जब शोधकर्ताओं को बड़ी आबादी से प्रतिनिधि नमूना चुनने की आवश्यकता होती है, तो वे अक्सर यादृच्छिक चयन के रूप में जाने वाली विधि का उपयोग करते हैं। इस चयन प्रक्रिया में, समूह के प्रत्येक सदस्य अध्ययन में प्रतिभागी के रूप में चुने जाने का बराबर मौका खड़ा होता है।
यादृच्छिक चयन बनाम यादृच्छिक असाइनमेंट
यादृच्छिक चयन यादृच्छिक असाइनमेंट से कैसे भिन्न होता है?
यादृच्छिक चयन से पता चलता है कि जनसंख्या से नमूना कैसे खींचा जाता है, जबकि यादृच्छिक असाइनमेंट यह दर्शाता है कि प्रतिभागियों को या तो प्रयोगात्मक या नियंत्रण समूहों को कैसे सौंपा जाता है।
एक प्रयोग में यादृच्छिक चयन और यादृच्छिक असाइनमेंट दोनों होना संभव है। कल्पना करें कि आप जनसंख्या से 500 लोगों को अपने अध्ययन में भाग लेने के लिए यादृच्छिक चयन का उपयोग करते हैं। फिर आप अपने प्रतिभागियों को एक नियंत्रण समूह (समूह जो उपचार या स्वतंत्र चर प्राप्त नहीं करता) को असाइन करने के लिए यादृच्छिक असाइनमेंट का उपयोग करते हैं और आप 250 प्रतिभागियों को प्रयोगात्मक समूह (समूह जो उपचार या स्वतंत्र चर प्राप्त करता है) को असाइन करते हैं। ।
शोधकर्ता यादृच्छिक चयन का उपयोग क्यों करते हैं? इसका उद्देश्य परिणामों की सामान्यता में वृद्धि करना है। बड़ी आबादी से यादृच्छिक नमूना तैयार करके, लक्ष्य यह है कि नमूना बड़े समूह का प्रतिनिधि होगा और पूर्वाग्रह के अधीन होने की संभावना कम होगी।
अनुसंधान में यादृच्छिक चयन के बारे में आपको क्या पता होना चाहिए
कल्पना करें कि एक शोधकर्ता अध्ययन में भाग लेने के लिए लोगों का चयन कर रहा है। प्रतिभागियों को चुनने के लिए, वे एक तकनीक का उपयोग कर लोगों को चुन सकते हैं जो सिक्का टॉस के सांख्यिकीय समकक्ष हैं। वे प्रतिभागियों को आकर्षित करने के लिए भौगोलिक क्षेत्रों को चुनने के लिए यादृच्छिक चयन का उपयोग करके शुरू कर सकते हैं।
फिर वे शहरों, पड़ोस, घरों, आयु सीमाओं और व्यक्तिगत प्रतिभागियों को चुनने के लिए एक ही चयन प्रक्रिया का उपयोग कर सकते हैं।
याद रखने की एक और महत्वपूर्ण बात यह है कि बड़े नमूने अधिक प्रतिनिधि होते हैं, क्योंकि नमूना आकार छोटा होने पर भी यादृच्छिक चयन पक्षपातपूर्ण या सीमित नमूना का कारण बन सकता है। जब नमूना आकार छोटा होता है, तो एक असामान्य प्रतिभागी नमूना पर पूरी तरह से अनुचित प्रभाव डाल सकता है। एक बहुत बड़े नमूना आकार का उपयोग करने से असामान्य प्रतिभागियों के परिणामों को कम करने से प्रभाव कम हो जाता है।
सूत्रों का कहना है:
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