নমুনায়ন

- পরিসংখ্যান - পরিসংখ্যান ২য় পত্র | | NCTB BOOK

নমুনায়ন (Sampling) একটি গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি যা গবেষণা, পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত বৃহৎ জনসংখ্যা বা ডেটা সেট থেকে একটি ছোট অংশ বেছে নিয়ে সেগুলি বিশ্লেষণ করে পুরো জনসংখ্যা সম্পর্কে ধারণা প্রাপ্তির প্রক্রিয়া।


নমুনায়নের প্রকারভেদ

  1. প্রাথমিক নমুনায়ন (Simple Random Sampling)
    প্রতিটি সদস্যের সমান সুযোগ থাকে নমুনায়নের জন্য। এটি বেশ সহজ ও নিরপেক্ষ।
  2. স্তরবিন্যাস নমুনায়ন (Stratified Sampling)
    জনসংখ্যাকে বিভিন্ন শ্রেণিতে ভাগ করে প্রতিটি শ্রেণি থেকে নমুনা নেওয়া হয়।
  3. ক্লাস্টার নমুনায়ন (Cluster Sampling)
    জনসংখ্যাকে বিভিন্ন ক্লাস্টারে ভাগ করা হয় এবং পরে ক্লাস্টারগুলোর মধ্যে থেকে কিছু নির্দিষ্ট ক্লাস্টার বেছে নেওয়া হয়।
  4. পদ্ধতিগত নমুনায়ন (Systematic Sampling)
    একটি নির্দিষ্ট ব্যবধান বজায় রেখে নমুনা বাছাই করা হয়, যেমন প্রতি ১০ জনের মধ্যে একজন।
  5. আকস্মিক নমুনায়ন (Convenience Sampling)
    সহজলভ্য সদস্যদের থেকে নমুনা নেওয়া হয়। এটি তুলনামূলক দ্রুত ও কম খরচে সম্পন্ন হয়।

নমুনায়নের গুরুত্ব

  • ব্যয় সাশ্রয়: পুরো জনসংখ্যার পরিবর্তে ছোট একটি অংশ বিশ্লেষণ করা হয়।
  • সময় সাশ্রয়: ডেটা সংগ্রহ ও বিশ্লেষণের জন্য সময় কম লাগে।
  • পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণ: বৃহৎ ডেটাসেটের বিশ্লেষণ সহজ হয়।

সারসংক্ষেপ

নমুনায়ন গবেষণায় একটি অপরিহার্য পদ্ধতি যা সঠিক, দ্রুত এবং কার্যকর ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে আমরা বৃহৎ পরিসরের ডেটা বা জনসংখ্যা সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নিতে পারি।

# বহুনির্বাচনী প্রশ্ন

তথ্যের আলোকে প্রশ্নের উত্তর দাও

ঢাকা কলেজের পরিসংখ্যান বিভাগের একাদশ ও দ্বাদশ শ্রেণির ছাত্রদের নম্বর পরিমিতভাবে বিন্যস্ত। শ্রেণি দুটির ছাত্রদের নম্বর নিচে দেওয়া হলো:

শ্রেণি

ছাত্র সংখ্যা

ছাত্রদের গড় নম্বর

নম্বরের পরিমিত ব্যবধান

একাদশ

350

70

6

দ্বাদশ

450

65

3

তথ্যের আলোকে প্রশ্নের উত্তর দাও

পরিমিত চলক x এর প্রতিটি মান হতে এর গড় বিয়োগ করে উহার পরিমিত ব্যবধান দ্বারা ভাগ করে নতুন চলক।

zx-μσপাওয়া যায় 

নমুনা সম্পর্কিত বিভিন্ন সংজ্ঞা

নমুনা সম্পর্কিত বিভিন্ন সংজ্ঞা (Definitions of Sample) গবেষণা এবং পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে ভিন্ন ভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে প্রদান করা হয়। এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ সংজ্ঞা উপস্থাপন করা হলো:


নমুনার সংজ্ঞা

  1. সাধারণ সংজ্ঞা:
    "নমুনা হলো একটি বৃহৎ জনসংখ্যা বা ডেটাসেটের একটি ছোট অংশ, যা পুরো জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য ধারণ করে।"
  2. পরিসংখ্যান ভিত্তিক সংজ্ঞা:
    "পরিসংখ্যানিক গবেষণার জন্য পুরো জনসংখ্যা থেকে নেওয়া একটি অংশ, যা গবেষণার জন্য ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।"
  3. গবেষণা সংজ্ঞা (Research Perspective):
    "গবেষণার নির্ধারিত উদ্দেশ্যে বৃহৎ জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্বকারী ছোট্ট একটি উপসেটকে নমুনা বলা হয়।"
  4. ISO সংজ্ঞা (International Organization for Standardization):
    "A sample is a set of one or more observations drawn from a population, intended to provide information about the entire population."
  5. কিশোর চক্রবর্তী (স্থানীয় গবেষক):
    "নমুনা হলো একটি বড় জনগোষ্ঠীর বা বিষয়ের একটি ক্ষুদ্র অংশ, যা গবেষণার জন্য তথ্য সংগ্রহের উদ্দেশ্যে বাছাই করা হয়।"

নমুনার ব্যবহার

  • গবেষণার ফলাফল বৃহৎ জনগোষ্ঠীর উপর প্রয়োগ করতে।
  • সময় ও খরচ বাঁচাতে।
  • প্রকৃত চিত্র বা ফলাফল প্রদর্শনে।

সারসংক্ষেপ

নমুনার সংজ্ঞাগুলি প্রয়োগের উপর নির্ভরশীল। তবে সব ক্ষেত্রেই এটি বৃহৎ জনগোষ্ঠী বা ডেটাসেটের প্রতিনিধিত্ব করে, যা গবেষণার জন্য অপরিহার্য।

নমুনা জরিপ ও শুমার

নমুনা জরিপ (Sample Survey) এবং শুমার (Census) গবেষণা ও ডেটা সংগ্রহের ক্ষেত্রে দুটি গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি। এই দুটি পদ্ধতি তথ্য সংগ্রহ এবং জনসংখ্যা বিশ্লেষণের জন্য ভিন্ন প্রক্রিয়া ব্যবহার করে।


নমুনা জরিপ

নমুনা জরিপ এমন একটি পদ্ধতি যেখানে পুরো জনসংখ্যার পরিবর্তে একটি ছোট্ট উপসেট (নমুনা) বেছে নেওয়া হয় এবং সেই নমুনা বিশ্লেষণ করে পুরো জনসংখ্যা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।

বৈশিষ্ট্য:

  • আংশিক তথ্য সংগ্রহ: পুরো জনসংখ্যার উপর না গিয়ে কিছু নির্দিষ্ট অংশ থেকে তথ্য সংগ্রহ করা হয়।
  • খরচ ও সময় সাশ্রয়ী: কম খরচে এবং স্বল্প সময়ে জরিপ পরিচালনা করা যায়।
  • পরিসংখ্যানের প্রয়োগ: বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়।
  • ত্রুটির সম্ভাবনা: নমুনার ভিত্তিতে তথ্য সংগ্রহ করায় কিছু ত্রুটির সম্ভাবনা থাকতে পারে।

উদাহরণ:

  • একটি দেশের ৫০০ জন শিক্ষার্থীর মধ্য থেকে ৫০ জনকে বেছে নিয়ে শিক্ষার মান বিশ্লেষণ।
  • কৃষকদের মধ্যে মাত্র ১০% জনকে বেছে নিয়ে তাদের উৎপাদন পদ্ধতি নিয়ে জরিপ।

শুমার (Census)

শুমার হলো একটি পদ্ধতি যেখানে একটি জনসংখ্যা বা পুরো ডেটাসেটের প্রতিটি সদস্যের সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করা হয়।

বৈশিষ্ট্য:

  • পূর্ণাঙ্গ তথ্য সংগ্রহ: প্রতিটি ব্যক্তি বা ইউনিট সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করা হয়।
  • খরচ ও সময়সাপেক্ষ: এই প্রক্রিয়াটি অনেক সময় এবং অর্থ প্রয়োজন।
  • ত্রুটির কম সম্ভাবনা: পুরো জনসংখ্যা বিশ্লেষণ করায় ত্রুটির সম্ভাবনা কম।
  • আবেদন: সাধারণত জনসংখ্যা গণনা, অর্থনৈতিক জরিপ বা বড় গবেষণায় শুমার ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

  • একটি দেশের পুরো জনসংখ্যার গণনা।
  • কৃষিক্ষেত্রে প্রতিটি জমির উৎপাদন সম্পর্কিত তথ্য সংগ্রহ।

নমুনা জরিপ ও শুমারের পার্থক্য

বৈশিষ্ট্যনমুনা জরিপশুমার
তথ্যের ধরনআংশিক (নমুনার উপর ভিত্তি করে)পূর্ণাঙ্গ (সবাইকে অন্তর্ভুক্ত করে)
খরচকমবেশি
সময়স্বল্প সময়ে সম্পন্ন হয়অনেক সময় লাগে
ত্রুটির সম্ভাবনাতুলনামূলক বেশিতুলনামূলক কম
ব্যবহারিক ক্ষেত্রছোট বা মধ্যম পরিসরের গবেষণাবৃহৎ আকারের বিশ্লেষণ

কখন কোনটি ব্যবহার করবেন

  • নমুনা জরিপ ব্যবহার করা হয় যখন:
    • সময় এবং অর্থ সীমিত।
    • জনসংখ্যা বড় এবং পূর্ণাঙ্গ তথ্য সংগ্রহ সম্ভব নয়।
  • শুমার ব্যবহার করা হয় যখন:
    • সঠিক এবং পূর্ণাঙ্গ তথ্য প্রয়োজন।
    • সরকার বা বড় প্রতিষ্ঠান বড় মাপের পরিকল্পনা করে।

সারসংক্ষেপ

নমুনা জরিপ এবং শুমার দুটিই গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি, তবে এগুলির প্রয়োগ নির্ভর করে গবেষণার ধরন, লক্ষ্য এবং প্রয়োজনীয়তাগুলোর উপর। নমুনা জরিপ খরচ ও সময় বাঁচায়, তবে শুমার সঠিক তথ্য সরবরাহ করে।

নমুনা জরিপের বিভিন্ন ধাপ

নমুনা জরিপের বিভিন্ন ধাপ (Steps of Sample Survey) গবেষণার পরিকল্পনা থেকে শুরু করে ডেটা বিশ্লেষণ পর্যন্ত বেশ কয়েকটি পর্যায়ে বিভক্ত। প্রতিটি ধাপ সঠিকভাবে অনুসরণ করলে জরিপ কার্যকর ও নির্ভুল হয়। নিচে ধাপগুলো বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো:


১. জরিপের উদ্দেশ্য নির্ধারণ

প্রথমেই গবেষণার উদ্দেশ্য স্পষ্ট করতে হবে। এটি নির্ধারণ করবে কী ধরণের তথ্য সংগ্রহ করতে হবে এবং কীভাবে সেটি বিশ্লেষণ করা হবে।

  • কী তথ্য প্রয়োজন?
  • জরিপের লক্ষ্য কারা?
  • সমস্যা সমাধানের জন্য কী সিদ্ধান্ত নেওয়া হবে?

২. জনসংখ্যা (Population) চিহ্নিত করা

জরিপের জন্য কোন জনসংখ্যা বা ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে হবে তা নির্ধারণ করা।

  • জনসংখ্যার সংজ্ঞা: যেমন, একটি দেশের শিক্ষার্থীরা, কৃষকরা, বা ব্যবসায়ীরা।
  • অবস্থান ও বৈশিষ্ট্য: স্থানীয়, আঞ্চলিক বা আন্তর্জাতিক জনসংখ্যা।

৩. নমুনা ফ্রেম তৈরি করা

নমুনা ফ্রেম হলো সেই তালিকা বা ডেটাবেস, যেখান থেকে নমুনা নির্বাচন করা হবে।

  • এটি হতে পারে একটি রেজিস্ট্রার, সরকারি ডেটাবেস, বা অন্য কোনো তথ্যভান্ডার।
  • নমুনা ফ্রেম যথাযথ না হলে জরিপে ত্রুটি দেখা দিতে পারে।

৪. নমুনা আকার নির্ধারণ

কতজন বা কতগুলি ইউনিটকে জরিপে অন্তর্ভুক্ত করা হবে তা নির্ধারণ করতে হবে।

  • বড় আকারের নমুনা: নির্ভুল তথ্য সরবরাহ করে।
  • ছোট আকারের নমুনা: খরচ ও সময় বাঁচায়, তবে ত্রুটির সম্ভাবনা বেশি।

৫. নমুনা পদ্ধতি নির্বাচন

নমুনা নির্বাচন করার জন্য সঠিক পদ্ধতি বেছে নিতে হবে।

  • যেমন:
    • সাধারণ র‍্যান্ডম নমুনায়ন (Simple Random Sampling)
    • স্তরবিন্যাস নমুনায়ন (Stratified Sampling)
    • ক্লাস্টার নমুনায়ন (Cluster Sampling)

৬. ডেটা সংগ্রহ পরিকল্পনা

ডেটা কীভাবে সংগ্রহ করা হবে তা পরিকল্পনা করতে হবে।

  • পদ্ধতি:
    • প্রশ্নপত্র
    • সাক্ষাৎকার
    • অনলাইন জরিপ
    • ফিল্ড ডেটা সংগ্রহ
  • সরঞ্জাম:
    • কাগজ-কলম, সফটওয়্যার, বা মোবাইল অ্যাপ।

৭. ডেটা সংগ্রহ

এই ধাপে, পরিকল্পনা অনুযায়ী তথ্য সংগ্রহ করা হয়।

  • ডেটা সঠিক এবং নির্ভুলভাবে সংগ্রহ করা জরুরি।
  • ত্রুটির সম্ভাবনা কমাতে ডেটা সংগ্রহকারীদের প্রশিক্ষণ দেওয়া প্রয়োজন।

৮. ডেটা বিশ্লেষণ

সংগৃহীত তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়।

  • ডেটা প্রক্রিয়াকরণ (Data Cleaning)।
  • বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক পদ্ধতির মাধ্যমে ফলাফল নির্ধারণ।

৯. প্রতিবেদন প্রস্তুত করা

ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল একটি প্রতিবেদন আকারে প্রস্তুত করা হয়।

  • প্রতিবেদনটি সংক্ষিপ্ত, বোধগম্য এবং গবেষণার উদ্দেশ্যকে পরিষ্কারভাবে তুলে ধরে।
  • চিত্র, গ্রাফ বা টেবিল ব্যবহার করে উপস্থাপনাকে সহজ করা হয়।

১০. ফলাফল মূল্যায়ন ও সিদ্ধান্ত গ্রহণ

প্রতিবেদন থেকে প্রাপ্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়।

  • সমস্যার সমাধান বা ভবিষ্যৎ পরিকল্পনার জন্য এটি ব্যবহার করা হয়।

সারসংক্ষেপ

নমুনা জরিপের ধাপগুলো সঠিকভাবে অনুসরণ করলে জরিপ কার্যকর, সুনির্দিষ্ট ও ফলপ্রসূ হয়। প্রতিটি ধাপ গবেষণার মান নিশ্চিত করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

নমুনায়ন ত্রুটি ও অনমুনায়ন ত্রুটি

নমুনায়ন ত্রুটি (Sampling Error) এবং অনমুনায়ন ত্রুটি (Non-Sampling Error) গবেষণা বা জরিপে তথ্য সংগ্রহ ও বিশ্লেষণের সময় দেখা দেয়া দুটি গুরুত্বপূর্ণ ত্রুটি। এগুলো জরিপের ফলাফলে প্রভাব ফেলে এবং গবেষণার সঠিকতা হ্রাস করতে পারে। নিচে এই ত্রুটিগুলোর ব্যাখ্যা করা হলো:


নমুনায়ন ত্রুটি (Sampling Error)

নমুনায়ন ত্রুটি হলো সেই ত্রুটি, যা একটি নির্দিষ্ট নমুনা থেকে প্রাপ্ত ফলাফল এবং পুরো জনসংখ্যার প্রকৃত ফলাফলের মধ্যে পার্থক্য সৃষ্টি করে।

বৈশিষ্ট্য:

  • এটি স্বাভাবিকভাবে ঘটে, কারণ পুরো জনসংখ্যার পরিবর্তে একটি অংশ বিশ্লেষণ করা হয়।
  • নমুনা আকার বড় হলে ত্রুটির সম্ভাবনা কমে।
  • সঠিক নমুনা পদ্ধতি ব্যবহার করে এটি নিয়ন্ত্রণ করা সম্ভব।

উদাহরণ:

  • একটি দেশের শিক্ষার্থীদের উপর জরিপ করতে ১০০ জন শিক্ষার্থী বাছাই করা হয়। তবে এই ১০০ জন সঠিকভাবে পুরো শিক্ষার্থীদের প্রতিনিধিত্ব না করলে নমুনায়ন ত্রুটি হবে।

নমুনায়ন ত্রুটি কমানোর উপায়:

  • বড় নমুনা আকার নির্বাচন করা।
  • সঠিক এবং বৈজ্ঞানিক নমুনা পদ্ধতি ব্যবহার করা।
  • পুরো জনসংখ্যার বৈচিত্র্য ধারণ করার মতো নমুনা বেছে নেওয়া।

অনমুনায়ন ত্রুটি (Non-Sampling Error)

অনমুনায়ন ত্রুটি হলো সেই ত্রুটি, যা নমুনা বাছাইয়ের বাইরে তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ বা উপস্থাপনার সময় ঘটে।

বৈশিষ্ট্য:

  • এটি জরিপ পরিচালনার পদ্ধতিগত ত্রুটির কারণে ঘটে।
  • ডেটা সংগ্রহ, প্রশ্নপত্র প্রস্তুতি, বা বিশ্লেষণের ভুল থেকে এটি দেখা দিতে পারে।
  • এটি নমুনা আকারের উপর নির্ভর করে না।

উদাহরণ:

  • প্রশ্নপত্রে অস্পষ্ট প্রশ্ন থাকা।
  • জরিপে অংশগ্রহণকারীরা ভুল তথ্য প্রদান করা।
  • ডেটা সংগ্রহের সময় ডেটা এন্ট্রির ভুল।

অনমুনায়ন ত্রুটি কমানোর উপায়:

  • প্রশ্নপত্র স্পষ্ট ও নির্ভুলভাবে তৈরি করা।
  • প্রশিক্ষিত কর্মীদের দ্বারা ডেটা সংগ্রহ করা।
  • ডেটা বিশ্লেষণের সময় ত্রুটি চিহ্নিত ও সংশোধন করা।

নমুনায়ন ত্রুটি ও অনমুনায়ন ত্রুটির পার্থক্য

বৈশিষ্ট্যনমুনায়ন ত্রুটিঅনমুনায়ন ত্রুটি
তথ্যের উৎসনমুনা বাছাই প্রক্রিয়ার ভুল থেকে সৃষ্টি।ডেটা সংগ্রহ ও বিশ্লেষণের ভুল থেকে সৃষ্টি।
কন্ট্রোলের উপায়বড় নমুনা এবং সঠিক পদ্ধতি ব্যবহার করে।প্রশিক্ষণ, স্পষ্ট নির্দেশিকা, এবং কার্যকর প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
সংশোধনের সুযোগএটি পরিসংখ্যানিকভাবে হ্রাস করা যায়।এটি ধরা এবং সংশোধন করা কঠিন।
কারণনমুনার আকার ও প্রতিনিধিত্বের অভাব।প্রশ্নপত্র, ডেটা এন্ট্রি, বা বিশ্লেষণের ত্রুটি।

সারসংক্ষেপ

নমুনায়ন ত্রুটি এবং অনমুনায়ন ত্রুটি গবেষণার সঠিকতা হ্রাস করে। নমুনা ত্রুটি নিয়ন্ত্রণ করা সহজ হলেও অনমুনায়ন ত্রুটি নিয়ন্ত্রণ করা কঠিন। উভয় ক্ষেত্রেই পরিকল্পিত পদ্ধতি, প্রশিক্ষণ এবং সতর্কতা অনুসরণ করলে ত্রুটির প্রভাব হ্রাস করা সম্ভব।

সম্ভাবনা নমুনায়ন ও ঐচ্ছিক নমুনায়ন

সম্ভাবনা নমুনায়ন (Probability Sampling) এবং ঐচ্ছিক নমুনায়ন (Non-Probability Sampling) ডেটা সংগ্রহের দুটি পদ্ধতি। এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে মূল পার্থক্য হলো নমুনা বাছাইয়ের প্রক্রিয়া এবং প্রতিটি সদস্যের নির্বাচিত হওয়ার সম্ভাবনা। নিচে এই দুটি পদ্ধতির বিস্তারিত আলোচনা করা হলো:


সম্ভাবনা নমুনায়ন (Probability Sampling)

সম্ভাবনা নমুনায়ন এমন একটি পদ্ধতি যেখানে জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যের নির্বাচিত হওয়ার সমান সম্ভাবনা থাকে।

বৈশিষ্ট্য:

  • পুরো জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব নিশ্চিত করে।
  • নমুনা বাছাই এলোমেলোভাবে (Randomly) করা হয়।
  • পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণের জন্য এটি নির্ভুল।
  • সাধারণত বড় আকারের গবেষণায় ব্যবহৃত হয়।

প্রকারভেদ:

  1. সাধারণ এলোমেলো নমুনায়ন (Simple Random Sampling):
    প্রতিটি সদস্যকে সমান সুযোগ দিয়ে এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া হয়।
  2. স্তরবিন্যাস নমুনায়ন (Stratified Sampling):
    জনসংখ্যাকে বিভিন্ন শ্রেণিতে ভাগ করে প্রতিটি শ্রেণি থেকে নমুনা নেওয়া হয়।
  3. ক্লাস্টার নমুনায়ন (Cluster Sampling):
    জনসংখ্যাকে ক্লাস্টারে ভাগ করে কিছু নির্দিষ্ট ক্লাস্টার বেছে নেওয়া হয়।
  4. পদ্ধতিগত নমুনায়ন (Systematic Sampling):
    একটি নির্দিষ্ট ব্যবধান বজায় রেখে নমুনা বাছাই করা হয়, যেমন প্রতি ১০ জনের মধ্যে একজন।

উদাহরণ:

  • একটি স্কুলের ১০০০ শিক্ষার্থীর মধ্যে এলোমেলোভাবে ১০০ জন বেছে নেওয়া।
  • একটি শহরের ৫টি এলাকা থেকে প্রতিটির ২০ জন বাসিন্দাকে বাছাই করা।

সুবিধা:

  • গবেষণার ফলাফল নির্ভরযোগ্য।
  • নমুনা পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী।
  • ভুলের সম্ভাবনা কম।

ঐচ্ছিক নমুনায়ন (Non-Probability Sampling)

ঐচ্ছিক নমুনায়ন এমন একটি পদ্ধতি যেখানে জনসংখ্যার সদস্যদের নির্বাচনের জন্য সমান সুযোগ দেওয়া হয় না। নমুনা নির্বাচিত হয় গবেষকের বিবেচনায় বা প্রাপ্যতার উপর ভিত্তি করে।

বৈশিষ্ট্য:

  • দ্রুত এবং সহজে পরিচালিত হয়।
  • সাধারণত ছোট আকারের গবেষণায় ব্যবহৃত হয়।
  • পরিসংখ্যানিকভাবে কম নির্ভরযোগ্য।

প্রকারভেদ:

  1. আকস্মিক নমুনায়ন (Convenience Sampling):
    সহজলভ্য সদস্যদের থেকে নমুনা নেওয়া হয়।
  2. উদ্দেশ্যমূলক নমুনায়ন (Purposive Sampling):
    নির্দিষ্ট গুণাবলী বা বৈশিষ্ট্যযুক্ত সদস্যদের বেছে নেওয়া হয়।
  3. কোটা নমুনায়ন (Quota Sampling):
    একটি নির্দিষ্ট কোটা পূরণ করার জন্য সদস্যদের নির্বাচন করা হয়।
  4. তুষারগোলক নমুনায়ন (Snowball Sampling):
    একটি নমুনা থেকে অন্য নমুনা খুঁজে বের করার পদ্ধতি। এটি সাধারণত নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

  • একটি গবেষণার জন্য শুধুমাত্র পরিচিত ব্যক্তিদের বেছে নেওয়া।
  • একটি নির্দিষ্ট দোকানের ক্রেতাদের থেকে তথ্য সংগ্রহ করা।

সুবিধা:

  • দ্রুত এবং খরচসাশ্রয়ী।
  • প্রাথমিক গবেষণার জন্য কার্যকর।
  • প্রাপ্যতার উপর নির্ভর করে নমুনা সহজে পাওয়া যায়।

সম্ভাবনা ও ঐচ্ছিক নমুনায়নের পার্থক্য

বৈশিষ্ট্যসম্ভাবনা নমুনায়নঐচ্ছিক নমুনায়ন
নির্বাচন প্রক্রিয়াএলোমেলোভাবে নির্বাচন করা হয়।গবেষকের বিবেচনায় বা সহজলভ্যতার উপর।
সম্ভাবনাপ্রতিটি সদস্যের সমান সুযোগ থাকে।সমান সুযোগ নাও থাকতে পারে।
বিশ্লেষণপরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণে নির্ভুল।কম নির্ভরযোগ্য।
খরচ ও সময়বেশি সময় ও খরচ প্রয়োজন।কম সময় ও খরচে সম্পন্ন হয়।
ব্যবহারিক ক্ষেত্রবৃহৎ আকারের গবেষণায়।ছোট আকারের প্রাথমিক গবেষণায়।

সারসংক্ষেপ

সম্ভাবনা নমুনায়ন একটি বৈজ্ঞানিক ও নির্ভরযোগ্য পদ্ধতি যা বৃহৎ গবেষণায় ব্যবহৃত হয়, যেখানে পুরো জনসংখ্যার সঠিক প্রতিনিধিত্ব প্রয়োজন। অন্যদিকে, ঐচ্ছিক নমুনায়ন দ্রুত ও কম খরচে পরিচালনা করা যায়, তবে এর ফলাফল তুলনামূলক কম নির্ভরযোগ্য।

দৈব সংখ্যা সারণী ব্যবহার করে নমুনা নির্বাচন

দৈব সংখ্যা সারণী ব্যবহার করে নমুনা নির্বাচন (Selecting a Sample Using a Random Number Table) হলো একটি নির্ভরযোগ্য এবং বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি। এতে দৈব সংখ্যা সারণী (Random Number Table) ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট জনসংখ্যা থেকে নমুনা নির্বাচন করা হয়। এটি সাধারণত সাধারণ এলোমেলো নমুনায়ন (Simple Random Sampling) পদ্ধতিতে ব্যবহৃত হয়।


দৈব সংখ্যা সারণী কী?

দৈব সংখ্যা সারণী একটি সংখ্যা সারণী যা এলোমেলোভাবে তৈরি করা হয় এবং পূর্বনির্ধারিত কোনো প্যাটার্ন ছাড়া।

  • এটি ম্যানুয়ালি ব্যবহারযোগ্য, বিশেষ করে যেখানে কম্পিউটার-নির্ভর পদ্ধতি ব্যবহার সম্ভব নয়।
  • এই সারণীতে সাধারণত ০ থেকে ৯ পর্যন্ত সংখ্যা এলোমেলোভাবে সাজানো থাকে।

নমুনা নির্বাচন পদ্ধতি

১. জনসংখ্যা চিহ্নিত করুন

জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যকে একটি সংখ্যা দিয়ে সনাক্ত করুন।

  • উদাহরণস্বরূপ, যদি জনসংখ্যা ১০০ জন হয়, তাহলে প্রতিটি সদস্যকে ০০১ থেকে ১০০ পর্যন্ত সংখ্যায় চিহ্নিত করুন।

২. দৈব সংখ্যা সারণী থেকে নমুনার আকার নির্ধারণ করুন

নমুনার আকার ঠিক করুন।

  • উদাহরণস্বরূপ, ১০০ জনের মধ্যে ১০ জনকে নমুনা হিসেবে বেছে নিতে হবে।

৩. দৈব সংখ্যা সারণী থেকে সংখ্যা বেছে নিন

দৈব সংখ্যা সারণী থেকে এলোমেলোভাবে সংখ্যা বেছে নিন।

  • প্রথম সংখ্যা শুরু করার জন্য একটি এলোমেলো অবস্থান নির্ধারণ করুন।
  • নির্বাচিত সংখ্যাগুলি জনসংখ্যার তালিকার সাথে মিলিয়ে সংশ্লিষ্ট সদস্যকে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করুন।

৪. পুনরাবৃত্ত সংখ্যা এড়িয়ে চলুন

যদি দৈব সংখ্যা সারণী থেকে একই সংখ্যা বারবার আসে, তবে তা বাদ দিয়ে অন্য একটি সংখ্যা নির্বাচন করুন।

৫. নমুনা সংগ্রহ সম্পন্ন করুন

নির্ধারিত নমুনা আকার পূর্ণ হলে নির্বাচন প্রক্রিয়া বন্ধ করুন।


উদাহরণ:

ধরুন জনসংখ্যা:

জনসংখ্যা হলো ১০০ জন। প্রতিটি সদস্যকে ০০১ থেকে ১০০ পর্যন্ত ক্রমিক নম্বর দেওয়া হয়েছে।

নমুনা আকার:

নমুনায় ৫ জন সদস্য বেছে নেওয়া হবে।

দৈব সংখ্যা সারণী থেকে নম্বর নির্বাচন:

সারণী থেকে এলোমেলোভাবে সংখ্যাগুলি বের করা হলো: ০১৫, ০৪৫, ০৭২, ০৩৮, ০৯০।

নমুনা নির্বাচন:

এই সংখ্যাগুলি জনসংখ্যার তালিকার সাথে মিলিয়ে বেছে নেওয়া সদস্যরা হলেন:

  • ১৫ নম্বর সদস্য
  • ৪৫ নম্বর সদস্য
  • ৭২ নম্বর সদস্য
  • ৩৮ নম্বর সদস্য
  • ৯০ নম্বর সদস্য

সুবিধা:

  1. পুরো প্রক্রিয়াটি নিরপেক্ষ।
  2. মানসিক পক্ষপাত এড়ানো সম্ভব।
  3. বৈজ্ঞানিকভাবে সঠিক এবং সহজে যাচাইযোগ্য।

অসুবিধা:

  1. বড় জনসংখ্যার ক্ষেত্রে সময়সাপেক্ষ হতে পারে।
  2. দৈব সংখ্যা সারণী ব্যবহার ম্যানুয়াল প্রক্রিয়ায় একটু জটিল হতে পারে।

সারসংক্ষেপ

দৈব সংখ্যা সারণী ব্যবহার করে নমুনা নির্বাচন একটি সুনির্দিষ্ট এবং বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি। এটি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি সদস্যের সমান সুযোগ রয়েছে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার। গবেষণার ফলাফলকে নির্ভুল ও নির্ভরযোগ্য করতে এটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

সরল দৈব নমুনায়ন

সরল দৈব নমুনায়ন (Simple Random Sampling) একটি প্রাথমিক ও অত্যন্ত জনপ্রিয় নমুনা নির্বাচন পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যের নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সমান সুযোগ থাকে। এটি নিরপেক্ষ এবং পক্ষপাতহীন নমুনা নির্বাচনের জন্য একটি বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি।


সরল দৈব নমুনায়নের বৈশিষ্ট্য

  1. সমান সুযোগ: জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যের নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সমান সুযোগ থাকে।
  2. এলোমেলোতা: নমুনা নির্বাচন সম্পূর্ণ এলোমেলোভাবে (Randomly) করা হয়।
  3. সহজ এবং নির্ভরযোগ্য: পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণের জন্য এটি অত্যন্ত কার্যকর।
  4. পক্ষপাতহীনতা: নমুনা নির্বাচন প্রক্রিয়ায় ব্যক্তিগত বা পদ্ধতিগত পক্ষপাত থাকার সুযোগ নেই।

সরল দৈব নমুনায়নের পদ্ধতি

১. জনসংখ্যা চিহ্নিত করুন

গবেষণার জন্য সম্পূর্ণ জনসংখ্যা (Population) নির্ধারণ করুন।

  • উদাহরণ: একটি স্কুলে ১০০০ শিক্ষার্থী।

২. সদস্যদের সংখ্যা দিন

জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যকে একটি ক্রমিক নম্বর দিন।

  • উদাহরণ: শিক্ষার্থীদের ১ থেকে ১০০০ পর্যন্ত নম্বর বরাদ্দ করুন।

৩. নমুনা আকার নির্ধারণ করুন

গবেষণার জন্য কতজনকে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করতে হবে তা ঠিক করুন।

  • উদাহরণ: ১০০ জন।

৪. এলোমেলো নমুনা নির্বাচন করুন

দুটি পদ্ধতির মাধ্যমে নমুনা নির্বাচন করা যেতে পারে:

  • দৈব সংখ্যা সারণী: দৈব সংখ্যা সারণী ব্যবহার করে এলোমেলো নম্বর নির্বাচন করা।
  • কম্পিউটার-নির্ভর পদ্ধতি: কম্পিউটারের সাহায্যে র‍্যান্ডম ফাংশন ব্যবহার করে নম্বর নির্বাচন করা।

৫. নির্বাচিত নম্বর মিলিয়ে সদস্য নির্ধারণ করুন

নির্বাচিত নম্বরগুলো জনসংখ্যার তালিকার সাথে মিলিয়ে নির্দিষ্ট সদস্যদের নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করুন।


সরল দৈব নমুনায়নের উদাহরণ

পরিস্থিতি:

একটি কোম্পানির ৫০০ কর্মীর মধ্যে ৫০ জনের মতামত জানতে চাই।

পদ্ধতি:

  1. ৫০০ কর্মীকে ক্রমিক নম্বর (১ থেকে ৫০০) দিন।
  2. দৈব সংখ্যা সারণী বা কম্পিউটার থেকে ৫০টি এলোমেলো সংখ্যা বেছে নিন।
  3. এই সংখ্যা অনুযায়ী সংশ্লিষ্ট কর্মীদের থেকে তথ্য সংগ্রহ করুন।

সরল দৈব নমুনায়নের সুবিধা

  1. পক্ষপাতহীনতা নিশ্চিত করে: প্রতিটি সদস্যের সমান সুযোগ থাকে।
  2. সহজ পদ্ধতি: সহজবোধ্য এবং প্রাথমিক গবেষণায় কার্যকর।
  3. বিশ্লেষণে সুবিধা: পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণের জন্য এটি উপযুক্ত।
  4. জনসংখ্যার সঠিক প্রতিনিধিত্ব: এলোমেলো নির্বাচন করার ফলে জনসংখ্যার সঠিক বৈশিষ্ট্য ধারণ করে।

সরল দৈব নমুনায়নের অসুবিধা

  1. বড় জনসংখ্যার ক্ষেত্রে কষ্টকর: বড় জনসংখ্যার ক্ষেত্রে সদস্য চিহ্নিত ও নির্বাচন সময়সাপেক্ষ।
  2. সম্পূর্ণ তালিকা প্রয়োজন: পুরো জনসংখ্যার তালিকা না থাকলে এই পদ্ধতি ব্যবহার করা কঠিন।
  3. পর্যবেক্ষণের সমস্যা: এলোমেলো নমুনায় নির্বাচিত সদস্যদের মধ্যে বৈচিত্র্যের অভাব হতে পারে।

সারসংক্ষেপ

সরল দৈব নমুনায়ন একটি সহজ এবং বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, যা জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যকে সমান সুযোগ প্রদান করে। এটি গবেষণার সঠিকতা ও নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে। যদিও বড় জনসংখ্যার ক্ষেত্রে এটি কিছুটা কষ্টকর, তবুও ছোট এবং মধ্যম আকারের গবেষণায় এটি অত্যন্ত কার্যকর।

Promotion