ভাল সার্ভে রিসার্চ ডিজাইন স্ট্রং নমুনা কৌশল সঙ্গে শুরু
ঐতিহ্যবাহী বাজার গবেষণাটি ধারণাটির উপর ভিত্তি করে একটি নমুনা - উত্তরদাতাদের একটি প্রতিনিধি দল - সনাক্ত এবং অ্যাক্সেস করা যায়।
জরিপ গবেষণা মধ্যে প্রতিনিধি নমুনা
বাজার গবেষণায়, শব্দ প্রতিনিধি নমুনাটি বোঝায়:
- ভোক্তাদের একটি টার্গেট মহাবিশ্বের সদস্যদের সাথে যারা কিছু ভোক্তাদের নির্বাচন । একটি টার্গেট মহাবিশ্বের একটি উদাহরণ মালিক এবং স্মার্টফোনের ব্যবহারকারীদের হতে পারে, বয়স 20 থেকে 30
- নমুনা এবং মহাবিশ্বের মধ্যকার ম্যাচটি জরিপের ফলাফলগুলির উপর প্রভাব বিস্তারকারী সকল বৈশিষ্ট্যের জন্য শক্তিশালী হওয়া আবশ্যক।
- একটি নমুনা থেকে বিরাট মিলের একটি উদাহরণ একটি তরুণ, মহিলা সেলিব্রিটি দ্বারা পরিকল্পিত একটি সুগন্ধি জন্য ভোক্তাদের নির্বাচন হতে পারে। এই উদাহরণে, জরিপ ফলাফলগুলিতে প্রভাবশালী হতে অনুমান বৈশিষ্ট্যাবলী 18-28 বছর বয়সী মহিলা, বিনোদন-সচেতন হতে হবে।
- বৈশিষ্ট্যের একটি দ্বিতীয় সেট হতে পারে: নগরভিত্তিক, পূর্ববঙ্গে বা পশ্চিম উপকূলে বসবাসরত কলেজে ভর্তি হওয়া, বিচক্ষণ আয় (আয়ের স্তর)।
- গ্রাহকের অনুপাতে যাদেরকে যথাযথ বৈশিষ্ট্যগুলি একটি নমুনাতে দেওয়া যেতে পারে, তারা ঘন ঘন ভোক্তাদের লক্ষ্যবস্তু মহাবিশ্বে সদস্যের অনুপাতকে আনুমানিকভাবে মাপবে।
- উদাহরণস্বরূপ, বুধবার বিকেলে ইউনিভার্সিটি বুকস্টোরের সম্মানীয় শিক্ষার্থীদের কাছ থেকে ভোক্তা ব্রোঞ্জের ব্যবসায়ের লোকজন, কলেজের শিক্ষার্থী ও জ্যেষ্ঠ নাগরিকদের একটি নমুনা তৈরি করা যাবে না।
- জরিপ অংশগ্রহণকারীদের অ্যাক্সেস কঠিন হতে পারে। গ্রাহকগণের পেশাদার প্যানেল প্রায়ই জরিপ উদ্যোগে ব্যবহৃত হয় কেন এটি প্রধান কারণ এক।
- আরেকটি কার্যকর কৌশল হলো একটি স্তরবিন্যাসযুক্ত নথিভুক্ত স্যাম্পলিং পদ্ধতি যা একটি গবেষককে উপ-গ্রুপ সম্পর্কে ডেটা ছড়ানোর সহায়তা করে।
সার্ভে রিসার্চ নমুনা নির্বাচন
একটি নমুনা সদস্য অনেক উপায় নির্বাচন করা হয় যা পক্ষপাতের কমাতে উদ্দেশ্যে করা হয়। এটি অর্থাত গবেষণা গবেষণার উৎপাদনের সম্ভাব্যতা বৃদ্ধি পেয়েছে এবং লক্ষ্যবস্তু লক্ষ্যমাত্রা মহাবিশ্বের সাধারণকরণ করা যেতে পারে।
সার্ভে নমুনার একটি র্যান্ডমিং প্রক্রিয়া মাধ্যমে নির্বাচিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি নমুনা সদস্যদের একটি ডাটাবেস থেকে নির্বাচিত করা হয়, ডাটাবেস তালিকাতে প্রতি তৃতীয় সদস্য নির্বাচিত হতে পারে মাঝে মাঝে, একটি নমুনা সদস্যদের অনিয়মিতভাবে নির্বাচিত না বরং বরাদ্দ করা প্রয়োজন হতে পারে। এটি একটি পছন্দসই পদ্ধতি নয়, এমনকি সর্বোত্তম অবস্থার অধীনে নয়, জরিপগুলি নমুনা-ভিত্তিক অঘোষিততাগুলির সাপেক্ষে যা সুযোগের সাথে সবকিছু করে এবং গবেষণা ডিজাইনের সাথে কিছুই করার নেই। আসুন উৎসের তালিকাটি দেখি, পরীক্ষামূলক রিসোর্স দ্বারা চিহ্নিত ভোটার টেলিফোনের ভোটগ্রহণের বিষয়গুলি থেকে সংশোধিত। এই তালিকা জরিপ নকশা, জরিপ বাস্তবায়ন, এবং জরিপ তথ্য বিশ্লেষণ জুড়ে অসম্পূর্ণ সম্ভাব্য উৎস অন্তর্ভুক্ত:
- নমুনা থেকে বেরিয়ে যাওয়া গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবলগুলির একটি ডাটাবেসের সদস্যদের সম্পর্কে অসম্পূর্ণ তথ্য
- নমূনা সদস্যদের নির্বাচিত করা হয়েছে যারা জরিপের অংশ নিতে আগ্রহী নয়।
- নমুনা সদস্য যারা অধ্যয়নে অংশগ্রহণ করতে অস্বীকৃতি জানায়, যারা নমুনা সদস্যদের অংশগ্রহণে সম্মত হন তাদের তুলনায় গবেষণায় গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনশীলতার সাথে ভিন্ন।
- জরিপ উত্তরদাতারা প্রশ্নের জরিপ মিথ্যা বা অসম্পূর্ণ প্রতিক্রিয়া প্রদান।
পরীক্ষামূলক তালিকার টেলিফোনের পোলিং তালিকা থেকে এই তালিকার আইটেমগুলি আবার সংশোধন করা হয়েছে, জরিপে নকশা সম্পর্কিত।
- একটি র্যান্ডমাইজেশন প্রক্রিয়া ব্যবহার করা হয়েছিল কিন্তু - সুযোগ দ্বারা - এটি অনেক outliers লাগে। *
- জরিপের প্রশ্নগুলি খারাপভাবে বর্ণিত হয়েছে এবং উত্তরদাতাদেরকে বিভ্রান্ত করেছে।
- এই জরিপের প্রশ্নগুলি ক্রমানুসারে পরবর্তী প্রশ্নগুলির প্রতিক্রিয়াগুলি প্রভাবিত করে।
- সার্ভে প্রত্যুত্তরগুলি ভৌত বা গোষ্ঠীভুক্ত করা হয় যা ডেটা বিকৃত করে।
একবার একটি বাজার গবেষক উল্লেখযোগ্যভাবে আরামদায়ক যে একটি নমুনা তার জরিপ গবেষণা লক্ষ্য জনসংখ্যার প্রতিনিধি হয়, মনোযোগ নমুনা আকার এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তর বিবেচনাতে স্থানান্তর করতে পারেন।
গবেষণা সম্পদ একটি আকর্ষণীয় ওয়েবসাইট যে মনোবিজ্ঞান গবেষকরা যারা কিভাবে গণনা এবং outliers অপসারণ আউট করার চেষ্টা করার চেষ্টা করছেন দ্বারা নির্মিত।