পরিসংখ্যানগত জনসংখ্যা- এককগুলির একটি সেট যার ভর চরিত্র, বৈশিষ্ট্য, গুণগত একজাতীয়তা এবং বৈচিত্রের উপস্থিতি রয়েছে।
পরিসংখ্যানগত জনসংখ্যা বস্তুগতভাবে বিদ্যমান বস্তুগুলি নিয়ে গঠিত (কর্মচারী, উদ্যোগ, দেশ, অঞ্চল), একটি বস্তু।
জনসংখ্যার একক— একটি পরিসংখ্যান জনসংখ্যার প্রতিটি নির্দিষ্ট ইউনিট।
একই পরিসংখ্যানগত জনসংখ্যা একটি বৈশিষ্ট্যে সমজাতীয় এবং অন্যটিতে ভিন্নধর্মী হতে পারে।
গুণগত অভিন্নতা- কিছু ভিত্তিতে জনসংখ্যার সকল ইউনিটের মিল এবং অন্য সকলের ক্ষেত্রে অসমতা।
একটি পরিসংখ্যানগত জনসংখ্যায়, একটি জনসংখ্যা ইউনিট এবং অন্যের মধ্যে পার্থক্যগুলি প্রায়শই পরিমাণগত প্রকৃতির হয়। বৈশিষ্ট্যগত মানগুলির পরিমাণগত পরিবর্তন বিভিন্ন ইউনিটসমষ্টিকে প্রকরণ বলা হয়।
একটি বৈশিষ্ট্যের তারতম্য- জনসংখ্যার এক ইউনিট থেকে অন্য ইউনিটে রূপান্তরের সময় একটি বৈশিষ্ট্যের পরিমাণগত পরিবর্তন (একটি পরিমাণগত বৈশিষ্ট্যের জন্য)।
চিহ্ন- এটি একটি সম্পত্তি বৈশিষ্ট্যবা একক, বস্তু এবং ঘটনাগুলির অন্যান্য বৈশিষ্ট্য যা পর্যবেক্ষণ বা পরিমাপ করা যায়। চিহ্নগুলি পরিমাণগত এবং গুণগতভাবে বিভক্ত। একটি জনসংখ্যার পৃথক ইউনিটে একটি বৈশিষ্ট্যের মূল্যের বৈচিত্র্য এবং পরিবর্তনশীলতাকে বলা হয় প্রকরণ.
গুণগত (গুণগত) বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংখ্যাগতভাবে প্রকাশ করা যায় না (লিঙ্গ অনুসারে জনসংখ্যার গঠন)। পরিমাণগত বৈশিষ্ট্য আছে সংখ্যাসূচক অভিব্যক্তি(বয়স অনুসারে জনসংখ্যার গঠন)।
সূচক- এটি সময় এবং স্থানের নির্দিষ্ট অবস্থার অধীনে সামগ্রিকভাবে ইউনিট বা সমষ্টির যে কোনও সম্পত্তির একটি সাধারণীকরণ পরিমাণগত এবং গুণগত বৈশিষ্ট্য।
স্কোরকার্ডসূচকগুলির একটি সেট যা অধ্যয়ন করা ঘটনাটিকে ব্যাপকভাবে প্রতিফলিত করে।
উদাহরণস্বরূপ, বেতন অধ্যয়ন করা হয়:ভিত্তি হল এক বা একাধিক বৈশিষ্ট্য পরিমাপের ফলে প্রাপ্ত ডেটার একটি সেট। বস্তুর একটি সত্যই পর্যবেক্ষিত সেট, পরিসংখ্যানগতভাবে বেশ কয়েকটি পর্যবেক্ষণ দ্বারা উপস্থাপিত আমার স্নাতকের, হয় নমুনা, এবং অনুমানগতভাবে বিদ্যমান (অনুমানিক) - সাধারণ জনগন. জনসংখ্যা সসীম হতে পারে (পর্যবেক্ষণের সংখ্যা N = const) বা অসীম ( N = ∞), এবং থেকে একটি নমুনা জনসংখ্যাসর্বদা একটি সীমিত সিরিজ পর্যবেক্ষণের ফলাফল। একটি নমুনা গঠন পর্যবেক্ষণ সংখ্যা বলা হয় সাধারন মাপ. যদি নমুনার আকার যথেষ্ট বড় হয় ( n → ∞) নমুনা বিবেচনা করা হয় বড়, অন্যথায় এটিকে স্যাম্পলিং বলা হয় সীমিত ভলিউম. নমুনা বিবেচনা করা হয় ছোট, যদি একটি এক-মাত্রিক র্যান্ডম ভেরিয়েবল পরিমাপ করার সময় নমুনার আকার 30 এর বেশি না হয় ( n<= 30 ), এবং যখন একসাথে অনেকগুলি পরিমাপ করা হয় ( k) বহুমাত্রিক সম্পর্ক স্থান বৈশিষ্ট্য nপ্রতি kঅতিক্রম করেনি 10 (n/k< 10) . নমুনা ফর্ম ভিন্নতা সিরিজ, যদি এর সদস্য হয় সাধারণ পরিসংখ্যান, যেমন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা মান এক্সক্রমবর্ধমান ক্রমে (র্যাঙ্ক করা হয়েছে), বৈশিষ্ট্যের মান বলা হয় বিকল্প.
উদাহরণ. প্রায় একই এলোমেলোভাবে নির্বাচিত বস্তুর সেট - মস্কোর একটি প্রশাসনিক জেলার বাণিজ্যিক ব্যাঙ্কগুলিকে এই জেলার সমস্ত বাণিজ্যিক ব্যাঙ্কের সাধারণ জনসংখ্যা থেকে এবং মস্কোর সমস্ত বাণিজ্যিক ব্যাঙ্কের সাধারণ জনসংখ্যার নমুনা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। , সেইসাথে দেশের বাণিজ্যিক ব্যাংক থেকে একটি নমুনা এবং ইত্যাদি।
পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্তের নির্ভরযোগ্যতা এবং ফলাফলের অর্থপূর্ণ ব্যাখ্যা নির্ভর করে প্রতিনিধিত্বনমুনা, যেমন সাধারণ জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যের প্রতিনিধিত্বের সম্পূর্ণতা এবং পর্যাপ্ততা, যার সাথে এই নমুনাটিকে প্রতিনিধি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। জনসংখ্যার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যের অধ্যয়ন দুটি উপায়ে সংগঠিত করা যেতে পারে: ব্যবহার করে একটানাএবং ক্রমাগত না ক্রমাগত পর্যবেক্ষণসব পরীক্ষার জন্য উপলব্ধ করা হয় ইউনিটঅধ্যয়নরত সম্পূর্ণতা, এ আংশিক (নির্বাচিত) পর্যবেক্ষণ- এর শুধুমাত্র কিছু অংশ।
1. সহজ র্যান্ডম নির্বাচন, যেটিতে বস্তুগুলিকে এলোমেলোভাবে বস্তুর জনসংখ্যা থেকে নির্বাচন করা হয় (উদাহরণস্বরূপ, একটি টেবিল বা এলোমেলো নম্বর জেনারেটর ব্যবহার করে), সম্ভাব্য প্রতিটি নমুনার সমান সম্ভাবনা রয়েছে। এই ধরনের নমুনা বলা হয় আসলে এলোমেলো;
2. একটি নিয়মিত পদ্ধতি ব্যবহার করে সহজ নির্বাচনএকটি যান্ত্রিক উপাদান ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয় (উদাহরণস্বরূপ, তারিখ, সপ্তাহের দিন, অ্যাপার্টমেন্ট নম্বর, বর্ণমালার অক্ষর ইত্যাদি) এবং এইভাবে প্রাপ্ত নমুনাগুলিকে বলা হয় যান্ত্রিক;
3. স্তরিতনির্বাচনের মধ্যে রয়েছে যে আয়তনের সাধারণ জনসংখ্যাকে আয়তনের উপ-জনসংখ্যা বা স্তরে (স্তর) ভাগ করা হয়েছে যাতে . স্ট্র্যাটা হল পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যের পরিপ্রেক্ষিতে একজাতীয় বস্তু (উদাহরণস্বরূপ, জনসংখ্যাকে বয়স গোষ্ঠী বা সামাজিক শ্রেণী দ্বারা স্তরে ভাগ করা হয়েছে; উদ্যোগ - শিল্প দ্বারা)। এই ক্ষেত্রে, নমুনা বলা হয় স্তরিত(অন্যথায়, স্তরিত, সাধারণ, আঞ্চলিক);
4. পদ্ধতি সিরিয়ালনির্বাচন গঠন ব্যবহার করা হয় সিরিয়ালবা নেস্ট নমুনা. একবারে একটি "ব্লক" বা বস্তুর একটি সিরিজ (উদাহরণস্বরূপ, পণ্যের একটি ব্যাচ, একটি নির্দিষ্ট সিরিজের পণ্য, বা দেশের আঞ্চলিক ও প্রশাসনিক বিভাগে জনসংখ্যা) জরিপ করা প্রয়োজন হলে তারা সুবিধাজনক। সিরিজের নির্বাচন বিশুদ্ধভাবে এলোমেলোভাবে বা যান্ত্রিকভাবে করা যেতে পারে। এই ক্ষেত্রে, পণ্যের একটি নির্দিষ্ট ব্যাচ, বা একটি সম্পূর্ণ আঞ্চলিক ইউনিট (একটি আবাসিক ভবন বা ব্লক) সম্পূর্ণ পরিদর্শন করা হয়;
5. মিলিত(পদক্ষেপ) নির্বাচন একবারে একাধিক নির্বাচন পদ্ধতিকে একত্রিত করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, স্তরিত এবং এলোমেলো বা এলোমেলো এবং যান্ত্রিক); যেমন একটি নমুনা বলা হয় মিলিত.
দ্বারা মনপৃথক, গোষ্ঠী এবং সম্মিলিত নির্বাচন আলাদা করা হয়। এ স্বতন্ত্র নির্বাচনসাধারণ জনসংখ্যার পৃথক ইউনিটগুলিকে নমুনা জনসংখ্যার মধ্যে নির্বাচিত করা হয়, সঙ্গে গ্রুপ নির্বাচন- গুণগতভাবে একজাতীয় গ্রুপ (সিরিজ) ইউনিট, এবং সম্মিলিত নির্বাচনপ্রথম এবং দ্বিতীয় প্রকারের সংমিশ্রণ জড়িত।
দ্বারা পদ্ধতিনির্বাচন আলাদা করা হয় পুনরাবৃত্তি এবং অ-পুনরাবৃত্তনমুনা
পুনরাবৃত্তিহীননির্বাচন বলা হয় যেখানে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত একটি ইউনিট মূল জনসংখ্যাতে ফিরে আসে না এবং পরবর্তী নির্বাচনে অংশগ্রহণ করে না; যখন সাধারণ জনসংখ্যার ইউনিট সংখ্যা এননির্বাচন প্রক্রিয়ার সময় হ্রাস করা হয়। এ পুনরাবৃত্তনির্বাচন ধরানমুনায়, নিবন্ধনের পরে একটি ইউনিট সাধারণ জনগণের কাছে ফেরত দেওয়া হয় এবং এইভাবে একটি সমান সুযোগ ধরে রাখে, অন্যান্য ইউনিটের সাথে, আরও একটি নির্বাচন পদ্ধতিতে ব্যবহার করার জন্য; যখন সাধারণ জনসংখ্যার ইউনিট সংখ্যা এনঅপরিবর্তিত রয়েছে (পদ্ধতিটি খুব কমই আর্থ-সামাজিক গবেষণায় ব্যবহৃত হয়)। যাইহোক, বড় সঙ্গে N (N → ∞)জন্য সূত্র পুনরাবৃত্তিযোগ্যনির্বাচন জন্য যারা পন্থা পুনরাবৃত্তনির্বাচন এবং পরেরটি প্রায়শই ব্যবহার করা হয় ( N = const).
অধ্যয়নের পরিসংখ্যানগত উপসংহারগুলি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের বন্টনের উপর ভিত্তি করে এবং পর্যবেক্ষণ করা মানগুলির উপর ভিত্তি করে (x 1, x 2, ..., x n)এলোমেলো পরিবর্তনশীলের উপলব্ধি বলা হয় এক্স(n নমুনার আকার)। সাধারণ জনসংখ্যার মধ্যে একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীলের বন্টন একটি তাত্ত্বিক, আদর্শ প্রকৃতির এবং এর নমুনা অ্যানালগ হল অভিজ্ঞতামূলকবিতরণ কিছু তাত্ত্বিক বন্টন বিশ্লেষণাত্মকভাবে নির্দিষ্ট করা হয়, যেমন তাদের বিকল্পর্যান্ডম ভেরিয়েবলের সম্ভাব্য মানের স্থানের প্রতিটি বিন্দুতে বিতরণ ফাংশনের মান নির্ধারণ করুন। একটি নমুনার জন্য, বিতরণ ফাংশন কঠিন এবং কখনও কখনও নির্ণয় করা অসম্ভব, তাই বিকল্পঅভিজ্ঞতামূলক তথ্য থেকে অনুমান করা হয় এবং তারপরে তাত্ত্বিক বন্টন বর্ণনা করে একটি বিশ্লেষণাত্মক অভিব্যক্তিতে প্রতিস্থাপিত হয়। এই ক্ষেত্রে, অনুমান (বা অনুমান) বিতরণের ধরন সম্পর্কে হয় পরিসংখ্যানগতভাবে সঠিক বা ভুল হতে পারে। কিন্তু যাই হোক না কেন, নমুনা থেকে পুনর্গঠিত অভিজ্ঞতামূলক বন্টনটি মোটামুটিভাবে সত্যটিকে চিহ্নিত করে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বন্টন পরামিতি হয় প্রত্যাশিত মানএবং ভিন্নতা।
তাদের প্রকৃতি দ্বারা, বিতরণ হয় একটানাএবং পৃথক. সর্বোত্তম পরিচিত ধারাবাহিক বন্টন হয় স্বাভাবিক. প্যারামিটার এবং এর জন্য নমুনা অ্যানালগগুলি হল: গড় মান এবং অভিজ্ঞতামূলক বৈচিত্র। আর্থ-সামাজিক গবেষণায় বিচ্ছিন্নদের মধ্যে, সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয় বিকল্প (দ্বিতীয়)বিতরণ এই বন্টনের গাণিতিক প্রত্যাশা প্যারামিটার আপেক্ষিক মান প্রকাশ করে (বা ভাগ) জনসংখ্যার একক যেগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি অধ্যয়ন করা হচ্ছে (এটি চিঠি দ্বারা নির্দেশিত হয়); এই বৈশিষ্ট্য নেই এমন জনসংখ্যার অনুপাত চিঠি দ্বারা চিহ্নিত করা হয় q (q = 1 - p). বিকল্প বন্টনের বৈচিত্র্যেরও একটি অভিজ্ঞতামূলক অ্যানালগ রয়েছে।
বন্টনের প্রকারের উপর নির্ভর করে এবং জনসংখ্যার ইউনিট নির্বাচন করার পদ্ধতির উপর নির্ভর করে, বন্টন পরামিতিগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি আলাদাভাবে গণনা করা হয়। তাত্ত্বিক এবং অভিজ্ঞতামূলক বিতরণের জন্য প্রধানগুলি টেবিলে দেওয়া হয়েছে। 9.1।
নমুনা ভগ্নাংশ k nনমুনা জনসংখ্যার একক সংখ্যা এবং সাধারণ জনসংখ্যার ইউনিট সংখ্যার অনুপাতকে বলা হয়:
kn = n/N.
নমুনা ভগ্নাংশ wঅধ্যয়ন করা বৈশিষ্ট্যের অধিকারী ইউনিটগুলির অনুপাত এক্সনমুনা আকার n:
w = n n /n.
উদাহরণ। 5% নমুনা সহ 1000 ইউনিট ধারণকারী পণ্যের একটি ব্যাচে নমুনা ভাগ k nপরম মান হল 50 ইউনিট। (n = N*0.05); যদি এই নমুনায় 2টি ত্রুটিপূর্ণ পণ্য পাওয়া যায়, তাহলে নমুনা ত্রুটি হার w 0.04 হবে (w = 2/50 = 0.04 বা 4%)।
যেহেতু নমুনা জনসংখ্যা সাধারণ জনসংখ্যা থেকে আলাদা, তাই আছে নমুনা ত্রুটি.
সারণি 9.1 সাধারণ এবং নমুনা জনসংখ্যার প্রধান পরামিতি
যে কোনো ক্ষেত্রে (নিরবিচ্ছিন্ন এবং নির্বাচনী), দুই ধরনের ত্রুটি ঘটতে পারে: নিবন্ধন এবং প্রতিনিধিত্ব। ত্রুটি নিবন্ধনপেতে পারি এলোমেলোএবং পদ্ধতিগতচরিত্র এলোমেলোত্রুটিগুলি অনেকগুলি বিভিন্ন অনিয়ন্ত্রিত কারণ নিয়ে গঠিত, এটি অনিচ্ছাকৃত এবং সাধারণত একে অপরের ভারসাম্য বজায় রাখে (উদাহরণস্বরূপ, ঘরে তাপমাত্রার ওঠানামার কারণে ডিভাইসের কার্যকারিতার পরিবর্তন)।
পদ্ধতিগতত্রুটিগুলি পক্ষপাতদুষ্ট কারণ তারা নমুনার জন্য বস্তু নির্বাচন করার নিয়ম লঙ্ঘন করে (উদাহরণস্বরূপ, পরিমাপ ডিভাইসের সেটিংস পরিবর্তন করার সময় পরিমাপের বিচ্যুতি)।
উদাহরণ।শহরের জনসংখ্যার সামাজিক পরিস্থিতি মূল্যায়ন করার জন্য, 25% পরিবারকে জরিপ করার পরিকল্পনা করা হয়েছে। যদি প্রতিটি চতুর্থ অ্যাপার্টমেন্টের নির্বাচন তার সংখ্যার উপর ভিত্তি করে করা হয়, তবে শুধুমাত্র এক ধরনের (উদাহরণস্বরূপ, এক-রুমের অ্যাপার্টমেন্ট) সমস্ত অ্যাপার্টমেন্ট নির্বাচন করার বিপদ রয়েছে, যা একটি পদ্ধতিগত ত্রুটি প্রদান করবে এবং ফলাফলগুলি বিকৃত করবে; লটের মাধ্যমে একটি অ্যাপার্টমেন্ট নম্বর বেছে নেওয়া বেশি পছন্দনীয়, কারণ ত্রুটিটি এলোমেলো হবে।
প্রতিনিধিত্ব ত্রুটিশুধুমাত্র নমুনা পর্যবেক্ষণে অন্তর্নিহিত, এগুলি এড়ানো যায় না এবং এগুলি এই সত্যের ফলে উদ্ভূত হয় যে নমুনা জনসংখ্যা সাধারণ জনসংখ্যাকে সম্পূর্ণরূপে পুনরুত্পাদন করে না। নমুনা থেকে প্রাপ্ত সূচকগুলির মানগুলি সাধারণ জনসংখ্যার (বা ক্রমাগত পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে প্রাপ্ত) একই মানের সূচকগুলির থেকে পৃথক।
স্যাম্পলিং পক্ষপাতজনসংখ্যার প্যারামিটার মান এবং এর নমুনা মানের মধ্যে পার্থক্য। একটি পরিমাণগত বৈশিষ্ট্যের গড় মানের জন্য এটি সমান: , এবং ভাগের জন্য (বিকল্প বৈশিষ্ট্য) - .
নমুনা ত্রুটি শুধুমাত্র নমুনা পর্যবেক্ষণ সহজাত. এই ত্রুটিগুলি যত বড় হবে, পরীক্ষামূলক বন্টন তাত্ত্বিক থেকে তত বেশি আলাদা হবে। অভিজ্ঞতামূলক বিতরণের পরামিতিগুলি এলোমেলো ভেরিয়েবল, তাই, নমুনা ত্রুটিগুলিও র্যান্ডম ভেরিয়েবল, তারা বিভিন্ন নমুনার জন্য বিভিন্ন মান নিতে পারে এবং তাই এটি গণনা করা প্রথাগত। গড় ত্রুটি.
গড় নমুনা ত্রুটিগাণিতিক প্রত্যাশা থেকে নমুনার গড় বিচ্যুতি প্রকাশ করে এমন একটি পরিমাণ। এই মান, এলোমেলো নির্বাচনের নীতির সাপেক্ষে, প্রাথমিকভাবে নমুনার আকার এবং বৈশিষ্ট্যের তারতম্যের ডিগ্রির উপর নির্ভর করে: বৈশিষ্ট্যের বৈচিত্র্য যত বেশি এবং ছোট (এবং তাই মান), গড় নমুনা ত্রুটি তত ছোট . সাধারণ এবং নমুনা জনসংখ্যার ভিন্নতার মধ্যে সম্পর্ক সূত্র দ্বারা প্রকাশ করা হয়:
সেগুলো. যখন যথেষ্ট বড়, আমরা অনুমান করতে পারি। গড় নমুনা ত্রুটি সাধারণ জনসংখ্যার প্যারামিটার থেকে নমুনা জনসংখ্যার প্যারামিটারের সম্ভাব্য বিচ্যুতি দেখায়। টেবিলে সারণী 9.2 পর্যবেক্ষণ সংগঠিত করার বিভিন্ন পদ্ধতির জন্য গড় নমুনা ত্রুটি গণনা করার জন্য অভিব্যক্তি দেখায়।
সারণী 9.2 নমুনার গড় ত্রুটি (মি) বিভিন্ন ধরণের নমুনার গড় এবং অনুপাত
একটি অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যের জন্য অন্তর্-গোষ্ঠীর নমুনা বৈচিত্রের গড় কোথায়;
অনুপাতের অন্তর্গত-গোষ্ঠীর বৈচিত্র্যের গড়;
— নির্বাচিত সিরিজের সংখ্যা, — মোট সিরিজের সংখ্যা;
,
যেখানে তম সিরিজের গড়;
- একটি অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যের জন্য সমগ্র নমুনা জনসংখ্যার সামগ্রিক গড়;
,
তম সিরিজের বৈশিষ্ট্যের ভাগ কোথায়;
— সমগ্র নমুনা জনসংখ্যা জুড়ে বৈশিষ্ট্যের মোট ভাগ।
যাইহোক, গড় ত্রুটির মাত্রা শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট সম্ভাব্যতা P (P ≤ 1) দিয়ে বিচার করা যেতে পারে। লিয়াপুনভ এ.এম. প্রমাণিত হয়েছে যে নমুনার বণ্টন মানে, এবং সেইজন্য সাধারণ গড় থেকে তাদের বিচ্যুতি, যথেষ্ট বড় সংখ্যার জন্য মোটামুটিভাবে স্বাভাবিক বণ্টন আইন মেনে চলে, শর্ত থাকে যে সাধারণ জনসংখ্যার একটি সসীম গড় এবং সীমিত বৈচিত্র রয়েছে।
গাণিতিকভাবে, গড়ের জন্য এই বিবৃতিটি এভাবে প্রকাশ করা হয়:
এবং শেয়ারের জন্য, অভিব্যক্তি (1) ফর্মটি গ্রহণ করবে:
কোথায় 
-
এখানে প্রান্তিক নমুনা ত্রুটি, যা গড় নমুনা ত্রুটির একাধিক ,
এবং মাল্টিপ্লিসিটি সহগ হল ছাত্রদের পরীক্ষা ("আত্মবিশ্বাস সহগ"), W.S. দ্বারা প্রস্তাবিত গসেট (ছদ্মনাম "ছাত্র"); বিভিন্ন নমুনা আকারের মানগুলি একটি বিশেষ টেবিলে সংরক্ষণ করা হয়।
অতএব, অভিব্যক্তি (3) নিম্নরূপ পড়া যেতে পারে: সম্ভাব্যতা সহ P = 0.683 (68.3%)এটি যুক্তি দেওয়া যেতে পারে যে নমুনা এবং সাধারণ গড় মধ্যে পার্থক্য গড় ত্রুটির একটি মান অতিক্রম করবে না m(t=1), সম্ভাবনা সহ পি = ০.৯৫৪ (৯৫.৪%)- যে এটি দুটি গড় ত্রুটির মান অতিক্রম করবে না m (t = 2),সম্ভাবনা সহ পি = ০.৯৯৭ (৯৯.৭%)- তিনটি মান অতিক্রম করবে না m (t = 3)।এইভাবে, এই পার্থক্যটি গড় ত্রুটির তিনগুণ অতিক্রম করার সম্ভাবনা দ্বারা নির্ধারিত হয় ত্রুটি স্তরএবং এর পরিমাণ আর নেই 0,3% .
টেবিলে 9.3 সর্বাধিক নমুনা ত্রুটি গণনা করার জন্য সূত্র দেখায়।
সারণি 9.3 বিভিন্ন ধরনের নমুনা পর্যবেক্ষণের জন্য গড় এবং অনুপাতের (p) জন্য নমুনার প্রান্তিক ত্রুটি (D)
নমুনা পর্যবেক্ষণের চূড়ান্ত লক্ষ্য হল সাধারণ জনসংখ্যাকে চিহ্নিত করা। ছোট নমুনার আকারের সাথে, পরামিতিগুলির পরীক্ষামূলক অনুমানগুলি (এবং ) তাদের প্রকৃত মান (এবং) থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হতে পারে। অতএব, এমন সীমানা স্থাপন করার প্রয়োজন রয়েছে যার মধ্যে সত্য মান (এবং) পরামিতিগুলির নমুনা মানগুলির জন্য রয়েছে (এবং)।
আস্থা ব্যবধানসাধারণ জনসংখ্যার যেকোন প্যারামিটারের θ হল এই প্যারামিটারের মানগুলির এলোমেলো পরিসর, যার সম্ভাব্যতা 1 এর কাছাকাছি ( নির্ভরযোগ্যতা) এই প্যারামিটারের প্রকৃত মান ধারণ করে।
প্রান্তিক ত্রুটিনমুনা Δ আপনাকে সাধারণ জনসংখ্যা এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির সীমাবদ্ধ মান নির্ধারণ করতে দেয় আস্থা অন্তর, যা সমান:
শেষের সারি আস্থা ব্যবধানবিয়োগ দ্বারা প্রাপ্ত সর্বোচ্চ ত্রুটিনমুনা থেকে গড় (শেয়ার) এবং উপরেরটি যোগ করে।
আস্থা ব্যবধানগড় হিসাবে এটি সর্বাধিক নমুনা ত্রুটি ব্যবহার করে এবং একটি প্রদত্ত আত্মবিশ্বাসের স্তর সূত্র দ্বারা নির্ধারিত হয়:
এর মানে হল একটি প্রদত্ত সম্ভাবনার সাথে আর, যাকে আত্মবিশ্বাসের স্তর বলা হয় এবং মান দ্বারা স্বতন্ত্রভাবে নির্ধারিত হয় t, এটা তর্ক করা যেতে পারে যে গড় এর প্রকৃত মান থেকে পরিসরের মধ্যে রয়েছে 
, এবং শেয়ারের প্রকৃত মান থেকে রেঞ্জের মধ্যে রয়েছে
তিনটি আদর্শ আত্মবিশ্বাসের স্তরের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার সময় P = 95%, P = 99% এবং P = 99.9%মান দ্বারা নির্বাচিত হয়. স্বাধীনতা ডিগ্রী সংখ্যা উপর নির্ভর করে অ্যাপ্লিকেশন. যদি নমুনার আকার যথেষ্ট বড় হয়, তাহলে এই সম্ভাব্যতার সাথে সম্পর্কিত মানগুলি tসমান: 1,96, 2,58 এবং 3,29 . সুতরাং, প্রান্তিক নমুনা ত্রুটি আমাদের জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য এবং তাদের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের সীমাবদ্ধ মান নির্ধারণ করতে দেয়:
আর্থ-সামাজিক গবেষণায় সাধারণ জনগণের কাছে নমুনা পর্যবেক্ষণের ফলাফলের বিতরণের নিজস্ব বৈশিষ্ট্য রয়েছে, কারণ এটির সমস্ত প্রকার এবং গোষ্ঠীর সম্পূর্ণ প্রতিনিধিত্ব প্রয়োজন। এই ধরনের বিতরণের সম্ভাবনার ভিত্তি হল গণনা আপেক্ষিক ত্রুটি:
কোথায় Δ % - আপেক্ষিক সর্বাধিক নমুনা ত্রুটি; ,
একটি জনসংখ্যার একটি নমুনা পর্যবেক্ষণ প্রসারিত করার জন্য দুটি প্রধান পদ্ধতি আছে: সরাসরি পুনঃগণনা এবং সহগ পদ্ধতি.
সারাংশ সরাসরি রূপান্তরনমুনা গড়!!\overline(x) কে জনসংখ্যার আকার দ্বারা গুণ করে।
উদাহরণ. স্যাম্পলিং পদ্ধতির মাধ্যমে শহরে শিশুর গড় সংখ্যা এবং একজন ব্যক্তির পরিমাণ অনুমান করা যাক। যদি শহরে 1000টি তরুণ পরিবার থাকে, তাহলে পৌরসভার নার্সারিতে প্রয়োজনীয় স্থানের সংখ্যা এই গড়কে সাধারণ জনসংখ্যার আকার N = 1000 দ্বারা গুণ করে পাওয়া যায়, অর্থাৎ। 1200টি আসন থাকবে।
অডস পদ্ধতিক্রমাগত পর্যবেক্ষণের ডেটা স্পষ্ট করার জন্য নির্বাচনী পর্যবেক্ষণ করা হলে এটি ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করা হয়:
যেখানে সমস্ত ভেরিয়েবল হল জনসংখ্যার আকার:
অনুমতিযোগ্য নমুনা ত্রুটির পূর্বনির্ধারিত মান সহ একটি নমুনা পর্যবেক্ষণের পরিকল্পনা করার সময়, সঠিকভাবে প্রয়োজনীয় অনুমান করা প্রয়োজন সাধারন মাপ. এই ভলিউমটি একটি প্রদত্ত সম্ভাব্যতার উপর ভিত্তি করে নমুনা পর্যবেক্ষণের সময় অনুমতিযোগ্য ত্রুটির ভিত্তিতে নির্ধারণ করা যেতে পারে যা ত্রুটি স্তরের অনুমতিযোগ্য মান নিশ্চিত করে (অবশ্যই পর্যবেক্ষণ সংগঠিত করার পদ্ধতি বিবেচনা করে)। সর্বাধিক নমুনা ত্রুটির জন্য প্রয়োজনীয় নমুনার আকার n নির্ধারণের সূত্রগুলি সরাসরি সূত্র থেকে পাওয়া যেতে পারে। সুতরাং, প্রান্তিক ত্রুটির জন্য অভিব্যক্তি থেকে:
নমুনার আকার সরাসরি নির্ধারিত হয় n:
এই সূত্রটি দেখায় যে সর্বাধিক নমুনা ত্রুটি হ্রাস পায় Δ প্রয়োজনীয় নমুনার আকার উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়, যা ছাত্রের টি পরীক্ষার বৈচিত্র্য এবং বর্গক্ষেত্রের সমানুপাতিক।
পর্যবেক্ষণ সংগঠিত করার একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতির জন্য, প্রয়োজনীয় নমুনার আকার টেবিলে দেওয়া সূত্র অনুযায়ী গণনা করা হয়। 9.4।
উদাহরণ 1. একটি ক্রমাগত পরিমাণগত বৈশিষ্ট্যের জন্য গড় মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের গণনা।
পাওনাদারদের সাথে নিষ্পত্তির গতি মূল্যায়ন করার জন্য, ব্যাঙ্কে 10টি পেমেন্ট নথির একটি এলোমেলো নমুনা করা হয়েছিল। তাদের মান সমান (দিনে): 10; 3; 15; 15; 22; 7; 8; 1; 19; 20।
সম্ভাবনার সাথে প্রয়োজনীয় পি = 0.954প্রান্তিক ত্রুটি নির্ধারণ করুন Δ নমুনা গড় এবং গড় গণনার সময়ের আত্মবিশ্বাসের সীমা।
সমাধান।টেবিল থেকে সূত্র ব্যবহার করে গড় মান গণনা করা হয়। নমুনা জনসংখ্যার জন্য 9.1
বৈচিত্রটি টেবিল থেকে সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়। 9.1।
দিনের বর্গাকার ত্রুটির গড়।
গড় ত্রুটি সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়:
সেগুলো. গড় হল x ± m = 12.0 ± 2.3 দিন.
গড় নির্ভরযোগ্যতা ছিল
আমরা টেবিল থেকে সূত্র ব্যবহার করে সর্বাধিক ত্রুটি গণনা করি। 9.3 বারবার নমুনার জন্য, যেহেতু জনসংখ্যার আকার অজানা, এবং এর জন্য পি = 0.954আস্থা স্তর.
এইভাবে, গড় মান হল `x ± D = `x ± 2m = 12.0 ± 4.6, i.e. এর প্রকৃত মান 7.4 থেকে 16.6 দিনের মধ্যে।
একজন ছাত্রের টি-টেবিল ব্যবহার করা। অ্যাপ্লিকেশনটি আমাদের উপসংহারে পৌঁছাতে দেয় যে n = 10 - 1 = 9 ডিগ্রি স্বাধীনতার জন্য, প্রাপ্ত মানটি £0.001 এর একটি তাৎপর্য স্তরের সাথে নির্ভরযোগ্য, যেমন ফলের গড় মান 0 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা।
উদাহরণ 2. সম্ভাব্যতার অনুমান (সাধারণ ভাগ) পি.
1000 পরিবারের সামাজিক অবস্থা জরিপ করার একটি যান্ত্রিক নমুনা পদ্ধতির সময়, এটি প্রকাশিত হয়েছিল যে নিম্ন আয়ের পরিবারের অনুপাত ছিল w = 0.3 (30%)(নমুনা ছিল 2% , অর্থাৎ n/N = 0.02) আত্মবিশ্বাসের স্তরের সাথে প্রয়োজন p = 0.997সূচক নির্ধারণ করুন আরঅঞ্চল জুড়ে নিম্ন আয়ের পরিবার।
সমাধান।উপস্থাপিত ফাংশন মান উপর ভিত্তি করে এফ(টি)একটি প্রদত্ত আত্মবিশ্বাসের স্তরের জন্য খুঁজুন পি = 0.997অর্থ t = 3(সূত্র 3 দেখুন)। ভগ্নাংশের প্রান্তিক ত্রুটি wটেবিল থেকে সূত্র দ্বারা নির্ধারণ করুন। 9.3 অ-পুনরাবৃত্ত নমুনার জন্য (যান্ত্রিক নমুনা সর্বদা অ-পুনরাবৃত্ত হয়):
সর্বাধিক আপেক্ষিক নমুনা ত্রুটি % হবে:
এই অঞ্চলের নিম্ন আয়ের পরিবারের সম্ভাবনা (সাধারণ ভাগ) হবে р=w±Δw, এবং আস্থার সীমা p দ্বিগুণ অসমতার উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়:
w — Δ w ≤ p ≤ w — Δ w, অর্থাৎ p এর প্রকৃত মান এর মধ্যে রয়েছে:
0,3 — 0,014 < p <0,3 + 0,014, а именно от 28,6% до 31,4%.
এইভাবে, 0.997 এর সম্ভাবনার সাথে এটি বলা যেতে পারে যে এই অঞ্চলের সমস্ত পরিবারের মধ্যে নিম্ন আয়ের পরিবারের অংশ 28.6% থেকে 31.4% পর্যন্ত।
উদাহরণ 3.একটি ব্যবধান সিরিজ দ্বারা নির্দিষ্ট একটি পৃথক বৈশিষ্ট্যের জন্য গড় মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের গণনা।
টেবিলে 9.5। এন্টারপ্রাইজ দ্বারা তাদের বাস্তবায়নের সময় অনুসারে অর্ডার উত্পাদনের জন্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিতরণ নির্দিষ্ট করা হয়েছে।
সারণী 9.5 উপস্থিতির সময় অনুসারে পর্যবেক্ষণের বিতরণসমাধান। অর্ডার সম্পূর্ণ করার গড় সময় সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়:
গড় সময়কাল হবে:
= (3*20 + 9*80 + 24*60 + 48*20 + 72*20)/200 = 23.1 মাস।
আমরা একই উত্তর পাব যদি আমরা টেবিলের শেষ কলাম থেকে p i তে ডেটা ব্যবহার করি। 9.5, সূত্র ব্যবহার করে:
উল্লেখ্য যে শেষ গ্রেডেশনের জন্য ব্যবধানের মাঝামাঝি কৃত্রিমভাবে 60 - 36 = 24 মাসের সমান পূর্ববর্তী গ্রেডেশনের ব্যবধানের প্রস্থের সাথে সম্পূরক করে পাওয়া যায়।
সূত্র ব্যবহার করে বৈচিত্র গণনা করা হয়
কোথায় একাদশ- বিরতি সিরিজের মাঝখানে।
অতএব!!\sigma = \frac (20^2 + 14^2 + 1 + 25^2 + 49^2)(4), এবং গড় বর্গ ত্রুটি হল।
গড় ত্রুটি মাসিক সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়, যেমন গড় মান হল!!\overline(x) ± m = 23.1 ± 13.4।
আমরা টেবিল থেকে সূত্র ব্যবহার করে সর্বাধিক ত্রুটি গণনা করি। 9.3 বারবার নির্বাচনের জন্য, যেহেতু জনসংখ্যার আকার অজানা, 0.954 আত্মবিশ্বাসের স্তরের জন্য:
সুতরাং গড় হল:
সেগুলো. এর প্রকৃত মান 0 থেকে 50 মাসের মধ্যে রয়েছে।
উদাহরণ 4.একটি বাণিজ্যিক ব্যাঙ্কে N = 500 কর্পোরেশন এন্টারপ্রাইজের ঋণদাতাদের সাথে বন্দোবস্তের গতি নির্ধারণ করতে, একটি এলোমেলো অ-পুনরাবৃত্ত নির্বাচন পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি নমুনা অধ্যয়ন করা প্রয়োজন৷ প্রয়োজনীয় নমুনার আকার n নির্ধারণ করুন যাতে সম্ভাব্যতা P = 0.954 সহ নমুনার ত্রুটির গড় 3 দিনের বেশি না হয় যদি পরীক্ষার অনুমান দেখায় যে আদর্শ বিচ্যুতি 10 দিন ছিল।
সমাধান. প্রয়োজনীয় অধ্যয়নের সংখ্যা নির্ধারণ করতে n, আমরা টেবিল থেকে অ-পুনরাবৃত্ত নির্বাচনের সূত্রটি ব্যবহার করব। ৯.৪:
এটিতে, টি মান P = 0.954 এর আত্মবিশ্বাসের স্তর থেকে নির্ধারিত হয়। এটি 2 এর সমান। গড় বর্গ মান হল s = 10, জনসংখ্যার আকার হল N = 500, এবং গড়টির সর্বাধিক ত্রুটি হল Δ x = 3. এই মানগুলিকে সূত্রে প্রতিস্থাপন করলে, আমরা পাই:
সেগুলো. প্রয়োজনীয় প্যারামিটার অনুমান করার জন্য 41টি উদ্যোগের একটি নমুনা সংকলন করা যথেষ্ট - ঋণদাতাদের সাথে নিষ্পত্তির গতি।
একটি নমুনা হল অনুসন্ধানমূলক বিশ্লেষণের জন্য জনসংখ্যা থেকে নির্দিষ্ট পদ্ধতি ব্যবহার করে নেওয়া ডেটার একটি সেট। প্রতিনিধিত্ব হল সমগ্রের ধারণাটিকে তার অংশ দ্বারা পুনরুত্পাদনের সম্পত্তি। অন্য কথায়, এটি একটি অংশের ধারণাকে পুরো পর্যন্ত প্রসারিত করার সম্ভাবনা, যার মধ্যে এই অংশটি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
একটি নমুনার প্রতিনিধিত্ব একটি সূচক যে নমুনাটি অবশ্যই সম্পূর্ণ এবং নির্ভরযোগ্যভাবে জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলিকে প্রতিফলিত করবে যার এটি একটি অংশ। অধ্যয়নের উদ্দেশ্যের দৃষ্টিকোণ থেকে উল্লেখযোগ্য জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলিকে সম্পূর্ণরূপে উপস্থাপন করার জন্য এটিকে একটি নমুনার সম্পত্তি হিসাবেও সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে।
আসুন আমরা ধরে নিই যে সাধারণ জনসংখ্যা হল সমস্ত স্কুল ছাত্র (30টি শ্রেণি থেকে 900 জন, প্রতিটি শ্রেণিতে 30 জন)। অধ্যয়নের উদ্দেশ্য হল ধূমপানের প্রতি স্কুলছাত্রদের মনোভাব। 90 জন শিক্ষার্থী নিয়ে গঠিত একটি নমুনা জনসংখ্যা শুধুমাত্র একই 90 জন শিক্ষার্থীর নমুনার চেয়ে পুরো জনসংখ্যাকে অনেক খারাপ প্রতিনিধিত্ব করবে, যার মধ্যে প্রতিটি শ্রেণির 3 জন শিক্ষার্থী অন্তর্ভুক্ত থাকবে। এর প্রধান কারণ অসম বয়স বন্টন। সুতরাং, প্রথম ক্ষেত্রে, নমুনার প্রতিনিধিত্ব কম হবে। দ্বিতীয় ক্ষেত্রে - উচ্চ।
সমাজবিজ্ঞানে তারা বলে যে একটি নমুনার প্রতিনিধিত্ব এবং এর অ-প্রতিনিধিত্ব রয়েছে।
একটি অপ্রতিনিধিত্বমূলক নমুনার উদাহরণ হল একটি ক্লাসিক কেস যা 1936 সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে রাষ্ট্রপতি নির্বাচনের সময় ঘটেছিল।
সাহিত্য ডাইজেস্ট, যা পূর্ববর্তী নির্বাচনের ফলাফলের ভবিষ্যদ্বাণীতে অত্যন্ত সফল ছিল, এবারের পূর্বাভাসে ভুল ছিল, যদিও এটি গ্রাহকদের কাছে কয়েক মিলিয়ন লিখিত প্রশ্ন পাঠিয়েছে এবং উত্তরদাতাদের ফোন বই এবং গাড়ির নিবন্ধন তালিকা থেকে নির্বাচিত করেছে। 1/4 ব্যালট যেগুলি সম্পূর্ণ ফেরত দেওয়া হয়েছিল, তার মধ্যে ভোটগুলি নিম্নরূপ বিতরণ করা হয়েছিল: 57% আলফ ল্যান্ডন নামক রিপাবলিকান প্রার্থীকে অগ্রাধিকার দিয়েছেন এবং 41% বর্তমান রাষ্ট্রপতি, ডেমোক্র্যাট ফ্র্যাঙ্কলিন রুজভেল্টকে পছন্দ করেছেন৷
প্রকৃতপক্ষে, এফ. রুজভেল্ট প্রায় 60% ভোট পেয়ে নির্বাচনে জয়ী হন। লিটারারি ডাইজেস্টের ভুল ছিল নিম্নরূপ। তারা নমুনার প্রতিনিধিত্ব বাড়াতে চেয়েছিলেন . এবং যেহেতু তারা জানত যে তাদের বেশিরভাগ গ্রাহক রিপাবলিকান হিসাবে চিহ্নিত, তারা ফোন বই এবং গাড়ির নিবন্ধন তালিকা থেকে নির্বাচিত উত্তরদাতাদের অন্তর্ভুক্ত করার জন্য নমুনাটি প্রসারিত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। কিন্তু তারা বিদ্যমান বাস্তবতাকে বিবেচনায় নেয়নি এবং প্রকৃতপক্ষে আরও বেশি রিপাবলিকান সমর্থকদের বেছে নিয়েছিল, কারণ সেই সময়ে মধ্যবিত্ত ও উচ্চবিত্তের গাড়ি এবং টেলিফোনের সামর্থ্য ছিল। এবং এগুলি বেশিরভাগই ছিল রিপাবলিকান, ডেমোক্র্যাট নয়।
বিভিন্ন ধরণের নমুনা রয়েছে: সাধারণ র্যান্ডম, সিরিয়াল, সাধারণ, যান্ত্রিক এবং মিলিত।
সরল এলোমেলো নমুনা কোনো সিস্টেম ছাড়াই এলোমেলোভাবে অধ্যয়ন করা ইউনিটগুলির সমগ্র জনসংখ্যা থেকে নির্বাচন করে।
যান্ত্রিক নমুনা ব্যবহার করা হয় যখন সাধারণ জনগণের মধ্যে অর্ডার থাকে, উদাহরণস্বরূপ, কর্মীদের ইউনিটের একটি নির্দিষ্ট ক্রম, নির্বাচনী তালিকা, উত্তরদাতাদের টেলিফোন নম্বর, অ্যাপার্টমেন্ট এবং বাড়ির সংখ্যা ইত্যাদি)।
সাধারণ নির্বাচন ব্যবহার করা হয় যখন সমগ্র জনসংখ্যাকে টাইপ অনুসারে গোষ্ঠীতে ভাগ করা যায়। জনসংখ্যার সাথে কাজ করার সময়, এগুলি হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষাগত, বয়স, সামাজিক গোষ্ঠী; যখন উদ্যোগগুলি অধ্যয়ন করা হয় - একটি শিল্প বা একটি পৃথক সংস্থা ইত্যাদি।
ক্রমিক নির্বাচন সুবিধাজনক যখন ইউনিটগুলিকে ছোট সিরিজ বা গ্রুপে একত্রিত করা হয়। এই ধরনের একটি সিরিজ সমাপ্ত পণ্য ব্যাচ, স্কুল ক্লাস, এবং অন্যান্য গ্রুপ হতে পারে।
সম্মিলিত নমুনা এক বা অন্য সংমিশ্রণে সমস্ত পূর্ববর্তী ধরনের নমুনা ব্যবহার জড়িত।
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা
একটি প্রতিনিধি নমুনা এমন একটি নমুনা যা জনসংখ্যার মতো আপেক্ষিক বৈশিষ্ট্যের একই বন্টন রয়েছে।
ইংরেজীতে:প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা
আরো দেখুন:নমুনা জনসংখ্যা
ফিনাম ফাইন্যান্সিয়াল ডিকশনারী.
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- অংশগ্রহণকারীদের একটি গ্রুপ যা কমবেশি সঠিকভাবে অধ্যয়ন করা জনসংখ্যার গঠনকে প্রতিনিধিত্ব করে। নমুনাটি বয়স এবং লিঙ্গ অনুসারে বন্টনকে প্রতিফলিত করতে পারে, সেইসাথে অন্য যেকোন বৈশিষ্ট্য যা পরীক্ষার ফলাফলকে প্রভাবিত করে... ...
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- - [ভ্যাকসিনোলজি এবং ইমিউনাইজেশনের মৌলিক পদগুলির ইংরেজি-রাশিয়ান শব্দকোষ। বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা, 2009] বিষয় টিকাবিদ্যা, ইমিউনাইজেশন EN প্রতিনিধি স্যাম্পলিং ... প্রযুক্তিগত অনুবাদকের গাইড
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- (প্রতিনিধি নমুনা) একটি নমুনা যা পিতামাতার জনসংখ্যার সত্যিকারের প্রতিফলন (বা বলে মনে করা হয়), অর্থাৎ বৈশিষ্ট্যগুলির একই প্রোফাইল রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, বয়সের কাঠামো, শ্রেণির কাঠামো, শিক্ষার স্তর। প্রতিনিধি....... বৃহৎ ব্যাখ্যামূলক সমাজতাত্ত্বিক অভিধান
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- নমুনা দেখুন, প্রতিনিধি... মনোবিজ্ঞানের ব্যাখ্যামূলক অভিধান
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- এমন একটি নমুনা যাতে সাধারণ জনসংখ্যার সমস্ত প্রধান বৈশিষ্ট্য যা থেকে এই নমুনাটি বের করা হয় প্রায় একই অনুপাতে বা একই ফ্রিকোয়েন্সি সহ এই সাধারণ জনসংখ্যার মধ্যে একটি প্রদত্ত বৈশিষ্ট্য উপস্থিত হয় ... মনোবিজ্ঞান এবং শিক্ষাবিদ্যার বিশ্বকোষীয় অভিধান
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- এটি এমন একটি নমুনা যেখানে সাধারণ জনসংখ্যার সমস্ত প্রধান বৈশিষ্ট্য যা থেকে এই নমুনাটি বের করা হয়েছে প্রায় একই অনুপাতে বা একই ফ্রিকোয়েন্সি সহ এই সাধারণ জনসংখ্যার মধ্যে এই বৈশিষ্ট্যটি উপস্থিত হয়... ... সমাজতাত্ত্বিক অভিধান সোসিয়াম
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- (প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা). একটি নমুনা যা সঠিকভাবে সমগ্র জনসংখ্যার অবস্থা এবং বৈশিষ্ট্যগুলিকে প্রতিফলিত করে... উন্নয়নমূলক মনোবিজ্ঞান. বই দ্বারা অভিধান
প্রতিনিধিত্বকারী নমুনা- (প্রতিনিধি নমুনা) নিয়ম অনুসারে তৈরি একটি নমুনা, অর্থাৎ এমনভাবে যে এটি রচনা এবং অন্তর্ভুক্ত বিষয়গুলির স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য উভয় ক্ষেত্রেই সাধারণ জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলিকে প্রতিফলিত করে। একটি ব্যবহারিক মনোবিজ্ঞানীর অভিধান। এম.: AST,... ... দুর্দান্ত মনস্তাত্ত্বিক বিশ্বকোষ
ইংরেজি নমুনা, প্রতিনিধি; জার্মান স্টিচপ্রোব, প্রতিনিধিত্বমূলক। একটি নমুনা যা মূলত জনসংখ্যার মতো আপেক্ষিক বৈশিষ্ট্যের একই বন্টন করে। অ্যান্টিনাজি। সমাজবিজ্ঞানের এনসাইক্লোপিডিয়া, 2009... সমাজবিজ্ঞানের এনসাইক্লোপিডিয়া
প্রতিনিধি নমুনা এমন একটি নমুনা যেখানে ব্যবসায়িক পদের জনসংখ্যা অভিধানের মতো আপেক্ষিক বৈশিষ্ট্যের একই বন্টন রয়েছে। Akademik.ru. 2001... ব্যবসায়িক পদের অভিধান
এর মানে হল যে আপনি যদি সমীক্ষা করে বলেন, একটি আঞ্চলিক শহরে 400 জন লোক, যেখানে প্রাপ্তবয়স্ক দ্রাবক জনসংখ্যা 100,000 জন, দেখেছেন যে জরিপকৃত ক্রেতাদের 33% স্থানীয় মাংস প্রক্রিয়াকরণ প্ল্যান্টের পণ্য পছন্দ করে, তারপর 95% এর সাথে সম্ভবত আপনি বলতে পারেন যে এই পণ্যগুলির নিয়মিত ক্রেতা এই শহরের বাসিন্দাদের 33+5% (অর্থাৎ 28 থেকে 38% পর্যন্ত)।
নমুনা আকার এবং নমুনা ত্রুটির মধ্যে সম্পর্ক অনুমান করতে আপনি গ্যালাপের গণনাও ব্যবহার করতে পারেন (উপরে দেখুন)।
আজ, অনেক কঠিন গণনা প্রযুক্তি দ্বারা সঞ্চালিত হয়, এবং পরিসংখ্যান প্রোগ্রাম ইন্টারনেটে প্রাপ্ত করা যেতে পারে। তাই নমুনা হিসাব করে অলস সমাজবিজ্ঞানীকে এই সুযোগ দেওয়া হলো।
বিশ্লেষণী কেন্দ্র "ব্যবসা এবং বিপণন" (http://www.bma.ru/enter.htm) এর ওয়েবসাইটে তথ্য, যেখানে ব্যবহারকারীকে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা প্রবেশ করতে হবে এবং তারপরে "গণনা" বোতামে ক্লিক করতে হবে।
নমুনা পরিদর্শন এবং মেরামত
সমাজতাত্ত্বিক তথ্যের গুণমান অনেক কারণের দ্বারা হ্রাস করা যেতে পারে: ভুলভাবে প্রণয়ন করা প্রশ্নাবলী প্রশ্ন, একটি অনুপযুক্তভাবে নির্বাচিত গবেষণা পদ্ধতি, প্রশ্নাবলীতে উত্তর অনুপস্থিত, খারাপভাবে পরিকল্পিত নমুনা ইত্যাদি।
অভিজ্ঞতামূলক গবেষণার অনুশীলন - বিদেশী এবং দেশীয়, মৌলিক এবং প্রয়োগ - দেখায় যে নমুনা সহ ত্রুটিগুলি প্রায় প্রতিটি গবেষণায় ঘটে। আরেকটি প্রশ্ন হল এই ধরনের পরিবর্তনগুলি গুরুত্বপূর্ণ বা নগণ্য কিনা। এবং যেহেতু ত্রুটি, ওভারল্যাপ এবং স্থানচ্যুতি সর্বদা ঘটে, তাই নমুনাগুলি পর্যবেক্ষণ এবং মেরামতের সাথে জড়িত বিশেষজ্ঞদের জন্য সর্বদা কাজ থাকবে। এবং পদ্ধতিগত বিজ্ঞানের এই ক্ষেত্রটি নিজেই অকাল বার্ধক্য আশা করে না। শুধু বিজ্ঞানের ক্ষেত্রেই নয়, অন্য যেকোনো ক্ষেত্রেও পরিদর্শক এবং মেরামতের পেশা সবসময়ই লাভজনক এবং মর্যাদাপূর্ণ।
নমুনা নিয়ন্ত্রণআমরা সাধারণ এবং নমুনা জনসংখ্যার বৈজ্ঞানিক তুলনা, তাদের ভিন্নতার মাত্রা সনাক্তকরণ, বিচ্যুতির কারণগুলি আবিষ্কার এবং ত্রুটিগুলি দূর করার সম্ভাব্য উপায়গুলি বিকাশের প্রক্রিয়াটিকে বলব। সংকীর্ণ অর্থে, এটি উত্তরদাতাদের সামাজিক-জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যের নমুনার সমতা এবং সাধারণ বিতরণ।
অধীন নমুনা মেরামত আপনাকে নিজেই ত্রুটিগুলি দূর করার প্রক্রিয়াটি বুঝতে হবে, যেমন পদ্ধতিগত বিজ্ঞান অফার করে এমন পদ্ধতি, পদ্ধতি এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করে দুটি সেটের মধ্যে অমিল।
সুতরাং, দ্বিতীয় কৌশলটি হল প্রথমটির ব্যবহারিক বাস্তবায়ন, বিশ্লেষণাত্মক, এবং উভয়ই সমাজতাত্ত্বিক গবেষণা পরিচালনার দুটি বাধ্যতামূলক পর্যায় গঠন করে।
নমুনা নিয়ন্ত্রণ প্রায়ই একটি প্রসারিত অর্থে ব্যবহৃত হয়, নমুনা মেরামত সহ। এ ক্ষেত্রে তারা কথা বলে ব্যাপকভাবে বোঝা যায়প্রাথমিক পরিসংখ্যানগত তথ্য প্রক্রিয়াকরণ হিসাবে নমুনা মেরামত, এর সংশোধন সহ: ক) নমুনা জনসংখ্যা; খ) উত্তরদাতাদের সামাজিক-জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যের বন্টন; গ) বহিরাগত এবং অনুপস্থিত উত্তর, সেইসাথে প্রাথমিক ডেটা ওজন করা। এই ধরনের সংশোধনগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জিনিসটি মেরামত করার উদ্দেশ্যে - গবেষণার নমুনা এবং এর প্রতিনিধিত্বের মাত্রা বৃদ্ধি করে। ইহা কেন গুরুত্বপূর্ণ? প্রশ্নাবলী অত্যন্ত আকর্ষণীয়, গভীর হতে পারে
নমুনা মেরামতের মূল উদ্দেশ্য ইতিমধ্যে সংগৃহীত তথ্যের গুণমান উন্নত করা। নমুনা মেরামতের পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে বিভিন্ন অপারেশন 40।
নমুনা জনসংখ্যা সংশোধন।বিভিন্ন কারণে নির্বাচিত উত্তরদাতারা সবসময় প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম বা ইচ্ছুক নয়। কেউ অসুস্থ হয়ে পড়েছেন বা জরুরী ব্যবসায়িক সফরে গিয়েছেন, কেউ মতাদর্শগত কারণে প্রত্যাখ্যান করেছেন বা মানসিক অপ্রতুলতার কারণে প্রতিক্রিয়া জানাতে অক্ষম। বাড়িতে কাউকে খুঁজে পাওয়া কঠিন, যদিও জরিপকারী একাধিকবার তার কাছে এসেছিলেন।
উত্তরদাতা প্রতিস্থাপনের সমস্যা দেখা দেয়, যা বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে: তালিকায় পরবর্তী উত্তরদাতা নির্বাচন করা (উদাহরণস্বরূপ, টেলিফোন ডিরেক্টরিতে পরবর্তী সংখ্যা), একটি বড় প্রাথমিক নমুনা ব্যবহার করে এবং একটি পুনরাবৃত্তি নমুনা তৈরি করা। পরবর্তী ক্ষেত্রে, প্রতিক্রিয়া হার প্রত্যাশিত তুলনায় অনেক কম হলে, স্যাম্পলিং ফ্রেমটি প্রসারিত করা হয় যাতে অতিরিক্ত নাম পাওয়া যায়, উদাহরণস্বরূপ, এলোমেলোভাবে। সবচেয়ে কার্যকর উপায় হল একটি সমতুল্য প্রতিস্থাপন খুঁজে বের করা। যদি, উদাহরণস্বরূপ, আপনার নমুনায় অমুক জাতীয়তার একজন কর্মরত পেনশনভোগী এবং একজন বিধবা অন্তর্ভুক্ত থাকে, তাহলে তাকে প্রতিস্থাপন হিসাবে একই বয়সের, জাতীয়তা, বিধবা এবং কর্মরত অন্য পেনশনভোগী খুঁজে বের করার পরামর্শ দেওয়া হয়। প্রায়শই এই পদ্ধতিটি একটি শ্রম- এবং সময়সাপেক্ষ উদ্যোগে পরিণত হয়। যদি জনসংখ্যার তালিকা ছোট হয় এবং একটি প্রতিস্থাপন খুঁজে পাওয়া যায় না, তাহলে আপনার সমতুল্য পদ্ধতি ত্যাগ করে অন্যটিতে যেতে হবে।
উত্তরদাতাদের জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যের বিতরণের সংশোধন।যদি, অধ্যয়নের শেষে, আপনার গবেষণার পাসপোর্টে দেখা যায় যে, আপনি সাধারণ জনসংখ্যার শতাংশ শেয়ারের তুলনায় নারী, উচ্চশিক্ষিত ব্যক্তি বা বয়স্ক ব্যক্তিদের অত্যধিক প্রতিনিধিত্ব করেছেন, তাহলে আপনি তিনটি পদ্ধতি প্রয়োগ করতে পারেন: 1) উত্তরদাতাদের সেই গোষ্ঠীগুলিকে সরিয়ে ফেলুন যেগুলিকে অতিরিক্তভাবে উপস্থাপন করা হয়েছিল; 2) যে দলগুলি প্রতিনিধি হিসাবে পরিণত হয়েছে তাদের জিজ্ঞাসাবাদ করুন
অপর্যাপ্ত পরিমাণে; 3) গাণিতিকভাবে অপর্যাপ্তভাবে উপস্থাপিত উত্তরগুলির মান বাড়ান, বা অতিরিক্তভাবে উপস্থাপন করা উত্তরগুলি কমিয়ে দিন। তবে প্রথমে উভয়ই উত্তরের বিষয়বস্তুকে প্রভাবিত করে কিনা তা খুঁজে বের করার পরামর্শ দেওয়া হয়। হয়ত সবকিছু যেমন আছে তেমনি রেখে দেওয়া যায়।
ইনপুট ডেটার ওজন করা- উত্তরদাতাদের একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর উত্তরের মান বৃদ্ধি বা হ্রাস করার একটি গাণিতিক পদ্ধতি (উদাহরণস্বরূপ, 30 থেকে 45 বছর বয়সী অবিবাহিত গ্রামীণ মহিলা)। ওজন করা মানে প্রতিটি উত্তরদাতাকে একটি নির্দিষ্ট ওজন নির্ধারণ করা (একটি সহগ যার দ্বারা প্রতিনিধিত্ব পুনরুদ্ধার করার জন্য একজন বা উত্তরদাতাদের একটি গোষ্ঠীর সমস্ত মতামত-উত্তর গুণ করতে হবে)। এ. বালাবানভ 41-এর মতে, সঠিকতা হারানো ছাড়াই প্যানেল স্টাডিতে প্রতিনিধিত্ব পুনরুদ্ধার করার একমাত্র উপায় ওজন। যেহেতু ওজন করার অনেকগুলি পদ্ধতি রয়েছে, তাই সমাজবিজ্ঞানী বেশ কঠিন পদ্ধতিগত সমস্যার মুখোমুখি হন যা উপযুক্ত প্রশিক্ষণ এবং জ্ঞান ছাড়া সমাধান করা যায় না। ওজন সহগগুলি বিভিন্ন উপায়ে নির্ধারণ করা যেতে পারে, এবং অন্যান্য গবেষকদের দ্বারা সহগ নির্ধারণের প্রক্রিয়াটি বাইরে থেকে নিয়ন্ত্রণ করা প্রায় অসম্ভব। সবচেয়ে সহজ উপায় হল একটি নির্দিষ্ট সামাজিক-জনতাত্ত্বিক গোষ্ঠীর সংখ্যা, উদাহরণস্বরূপ 13 থেকে 17 বছর বয়সী কিশোর, সাধারণ জনসংখ্যা থেকে (N)একটি নির্দিষ্ট বয়স গোষ্ঠীর প্রতিনিধিত্বকারী উত্তরদাতাদের সংখ্যা দ্বারা বিভক্ত (পি),বিশ্বাস করে যে একজন উত্তরদাতা সাধারণ জনসংখ্যার জেভি জনগণের মতামতকে প্রতিনিধিত্ব করে।
ইউএসএসআর একাডেমি অফ সায়েন্সেসের সমাজবিজ্ঞান ইনস্টিটিউটের কর্মচারীরা A.A. Davydov এবং A. O. Kryshtanovsky এক সময়ে আকর্ষণীয় তথ্য 42 প্রতিষ্ঠা করেছিলেন। দেখা যাচ্ছে যে উত্তরদাতাদের জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যের সাথে কাজ এবং জীবনের সন্তুষ্টি, পেরেস্ট্রোইকার গতির মূল্যায়ন, রাজনৈতিক নেতাদের কার্যকলাপের অনুমোদন, বৈদেশিক নীতির ঘটনাগুলির মূল্যায়ন ইত্যাদি সম্পর্কে উত্তরগুলির সাথে প্রায় কোনও সম্পর্ক নেই। অন্য কথায়, জীবন তৃপ্তি বা রাজনৈতিক ঘটনা সম্পর্কে প্রশ্নে পুরুষ এবং মহিলা একইভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়। এই সূচকগুলির জন্য, পুনরায় ওজন করার প্রয়োজন নেই। যদি একটি বৈশিষ্ট্য, উদাহরণস্বরূপ লিঙ্গ, সমস্ত মূল প্রশ্নের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত হয় বা বিভিন্ন প্রশ্ন বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত হয়, তাহলে ম্যানুয়ালটিতে বর্ণিত স্কিম অনুযায়ী সংশোধন করতে হবে।
VTsIOM বিশেষজ্ঞরা তথ্য বিশ্লেষণের সময় নমুনার যত্ন সহকারে মেরামত নিশ্চিত করেন যাতে ক্ষেত্রের কাজের পর্যায়ে উদ্ভূত বিচ্যুতিগুলি হ্রাস করা যায়। লিঙ্গ এবং বয়সের ক্ষেত্রে বিশেষত শক্তিশালী পক্ষপাতগুলি পরিলক্ষিত হয়।
সংশোধনউত্তরদাতাদের কাছ থেকে তীব্রভাবে স্বতন্ত্র প্রতিক্রিয়া।জরিপ করার সময়, কখনও কখনও আপনি উত্তরদাতাদের কাছ থেকে এমন উত্তরগুলি দেখতে পান যা সাধারণ পটভূমি থেকে স্পষ্টভাবে দাঁড়ায়৷ কারণগুলি খুব আলাদা হতে পারে: উত্তরদাতা সমীক্ষার প্রশ্নটিকে ভুল বুঝেছিলেন, বিশ্ব সম্পর্কে তার মূল মতামত রয়েছে বা তিনি কেবল বিজ্ঞানীদের নিয়ে মজা করার সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন। অন্য কারণ থাকতে পারে। কিন্তু আপনি তার কাছে ফিরে গিয়ে তাকে আবার জিজ্ঞাসা করতে পারবেন না। এই ক্ষেত্রে, বিশেষ করে যদি প্রচুর প্রশ্নাবলী থাকে, তবে সাধারণ অ্যারে থেকে ত্রুটিপূর্ণ অনুলিপিটি সরিয়ে ফেলা ভাল।
অনুপস্থিত উত্তর সংশোধন.ওপেন-এন্ডেড এবং ট্যাবুলার প্রশ্নে প্রায়শই ফাঁক দেখা দেয়। এটি সংশোধন করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ থেকে তাদের বা সম্পূর্ণ প্রশ্নাবলী বাদ দেওয়া। অনুপস্থিত যখন বিষয়বস্তু প্রশ্ন না, কিন্তু কি. পাসপোর্টে আছে, এটা করুন। যদি আর্থ-সামাজিক-জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যগুলি অর্থপূর্ণ উত্তরগুলির সাথে যুক্ত না হয়, তাহলে অনুপস্থিত মান সহ প্রশ্নাবলীটি নমুনায় সর্বাধিক ঘন ঘন ঘটতে থাকা সামাজিক-জনতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যগুলি বরাদ্দ করা উচিত বা এলোমেলোভাবে বা আনুপাতিকভাবে নির্ধারণ করা উচিত (যদি এরকম অনেকগুলি প্রশ্নাবলী থাকে)। যদি একটি সংযোগ থাকে, তাহলে আপনার নির্ধারণ করা উচিত কোন গোষ্ঠীর উত্তরগুলি (উদাহরণস্বরূপ, পুরুষ বা মহিলা) প্রশ্নাবলীর উত্তরগুলির কাছাকাছি, যেখানে "লিঙ্গ" কলামটি নির্দেশিত নয় এবং এই বৈশিষ্ট্যটি 44 যোগ করুন।
যদি অনেক তথ্য পাওয়া যায়, তাহলে নমুনা দ্বারা মেরামত করা যেতে পারে নমুনা জনসংখ্যা হ্রাস।এই, A.A অনুযায়ী Davydov এবং A.O. Kryshtanovsky, নমুনা মেরামতের সবচেয়ে যুক্তিসঙ্গত পদ্ধতি, যেহেতু এই কৌশলটি কোন অতিরিক্ত অনুমানের উপর নির্ভর করে না। যদি নমুনার আকার ছোট হয়, তবে এটি মেরামত করার জন্য অনেকগুলি অতিরিক্ত অনুমান করা প্রয়োজন যা সংগৃহীত উপাদান থেকে অনুসরণ করে না এবং যার সত্যতা যাচাই করা কঠিন।
পুনরায় নমুনা করা হয় যখন যাচাইকরণে দেখা যায় যে নমুনাটি সমগ্র জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে না। এই ক্ষেত্রে, প্রতিনিধিত্বের একটি সন্তোষজনক স্তর অর্জন না হওয়া পর্যন্ত নতুন উত্তরদাতাদের নির্বাচন করা হয় এবং পূর্বে ব্যবহৃত নমুনায় যোগ করা হয়।
অভিজ্ঞতামূলক গবেষণার আয়োজনকারী সমস্ত সমাজবিজ্ঞানী তাদের "পাসপোর্টে" নমুনা নিয়ন্ত্রণ এবং মেরামতের ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে না। এইভাবে, 1988 সালের জন্য আইএস ইউএসএসআর একাডেমি অফ সায়েন্সেসের ডেটা ব্যাঙ্কে থাকা 300টি গবেষণার মধ্যে, মাত্র দশটি নমুনা মেরামত করেছে 45। তুলনা করার জন্য, আমরা নোট করি: বিদেশে, নমুনা মেরামত সমাজতাত্ত্বিক তথ্যের গুণমান উন্নত করার একটি সাধারণ পদ্ধতি।
এর আগে পিছিয়ে পড়ার কারণ লুকিয়ে ছিল কম্পিউটার প্রযুক্তির অভাব, বিশেষায়িত সফ্টওয়্যার, পাঠদানের উপকরণ এবং গবেষকদের অপর্যাপ্ত যোগ্যতা। আজ প্রযুক্তি এবং প্রয়োজনীয় প্রোগ্রাম উভয়ই আছে, কিন্তু সমস্যার সমাধান হয়নি। দৃশ্যত, এটি কেবল প্রযুক্তিগত দিকগুলিতে হ্রাস করা যাবে না।
অনুশীলনে, নমুনা পদ্ধতির সাথে পরিচিত জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলির তুলনা করে নমুনা ত্রুটি নির্ধারণ করা হয়। সমাজবিজ্ঞানে, প্রাপ্তবয়স্ক জনসংখ্যার জরিপ করার সময়, জনসংখ্যার আদমশুমারি, বর্তমান পরিসংখ্যানগত রেকর্ড এবং একই সাইটে পূর্ববর্তী জরিপগুলি থেকে ডেটা প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। সামাজিক-জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্য (লিঙ্গ, বয়স, জাতীয়তা, বৈবাহিক অবস্থা) সাধারণত নিয়ন্ত্রণ পরামিতি হিসাবে ব্যবহৃত হয়। যেহেতু অধ্যয়ন শেষ করার পরে নিজের এবং অন্য ব্যক্তির ডেটার তুলনা করা যেতে পারে, তাই নিয়ন্ত্রণের এই পদ্ধতিটিকে বলা হয় একটি পোস্টেরিওরি,সেগুলো. অভিজ্ঞতার পরে করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, জে. গ্যালাপ ইনস্টিটিউট, 1,500 জনের নমুনা ব্যবহার করে, লিঙ্গ, বয়স, শিক্ষা, আয়, পেশা, জাতি (সাদা - রঙিন), বসবাসের স্থান অনুসারে জনসংখ্যার বণ্টনের উপর জাতীয় আদমশুমারিতে উপলব্ধ ডেটা ব্যবহার করে প্রতিনিধিত্ব নিয়ন্ত্রণ করে। , বন্দোবস্তের আকার 46. VTsIOM দ্বারা পরিচালিত গবেষণায়, নমুনা ডেটার নির্ভরযোগ্যতা একটি পোস্টেরিওরি নিয়ন্ত্রণের পদ্ধতি দ্বারা নির্ধারিত হয়। পর্যবেক্ষণ প্রশ্নাবলীতে অবশ্যই বেশ কয়েকটি প্রশ্ন অন্তর্ভুক্ত থাকতে হবে যার উপর রাশিয়ান ফেডারেশনের রাজ্য পরিসংখ্যান কমিটি থেকে নির্ভরযোগ্য তথ্য পাওয়া যায়। এর মধ্যে সাধারণত লিঙ্গ, বয়স, শিক্ষা, বন্দোবস্তের ধরন, বৈবাহিক অবস্থা, কর্মসংস্থানের ক্ষেত্র এবং উত্তরদাতার চাকরির অবস্থা অন্তর্ভুক্ত থাকে। চারটি সূচক - লিঙ্গ, বয়স, শিক্ষা এবং উত্তরদাতার বসবাসের স্থান ওজন নির্ধারণের সময় নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠী সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়
উত্তরদাতারা - তাদের অবশ্যই সাধারণ জনসংখ্যার অনুরূপ গোষ্ঠীর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে হবে 47. যেহেতু এটি সরকারী পরিসংখ্যান থেকে জানা যায় যে রাশিয়ায় কতজন পুরুষ এবং মহিলা রয়েছে, তাই এই পরিসংখ্যানগুলি ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণ ডেটা তুলনা করা এবং ত্রুটি নির্ধারণ করা সহজ।
রাশিয়ান একাডেমি অফ সায়েন্সেসের সমাজবিজ্ঞান ইনস্টিটিউটের সোসিও-এক্সপ্রেস সেন্টারের সমীক্ষায়, সমস্ত-রাশিয়ান নমুনার প্রতিনিধিত্ব (2 হাজার লোকের নকশা ভলিউম) জনসংখ্যার আঞ্চলিক অনুপাত, শহুরে অনুপাত এবং শহরগুলির মধ্যে অনুপাত দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়। গ্রামীণ জনসংখ্যা, নির্দিষ্ট ধরণের বসতিগুলির জনসংখ্যার মধ্যে অনুপাত। বসবাসের জায়গায় একটি আনুষ্ঠানিক সাক্ষাৎকার ব্যবহার করে জরিপ করা হয়। নমুনা বসানো দশটি অর্থনৈতিক-ভৌগোলিক অঞ্চলের উপর ভিত্তি করে, যার প্রত্যেকটি বড় শহর (500 হাজারের বেশি জনসংখ্যা সহ), মাঝারি আকারের শহর (50-500 হাজার), ছোট শহর (50 হাজার পর্যন্ত) বা শহুরে ধরনের বসতি, সেইসাথে গ্রামীণ বসতি। লেখকরা বিশ্বাস করেন যে তাদের নমুনার প্রান্তিক ত্রুটি 3% 48 এর বেশি নয়।
নমুনার কার্যকরী নিয়ন্ত্রণ এবং, সাধারণভাবে, একটি গবেষণায় ডেটার গুণমান হল অধ্যয়নের মূল বৈশিষ্ট্যগুলির প্রকাশনা, প্রাথমিকভাবে পদ্ধতিগত সরঞ্জাম। যদি একটি অধ্যয়নের লেখক তথ্য গোপন করে, একটি বাণিজ্য গোপন নির্দেশ করে, তবে তার অসততার সন্দেহ অবশ্যই উঠবে। এ. বালাবানভ যেমন সঠিকভাবে উল্লেখ করেছেন, সমস্ত পরিমাপ পদ্ধতি, এমনকি বিপণন গবেষণা এবং গণমাধ্যমের ক্ষেত্রেও, দীর্ঘদিন ধরে পরিচিত, তারা একেবারে উন্মুক্ত এবং বাণিজ্য গোপন বিষয় হতে পারে না। অধিকন্তু, পরিমাপ পদ্ধতির তথ্যের অভাব বিশ্বের বিদ্যমান সমস্ত চুক্তির লঙ্ঘন, বিশেষ করে মিডিয়া পরিমাপের উপর 49।
নমুনা পাসপোর্ট
একটি বৈজ্ঞানিক প্রতিবেদন লেখার সময় এবং একটি একাডেমিক জার্নালে একটি নিবন্ধ প্রকাশ করার সময়, অধ্যয়নের লেখকদের সর্বদা গবেষণার নিজের এবং নির্বাচিতদের স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করতে হয়।
জনসংখ্যা: কে এবং কখন অধ্যয়ন পরিচালনা করেছিল, কী গবেষণা পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল, নমুনার ধরণ, আকার এবং প্রকৃতি কী, প্রতিনিধিত্ব ত্রুটি, প্রধান পরামিতি অনুসারে নমুনা জনসংখ্যার গঠন (উদাহরণস্বরূপ, লিঙ্গ, বয়স, জাতীয়তা, শিক্ষা) ), তথ্য নিয়ন্ত্রণ, ইত্যাদি। যদি এই তথ্য অনুপস্থিত থাকে, তাহলে নিবন্ধটি সাধারণত জার্নালে গৃহীত হয় না, এবং যদি এটি শুধুমাত্র আংশিকভাবে উপস্থিত থাকে, তাহলে গুরুতর গবেষকরা এটিকে বিশ্বাস করেন না। সুতরাং, গবেষণা পাসপোর্ট এবং নমুনা পাসপোর্ট লেখকদের জন্য সম্পাদক এবং পাঠকদের চেয়ে কম প্রয়োজনীয় নয়।
সমাজবিজ্ঞানীর নমুনা পাসপোর্ট দুবার প্রদর্শিত হয়। প্রথমবার একজন সমাজবিজ্ঞানীকে অধ্যয়নের লক্ষ্য, প্রতিনিধিত্বের প্রয়োজনীয়তা এবং অধ্যয়নের সাংগঠনিক ক্ষমতা পদ্ধতিগত বিভাগে এটির ব্যবহারের সম্ভাব্যতার জন্য একটি সংক্ষিপ্ত যুক্তি সহ নমুনার প্রকারের একটি বিবরণ দিতে হবে। তার গবেষণা প্রোগ্রামের। নমুনা বিভাগে নিম্নলিখিত প্রশ্নের উত্তর রয়েছে:
♦ অধ্যয়নের অভিজ্ঞতামূলক বস্তু কী?
♦ অধ্যয়ন ক্রমাগত নাকি নির্বাচনী?
♦ যদি এটি নমুনা করা হয় তবে এটি কি প্রতিনিধিত্বকারী বলে দাবি করে?
♦ যদি এটি নিজেকে প্রতিনিধিত্ব করে, তাহলে জনসংখ্যা কত?
♦ নমুনায় নির্বাচনের কয়টি ধাপ ব্যবহার করা হয়?
♦ প্রতিটি পর্যায়ে নির্বাচনের একক কী?
♦ প্রতিটি পর্যায়ে (এলোমেলো, কোটা) কোন নির্বাচন কৌশল ব্যবহার করা হয়?
♦ কোন নির্দিষ্ট ধরনের র্যান্ডম স্যাম্পলিং ব্যবহার করা হয়?
♦ কোটা স্যাম্পলিংয়ে কোন প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
♦ স্যাম্পলিং ফ্রেম (তালিকা, কার্ড সূচক, মানচিত্র) কি?
♦ নির্বাচনের শেষ পর্যায়ে পর্যবেক্ষণের একক কী?
নমুনা নীতিগুলি শুধুমাত্র জরিপ পদ্ধতির জন্য নয়, অধ্যয়নে ব্যবহৃত প্রতিটি পদ্ধতির জন্যও বর্ণনা করা হয়েছে: নথি বিশ্লেষণ, পর্যবেক্ষণ, ইত্যাদি।
নমুনা বর্ণনা শর্তাধীন উদাহরণ.শ্রম সংগঠনের দলগত ফর্মগুলির কার্যকারিতা অধ্যয়নের ক্ষেত্রে, এই জাতীয় কৌশল সম্ভব। 1. শ্রমিক সংগঠনের ব্রিগেড আকারে ঐক্যবদ্ধ শ্রমিকদের একটি অভিজ্ঞতামূলক বস্তু হিসাবে নেওয়া হয়। 2. অধ্যয়ন নির্বাচনী হয়. 3. সাধারণ জনগণ হল ব্রিগেড আকারে ঐক্যবদ্ধ সমস্ত শ্রমিক। 4. নির্বাচনের তিনটি ধাপ প্রয়োগ করা হয়। 5. প্রথম পর্যায়ে, প্রধান এবং সহায়ক স্বেচ্ছাচারী কার্যকলাপে নিযুক্ত ব্রিগেড আছে।
গুণমান পরেরটির জন্য, একটি অবিচ্ছিন্ন জরিপ ব্যবহার করা হয় (তাদের ছোট সংখ্যার কারণে), এবং পূর্বের জন্য, একটি নমুনা জরিপ ব্যবহার করা হয়। 6. দ্বিতীয় পর্যায় হল মূল প্রযোজনার সাথে জড়িত দল নির্বাচন। চূড়ান্ত ফলাফলের বৈশিষ্ট্যযুক্ত সূচক অনুসারে, ব্রিগেডগুলি তিনটি গ্রুপে বিভক্ত: ক) উন্নত; খ) গড়; গ) পিছিয়ে থাকা। প্রতিটি দলের জন্য দলের সংখ্যার উপর নির্ভর করে, একটি তালিকা সংকলন করা হয়, এবং একটি নির্দিষ্ট "স্যাম্পলিং ধাপ" ব্যবহার করে এটি থেকে (উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটিতে তিনটি দল) একটি এলোমেলো অসামঞ্জস্যপূর্ণ নির্বাচন করা হয়। 7. তৃতীয় পর্যায় - নির্বাচিত দলগুলিতে একটি সম্পূর্ণ জরিপ করা হয়। পর্যবেক্ষণের একক হল স্বতন্ত্র কর্মচারী 50।
দ্বিতীয়বার যখন একজন সমাজবিজ্ঞানী একটি নমুনার বর্ণনার মুখোমুখি হন গবেষণাটি পরিচালিত হওয়ার পরে - যখন তিনি একটি জার্নালের জন্য একটি বৈজ্ঞানিক প্রতিবেদন বা বৈজ্ঞানিক নিবন্ধ লেখেন।
অধ্যয়নের পাসপোর্ট ডেটার অসম্পূর্ণ বিবরণ, দুর্ভাগ্যবশত, রাশিয়ান বিজ্ঞানীদের সবচেয়ে সাধারণ রোগ। কেউ কেউ সঠিকভাবে জানেন না কিভাবে তাদের সংকলন করতে হয়, অন্যরা এই ধরনের তথ্যকে অপ্রয়োজনীয় বা গুরুত্বহীন বলে মনে করে। এবং এমন এক শ্রেণীর গবেষকও আছেন যাদের কাছে রিপোর্ট করার মতো কিছুই নেই, কারণ নমুনা সম্পর্কে সমস্ত তথ্য বর্ণনা করে তারা তাদের নিরক্ষরতা প্রকাশ করবে। একটি সাধারণ ঘটনা হল যে একজন সমাজবিজ্ঞানী কোনওভাবে একটি গবেষণা পরিচালনা করেছেন, কোনওভাবে একটি নমুনা তৈরি করেছেন এবং এটি থেকে কিছু পেয়েছেন। কিন্তু তিনি পাসপোর্ট তৈরি করতে পারেন না বা বৈজ্ঞানিক ভাষায় তার কাজ প্রকাশ করতে পারেন না।
গার্হস্থ্য সমাজবিজ্ঞানীদের একটি দীর্ঘস্থায়ী রোগ হল অনুপস্থিতি বা অপর্যাপ্তভাবে উচ্চ পদ্ধতিগত সংস্কৃতি। এটি কেবলমাত্র মাঠ গবেষণার সংগঠন এবং পরিচালনার জন্য নয়, উন্মুক্ত প্রেসে এর ফলাফল প্রকাশের ক্ষেত্রেও উদ্বেগ প্রকাশ করে। এই সত্যটি সকলের কাছে পরিচিত এবং 1960 থেকে 2000 এর দশক পর্যন্ত পর্যায়ক্রমে আলোচনা করা হয়। কখনও কখনও আমাদের সমাজবিজ্ঞানী এবং মনোবিজ্ঞানীরা এই কাজটিতে ধরা পড়তে পরিচালনা করেন, যেমনটি তারা বলে।
V.V এর গবেষণা অনুসারে। সোলোডনিকভ, যিনি তিনটি একাডেমিক জার্নালে প্রকাশনাগুলির একটি মাধ্যমিক বিশ্লেষণ পরিচালনা করেছিলেন: "সমাজতাত্ত্বিক গবেষণা", "মনোবিজ্ঞানের প্রশ্ন"
এবং 1986-1992 এর জন্য "সাইকোলজিক্যাল জার্নাল", সমাজবিজ্ঞানী বা মনোবিজ্ঞানীরা কেউই হাইপোথিসিসকে সামনে রেখে, ন্যায্যতা এবং পরীক্ষা করতে ক্লান্ত হন না। বেশিরভাগ বিজ্ঞানী (61% মনোবিজ্ঞানী থেকে 92% সমাজবিজ্ঞানী) বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির সমস্ত নীতি লঙ্ঘন করে এমন একটি জ্ঞানীয় সরঞ্জাম ছাড়াই করেন। মাত্র 8% সমাজতাত্ত্বিক প্রকাশনাগুলি স্পষ্টভাবে অনুমান তৈরি করে। সমাজবিজ্ঞানী এবং মনোবিজ্ঞানীরা গবেষণার বিষয় বর্ণনা করার জন্য একটি খারাপ কাজ করছেন: কিছু উত্তরদাতাদের সংখ্যা, উত্তরদাতাদের লিঙ্গ এবং বয়স নির্দেশ করে; উত্তরদাতাদের শিক্ষার স্তর, বসবাসের স্থান, পারিবারিক জীবনের দৈর্ঘ্য (বিবাহিত ব্যক্তিদের জন্য ), আয় এবং পেশাগত অবস্থা খুব কমই রিপোর্ট করা হয়। প্রতিনিধিত্বের সমস্যা, যেমন এই বৈশিষ্ট্যগুলি অনুসারে নমুনা এবং সাধারণ জনসংখ্যার তুলনা প্রায় মোটেই আলোচনা করা হয় না। উপরন্তু, পাইলটিং সরঞ্জাম এবং পূর্বে পরীক্ষিত কৌশলগুলির ব্যবহার সম্পর্কে সমাজবিজ্ঞানীদের দ্বারা বিরল উল্লেখ রয়েছে। যদিও অভিজ্ঞতামূলক তথ্য সংগ্রহের জন্য সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল একটি সমীক্ষা, তবে স্থান, সময় বা প্রশ্নাবলী পূরণ করার পদ্ধতির উপর নির্ভর করে কোন ধরনের জরিপ ব্যবহার করা হয়েছিল তা বর্ণনা করা বিরল।
2.12। প্রতিনিধিত্ব
প্রতিনিধিত্ব (ফরাসি) প্রতিনিধি- নির্দেশক) - সাধারণ জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলি উপস্থাপন করার জন্য একটি নমুনা জনসংখ্যার সম্পত্তি। নমুনার প্রতিনিধিত্বের অর্থ হল, প্রকৃত নমুনায় কিছু পূর্বনির্ধারিত বা গণনাকৃত ত্রুটি সহ, নমুনা জনসংখ্যাতে যা প্রতিষ্ঠিত হয় তা সাধারণ জনসংখ্যার সাথে চিহ্নিত করা যেতে পারে বা, যদি আমরা পরিসংখ্যানের ভাষা ব্যবহার করি, আমরা পরামিতিগুলির অনুমান খুঁজে পেতে পারি। সাধারণ জনসংখ্যার। প্রথমত, জনসংখ্যার প্রতিটি ইউনিটের নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সমান সুযোগ থাকতে হবে। দ্বিতীয়ত, দিকনির্দেশনামূলক নির্বাচন এড়াতে, সাধারণ জনসংখ্যার ইউনিটের নির্বাচন অবশ্যই অধ্যয়ন করা বৈশিষ্ট্য নির্বিশেষে করা উচিত। তৃতীয়ত, যখনই সম্ভব সমজাতীয় জনসংখ্যা থেকে নির্বাচন করা উচিত। চতুর্থত, জরিপের জন্য নির্বাচিত জনসংখ্যা ইউনিটের সংখ্যা অবশ্যই যথেষ্ট বড় হতে হবে।
নমুনার প্রতিনিধিত্ব সরাসরি নির্ধারণের প্রক্রিয়াটি নিম্নলিখিত ধাপগুলি নিয়ে গঠিত: নমুনা এবং সাধারণ জনসংখ্যার বিতরণের গড় সূচকের তুলনা; এই সূচকগুলির বিতরণ ফর্মের তুলনা। বিতরণের গড় সাধারণত 144 গড় হিসাবে নেওয়া হয়
এই বন্টনের পাটিগণিত বা ওজনযুক্ত গাণিতিক গড়।
বিকল্প বৈশিষ্ট্য সহ জনসংখ্যা অধ্যয়নের ক্ষেত্রে, পাটিগণিত গড়ের পরিবর্তে, বিবেচনাধীন বৈশিষ্ট্যের অধিকারী এককগুলির অনুপাত সমগ্র জনসংখ্যার সাপেক্ষে গণনা করা হয়। যদি আমরা প্রতীক দ্বারা জনসংখ্যার আয়তন বোঝাই এন,এবং এই চিহ্ন সহ একটি ঘটনা - মি,যে আর -এই বৈশিষ্ট্যের সাথে ঘটনার অনুপাত নির্ধারণ করা হয়:
কোথায় প্র- একটি বিকল্প চিহ্ন সহ ঘটনার অনুপাত।
নমুনা জনসংখ্যার অধ্যয়নের ভিত্তিতে প্রাপ্ত সিদ্ধান্তগুলি ব্যবহার করা সম্ভব যদি নমুনা এবং সাধারণ জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলির গাণিতিক উপায়ের (বা গড় শেয়ার) মধ্যে পার্থক্য শূন্য হয়। ধারণা করা হয় যে এই প্রয়োজনীয়তাটি সন্তুষ্ট। যখন উপরে উল্লিখিত চারটি শর্ত পূরণ করা হয়। তবে, শুধুমাত্র নমুনার গড় জেনে, তাদের পার্থক্যের সঠিক অনুমান দেওয়া অসম্ভব, যেহেতু সাধারণ জনসংখ্যার গড় সূচকগুলি অজানা। উপরন্তু, নমুনার গড় মানগুলি সাধারণ জনসংখ্যার কোন এককের মধ্যে পড়ে তার উপর নির্ভর করে নিজেরাই ওঠানামা করতে পারে তাই, একটি নমুনা জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব মূল্যায়ন তার বন্টনের গড় সূচকের উপর ভিত্তি করে প্রতিনিধিত্ব ত্রুটির অনুসন্ধানে নেমে আসে।
উপায়ে নমুনা এবং সাধারণ জনসংখ্যার তুলনা করা সাধারণ জনসংখ্যার একটি সম্পূর্ণ চিত্র প্রদান করে না। সুতরাং, একই গড় সূচক সহ দুটি জনসংখ্যার মধ্যে, একটি বৈশিষ্ট্যের সর্বাধিক এবং সর্বনিম্ন মানগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি, যা তার বিতরণের আকৃতি নির্ধারণ করে, ভিন্ন হতে পারে। যদি এই ধরনের বণ্টনকে গ্রাফিকভাবে উপস্থাপিত করা হয়, তবে এটি একটি প্রতিসম ঘণ্টা-আকৃতির (স্বাভাবিক) বক্ররেখা তৈরি করে, যা এই সত্যকে প্রতিফলিত করে যে অনেকগুলি স্বাধীন এলোমেলোভাবে বিতরণ করা র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফল প্রায় স্বাভাবিক নিয়ম অনুযায়ী বিতরণ করা হয়। আদেশ করা y,যা প্রতিটি বিন্দুর জন্য বক্ররেখার উচ্চতা নির্ধারণ করে এক্স,মানের জন্য সম্ভাব্য ঘনত্ব প্রতিনিধিত্ব করে x g
সর্বাধিক সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ভেরিয়েবলের গড় মানের সাথে ঘটে এবং একটির সমান। এর মানে কম
একটি ভেরিয়েবলের এলোমেলো মান তার গড় মানের থেকে আলাদা, এর সংঘটনের সম্ভাবনা তত বেশি। এবং তদ্বিপরীত, একটি ভেরিয়েবলের মানগুলির গড় মান থেকে বিচ্যুতি যত বেশি হবে, তাদের উপস্থিত হওয়ার সম্ভাবনা তত কম। সুতরাং, গড় মান থেকে বিচ্যুতির মান, যেমন x ফর্মের মান (- এক্স,অধ্যয়ন করা ভেরিয়েবলের তারতম্য সম্পর্কে তথ্য বহন করে। যদি একটি বৈশিষ্ট্যের সমস্ত মান অভিন্ন হয় এবং এর গড় মানের সাথে মিলে যায়, তবে এই বৈশিষ্ট্যের মানের সামগ্রিকতা অত্যন্ত সমজাতীয় হবে।
সাধারণত, জনসংখ্যার পাটিগণিত গড় থেকে ইতিবাচক বিচ্যুতির সংখ্যা প্রায় নেতিবাচক বিচ্যুতির সংখ্যার সমান, যেমন সমস্ত বিচ্যুতির যোগফল অনিবার্যভাবে শূন্যের দিকে ঝোঁক। অতএব, যদি মোট একটি বৈশিষ্ট্যের সমস্ত বিচ্যুতিগুলিকে যোগ করার প্রয়োজন হয় তবে এই যোগফল সর্বদা শূন্যের সমান হবে:
এটি এড়াতে, প্রতিটি বিচ্যুতি বর্গ করা হয় এবং বর্গক্ষেত্রের যোগফল পাওয়া যায় - বৈচিত্র।
স্বাভাবিক বন্টন সম্পূর্ণরূপে নিম্নলিখিত পরামিতি দ্বারা চিহ্নিত করা হয়: jc - বৈশিষ্ট্যের গড় মান এবং a - গড় বর্গ (মান) বিচ্যুতি। গড় এক্স x অক্ষের সাপেক্ষে বন্টনের অবস্থান নির্ধারণ করে; আদর্শ বিচ্যুতি বক্ররেখার আকৃতি দেখায়; a-এর মান যত বড় হবে, বক্ররেখা তত চওড়া হবে এবং এর সর্বোচ্চ কম হবে।
স্বাভাবিক বক্ররেখার নিচের এলাকাটি এমনভাবে অবস্থিত যে সীমানার মধ্যে x ± o বৈশিষ্ট্যের মোট বিতরণের 68% সীমানার মধ্যে অবস্থিত x ± 2<т - 95,5, в пределах x ±জেট - 99.7%। একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের মধ্যে যে পার্থক্য একটি স্বাভাবিক নিয়ম অনুযায়ী প্রায় বিতরণ করা হয় এবং এর গড় মান পরম মানের Z ছাড়িয়ে যায় তা হল 0.3% এর কম। এটি অনুসরণ করে যে প্রায় একশ শতাংশ নির্ভুলতার সাথে আমরা বলতে পারি:
সূচকগুলির বিতরণের ফর্মের উপর ভিত্তি করে একটি প্রতিনিধি নমুনা জনসংখ্যার একটি মূল্যায়ন হল নমুনা এবং সাধারণ জনসংখ্যার মধ্যে এই সূচকগুলির পরিবর্তনের পরিমাপের একটি তুলনা। সাধারণ জনসংখ্যার বিচ্ছুরণ সর্বদা জানা যায় না, তবে গাণিতিক পরিসংখ্যানে এটি প্রমাণিত হয়েছে যে আন্তঃ-
সাধারণ এবং নমুনার পার্থক্যগুলির মধ্যে ফর্মের একটি সম্পর্ক রয়েছে:
কোথায় পি -সাধারন মাপ.
নমুনার প্রতিনিধিত্বের সমস্যাটি নমুনা জনসংখ্যার বিশ্লেষণ থেকে প্রাপ্ত উপসংহারগুলিকে সমগ্র জনসংখ্যা 52 পর্যন্ত এক্সট্রাপোলেট করার বৈধতার সমস্যা হিসাবে গুরুত্বপূর্ণ।
অধ্যায় 3। প্রোগ্রাম
সংশ্লিষ্ট তথ্য.
একটি ভাল-পরিকল্পিত অধ্যয়নের প্রধান উপাদানগুলির মধ্যে একটি হল নমুনাকে সংজ্ঞায়িত করা এবং একটি প্রতিনিধি নমুনা কী। এটা কেক উদাহরণ মত. সর্বোপরি, আপনার স্বাদ বুঝতে পুরো মিষ্টি খেতে হবে না? একটি ছোট অংশ যথেষ্ট।
সুতরাং, কেক হয় জনসংখ্যা (অর্থাৎ, সমীক্ষার জন্য যোগ্য সকল উত্তরদাতা)। এটি ভৌগলিকভাবে প্রকাশ করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, শুধুমাত্র মস্কো অঞ্চলের বাসিন্দারা। লিঙ্গ - শুধুমাত্র মহিলা। অথবা বয়স সীমাবদ্ধতা আছে - 65 বছরের বেশি বয়সী রাশিয়ানরা।
জনসংখ্যা গণনা করা কঠিন: আপনার জনসংখ্যা আদমশুমারি বা প্রাথমিক মূল্যায়ন সমীক্ষা থেকে ডেটা থাকতে হবে। অতএব, সাধারণত সাধারণ জনসংখ্যা "আনুমানিক" হয় এবং ফলাফলের সংখ্যা থেকে তারা গণনা করে নমুনা জনসংখ্যাবা নমুনা.
নমুনা- এটি উত্তরদাতাদের একটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত সংখ্যা। নির্বাচনের প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলির পরিপ্রেক্ষিতে সাধারণ জনসংখ্যার কাঠামোর সাথে এর গঠন যতটা সম্ভব মিলিত হওয়া উচিত।
উদাহরণস্বরূপ, যদি সম্ভাব্য উত্তরদাতারা রাশিয়ার সমগ্র জনসংখ্যা হয়, যেখানে 54% মহিলা এবং 46% পুরুষ, তাহলে নমুনায় ঠিক একই শতাংশ থাকা উচিত। যদি পরামিতিগুলি মিলে যায়, তাহলে নমুনাটিকে প্রতিনিধি বলা যেতে পারে। এর মানে হল যে অধ্যয়নে ভুল এবং ত্রুটিগুলি ন্যূনতম হ্রাস করা হয়েছে।
নমুনার আকার নির্ভুলতা এবং অর্থনীতির প্রয়োজনীয়তা বিবেচনায় নিয়ে নির্ধারিত হয়। এই প্রয়োজনীয়তাগুলি একে অপরের বিপরীতভাবে সমানুপাতিক: নমুনার আকার যত বড় হবে, ফলাফল তত বেশি সঠিক। অধিকন্তু, নির্ভুলতা যত বেশি হবে, অধ্যয়ন পরিচালনার জন্য অনুরূপভাবে আরও বেশি খরচের প্রয়োজন হবে। এবং তদ্বিপরীত, নমুনাটি যত ছোট হবে, কম খরচ হবে, কম নির্ভুলভাবে এবং আরও এলোমেলোভাবে সাধারণ জনগণের বৈশিষ্ট্যগুলি পুনরুত্পাদন করা হবে।
অতএব, পছন্দের ভলিউম গণনা করার জন্য, সমাজবিজ্ঞানীরা একটি সূত্র আবিষ্কার করেছেন এবং তৈরি করেছেন বিশেষ ক্যালকুলেটর:
শর্তাবলী কি " আত্মবিশ্বাসের সম্ভাবনা" এবং " আত্মবিশ্বাসের ত্রুটি"? আত্মবিশ্বাসের সম্ভাবনা পরিমাপের নির্ভুলতার একটি সূচক। এবং আত্মবিশ্বাস ত্রুটি গবেষণা ফলাফল একটি সম্ভাব্য ত্রুটি. উদাহরণস্বরূপ, 500,00 জনেরও বেশি লোকের জনসংখ্যা (আসুন নোভোকুজনেটস্কে বসবাস করা যাক), নমুনাটি 384 জন হবে যার আত্মবিশ্বাসের সম্ভাবনা 95% এবং একটি ত্রুটি 5% OR (আস্থার ব্যবধান 95±5 সহ %)।
এই থেকে অনুসরণ কি? এই জাতীয় নমুনা (384 জন লোক) নিয়ে 100টি গবেষণা পরিচালনা করার সময়, পরিসংখ্যানের আইন অনুসারে 95 শতাংশ ক্ষেত্রে প্রাপ্ত উত্তরগুলি আসলটির ±5% এর মধ্যে থাকবে। এবং আমরা পরিসংখ্যানগত ত্রুটির ন্যূনতম সম্ভাবনা সহ একটি প্রতিনিধি নমুনা পাব।
নমুনার আকার গণনা করার পরে, আপনি প্রশ্নপত্র প্যানেলের ডেমো সংস্করণে পর্যাপ্ত সংখ্যক উত্তরদাতা আছে কিনা তা দেখতে পারেন। আপনি কিভাবে একটি প্যানেল সমীক্ষা পরিচালনা করবেন সে সম্পর্কে আরও জানতে পারেন।
