संभावित प्रतिचयन: अवधारणा एवं प्रकार

📘 संभावित प्रतिचयन: अवधारणा एवं प्रकार 🔍 अवधारणा (Concept of Probability Sampling) संभावित प्रतिचयन (Probability Sampling) एक ऐसा विधि है जिसमें जनसंख्या (Population) के प्रत्येक सदस्य को नमूना (Sample) में चुने जाने का समान अवसर (Equal Chance) होता है। इस विधि में प्रतिचयन पूर्णतः यादृच्छिक (Random) होता है, जिससे निष्कर्ष अधिक वैज्ञानिक और निष्पक्ष माने जाते हैं। इस प्रकार के प्रतिचयन में संभाव्यता सिद्धांत (Theory of Probability) का उपयोग होता है और यह सुनिश्चित किया जाता है कि चयन में कोई पक्षपात (Bias) न हो। उदाहरण: अगर किसी कॉलेज में 100 छात्र हैं और 10 छात्रों का चयन करना है, तो हर छात्र को चुने जाने की संभावना 1/10 होगी यदि चयन यादृच्छिक रूप से किया गया हो। --- 📂 संभावित प्रतिचयन के प्रकार (Types of Probability Sampling) 1. सरल यादृच्छिक प्रतिचयन (Simple Random Sampling) इसमें जनसंख्या के सभी सदस्य बराबर संभावना के साथ चुने जाते हैं। उदाहरण: 100 छात्रों की सूची में से कंप्यूटर या लॉटरी सिस्टम से 10 छात्रों का चयन करना। 2. सांद्र प्रतिचयन (Stratified Sampling) जनसंख्या को पहले उपसमूहों (Strata) में बाँटा जाता है जैसे लिंग, वर्ग, आयु आदि के आधार पर, फिर प्रत्येक समूह से यादृच्छिक रूप से नमूना लिया जाता है। उदाहरण: स्कूल के छात्रों को कक्षा 6, 7, 8 में बाँटकर हर कक्षा से 5-5 छात्रों का यादृच्छिक चयन। 3. सघन प्रतिचयन (Cluster Sampling) इसमें जनसंख्या को समूहों (Clusters) में बाँटा जाता है, फिर कुछ समूहों का यादृच्छिक चयन किया जाता है और उन्हीं से नमूना लिया जाता है। उदाहरण: किसी राज्य के 100 स्कूलों में से 10 स्कूलों का यादृच्छिक चयन कर, उन्हीं के सभी छात्रों से डेटा लेना। 4. व्यवस्थित प्रतिचयन (Systematic Sampling) इसमें एक निश्चित अंतराल पर सदस्यों को चुना जाता है। जैसे कि हर 10वाँ व्यक्ति। उदाहरण: यदि किसी सूची में 100 नाम हैं और हर 5वाँ नाम लिया जा रहा है (5, 10, 15...), तो यह व्यवस्थित प्रतिचयन होगा। --- ✅ निष्कर्ष संभावित प्रतिचयन एक वैज्ञानिक और निष्पक्ष तरीका है, जिससे हम पूरी जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने वाला नमूना प्राप्त कर सकते हैं। इसके विभिन्न प्रकार—सरल, सांद्र, सघन और व्यवस्थित—अलग-अलग शोध स्थितियों में उपयोगी होते हैं।