबादी के सापेक्ष नमूना आकार बहुत बड़ा था (वास्तव में, अध्ययन में नगरपालिका जिले की वयस्क आबादी का एक चौथाई हिस्सा शामिल था), जो बड़ी संख्या के कानून के परिणामस्वरूप स्थिरीकरण का कारण बना। उत्तरदाताओं की आवश्यक संख्या के साक्षात्कार से बहुत पहले देखे गए वितरण।

इस चेतावनी की कहानी का व्यावहारिक निहितार्थ यह है कि प्रयास और संसाधन उन नमूना मानकों के संबंध में प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने और नियंत्रित करने के लिए समर्पित होना चाहिए, जो शोधकर्ता का मानना है कि विषय वस्तु पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। इसका मतलब यह है कि प्रतिनिधित्व के नियंत्रण के मापदंडों को विशेष रूप से प्रत्येक शोध परियोजना के लिए उसकी विषय विशिष्टता के अनुसार चुना जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, सामाजिक-आर्थिक स्थिति का आकलन हमेशा प्रतिवादी के परिवार की वास्तविक भलाई, श्रम बाजार और व्यावसायिक क्षेत्र में उसकी स्थिति से संबंधित होता है। तदनुसार, इन मापदंडों का उपयोग प्रतिनिधित्व को नियंत्रित करने के लिए किया जाना चाहिए। एक और बात यह है कि उनके आधार पर सामान्य आबादी की विशेषता वाले वस्तुनिष्ठ डेटा प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है। इसके लिए रचनात्मकता और शायद, एक समझौता की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, प्रतिवादी के परिवार में एक कार की उपस्थिति से कल्याण के स्तर की निगरानी की जा सकती है, क्योंकि क्षेत्र में पंजीकृत कारों के आंकड़े उपलब्ध हो सकते हैं।

दिलचस्प बात यह है कि शोध रिपोर्ट और प्रकाशन लगभग हमेशा प्रतिनिधि नमूनों का उल्लेख करते हैं। क्या गैर-प्रतिनिधि नमूने वास्तव में इतने दुर्लभ हैं? बिलकूल नही। अनुसंधान अभ्यास में पर्याप्त नमूने हैं जो एक या दूसरे पैरामीटर के प्रतिनिधित्व के मामले में समस्याग्रस्त हैं। बल्कि, उनमें से नमूनों की तुलना में और भी अधिक हैं, जिनमें से प्रतिनिधित्व का आकलन औपचारिक रूप से नहीं (जनसांख्यिकीय मापदंडों द्वारा) किया जा सकता है, लेकिन संक्षेप में। हालांकि, दुर्भाग्य से, पेशेवर समाजशास्त्रीय वातावरण में उनका सार्वजनिक उल्लेख वर्जित है। और कोई भी शोधकर्ता यह स्वीकार करने के लिए तैयार नहीं है कि माप के विषय क्षेत्र के लिए आवश्यक मापदंडों के संदर्भ में उसके नमूने का प्रतिनिधित्व समस्याग्रस्त या असत्यापित है।

वास्तव में, नमूने के गैर-प्रतिनिधित्व के संकेतों की खोज कोई आपदा नहीं है। सबसे पहले, कई मामलों में नमूने को "मरम्मत" (पुनः भारित) करने के लिए मौजूदा प्रौद्योगिकियां समाजशास्त्री या उसके ग्राहक को परेशान करने वाले पैरामीटर के संबंध में गैर-प्रतिनिधित्व के प्रभाव को पूरी तरह से समाप्त करना संभव बनाती हैं। रीवेटिंग पद्धति का सार कुछ निश्चित श्रेणियों के अवलोकन (एक सर्वेक्षण के मामले में - उत्तरदाताओं) को निर्दिष्ट करना है वजन गुणांक, नमूने में इन श्रेणियों के अपर्याप्त या अत्यधिक वास्तविक प्रतिनिधित्व के लिए क्षतिपूर्ति करना। भविष्य में, डेटा सरणी के साथ सभी कम्प्यूटेशनल संचालन करते समय इन भारों को ध्यान में रखा जाता है, जिससे वितरण प्राप्त करना संभव हो जाता है जो संतुलित (गणना किए गए कोटा के अनुरूप) डेटा सरणी के साथ पूरी तरह से संगत होते हैं। आधुनिक सांख्यिकीय कार्यक्रम, जैसे बीआरवीवी, आपको में भारोत्तोलन कारकों को ध्यान में रखते हुए गणना करने की अनुमति देते हैं स्वचालित मोड,जो इस प्रक्रिया को करने में काफी आसान बनाता है।

दूसरा, भले ही एक "अच्छा" प्रतिनिधि नमूना प्राप्त न हो, कई शोध समस्याओं के लिए "मध्यम" प्रतिनिधित्व पर्याप्त हो सकता है। याद रखें कि प्रतिनिधित्व एक द्विबीजपत्री मार्कर की तुलना में अधिक उपयुक्त उपाय है। और केवल कुछ शोध कार्य - मुख्य रूप से कुछ घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी से संबंधित - नमूनों से वास्तव में उच्च (सांख्यिकीय रूप से पुष्टि) प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, एक विपणन अध्ययन में एक नए उत्पाद की बाजार हिस्सेदारी की भविष्यवाणी करने के लिए, एक नमूने की आवश्यकता होती है जो संभावित ग्राहकों को शामिल करता है और उनका प्रतिनिधित्व करता है। हालांकि, अक्सर, विपणक के पास इस बारे में पर्याप्त डेटा नहीं होता है कि वास्तव में उनके ग्राहकों का सर्कल कौन बनाता है, विशेष रूप से संभावित वाले। इस स्थिति में, आमतौर पर नमूने के प्रतिनिधित्व की जांच करना असंभव है - आखिरकार, यह ज्ञात नहीं है कि इसे किन मापदंडों को पुन: पेश करना चाहिए। फिर भी, कई विपणन कार्यों को सफलतापूर्वक हल किया जाता है, क्योंकि सांख्यिकीय रूप से प्रतिनिधि नमूनों को ग्राहकों की प्राथमिकताओं की पहचान करने, विज्ञापन सामग्री का जवाब देने और नए उत्पाद की समीक्षाओं का विश्लेषण करने की आवश्यकता नहीं होती है - यह एक विशिष्ट ग्राहक को कवर करने के लिए पर्याप्त है जो स्टोर में सही ढूंढना आसान है . गैर-प्रतिनिधि नमूने खोज समस्याओं को हल करने के लिए काफी उपयुक्त हैं, दृढ़ता से स्पष्ट रुझानों की पहचान करते हैं, व्यक्तिगत श्रेणियों की बारीकियों का विश्लेषण करते हैं (छोटे स्वतंत्र उप-नमूनों द्वारा प्रतिनिधित्व), ऐसी श्रेणियों की एक दूसरे के साथ तुलना (द्वि-आयामी विश्लेषण), चर के बीच संबंधों का विश्लेषण, और अन्य कार्य जिनमें प्राप्त सांख्यिकीय वितरण की सटीकता का द्वितीयक महत्व है।

आइए तीन अवधारणाओं से परिचित हों कि जो कोई भी एक तरह से या किसी अन्य समाजशास्त्रीय अनुसंधान के संपर्क में आता है, उसे जानने की जरूरत है: सामान्य जनसंख्या, नमूना जनसंख्या (नमूना), प्रतिनिधित्व।

सामान्य जनसंख्या -ये कार्यक्रम द्वारा परिभाषित अध्ययन की वस्तु की सभी इकाइयाँ हैं। अगर हम अखिल रूसी जनमत सर्वेक्षण के बारे में बात कर रहे हैं, तो यह रूस की पूरी वयस्क आबादी होगी। या सभी मास्को छात्र, यदि हम उनके बीच एक सर्वेक्षण करने का कार्य करते हैं। या कलुगा के सभी बेघर बच्चे, अगर हम इस विषय पर समाजशास्त्रीय अध्ययन करने जा रहे हैं।

नमूना जनसंख्या (नमूना) -यह सामान्य आबादी का वह हिस्सा है जिसकी हम सीधे जांच करेंगे, यानी ये वे लोग हैं जिनसे हम साक्षात्कार प्रश्न या प्रश्नावलियां लेकर आएंगे; वे सामग्री जिनका हम सामग्री विश्लेषण आदि की विधि द्वारा अध्ययन करेंगे।

कभी-कभी नमूना सामान्य आबादी के बराबर होता है (उदाहरण के लिए, उस स्थिति में जब हम मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी के पत्रकारिता संकाय के सभी प्रथम वर्ष के छात्रों का साक्षात्कार करते हैं)। लेकिन आमतौर पर यह कम होता है, कभी-कभी कई दहाई और सैकड़ों गुना। वहीं, समाजशास्त्रीय शोध के अभ्यास ने यह साबित कर दिया है कि राष्ट्रव्यापी सर्वेक्षणों में सर्वेक्षण के लिए 1.5-2 हजार लोगों का चयन करना पर्याप्त है। यदि नमूना अच्छी तरह से, सही ढंग से, प्रतिनिधि रूप से बनाया गया है, तो यह सभी रूसियों की राय के बारे में वस्तुनिष्ठ जानकारी प्रदान कर सकता है।

तो, मुख्य बात सही नमूना बनाना है। नमूने का आकार अध्ययन के उद्देश्यों, अध्ययन की वस्तु की एकरूपता की विशिष्टता और डिग्री, अध्ययन किए जाने वाले समूहों के विखंडन और इसके प्रतिनिधित्व की नियोजित डिग्री पर निर्भर करता है। अनुभवजन्य समाजशास्त्र में इस जादुई और सबसे महत्वपूर्ण अवधारणा - "प्रतिनिधित्व" का क्या अर्थ है?

प्रातिनिधिकता- यह पत्राचार है, सामान्य जनसंख्या की मुख्य विशेषताओं के अनुसार नमूना जनसंख्या (नमूना) की पर्याप्तता। यदि जनसंख्या की संरचना में 55% महिलाएं और 45% हैं; पुरुषों, तो नमूने का अनुपात समान होना चाहिए। यही बात उम्र, पेशे, बस्ती के प्रकार आदि के बारे में भी कही जा सकती है। संक्षेप में, नमूना विन्यास को जनसंख्या के विन्यास से मेल खाना चाहिए। इसे ऐसी आकृति (चित्र 8) में दर्शाया जा सकता है।

समाजशास्त्रीय अध्ययन में सबसे महत्वपूर्ण चीज नमूने की प्रतिनिधित्व है, क्योंकि यह ठीक इसी के साथ है कि प्राप्त परिणामों की सटीकता और निष्पक्षता जुड़ी हुई है।

नमूना विभिन्न तरीकों से बनाया जा सकता है। लेकिन मुख्य प्रकार दो प्रतिनिधि और गैर-प्रतिनिधि नमूने हैं।

प्रतिनिधि नमूने

संभाव्य, या यादृच्छिक, नमूनाकरण यह इस तथ्य पर आधारित है कि सामान्य आबादी में किसी भी वस्तु के नमूने में शामिल होने की समान संभावना है। संभाव्यता नमूनाकरण कई प्रकार के होते हैं।

1.व्यवस्थित चयन।यह बहुत लोकप्रिय है और अक्सर सामाजिक अनुसंधान में उपयोग किया जाता है। इसका मतलब यह है कि, नमूने के आकार के आधार पर, प्रत्येक व्यक्ति को सामान्य आबादी से चुना जाता है। एन-वें (6, 20, 45, आदि) वस्तु। उदाहरण के लिए, हम किसी एक मतदान केंद्र की वयस्क आबादी का साक्षात्कार कर रहे हैं। हम चुनावी सूचियां लेते हैं। मान लीजिए कि उनके पास 10,000 लोग हैं। और हमें 500 लोगों के सैंपल की जरूरत है। हम सामान्य जनसंख्या के 10,000 की संख्या को नमूने के 500 की संख्या से विभाजित करते हैं, हमें 20 मिलता है। इसका मतलब है कि हम सूचियों में से प्रत्येक बीसवें मतदाता का चयन करेंगे।

मान लीजिए कि हमें मस्कोवाइट्स का फोन पर साक्षात्कार करना है और उनसे पता लगाना है कि वे वर्तमान में टीवी पर कौन सा कार्यक्रम देख रहे हैं। हम एक संदर्भ फोन बुक लेते हैं, गिनते हैं कि इसमें कितनी संख्याएँ हैं, इस संख्या को उस संख्या से विभाजित करें जिससे हमें पूछताछ करने की आवश्यकता है, और हमें एक चरण मिलता है जिस पर हम संख्याओं का एक व्यवस्थित चयन करेंगे।

सड़कों पर घरों के साथ भी ऐसा ही किया जा सकता है यदि हम घर पर अपने प्राप्तकर्ताओं का साक्षात्कार लेते हैं। उदाहरण के लिए, सड़क के सम किनारे पर हम हर पांचवें घर में जाते हैं। आदि।

2.लॉटरी या ड्रा द्वारा चयन. यह विधि आपके लिए परिचित है जब आप एक टोपी, एक फूलदान, एक बॉक्स, उदाहरण के लिए, मास्को की सभी सड़कों पर फेंकते हैं और 20 चुनते हैं जिस पर आप शोध करेंगे। क्षेत्रों, बस्तियों, डाकघरों आदि का भी चयन किया जा सकता है।

3. यादृच्छिक संख्या विधि द्वारा चयन. ऐसा करने के लिए, नमूनों की संख्या के अनुसार यादृच्छिक संख्याओं की विशेष गणितीय तालिकाएँ संकलित की जाती हैं और एक वस्तु का चयन किया जाता है जिसे पहले इस संख्या के साथ चिह्नित किया जाता है।

कोटा नमूना कोटा के अनुसार बनता है (अर्थात, ऐसी वस्तुएं जिनमें लिंग, आयु, निवास स्थान आदि की एक निश्चित विशेषता होती है), जो प्रतिशत के संदर्भ में सामान्य जनसंख्या के अनुरूप होती हैं। मान लीजिए हम एक छोटे से शहर की आबादी का अध्ययन करते हैं और जानते हैं कि इसमें कितने प्रतिशत युवा, मध्यम आयु वर्ग और बूढ़े, पुरुष और महिलाएं, कार्यरत और सेवानिवृत्त हैं। हमें सर्वेक्षण के लिए समान प्रतिशत में इन विशेषताओं वाले लोगों का चयन करना चाहिए। प्रतिनिधित्व की डिग्री के संदर्भ में यह नमूना संभाव्यता के करीब है।

स्तरीकृत प्रतिचयन कृत्रिम रूप से कोटा से भिन्न होता है, अध्ययन के उद्देश्यों के संबंध में, परतें, स्तर बनते हैं, जो अध्ययन के अधीन होते हैं और, एक नियम के रूप में, वे मात्रात्मक रूप से समान होते हैं। स्तर पूरी आबादी की तुलना में अधिक सजातीय होना चाहिए। उदाहरण के लिए, हम विभिन्न प्रकाशनों के पाठकों का अध्ययन करते हैं: एआईएफ, इज़वेस्टिया, ट्रूड, कोम्सोमोल्स्काया प्रावदा, एमके और विभिन्न प्रकाशनों के पाठकों के समान स्तर बनाते हैं, मान लीजिए कि प्रत्येक 200 लोग हैं।

ज़ोनड सैंपलिंग आमतौर पर क्षेत्रों के अध्ययन में उपयोग किया जाता है, अक्सर भौगोलिक मानचित्र, बस्तियों की एक योजना आदि का उपयोग करते हुए, जिसमें से कुछ इकाइयों को अध्ययन के लिए चुना जाता है। उदाहरण के लिए, क्षेत्रों का चयन रूस के विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों या मास्को जिलों से किया जाता है। कभी-कभी तथाकथित भौगोलिक क्रॉस तकनीक का उपयोग किया जाता है, जब इस भौगोलिक क्रॉस के क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर पर बिंदुओं का चयन किया जाता है। इस तरह से नमूना 60 के दशक में कोम्सोमोल्स्काया प्रावदा में इंस्टीट्यूट ऑफ पब्लिक ओपिनियन में जनमत अध्ययन में बनाया गया था।

सीरियल, नेस्टेड, क्लस्टर्ड नमूनाकरण इकाइयों के साथ काम नहीं करता है, लेकिन घोंसलों, सजातीय समूहों (परिवार, प्रोडक्शन टीम, छात्र समूह, फुटबॉल मैच के प्रशंसक, एक ही कमरे में टीवी देखने वाले टीवी दर्शक, शहरी क्षेत्रों, आदि) के साथ काम करता है। आमतौर पर, इस मामले में, एक सतत सर्वेक्षण किया जाता है।

समाजशास्त्रीय अनुसंधान में प्रतिनिधित्व की अवधारणा

दूसरे शब्दों में, प्रतिनिधित्व नमूने की गुणवत्ता है। नमूना प्रतिनिधि या गैर-प्रतिनिधि हो सकता है। यदि समाजशास्त्रीय अध्ययन में लोगों के एक बड़े समूह का उपयोग किया गया था, तो नमूना प्रतिनिधि होगा।

परिभाषा 2

एक नमूना सामान्य जनसंख्या के तत्वों की एक चयनित संख्या है। एक प्रतिनिधि नमूना इस तथ्य की विशेषता है कि सामान्य जनसंख्या के सभी तत्वों को समान अनुपात में प्रस्तुत किया जाता है।

एक समाजशास्त्रीय अध्ययन के नमूने की प्रतिनिधित्वशीलता दो यादृच्छिक घटकों द्वारा निर्धारित की जाती है: त्रुटियां जो पंजीकरण के दौरान की गई थीं और यादृच्छिक त्रुटियां।

उदाहरण 1

उदाहरण के लिए: यदि समाजशास्त्रीय शोध की वस्तु जटिल है और इसमें कई तत्व हैं, तो अधिक साक्षात्कारकर्ताओं की आवश्यकता होगी। सभी साक्षात्कारकर्ता हमेशा अच्छी तरह से योग्य नहीं होते हैं, जिससे पंजीकरण त्रुटियां हो सकती हैं। इसके विपरीत, साक्षात्कारकर्ताओं द्वारा एक नमूना अध्ययन आयोजित करने से जो अधिक तैयार और निर्देशित होते हैं, त्रुटियों की संख्या में कमी आती है, यानी यादृच्छिक त्रुटियों में कमी आती है।

नमूनाकरण तीन मुख्य समस्याओं के लिए आता है:

नमूना आकार निर्धारित करें (अर्थात, नमूने के प्रतिनिधि होने के लिए एक निश्चित प्रक्रिया का निर्माण करें);
नमूना आकार (सर्वेक्षण की जाने वाली संख्या) निर्धारित करें;
नमूने की गुणवत्ता का आकलन (परिणामों की शुद्धता का विश्लेषण)।

टिप्पणी 1

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि नमूना और जनसंख्या दर 5% से अधिक नहीं होनी चाहिए। यदि इस तरह के अनुपात का उल्लंघन किया जाता है, तो ऐसे समाजशास्त्रीय अध्ययन के निष्कर्ष वास्तविकता के अनुरूप नहीं होंगे।

नमूना प्रकार

नमूने में विभाजित हैं: यादृच्छिक और उद्देश्यपूर्ण।

रैंडम सैंपलिंग सबसे सटीक और प्रतिनिधि है। इस नमूने का सार यह है कि यादृच्छिक चयन के कारण, सामान्य जनसंख्या की सभी इकाइयों के नमूने में शामिल होने की समान संभावना होती है। इस प्रकार के नमूने का उपयोग आमतौर पर चुनाव, जनमत संग्रह और अन्य सार्वजनिक कार्यक्रमों से पहले किया जाता है। इस तथ्य के अलावा कि यह नमूना हमें सटीकता देता है, इसे लागू करने में कठिनाइयाँ होती हैं। एक यादृच्छिक नमूना आयोजित करने के लिए, एक समाजशास्त्री के पास सामान्य जनसंख्या के तत्वों की एक सूची होनी चाहिए, जो हमेशा आसान नहीं होता है। सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए यादृच्छिक चयन के लिए एक बड़े नमूना आकार की आवश्यकता होती है।

यादृच्छिक नमूने की किस्में क्रमबद्ध, क्षेत्रीय, यांत्रिक और अन्य हैं।

सीरियल या नेस्टेड सैंपलिंग में सीरीज़ का रूप होता है। इसमें व्यक्तिगत तत्वों (परिवार, समूह, स्कूल, टीम, आदि) का चयन होता है, जो निरंतर शोध के अधीन होते हैं।
ज़ोनड सैंपलिंग का उपयोग तब किया जाता है जब संपूर्ण डेटा सरणी को सजातीय भागों में विभाजित करने की आवश्यकता होती है। ऐसे हिस्से शहर के जिले हो सकते हैं।
यांत्रिक न्यादर्शन का सिद्धांत यह है कि सामान्य जनसंख्या के सभी तत्वों को एक सूची में नियत किया जाता है और आवश्यक संख्या में उत्तरदाताओं को समान समाकलन के माध्यम से इसमें से चुना जाता है। यांत्रिक नमूने में सामान्य जनसंख्या और नमूने का अनुपात होता है। उदाहरण के लिए: यदि सामान्य जनसंख्या 2000 है, और नमूना 200 है, तो इसका मतलब है कि प्रत्येक दसवें व्यक्ति को सामान्य सूची से चुना जाता है।

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण एक प्रकार का नमूना है जहां चयन पहुंच, विशिष्टता, समानता आदि के मानदंडों के अनुसार किया जाता है। उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण को सहज, स्नोबॉल और कोटा नमूनाकरण में विभाजित किया गया है।

एक स्वतःस्फूर्त नमूना पहले आने वाले का एक नमूना है। इस नमूने का नुकसान यह है कि जनसंख्या को पूर्व निर्धारित करना असंभव है।
स्नोबॉल विधि सूचना का निर्माण करना है। प्रत्येक साक्षात्कार में उत्तरदाता सहकर्मियों, मित्रों, परिचितों के संपर्क देता है जो अध्ययन में भाग ले सकते हैं, आदि।
उद्धरण नमूनाकरण। इस नमूने में, सभी डेटा एक कोटा है। कोटा सैंपलिंग का उपयोग करते समय, उत्तरदाताओं को कोटा के मापदंडों का पालन करते हुए उद्देश्यपूर्ण ढंग से चुना जाता है। कोटा के अनुसार जिन विशेषताओं का चयन किया जाता है वे हैं लिंग, शिक्षा, आयु, कौशल स्तर, या अन्य, जो स्वयं समाजशास्त्रीय अनुसंधान के लक्ष्यों और उद्देश्यों से निर्धारित होते हैं।

सामान्यतया। प्रतिनिधित्व यह निर्धारित करता है कि अध्ययन के परिणामों को एक निश्चित नमूने की पूरी आबादी में शामिल करके सामान्य बनाना कितना संभव है, जिससे इसे एकत्र किया गया था।

प्रतिनिधित्व को सामान्य जनसंख्या के मापदंडों का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक नमूने की संपत्ति के रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है जो अध्ययन के उद्देश्यों के दृष्टिकोण से महत्वपूर्ण हैं।

उदाहरण

मान लीजिए जनसंख्या स्कूल के सभी छात्र हैं (20 कक्षाओं के 600 लोग, प्रत्येक कक्षा में 30 लोग)। अध्ययन का विषय धूम्रपान के प्रति दृष्टिकोण है। 60 हाई स्कूल के छात्रों का एक नमूना जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है जो उन्हीं 60 लोगों के एक नमूने की तुलना में बहुत खराब है, जिसमें प्रत्येक कक्षा के 3 छात्र शामिल होंगे। इसका मुख्य कारण कक्षाओं में असमान आयु वितरण है। इसलिए, पहले मामले में, नमूने का प्रतिनिधित्व कम है, और दूसरे मामले में, प्रतिनिधित्व अधिक है (सेटेरिस परिबस)।

साहित्य

Ilyasov F. N. विपणन अनुसंधान में सर्वेक्षण के परिणामों का प्रतिनिधित्व। Sotsiologicheskie issledovaniya। 2011. 3। पीपी. 112-116.

विकिमीडिया फाउंडेशन। 2010.

समानार्थक शब्द:

देखें कि "प्रतिनिधित्व" अन्य शब्दकोशों में क्या है:

- (फ्रांसीसी प्रतिनिधि, सांकेतिक, विशेषता), प्रतिनिधित्व, बहाल करने की क्षमता का एक उपाय, अपने हिस्से में पूरे के विचार को पुन: पेश करना या इस हिस्से को शामिल करने के लिए भाग के विचार को विस्तारित करने की क्षमता का एक उपाय। .. ... दार्शनिक विश्वकोश

अध्ययन की जा रही सामान्य जनसंख्या की विशेषताओं को प्रतिबिंबित करने के लिए एक नमूने की संपत्ति। अंग्रेजी में: प्रतिनिधित्व समानार्थी शब्द: प्रतिनिधिता यह भी देखें: नमूना आबादी वित्तीय शब्दकोश फिनम ... वित्तीय शब्दावली

रूसी पर्यायवाची शब्द का प्रतिनिधित्व, लक्षण वर्णन, घातीयता। प्रतिनिधित्व एन।, समानार्थक शब्द की संख्या: 3 संकेतक (8) ... पर्यायवाची शब्दकोश

- (फ्रांसीसी प्रतिनिधि से सांकेतिक) आर्थिक प्रक्रियाओं और घटनाओं का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले आर्थिक संकेतकों (अक्सर सांख्यिकीय) के नमूने का प्रतिनिधित्व। प्रतिनिधित्व उपलब्ध की विश्वसनीयता दोनों पर निर्भर करता है ... ... आर्थिक शब्दकोश

प्रातिनिधिकता- और बढ़िया। प्रतिनिधित्व प्रतिनिधित्व, प्रदर्शन। NS 2. एक पुराने उत्कीर्णन के रूप में शहरी परिदृश्य का प्रकाश, सुंदर शैलीकरण युग के अद्वितीय स्वाद को व्यक्त करता है। पैनल को गंभीरता और प्रतिनिधित्व की विशेषता है। करीब ला रहा है... रूसी भाषा के गैलिसिज़्म का ऐतिहासिक शब्दकोश

नमूना जनसंख्या के विश्लेषण में प्राप्त परिणामों को सामान्य जनसंख्या में स्थानांतरित करने की वैधता। व्यापार शर्तों का शब्दकोश। अकादमिक.रू. 2001 ... व्यापार शर्तों की शब्दावली

- (फ्रांसीसी प्रतिनिधि से प्रतिनिधित्व), आंकड़ों में, एक नमूना आबादी (एक वस्तु के कुछ हिस्सों, एक सेट) के मापदंडों को निर्धारित करने के तरीके, जिसके अध्ययन से किसी को पर्याप्त वैधता के साथ सामान्य की स्थिति का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति मिलती है ... ... आधुनिक विश्वकोश

- (फ्रांसीसी प्रतिनिधि से सांकेतिक) आंकड़ों में, संपूर्ण जनसंख्या की विशेषता वाले संकेतकों के चयनात्मक अवलोकन के परिणामस्वरूप प्राप्त विशेषताओं का पत्राचार। इन संकेतकों के बीच विसंगति दर्शाती है ... ... बड़ा विश्वकोश शब्दकोश

- (fr से। प्रतिनिधि प्रतिनिधि सांकेतिक) eng। प्रतिनिधित्व; जर्मन रेप्रासेन टैटिविटैट। 1. प्रतिनिधित्व। 2. सूचकांक के.एल. सांख्यिकी और अन्य विज्ञानों में अवलोकन। 3. अध्ययन किए गए सामान्य की विशेषताओं को प्रतिबिंबित करने के लिए नमूने की संपत्ति ... ... समाजशास्त्र का विश्वकोश

- (फ्रांसीसी प्रतिनिधि से)किसी चीज का प्रतिनिधित्व करना) सूचना के एक विशेष नमूने की सबसे महत्वपूर्ण संपत्ति, जिसमें संपूर्ण सामान्य आबादी (उदाहरण के लिए, संपूर्ण सेनोपॉपुलेशन) की विशेषताओं का प्रतिबिंब (प्रतिनिधित्व) शामिल है। नमूने के प्रतिनिधित्व के बारे में ... ... पारिस्थितिक शब्दकोश

प्रातिनिधिकता- सामान्य जनसंख्या की संरचना के मापदंडों और महत्वपूर्ण तत्वों को पुन: पेश करने के लिए नमूना आबादी की संपत्ति। शब्द "प्रतिनिधि नमूना" पहली बार नॉर्वेजियन सांख्यिकीविद् ए। कियार द्वारा सामाजिक-आर्थिक अनुसंधान के संबंध में पेश किया गया था ... तकनीकी अनुवादक की हैंडबुक

पुस्तकें

मध्यकालीन बौद्धिक संस्कृति, ए एम शिशकोव। यह पाठ्यपुस्तक मध्य युग की बौद्धिक संस्कृति के इतिहास पर एक संदर्भ पुस्तक है, क्योंकि यह दार्शनिकों, धर्मशास्त्रियों, प्राकृतिक वैज्ञानिकों और ...
जैविक विविधता के निर्माण और संरक्षण में मिट्टी की भूमिका। सामूहिक मोनोग्राफ जैविक विविधता के निर्माण और संरक्षण में मिट्टी की भूमिका और महत्व पर कई वर्षों के शोध की सामग्री और परिणाम प्रस्तुत करता है, जो कि...

आर की अवधारणा का व्यापक रूप से अनुभववाद के अभ्यास में उपयोग किया जाता है। भीतर अनुसंधान तथाकथित।नमूनाकरण विधि, जब पूरे का सर्वेक्षण (सामान्य जनसंख्या)जांच भाग के लिए कम (नमूना या नमूना जनसंख्या)इसके बाद सामान्य आबादी के लिए नमूने के सर्वेक्षण परिणामों का प्रसार करना। यहां आर औपचारिक रूप में कार्य करता है और आमतौर पर अंतराल के परिमाण और सीमाओं के माध्यम से व्यक्त किया जाता है (विश्वास अंतराल कहा जाता है), जिसमें आत्मविश्वास की एक निश्चित डिग्री के साथ (या, जैसा कि वे कहते हैं, दिए गए आत्मविश्वास के स्तर के साथ)निर्धारित किया जा सकता है। सामान्य जनसंख्या की संख्यात्मक विशेषता। मूल्य और सीमाएं सौंपेंगे। अंतराल गणना योग्य हैं और सामान्य जनसंख्या के आकार, नमूना आकार, चयन की विधि, निर्दिष्ट विश्वसनीयता की डिग्री पर निर्भर करते हैं (विश्वास संभावनाएं), सर्वेक्षण की गई विशेषता की गणना करने की विधि और नमूना आबादी के लिए इसका मूल्य। ऐसी निर्भरता का अध्ययन औपचारिक आर द्वारा किया जाता है, जिसे गणितीय के एक खंड के ढांचे के भीतर विकसित किया जाता है। सांख्यिकी - नमूनाकरण विधि का सिद्धांत।

वेंट्ज़ेल ई.एस., थ्योरी ऑफ़ प्रोबेबिलिटी, एम।, I9604; कॉकरेन, डब्ल्यू।, नमूनाकरण के तरीके, प्रति.साथ अंग्रेज़ी, एम।, 1976।

दार्शनिक विश्वकोश शब्दकोश। - एम .: सोवियत विश्वकोश. चौ. संपादक: एल। एफ। इलीचेव, पी। एन। फेडोसेव, एस। एम। कोवालेव, वी। जी। पानोव. 1983 .

प्रातिनिधिकता

(से। प्रतिनिधि - कुछ का प्रतिनिधित्व) - एक नमूना आबादी, जो एक निश्चित त्रुटि के साथ अनुमति देता है - वास्तविक की सामग्री पर पूर्व-निर्दिष्ट या गणना की जाती है। नमूनाकरण - सामान्य जनसंख्या में इस विशेषता के वितरण के साथ नमूने में अध्ययन किए गए गुण के वितरण की पहचान करना। R. कुछ विशिष्ट विशेषताओं के अनुसार सामान्य जनसंख्या के संबंध में नमूने का प्रतिनिधित्व है। आर व्यक्तिपरक और वस्तुनिष्ठ कारकों पर निर्भर करता है। इस प्रकार, अध्ययन के उद्देश्यों के साथ चयन पद्धति की अनुरूपता, चयन प्रक्रिया का पालन, आर को प्रभावित करने वाली जानकारी एकत्र करने की विधि की शुद्धता किसी भी औपचारिक माध्यम से प्राप्त नहीं की जाती है और पूरी तरह से कर्तव्यनिष्ठा और तैयारियों पर निर्भर करती है। शोधकर्ताओं की। विशेष रूप से महान समाजशास्त्रीय में व्यक्तिपरक त्रुटियों का खतरा है। अनुसंधान, टू-रख में चयनात्मक डेटा पूछताछ के माध्यम से सामने आते हैं। उद्देश्य त्रुटियाँ अध्ययन की चयनात्मक प्रकृति (नमूनाकरण त्रुटियों) से जुड़ी होती हैं। ये त्रुटियां औपचारिक गणना के लिए उत्तरदायी हैं और अध्ययन के तहत विशेषता के उतार-चढ़ाव, नमूना आकार, चयन की विधि और सामान्य जनसंख्या की प्रकृति पर निर्भर करती हैं। त्रुटियों की गणना के तरीके गणितीय के संबंधित अनुभागों द्वारा विकसित किए गए हैं। सांख्यिकी।

नमूनाकरण त्रुटियों को या तो नमूना आकार निर्धारित करने के लिए सर्वेक्षण किए जाने से पहले निर्दिष्ट किया जा सकता है जो उन त्रुटियों की गारंटी देता है जो निर्दिष्ट से अधिक नहीं हैं, या सर्वेक्षण परिणामों से गणना की जा सकती है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वे जनसंख्या तक विस्तारित करने के लिए उचित हैं या नहीं।

लिट.:रोमानोव्स्की वी.आई., गणित का प्राथमिक पाठ्यक्रम। सांख्यिकी, दूसरा संस्करण, एम.-एल।, 1939; क्रेमर जी।, गणित। सांख्यिकी के तरीके, ट्रांस। अंग्रेजी से, एम।, 1948; मिल्स एफ।, सांख्यिकीय। तरीके, ट्रांस। अंग्रेजी से, एम।, 1958; वैन डेर वेर्डन बी एल, गणित। , प्रति। जर्मन से, एम।, 1960; यूल जे.ई., केंडल एम.जे., सांख्यिकी का सिद्धांत, ट्रांस। अंग्रेजी से, 14वां संस्करण, एम., 1960।

दार्शनिक विश्वकोश। 5 खंडों में - एम।: सोवियत विश्वकोश. F. V. Konstantinov . द्वारा संपादित. 1960-1970 .

समानार्थक शब्द:

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मध्यकालीन बौद्धिक संस्कृति, ए एम शिशकोव। यह पाठ्यपुस्तक मध्य युग की बौद्धिक संस्कृति के इतिहास पर एक संदर्भ पुस्तक है, क्योंकि यह दार्शनिकों, धर्मशास्त्रियों, प्राकृतिक वैज्ञानिकों और ...

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प्रतिनिधि नमूने

नमूना प्रकार

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