গুড সার্ভে রিসার্চ ডিজাইন নমুনা ত্রুটি হ্রাস করতে চাওয়া
একটি আত্মবিশ্বাসের বিরতি কি?
একটি আস্থা ব্যবধান ত্রুটি সন্ধানের মার্জিন যে একটি গবেষক অভিজ্ঞতা যদি তিনি একটি নির্দিষ্ট গবেষণা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারে, টার্গেট জনসংখ্যার প্রতিটি সদস্যের, এবং একই উত্তর ফিরে পেতে পারেন যে নমুনা সদস্যদের জরিপে দেওয়া।
উদাহরণস্বরূপ, গবেষক জরিপ নমুনা অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে 4 এবং 60% একটি আস্থা ব্যবধান ব্যবহার যদি "বন্ধুদের সুপারিশ করবে" তিনি নিশ্চিত হতে পারে যে 54% এবং সমগ্র লক্ষ্য জনসংখ্যার সদস্যদের 64% মধ্যে হবে এছাড়াও একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা যখন "বন্ধুদের সুপারিশ করবে" বলতে এই ক্ষেত্রে আস্থা ব্যবধান, +/- 4
একটি বিশ্বাস স্তর কি?
একটি আত্মবিশ্বাস স্তর একটি নমুনা থেকে প্রাপ্ত তথ্য একটি গবেষক হতে পারে কিভাবে আত্মবিশ্বাসের একটি অভিব্যক্তি। আত্মবিশ্বাসের মাত্রা শতকরা হিসাবে প্রকাশ করা হয় এবং নির্দেশ করে যে টার্গেট জনগোষ্ঠীর কত শতাংশ এই আস্থা ব্যবধানে থাকা একটি উত্তর দেবে। সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত আস্থা স্তর 95% একটি প্রাসঙ্গিক ধারণা পরিসংখ্যান তাত্পর্য বলা হয়।
একটি গবেষক এর আস্থা যে তার নমুনা লক্ষ্য জনসংখ্যার সত্যিকারের প্রতিনিধিত্ব প্রভাবিত একটি কারণ দ্বারা প্রভাবিত হয়।
তাদের গবেষণা নকশা এবং বাস্তবায়ন একটি গবেষক আস্থা - এবং তার সীমাবদ্ধতা সচেতন - মূলত তিনটি গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবল উপর ভিত্তি করে: নমুনা আকার, প্রতিক্রিয়া ফ্রিকোয়েন্সি, এবং জনসংখ্যা আকার। গবেষকরা দীর্ঘ সম্মত হন যে এই ভেরিয়েবলগুলি অবশ্যই গবেষণা পরিকল্পনার পর্যায়ে মনোযোগ সহকারে বিবেচনা করা উচিত।
- নমুনা আকার সাধারণভাবে বলতে গেলে বড় নমুনা ডেটা সরবরাহ করে যা প্রকৃত লক্ষ্য লক্ষ্য জনসংখ্যা প্রতিফলিত করে। একটি পূর্ণ আস্থা ব্যবধান ডেটাতে কম আস্থা নির্দেশক কারণ ত্রুটি জন্য একটি বৃহত্তর মার্জিন আছে একটি ব্যাপক আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি আপনার বিটগুলি হেজিংয়ের মত। আস্থা ব্যবধান এবং নমুনা আকারের মধ্যে একটি সম্পর্ক আছে যদিও, কিন্তু এটি একটি রৈখিক সম্পর্ক নয় । একটি গবেষক নমুনা আকার ডাবল দ্বিগুণ দ্বারা আস্থা স্তর কাটা যাবে না।
- প্রতিক্রিয়া ফ্রিকোয়েন্সি যা নমুনা ডেটা লক্ষ্য জনসংখ্যার প্রতিফলিত করে তা সঠিক উত্তর দিয়ে উত্তরদাতাদের শতকরা শতাংশের উপরও নির্ভর করে যারা নির্দিষ্ট উত্তর দিয়েছেন বা নির্দিষ্ট ভাবে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছেন । উত্তরদাতারা যারা একটি নির্দিষ্ট উত্তর দিয়েছেন তার সংখ্যাটি "অত্যন্ত খুশি" বলে উল্লেখ করে, গবেষক এই প্রতিক্রিয়াটি হতে পারে। স্বাভাবিক বক্ররেখা মাঝের এলাকায় শতাংশে কিছু পরিবর্তনশীলতা থাকবে। অর্থাৎ, যদি একজন গবেষক 50% আস্থা রাখেন যে টার্গেট জনসংখ্যার সদস্যরা প্রতিক্রিয়াশীল (আস্থা ব্যবধানের মধ্যে) সাবস্ক্রাইব জনসংখ্যার সদস্যের মত হবে, তাহলে 50% স্তরের কিছু পরিবর্তন হতে পারে।
এটা মনে রাখা ভাল যে আউটলাইয়ারগুলি (তথ্য, যা শেষ পর্যন্ত হয়, বা সাধারণ কভারের ডগ) এমন একটি জনসংখ্যার একই হারে ঘটতে পারে যেমন তারা একটি নমুনা করে - এখানে কম পরিবর্তনশীলতা আছে , কারণ নিম্ন ফ্রিকোয়েন্সি আছে । (বিবেচনা করুন কিভাবে Galton বক্স মধ্যে বল প্যাসিফিক সায়েন্স সেন্টার প্রদর্শন মধ্যবর্তী মধ্যে স্ট্যাক আপ আছে? শুধুমাত্র কয়েক বল ছিদ্র মধ্যে বন্ধ বাউন্স।) এই কারণে, এটি চরম উত্তর ফ্রিকোয়েন্সি আশ্বস্ত করা সহজ ।
- জনসংখ্যা আকার নমুনা আকারের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান নয় যদি না কোনও গবেষক একটি জনসংখ্যার সাথে কাজ করে যা তার খুব ছোট এবং তার কাছে পরিচিত হয় (উদাহরণস্বরূপ, ছোট ছোট যাতে জনসংখ্যার সমস্ত সদস্যকে গবেষক দ্বারা সনাক্ত করা যায়)।
ক্রিয়েটিভ রিসার্চ সিস্টেমগুলি উল্লেখ করে যে:
সম্ভাব্যতার গণিত প্রমাণ করে জনসংখ্যার আকার অপ্রাসঙ্গিক নয় যদি না নমুনার আকারটি মোট জনসংখ্যার কয়েক শতাংশ যা আপনি পরীক্ষা করছেন। এর মানে হল যে 500 জন লোকের একটি নমুনা 15,000,000 রাষ্ট্রের মতামত পরীক্ষা করে সমানভাবে ব্যবহার করা হয় কারণ এটি 100,000 এর একটি শহর হবে।
একটি প্রতিনিধি নমুনা উৎপন্ন একটি ব্যয়বহুল এবং সময় ভোক্তা প্রক্রিয়া হতে পারে। গবেষকরা সবসময় আত্মবিশ্বাসের স্তরের মধ্যে একটি বাণিজ্য বন্ধের মুখোমুখি হন যা তারা অর্জন করতে চায় - অথবা তাদের অর্জনের সঠিকতার মাত্রা - এবং আত্মবিশ্বাসের স্তর তারা সামর্থ্য করতে পারে।
গুণগত জরিপ গবেষণা নমুনা আকার
গুণগত গবেষণা প্রকৃতির পরিচায়ক বা বর্ণনামূলক এবং সংখ্যা বা পরিমাপ উপর ফোকাস না। কিন্তু গুণগত জরিপ গবেষণাতে নমুনা ত্রুটি সম্পর্কে উদ্বেগ এখনও বৈধ। একটি সাধারণ নিয়ম হিসাবে, যদি একটি নমুনা লক্ষ্যবস্তু মহাবিশ্বের প্রতিনিধিত্ব করে, গবেষণা থেকে উদ্ভূত থিম বা নিদর্শনগুলি গবেষককে আগ্রহের বৃহত্তর জনসংখ্যার প্রতিফলিত করবে। নমুনা উভয় প্রতিনিধি এবং টার্গেট জনসংখ্যার একটি বড় শতাংশ গঠিত হলে, তারপর যে নমুনা থেকে প্রাপ্ত ডেটা নির্ভুলতা আস্থা উচ্চ হতে হবে।
সার্ভে রিসার্চ নমুনা আকার নির্ধারণ
নমুনা আকার নির্ধারণ করার সময় এটি বিভিন্ন নিয়মাবলী পরিমাণগত গবেষণা এবং গুণগত গবেষণা ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। সাধারনভাবে, গুণগত জরিপ গবেষণা দ্বারা উত্পন্ন ডেটাতে আস্থা অর্জনের জন্য একজন গবেষককে কীভাবে তথ্য ব্যবহার করা হবে তা স্পষ্ট ধারণা থাকতে হবে। তথ্য একটি বর্ণনামূলক আখ্যান (যেমন একটি ক্ষেত্রে অধ্যয়ন বা কিছু ethnographic গবেষণা হিসাবে) জন্য ভিত্তি গঠন করতে পারে বা এটি একটি পরিমাপগত গবেষণা মধ্যে পরম্পরা জন্য পরীক্ষা করা যেতে পারে, যা প্রাসঙ্গিক ভেরিয়েবল সনাক্ত করতে একটি অনুসন্ধানমূলক ফ্যাশন পরিবেশন করতে পারে
কোয়ান্টাইটিভ সার্ভে রিসার্চ নমুনা আকার
পরিমাণগত গবেষণা বাজারের অংশ বা একটি লক্ষ্য বাজারের উপগোষ্ঠীর মধ্যে তুলনা অন্তর্ভুক্ত করে। কারণ পরিমাণগত গবেষণা সংখ্যার চালিত হয়, একটি আরামদায়ক নমুনা আকার নির্ণয় করা মোটামুটি সহজ হতে পারে - একটি অধ্যয়ন প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ গ্রুপ বা সেগমেন্ট জন্য, একটি গবেষক 100 অংশগ্রহণকারীদের জরিপ আশা করবে। এই সংখ্যা একটি সুপারিশ এবং একটি পরম নয়। সমীক্ষার গবেষণায় নমুনার আকার নির্ধারণের জন্য একটি বাজার গবেষক প্রাসঙ্গিক ভেরিয়েবলের একটি সংখ্যা বিবেচনা করবে।
জরিপ বাজার গবেষণা পরিচালনা করার সময়, উদ্দেশ্য লক্ষ্য মহাবিশ্বের সত্য হতে পারে কি নমুনা থেকে নির্ণয় করা হয়। একটি নমুনা পরিদর্শন বা পরিচিত হতে পারে এমন তথ্য প্রদান করে। এই পর্যবেক্ষণ বা পরিচিত তথ্য থেকে, একটি গবেষক একটি লক্ষ্য জনসংখ্যার মধ্যে একটি অজানা মান বা পরামিতি পাওয়া যাবে যা ডিগ্রী অনুমান করতে পারেন।
কোয়ান্টাইটিভ সার্ভেস গবেষণা একটি স্বাভাবিক , সমান্ত্রীয় বক্ররেখা যা প্রতিনিধিত্ব করে, গবেষক, লক্ষ্য মহাবিশ্বের - যা জনসংখ্যার সম্পর্কে যা গবেষকরা অবশ্যই প্যারামিটার জানেন না বরং অনুমান করা উচিত ধারণা অনুমান উপর ভিত্তি করে। একটি নমুনা নমুনা একটি গবেষক গণনা করার অনুমতি দেয় - নমুনা ডেটা থেকে - মানগুলির আনুমানিক পরিসর যা অজানা মান বা প্যারামিটারের সুদ অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। মানগুলির আনুমানিক পরিসর স্বাভাবিক বক্ররেখাটির একটি অঞ্চলকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং সাধারণত দশমিক অথবা শতকরা হিসাবে প্রকাশ করা হয়।
স্বাভাবিক বক্ররেখা এবং সম্ভাবনা
একটি স্বাভাবিক, সমান্ত্রীয় বক্ররেখা সম্ভাব্য একটি দৃশ্যমান অভিব্যক্তি। আসুন একটি সহজ পরিমাপক তাকান: বিজ্ঞান কেন্দ্রে একটি কার্যকলাপ বড় এক সংখ্যা দুটি এক্রাইলিক শীট মধ্যে পড়া দেয়, এক সময়ে এক। প্রতিটি বল প্রদর্শন শীর্ষস্থানে একই খোলার মাধ্যমে পড়ে এবং তারপর উল্লম্ব, সমান্তরাল বিভাজকগুলির মধ্যে যে কোনটি বলের স্ট্যাকগুলি আলাদা হয়ে গেলে একবার বিশ্রামের মধ্যে চলে যায়। বেশ কয়েক ঘন্টা পরে, বলগুলি একটি স্বাভাবিক বক্ররেখা তৈরি করে। বক্ররেখাটি সামান্য পরিবর্তন হয়ে যায় কারণ প্রতিটি নতুন চালু বলটি এমন বলের ভরকে আঘাত করে, যা প্রথম এসেছিল। কিন্তু সামগ্রিকভাবে, সমান্ত্রীয় বক্ররেখা স্পষ্ট এবং এটি স্বাভাবিকভাবেই ঘটেছে, বিজ্ঞান কেন্দ্র পর্যবেক্ষক বা কর্মীদের দ্বারা কোনও কর্মের স্বাধীনতা। বাঁকানো আকৃতি যে বলের গঠনটি সম্ভাব্যতাকে প্রতিফলিত করে যে অধিকাংশ বলের মধ্যভাগে পতিত হবে এবং সেখানেই থাকবে। কয়েকটি বল এটি বক্ররেখাটির শেষ সীমার মধ্যে তৈরি করবে - কিছু অনিবার্যভাবে হবে, কিন্তু তারা সংখ্যা কম।
এই স্বাভাবিক বক্ররেখা একটি নমুনা ধারণা অনুরূপ। প্রতিটি সময় প্রদর্শনের আউট emptied এবং বল আবার Galton বাক্সে পড়া অনুমতি দেওয়া হয়, বল এর স্ট্যাকের কনফিগারেশন শুধুমাত্র একটু ভিন্ন হবে। কিন্তু সময়ের সাথে সাথে, বক্ররেখাটির আকৃতিটি অনেক পরিবর্তন হবে না এবং প্যাটার্নটি সত্য ধরে রাখবে।