एक निश्चित आबादी के बारे में इनपुट प्राप्त करने के लिए, जैसे कि किसी विशेष विश्वविद्यालय में छात्र, छात्रों के प्रतिनिधि नमूने का उपयोग करना सुविधाजनक है। शोधकर्ता इस नमूने से इनपुट प्राप्त करता है और शोध के परिणामों को पूरी आबादी तक पहुंचाता है। यह विधि अनुसंधान की प्रक्रिया को सरल बनाती है। जनसंख्या से सांख्यिकीय ध्वनि नमूना प्राप्त करने के विभिन्न तरीके हैं। ऐसी एक विधि आनुपातिक आवंटन है, जो स्तरीकृत नमूनाकरण विधि का एक प्रकार है।
स्तरीकृत प्रतिचयन
स्तरीकृत नमूनाकरण एक विशेष विशेषता के आधार पर जनसंख्या को विभिन्न स्तरों में विभाजित करता है। उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता आय के आधार पर जनसंख्या को निम्न आय वर्ग, मध्यम आय वर्ग और उच्च आय स्तर में विभाजित कर सकता है। शोधकर्ता को इस तरह से विशेषता का चयन करना चाहिए कि प्रत्येक स्ट्रैट के भीतर से चुने गए नमूने यथासंभव स्टैटाटा के प्रतिनिधि हों।
आनुपातिक आवंटन
शोधकर्ता एक आबादी को अलग-अलग क्षेत्रों में विभाजित करने के बाद, प्रत्येक स्ट्रेटम से कितने लोगों के नमूने लेने का सवाल उठता है। यदि एक स्ट्रैटम में 1,000 लोग शामिल हैं, उदाहरण के लिए, और 2,000 लोगों में से अन्य, तो उन नमूनों को खींचना आवश्यक है जो इन बड़े समूहों का पर्याप्त तरीके से प्रतिनिधित्व करते हैं। विभिन्न स्तरों से नमूने खींचने का एक तरीका आनुपातिक आवंटन है। इस विधि में, शोधकर्ता प्रत्येक तबके के लोगों के समान अनुपात को खींचता है, जैसे कि नमूने के 5 प्रतिशत, नमूने के रूप में काम करने के लिए।
सादगी
आनुपातिक आवंटन का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह निष्पादित करने के लिए एक सरल विधि है। प्रत्येक स्ट्रैटम से 5 प्रतिशत आबादी का चयन एक अपेक्षाकृत आसान तकनीक है। नमूने के अन्य तरीके हैं जो प्रत्येक स्ट्रेटम से अलग-अलग संख्या में लोगों को आकर्षित करते हैं, इसलिए प्रत्येक स्ट्रेटम में लोगों के विचारों में विविधता का पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व करते हैं।
representativeness
आनुपातिक आवंटन का एक और लाभ यह है कि यह एक नमूना आकार का उत्पादन करता है जो आबादी के भीतर स्ट्रेटम के आकार का प्रतिनिधि है। यदि, उदाहरण के लिए, एक स्ट्रैटम में 1,000 लोग शामिल हैं और 2,000 से अधिक लोग हैं, तो आनुपातिक आवंटन प्रत्येक स्ट्रैटम से 1 प्रतिशत का एक नमूना बना सकता है। इसका मतलब यह है कि शोधकर्ता पहले स्ट्रैटम से 10 और दूसरी स्ट्रैटम से 20 लोगों को चुनेंगे। चूंकि पहले स्ट्रेटम की तुलना में दूसरे स्ट्रैटम में अधिक लोग होते हैं, इसलिए यह सैम्पल प्रत्येक स्ट्रैटम से समान संख्या में सैंपल चुनने की तुलना में जनसंख्या का अधिक प्रतिनिधि होता है।
