जेव्हा लोकसंख्येतून निवडलेले नमुना संपूर्ण लोकसंख्येचे अचूकपणे प्रतिनिधित्व करत नाही, तेव्हा नमुना परिणाम आणि वास्तविक लोकसंख्येच्या मूल्यांदरम्यान विसंगती उद्भवते. आकस्मिक संधी, नमुना निवडीतील पूर्वग्रह किंवा अपुऱ्या नमुना आकारामुळे ही त्रुटी उद्भवू शकते. संपूर्ण डाटापेक्षा नमुन्यांवर अवलंबून असलेल्या सर्व सर्वेक्षण आणि संशोधन पद्धतींमध्ये सांपलिंग त्रुटी अंतर्निहित आहेत. ते नॉन-सॅम्पलिंग त्रुटीपेक्षा भिन्न आहेत, जे अचूक मोजमाप किंवा प्रतिवादी पूर्वग्रह यासारख्या समस्यांपासून निर्माण होतात. सॅम्पलिंग त्रुटी कमी करण्यामध्ये सामान्यपणे नमुना आकार वाढवणे किंवा अधिक मजबूत सॅम्पलिंग तंत्र वापरणे समाविष्ट आहे.
सॅम्पलिंग त्रुटींचे कारण:
- अँडम व्हेरिएशन: सॅम्पलिंग त्रुटींचे सर्वात सामान्य कारण रँडम वेरिएशन आहे. नमुना हा केवळ लोकसंख्येचा एक भाग असल्याने, ते संपूर्ण गटाचे योग्यरित्या प्रतिनिधित्व करू शकत नाही. एकाच लोकसंख्येतील विविध नमुने संधीमुळे थोडे वेगवेगळे परिणाम देऊ शकतात.
- नमुना आकार: लहान नमुना आकारांना मोठ्या प्रमाणात नमुना त्रुटी होण्याची शक्यता अधिक असते. नमुना जितका मोठा, लोकसंख्येचे अचूक प्रतिनिधित्व करणे आणि त्रुटी कमी करण्याची शक्यता अधिक असते. नमुना साईझ वाढत असल्याने, नमुना त्रुटी सामान्यपणे कमी होते.
- अपराध सॅम्पलिंग पद्धत: जर नमुना यादृच्छिकपणे निवडला नसेल तर पूर्वग्रह उद्भवू शकतात ज्यामुळे सिस्टीमॅटिक त्रुटी येऊ शकतात, जरी हे नॉन-सॅम्पलिंग त्रुटी शी अधिक संबंधित असले तरी . रँडम सॅम्पलिंगमध्येही, खराब तंत्र अद्याप सॅम्पलिंग त्रुटी वाढवू शकतात.
- लोकभारताची कमकुवतता: जर लोकसंख्या खूपच वैविध्यपूर्ण असेल तर लहान नमुना त्यातील सर्व बदल कॅप्चर करू शकत नाही. यामुळे सॅम्पलिंग त्रुटी निर्माण होऊ शकतात कारण नमुना पुरेसे काही उपग्रुपचे प्रतिनिधित्व करण्यात अयशस्वी होऊ शकतो.
सॅम्पलिंग त्रुटींचे प्रकार:
- मॅनची स्टँडर्ड त्रुटी: हे नमुना माध्यमातील परिवर्तनीयतेचे मोजमाप आहे. हे दर्शविते की लोकसंख्येपेक्षा किती नमुना वेगळे असतो. हे नमुना आकाराच्या स्क्वेअर रूटद्वारे विभाजित लोकसंख्येचे स्टँडर्ड डेव्हिएशन म्हणून कॅल्क्युलेट केले जाते. लहान नमुना आकारामुळे मोठ्या प्रमाणातील त्रुटी येतात, म्हणजे नमुना म्हणजे खरी लोकसंख्येपेक्षा भिन्न असण्याची शक्यता अधिक असते म्हणजे.
- त्रुटिचे मार्जिन: नमुन्याच्या त्रुटीचा विचार करून त्रुटीचे मार्जिन ज्या मर्यादेत वास्तविक लोकसंख्या मापदंड खोटण्याची अपेक्षा आहे ते दर्शविते. हे सामान्यपणे टक्केवारी म्हणून व्यक्त केले जाते आणि अनेकदा पॉलिलिंग डाटामध्ये वापरले जाते. मोठ्या नमुना साईझमुळे सामान्यपणे त्रुटी कमी होते, कारण नमुना लोकांना अधिक जवळून दर्शविते.
- सॅम्पलिंग वितरण: सॅम्पलिंग त्रुटींचे विश्लेषण सॅम्पलिंग वितरणाद्वारे देखील केले जाऊ शकते, जे दर्शविते की एकाच लोकसंख्येतील एकाधिक नमुन्यांमध्ये विविध नमुना आकडेवारी (जसे की अर्थ) कसे बदलते. लोकसंख्येच्या मापदंडांसह नमुना आकडेवारीची तुलना करताना संवेदनशील त्रुटी स्पष्ट आहेत.
सॅम्पलिंग त्रुटींचा परिणाम:
- परिणामांची अचूकता: नमुनाच्या अंदाजांच्या अचूकतेवर सांपलिंग त्रुटी परिणाम करतात. उदाहरणार्थ, एका सर्वेक्षणात, नमुना त्रुटीमुळे लोकसंख्येचा चुकीचा अंदाज येऊ शकतो, ज्यामुळे दोषयुक्त निष्कर्ष किंवा चुकीच्या निर्णयांना कारणीभूत ठरू शकते.
- आत्मविश्वास हस्तक्षेप: सांपलिंग त्रुटी अनेकदा आत्मविश्वास अंतराने व्यक्त केल्या जातात, जेथे वास्तविक लोकसंख्या निकष कमी होण्याची शक्यता असते अशा मूल्यांची श्रेणी देते. मोठ्या प्रमाणात सॅम्पलिंग त्रुटीमुळे विस्तृत आत्मविश्वास इंटर्व्हल मिळते, म्हणजे अंदाजमध्ये कमी अचूकता.
- संख्यिकीय इन्फरन्स: नमुना डाटावर आधारित लोकसंख्येविषयी अनुमान तयार करताना, नमुना त्रुटी विचारात घेणे आवश्यक आहे. या त्रुटींमुळे परिणामांचे अयोग्य स्पष्टीकरण लोकांविषयी चुकीचे निष्कर्ष काढू शकते.
सॅम्पलिंग त्रुटी कमी होत आहेत:
- नमुना साईझ वाढवा: मोठे नमुने अधिक अचूक अंदाज प्रदान करतात, कारण ते लोकसंख्येच्या विविधतेला चांगल्या प्रकारे प्रतिबिंबित करतात. जितके अधिक डाटा पॉईंट्स गोळा केले जातील, नमुना लोकसंख्येच्या वैशिष्ट्यांना अंदाजित करेल.
- स्ट्रेटिफाइड सॅम्पलिंग वापरा: लोकसंख्या विषम आहे अशा प्रकरणांमध्ये, स्ट्रेटिफाईड सॅम्पलिंग प्रमाणानुसार लोकसंख्येचे प्रत्येक उप-समूह प्रतिनिधित्व करत असल्याची खात्री करून नमुना त्रुटी कमी करू शकते. हा दृष्टीकोन विशिष्ट वैशिष्ट्यांपेक्षा जास्त किंवा कमी प्रतिनिधित्व करण्याचा धोका कमी करतो.
- रँडम सॅम्पलिंग वापरा: नमुनासाठी निवडण्याची समान संधी लोकसंख्येतील प्रत्येक व्यक्तीस पूर्वग्रहाची शक्यता कमी करते आणि नमुना त्रुटी नियंत्रित करण्यास मदत करते याची खात्री करणे. साधारण रँडम सॅम्पलिंग किंवा सिस्टीमॅटिक सॅम्पलिंग सारख्या यादृच्छिक सॅम्पलिंग पद्धती नॉन-रँडम निवडीशी संबंधित त्रुटी कमी करण्यास मदत करू शकतात.
- रिप्लिकेशन आयोजित करा: एकाच लोकसंख्येतील विविध नमुन्यांसह अभ्यास किंवा सर्वेक्षण बदलल्याने नमुना त्रुटीमुळे होणारी अनिश्चितता कमी करण्यास मदत होऊ शकते. यामुळे संशोधकांना त्यांच्या शोधाची सातत्यता आणि विश्वसनीयतेचे मूल्यांकन करण्याची परवानगी मिळते.
सॅम्पलिंग त्रुटी आणि नॉन-सॅम्पलिंग त्रुटी यामधील फरक:
- सॅम्पलिंग एरर्स लोकसंख्येकडून नमुना निवडण्यात नैसर्गिक परिवर्तनीयतेमुळे होतात. कोणत्याही सॅम्पलिंग प्रोसेसमध्ये ते अंतर्निहित असतात, जरी परिपूर्णपणे आयोजित केले असेल तरीही.
- नॉन-सॅम्पलिंग त्रुटी अन्य घटकांमुळे होतात, जसे की चुकीची डाटा कलेक्शन पद्धती, मोजमाप त्रुटी, प्रतिसाद पूर्वग्रह किंवा डाटा प्रोसेसिंग चुका. ही त्रुटी परिपूर्ण नमुन्यासहही होऊ शकते.
निष्कर्ष:
संपूर्ण लोकसंख्येपेक्षा नमुन्यांसोबत काम करण्याचा स्वाभाविक भाग म्हणजे संवादातील त्रुटी. संशोधन, मतदान आणि आकडेवारीत अचूक, विश्वसनीय परिणाम निर्माण करण्यासाठी या त्रुटी समजून घेणे आणि व्यवस्थापित करणे आवश्यक आहे. योग्य नमुना तंत्रे वापरून, नमुना आकार वाढविणे आणि मानक त्रुटी आणि आत्मविश्वास अंतर कॅल्क्युलेट करून, संशोधक नमुना त्रुटीचा परिणाम कमी करू शकतात आणि लोकसंख्येच्या मापदंडांचा अधिक अचूक अंदाज सुनिश्चित करू शकतात.
