{"id":33050,"date":"2022-11-17T13:17:29","date_gmt":"2022-11-17T13:17:29","guid":{"rendered":"https://www.5paisa.com/finschool/?post_type=finance-dictionary\u0026#038;p=33050"},"modified":"2024-11-15T19:18:00","modified_gmt":"2024-11-15T13:48:00","slug":"sampling-errors","status":"publish","type":"finance-dictionary","link":"https://www.5paisa.com/finschool/finance-dictionary/sampling-errors/","title":{"rendered":"Sampling errors"},"content":{"rendered":"\u003cdiv data-elementor-type=\u0022wp-post\u0022 data-elementor-id=\u002233050\u0022 class=\u0022elementor elementor-33050\u0022\u003e\u003csection class=\u0022elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1011bb4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\u0022 data-id=\u00221011bb4\u0022 data-element_type=\u0022section\u0022\u003e\u003cdiv class=\u0022elementor-container elementor-column-gap-default\u0022\u003e\u003cdiv class=\u0022elementor-column 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मापन की गलती या प्रतिवादी पक्षपात जैसी समस्याओं से उत्पन्न होता है. सैंपलिंग त्रुटियों को कम करने में आमतौर पर सैंपल साइज़ बढ़ना या अधिक मजबूत सैंपल तकनीकों का उपयोग करना शामिल होता है.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eसैंपलिंग त्रुटियों के कारण:\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eरैंडम वेरिएशन\u003c/strong\u003e: सैंपलिंग एरर्स का सबसे आम कारण रैंडम वेरिएशन है. चूंकि सैंपल केवल जनसंख्या का एक हिस्सा है, इसलिए यह पूरे समूह का पूरी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है. एक ही आबादी के अलग-अलग सैंपल के कारण कुछ अलग-अलग परिणाम मिल सकते हैं.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eसैंपल साइज़\u003c/strong\u003e: छोटे सैंपल साइज़ में बड़ी सैंपल गलतियों की संभावना अधिक होती है. बड़ा नमूना, जनसंख्या को सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करने और गलतियों को कम करने की संभावना अधिक है. जैसे-जैसे सैंपल साइज़ बढ़ जाता है, सैंपलिंग एरर आमतौर पर कम होता है.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eअनुचित सैंपलिंग विधि\u003c/strong\u003e: अगर सैंपल को यादृच्छिक रूप से नहीं चुना जाता है, तो पक्षपात ऐसा हो सकता है जो सिस्टमेटिक त्रुटियों का कारण बन सकता है, हालांकि यह \u003cstrong\u003eनॉन-सैंपलिंग त्रुटियों\u003c/strong\u003e से अधिक संबंधित है. यहां तक कि रैंडम सैंपलिंग के भीतर, खराब तकनीक अभी भी सैंपलिंग त्रुटियों को बढ़ा सकती है.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eआबादी की विरासत\u003c/strong\u003e: अगर जनसंख्या बहुत विविध है, तो एक छोटा नमूना इसके भीतर सभी प्रकारों को कैप्चर नहीं कर सकता है. इससे सैंपल में त्रुटियां हो सकती हैं क्योंकि सैंपल कुछ उपसमूहों को पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व करने में विफल हो सकता है.\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eसैंपलिंग त्रुटियों के प्रकार:\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eमानक त्रुटि\u003c/strong\u003e: यह सैंपल के माध्यम से वेरिएबिलिटी का माप है. यह दर्शाता है कि कैसे सैंपल का मतलब जनसंख्या से अलग-अलग होता है. इसकी गणना जनसंख्या के मानक विचलन के रूप में की जाती है, जिसे सैंपल साइज़ के वर्गमूल से विभाजित किया जाता है. छोटे सैंपल साइज़ से बड़े स्टैंडर्ड एरर होते हैं, जिसका मतलब है कि सैंपल का मतलब सही जनसंख्या से अलग होने की संभावना अधिक है.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eत्रुटि का मार्जिन\u003c/strong\u003e: त्रुटि का मार्जिन उस रेंज को दर्शाता है जिसके भीतर सैंपलिंग त्रुटि को ध्यान में रखते हुए वास्तविक जनसंख्या पैरामीटर झूठने की उम्मीद है. इसे आमतौर पर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है और अक्सर पोलिंग डेटा में इस्तेमाल किया जाता है. एक बड़ा सैंपल साइज़ आमतौर पर त्रुटि का छोटा मार्जिन बनाता है, क्योंकि सैंपल अधिक लगभग जनसंख्या का अनुमान लगाता है.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eसैंपल डिस्ट्रीब्यूशन\u003c/strong\u003e: सैंपल डिस्ट्रीब्यूशन के माध्यम से सैंपलिंग एरर का भी विश्लेषण किया जा सकता है, जो दिखाता है कि एक ही आबादी से कई सैंपल में अलग-अलग सैंपल स्टेटिस्टिक्स (जैसे मीन) कैसे अलग-अलग होते हैं. जनसंख्या मापदंडों के साथ नमूने के आंकड़ों की तुलना करते समय नमूने की त्रुटियां स्पष्ट होती हैं.\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eसैंपलिंग त्रुटियों का प्रभाव:\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eपरिणामों की सटीकता\u003c/strong\u003e: सैंपलिंग त्रुटियां सैंपल के अनुमानों की सटीकता को प्रभावित करती हैं. उदाहरण के लिए, एक सर्वेक्षण में, सैंपलिंग त्रुटियों से जनसंख्या का गलत अनुमान लग सकता है, जिससे गलत निष्कर्ष या गलत तरीके से निर्णय हो सकते हैं.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eआत्मविश्वास के अंतराल\u003c/strong\u003e: सैंपलिंग त्रुटियों को अक्सर आत्मविश्वास के अंतराल में व्यक्त किया जाता है, जो कई वैल्यू देता है जहां वास्तविक जनसंख्या पैरामीटर गिरने की संभावना होती है. एक बड़ी सैंपलिंग त्रुटि के परिणामस्वरूप व्यापक आत्मविश्वास अंतराल होता है, जिसका अर्थ अनुमान में कम सटीकता है.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eसांख्यिकीय अनुमान\u003c/strong\u003e: सैंपल डेटा के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाते समय, सैंपलिंग त्रुटियों पर विचार किया जाना चाहिए. इन त्रुटियों के कारण परिणामों की अनुपयुक्त व्याख्या से जनसंख्या के बारे में गलत निष्कर्ष हो सकते हैं.\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eसैंपलिंग त्रुटियों को कम करना:\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eसैंपल साइज़ बढ़ाएं\u003c/strong\u003e: बड़े सैंपल अधिक सटीक अनुमान प्रदान करते हैं, क्योंकि वे जनसंख्या की विविधता को बेहतर तरीके से दर्शाते हैं. अधिक डेटा पॉइंट एकत्र किए गए, अधिक संभावित सैंपल जनसंख्या की विशेषताओं का अनुमान लगाएगा.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eस्ट्रेटिफाइड सैंपल का उपयोग करें\u003c/strong\u003e: ऐसे मामलों में जहां जनसंख्या विविध है, वहां स्ट्रेटिफाइड सैंपलिंग यह सुनिश्चित करके सैंपलिंग त्रुटियों को कम कर सकता है कि जनसंख्या के प्रत्येक उपसमूह को आनुपातिक रूप से प्रतिनिधित्व किया जाए. यह दृष्टिकोण कुछ विशेषताओं के अतिरिक्त या कम-प्रतिनिधित्व के जोखिम को कम करता है.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eरैंडम सैंपल का उपयोग करें\u003c/strong\u003e: यह सुनिश्चित करना कि जनसंख्या के प्रत्येक व्यक्ति को सैंपल के लिए चुनने की समान संभावना होती है, जिससे पक्षपात की संभावना कम हो जाती है और सैंपलिंग त्रुटियों को नियंत्रित करने में मदद मिलती है. रैंडम सैंपलिंग विधि, जैसे आसान रैंडम सैंपल या सिस्टमेटिक सैंपल, नॉन-रैंडम चयन से जुड़ी त्रुटियों को कम करने में मदद कर सकते हैं.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eपुनरावर्तन करें\u003c/strong\u003e: एक ही जनसंख्या से अलग-अलग नमूनों के साथ अध्ययन या सर्वेक्षणों को दोहराने से नमूने की त्रुटियों के कारण होने वाली अनिश्चितता को कम करने में मदद मिल सकती है. यह शोधकर्ताओं को उनके निष्कर्षों की स्थिरता और विश्वसनीयता का आकलन करने की अनुमति देता है.\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eसैंपलिंग एरर और नॉन-सैंपलिंग एरर के बीच अंतर:\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eसैंपल लेने में गलतियां\u003c/strong\u003e जनसंख्या से सैंपल चुनने में प्राकृतिक परिवर्तन के कारण होती हैं. वे किसी भी सैंपलिंग प्रोसेस में अंतर्निहित होते हैं, भले ही वह पूरी तरह से संचालित हो.\u003c/li\u003e\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eनॉन-सैंपलिंग एरर\u003c/strong\u003e अन्य कारकों के कारण होते हैं, जैसे गलत डेटा कलेक्शन विधियां, मापन में गलतियां, प्रतिवादी पक्षपात या डेटा प्रोसेसिंग गलतियां. ये गलतियां एक परफेक्ट सैंपल के साथ भी हो सकती हैं.\u003c/li\u003e\u003c/ul\u003e\u003ch2\u003e\u003cstrong\u003eनिष्कर्ष:\u003c/strong\u003e\u003c/h2\u003e\u003cp\u003eसैंपलिंग त्रुटियां पूरी आबादी के बजाय सैंपल के साथ काम करने का एक प्राकृतिक हिस्सा हैं. अनुसंधान, मतदान और आंकड़ों में सटीक, विश्वसनीय परिणाम पैदा करने के लिए इन त्रुटियों को समझना और मैनेज करना आवश्यक है. उपयुक्त सैंपल तकनीकों का उपयोग करके, सैंपल साइज़ बढ़ाकर, और मानक त्रुटियों और आत्मविश्वास के अंतराल की गणना करके, शोधकर्ता सैंपल त्रुटियों के प्रभाव को कम कर सकते हैं और जनसंख्या मापदंडों के अधिक सटीक अनुमान सुनिश्चित कर सकते हैं.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/section\u003e\u003c/div\u003e","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\u003cp\u003eसैंपल लेने में गलतियां तब होती हैं जब किसी जनसंख्या से चुने गए सैंपल पूरी आबादी को सटीक रूप से प्रतिनिधित्व नहीं करता है, जिससे सैंपल परिणामों और वास्तविक जनसंख्या मूल्यों के बीच विसंगति होती है. ये गलतियां यादृच्छिक संभावना, सैंपल चयन में पक्षपात या अपर्याप्त सैंपल साइज़ के कारण हो सकती हैं. सभी सर्वे और रिसर्च में सैंपलिंग संबंधी गलतियां शामिल हैं... \u003ca title=\u0022Sampling errors\u0022 class=\u0022read-more\u0022 href=\u0022https://www.5paisa.com/hindi/finschool/finance-dictionary/sampling-errors/\u0022 aria-label=\u0022Read more about Sampling errors\u0022\u003eअधिक 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