कोटा सैम्पलिंग

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है जिसमें जनसंख्या को उप-समूहों या स्तरों में बाँटा जाता है, और फिर प्रत्येक उप-समूह से साक्षात्कार करने वाले लोगों की संख्या के लिए एक कोटा निर्धारित किया जाता है।

कोटा सैम्पलिंग कैसे काम करती है?

1. जनसंख्या को एक या अधिक विशेषताओं—जैसे आयु, लिंग, जाति या आय—के आधार पर उप-समूहों में बाँटा जाता है।
2. प्रत्येक उप-समूह से साक्षात्कार करने वाले लोगों की संख्या के लिए एक कोटा निर्धारित किया जाता है।
3. साक्षात्कारकर्ताओं को निर्देश दिया जाता है कि वे प्रत्येक उप-समूह के कोटे के अनुरूप लोगों को खोजें और उनका साक्षात्कार करें।

कोटा सैम्पलिंग का उपयोग कब करें

कोटा सैम्पलिंग सबसे अच्छी तरह उपयोग की जाती है जब:

• जनसंख्या बड़ी और विविध हो।
• बजट सीमित हो।
• डेटा को तेजी से एकत्र करना हो।

कोटा सैम्पलिंग का उदाहरण

एक शोधकर्ता एक नई नीति पर जनता की राय का सर्वेक्षण करना चाहता है। शोधकर्ता जनसंख्या को आयु, लिंग और जाति के आधार पर उप-समूहों में बाँटता है। फिर शोधकर्ता प्रत्येक उप-समूह से साक्षात्कार करने वाले लोगों की संख्या के लिए एक कोटा निर्धारित करता है। साक्षात्कारकर्ताओं को निर्देश दिया जाता है कि वे प्रत्येक उप-समूह के कोटे के अनुरूप लोगों को खोजें और उनका साक्षात्कार करें।

सर्वेक्षण के परिणामों का उपयोग नई नीति पर जनता की राय का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, परिणाम जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं क्योंकि कोटा सैम्पलिंग एक प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक नहीं है।

कोटा सैम्पलिंग के प्रकार

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है जिसमें जनसंख्या को उप-समूहों या स्तरों में विभाजित किया जाता है, और फिर प्रत्येक उप-समूह से चयन किए जाने वाले व्यक्तियों की संख्या के लिए एक कोटा निर्धारित किया जाता है। यह विधि यह सुनिश्चित करती है कि नमूना निर्दिष्ट विशेषताओं के संदर्भ में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है।

कोटा सैम्पलिंग के दो मुख्य प्रकार होते हैं:

1. आनुपातिक कोटा सैम्पलिंग

आनुपातिक कोटा सैम्पलिंग में, प्रत्येक उप-समूह के लिए कोटा जनसंख्या में उनके आकार के अनुपात में निर्धारित किया जाता है। यह विधि तब उपयोग की जाती है जब शोधकर्ता के पास उप-समूहों की जनसंख्या अनुपात के बारे में जानकारी होती है।

2. गैर-आनुपातिक कोटा सैम्पलिंग

गैर-आनुपातिक कोटा सैम्पलिंग में, प्रत्येक उप-समूह के लिए कोटा जनसंख्या में उनके आकार के अनुपात में निर्धारित नहीं किया जाता है। यह विधि तब उपयोग की जाती है जब शोधकर्ता के पास उप-समूहों की जनसंख्या अनुपात के बारे में जानकारी नहीं होती है, या जब शोधकर्ता कुछ उप-समूहों का ओवरसैम्पलिंग या अंडरसैम्पलिंग करना चाहता है।

कोटा सैम्पलिंग के लाभ

• लागत प्रभावी: कोटा सैम्पलिंग अपेक्षाकृत सस्ती सैम्पलिंग विधि है, क्योंकि इसके लिए जनसंख्या की पूरी सूची की आवश्यकता नहीं होती है।
• त्वरित और आसान संचालन: कोटा सैम्पलिंग को तेजी और आसानी से संचालित किया जा सकता है, क्योंकि इसके लिए व्यापक योजना या तैयारी की आवश्यकता नहीं होती है।
• प्रतिनिधि नमूना: कोटा सैम्पलिंग निर्दिष्ट विशेषताओं के संदर्भ में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने वाला नमूना उत्पन्न कर सकती है।

कोटा सैम्पलिंग की कमियां

• सैंपलिंग पूर्वाग्रह: कोटा सैंपलिंग सैंपलिंग पूर्वाग्रह के प्रभावी होता है, क्योंकि शोधकर्ता प्रत्येक उपसमूह से वास्तव में यादृच्छिक सैंपल चुनने में सक्षम नहीं हो सकता।
• गलत जनसंख्या अनुमान: कोटा सैंपलिंय गलत जनसंख्या अनुमान उत्पन्न कर सकता है, क्योंकि सैंपल उन अन्य विशेषताओं के मामले में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता जिन्हें सैंपलिंग प्रक्रिया में विचार नहीं किया गया।
• सीमित व्यापकता: कोटा सैंपलिंग के परिणाम समूची जनसंख्या पर लागू नहीं किए जा सकते, क्योंकि सैंपल सभी विशेषताओं के मामले में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता।

कोटा सैंपलिंग के अनुप्रयोग

कोटा सैंपलिंग का उपयोग विभिन्न शोध सेटिंग्स में किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:

• विपणन शोध: कोटा सैंपलिंग का उपयोग प्रायः विपणन शोध में उपभोक्ताओं के प्रतिनिधि सैंपल से डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है।
• राय सर्वेक्षण: कोटा सैंपलिंग का उपयोग कभी-कभी राय सर्वेक्षणों में मतदाताओं के प्रतिनिधि सैंपल से डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है।
• सामाजिक शोध: कोटा सैंपलिंग का उपयोग कभी-कभी सामाजिक शोध में किसी जनसंख्या के प्रतिनिधि सैंपल से डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है।

कोटा सैंपलिंग एक गैर-प्रायिकता सैंपलिंग तकनीक है जिसका उपयोग किसी जनसंख्या के प्रतिनिधि सैंपल से डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, किसी शोध अध्ययन में इस विधि का उपयोग करने से पहले इसकी संभावित पूर्वाग्रहों और सीमाओं से अवगत होना महत्वपूर्ण है।

कोटा सैंपलिंग तकनीकें

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकीय सैम्पलिंग तकनीक है जिसमें शोधकर्ता ऐसा नमूना चुनता है जो कुछ प्रमुख विशेषताओं—जैसे आयु, लिंग या जातीयता—के आधार पर जनसंख्या से मेल खाता हो। यह तकनीक अक्सर तब प्रयोग की जाती है जब यादृच्छिक नमूना प्राप्त करना कठिन या असंभव हो।

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकीय सैम्पलिंग तकनीक है जिसका उपयोग जनसंख्या की कुछ प्रमुख विशेषताओं पर तेज़ और सस्ता अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, इस तकनीक का उपयोग करने से पहले इसकी संभावित पूर्वाग्रहों और अशुद्धियों से अवगत रहना महत्वपूर्ण है।

कोटा सैम्पलिंग की विशेषताएँ

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकीय सैम्पलिंग तकनीक है जिसमें शोधकर्ता ऐसा नमूना चुनता है जो कुछ प्रमुख विशेषताओं—जैसे आयु, लिंग या आय—के आधार पर जनसंख्या से मेल खाता हो। यह विधि अक्सर तब प्रयोग की जाती है जब यादृच्छिक नमूना प्राप्त करना कठिन या असंभव हो।

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकीय सैम्पलिंग तकनीक है जिसका उपयोग ऐसा नमूना प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है जो कुछ प्रमुख विशेषताओं के आधार पर जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता हो। हालाँकि, कोटा सैम्पलिंग सैम्पलिंग पूर्वाग्रह के अधीन होता है और यह यादृच्छिक नमूना नहीं होता, इसलिए इसके परिणामों को जनसंख्या पर व्यापक नहीं किया जा सकता।

कोटा सैम्पलिंग और स्तरीकृत सैम्पलिंग के बीच अंतर

कोटा सैम्पलिंग

• कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है जिसमें जनसंख्या को विभिन्न समूहों या स्तरों में विभाजित किया जाता है, और फिर प्रत्येक समूह से उत्तरदाताओं का एक कोटा चुना जाता है।
• कोटे आमतौर पर विभिन्न समूहों की जनसंख्या अनुपात के आधार पर होते हैं।
• कोटा सैम्पलिंग का प्रयोग अक्सर तब किया जाता है जब जनसंख्या का यादृच्छिक सैम्पल प्राप्त करना कठिन या महंगा होता है।

स्तरीय सैम्पलिंग

• स्तरीय सैम्पलिंग एक प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है जिसमें जनसंख्या को विभिन्न समूहों या स्तरों में विभाजित किया जाता है, और फिर प्रत्येक समूह से एक यादृच्छिक सैम्पल चुना जाता है।
• स्तर आमतौर पर जनसंख्या के एक या अधिक लक्षणों, जैसे आयु, लिंग या आय, के आधार पर बनाए जाते हैं।
• स्तरीय सैम्पलिंग का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि सैम्पल उन लक्षणों के संदर्भ में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करे जिनका उपयोग स्तरों को परिभाषित करने के लिए किया गया है।

प्रमुख अंतर

कोटा सैम्पलिंग और स्तरीय सैम्पलिंग के बीच प्रमुख अंतर हैं:

• प्रायिकता बनाम गैर-प्रायिकता: कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है, जबकि स्तरीय सैम्पलिंग एक प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है।
• उत्तरदाताओं का चयन: कोटा सैम्पलिंग में उत्तरदाताओं का चयन कोटों के आधार पर होता है, जबकि स्तरीय सैम्पलिंग में उत्तरदाताओं का चयन यादृच्छिक रूप से होता है।
• प्रतिनिधित्व: कोटा सैम्पलिंग जनसंख्या का प्रतिनिधित्व स्तरीय सैम्पलिंग की तुलना में कम करती है, क्योंकि उत्तरदाताओं का चयन यादृच्छिक नहीं होता है।

कब उपयोग करें कोटा सैम्पलिंग बनाम स्ट्रैटिफाइड सैम्पलिंग

कोटा सैम्पलिंग अक्सर तब उपयोग की जाती है जब जनसंख्या का यादृच्छिक नमूना प्राप्त करना कठिन या महंगा हो। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी दूरदराज़ क्षेत्र में रहने वाले लोगों का सर्वेक्षण कर रहे हैं, तो ऐसे लोगों का यादृच्छिक नमूना खोजना जो सर्वेक्षण में भाग लेने को तैयार हों, कठिन हो सकता है। इस स्थिति में आप कोटा सैम्पलिंग का उपयोग करके ऐसे लोगों का नमूना चुन सकते हैं जो उम्र, लिंग और अन्य महत्वपूर्ण विशेषताओं के मामले में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करें।

स्ट्रैटिफाइड सैम्पलिंग तब उपयोग की जाती है जब आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि नमूना एक या अधिक विशेषताओं के संदर्भ में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करे। उदाहरण के लिए, यदि आप आगामी चुनाव में मतदान करने की योजना बना रहे लोगों का सर्वेक्षण कर रहे हैं, तो आप स्ट्रैटिफाइड सैम्पलिंग का उपयोग करके ऐसे लोगों का नमूना चुन सकते हैं जो उम्र, लिंग और राजनीतिक सम्बद्धता के मामले में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करें।

कोटा सैम्पलिंग और स्ट्रैटिफाइड सैम्पलिंग दो भिन्न सैम्पलिंग तकनीकें हैं जिनका उपयोग किसी जनसंख्या से डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है। कौन-सी सैम्पलिंग तकनीक सबसे उपयुक्त है, यह विशिष्ट अनुसंधान लक्ष्यों और जनसंख्या की विशेषताओं पर निर्भर करता है।

कोटा सैम्पलिंग FAQs

कोटा सैम्पलिंग क्या है?

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है जिसमें जनसंख्या को कुछ विशेषताओं के आधार पर विभिन्न समूहों (या स्तरों) में बाँटा जाता है, और फिर प्रत्येक समूह से पूर्वनिर्धारित संख्या में उत्तरदाताओं को चुना जाता है।

कोटा सैम्पलिंग का उपयोग क्यों किया जाता है?

कोटा सैम्पलिंग का उपयोग अक्सर तब किया जाता है जब यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण होता है कि नमूना आबादी के कुछ प्रमुख लक्षणों—जैसे आयु, लिंग या जातीयता—के मामले में प्रतिनिधि हो। इसका उपयोग तब भी किया जाता है जब यादृच्छिक नमूना प्राप्त करना कठिन या महंगा हो।

कोटा सैम्पलिंग के क्या लाभ हैं?

• प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करता है: कोटा सैम्पलिंग यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि नमूना आबादी के कुछ प्रमुख लक्षणों के मामले में प्रतिनिधि हो।
• अपेक्षाकृत आसान कार्यान्वयन: कोटा सैम्पलिंग को अपेक्षाकृत आसानी से लागू किया जा सकता है, विशेषकर अन्य अप्रायिक सैम्पलिंग तकनीकों की तुलना में।
• लागत-प्रभावी: कोटा सैम्पलिंग अक्सर अन्य सैम्पलिंग तकनीकों की तुलना में अधिक लागत-प्रभावी होता है, विशेषकर जब आबादी बड़ी हो।

कोटा सैम्पलिंग के क्या नुकसान हैं?

• सैम्पलिंग पूर्वाग्रह: कोटा सैम्पलिंग सैम्पलिंग पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है, क्योंकि शोधकर्ता ऐसे उत्तरदाताओं का चयन नहीं कर पा सकता जो वास्तव में आबादी के प्रतिनिधि हों।
• गलत अनुमान: कोटा सैम्पलिंग आबादी के प्राचलों के गलत अनुमान दे सकता है, क्योंकि नमूना वास्तव में आबादी का प्रतिनिधि नहीं हो सकता।
• सीमित व्यापकता: कोटा सैम्पलिंग के परिणामों को पूरी आबादी पर लागू नहीं किया जा सकता, क्योंकि नमूना आबादी के सभी समूहों का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता।

कोटा सैम्पलिंग का उपयोग कब करना चाहिए?

कोटा सैम्पलिंग का उपयोग तब किया जाना चाहिए जब यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण हो कि सैम्पल कुछ प्रमुख विशेषताओं के मामले में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है, और जब यादृच्छिक सैम्पल प्राप्त करना कठिन या महंगा हो।

कोटा सैम्पलिंग का उपयोग कब नहीं करना चाहिए?

कोटा सैम्पलिंग का उपयोग नहीं करना चाहिए जब जनसंख्या पैरामीटरों के सटीक अनुमान प्राप्त करना महत्वपूर्ण हो, या जब परिणामों को संपूर्ण जनसंख्या पर व्यापक बनाने की आवश्यकता हो।

निष्कर्ष

कोटा सैम्पलिंग एक गैर-प्रायिकता सैम्पलिंग तकनीक है जिसका उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जा सकता है कि सैम्पल कुछ प्रमुख विशेषताओं के मामले में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है। हालांकि, इसे उपयोग में लाने से पहले कोटा सैम्पलिंग की संभावित पूर्वाग्रहों और सीमाओं से अवगत होना महत्वपूर्ण है।