सुविधाजनक प्रारूपकरण

सुविधा नमूनाकरण (जिसे ग्रैब सैंपलिंग, एक्सीडेंटल सैंपलिंग या अवसर नमूनाकरण के रूप में भी जाना जाता है) एक प्रकार की गैर-संभाव्यता नमूनाकरण है जिसमें जनसंख्या के उस हिस्से से नमूने (आँकड़े) शामिल होते हैं जो हाथ के करीब होते हैं। पायलट प्रयोग के लिए इस प्रकार का प्रतिचयन सर्वाधिक उपयोगी होता है।

अनुप्रयोग
नमूना त्रुटि की संभावना और जनसंख्या के प्रतिनिधित्व की कमी के कारण सुविधा नमूनाकरण की अक्सर अनुसंधान के लिए अनुशंसा नहीं की जाती है। लेकिन स्थिति के आधार पर यह आसान हो सकता है। कुछ स्थितियों में, सुविधाजनक नमूनाकरण ही एकमात्र संभव विकल्प है। उदाहरण के लिए, एक कॉलेज का छात्र जो एक टर्म प्रोजेक्ट कर रहा है और जानना चाहता है कि शुक्रवार की रात उस कॉलेज शहर में कोक की औसत खपत क्या है, वह शायद अपने कुछ दोस्तों को फोन करेगा और उनसे पूछेगा कि वे कितने कैन कोक पीते हैं, या जाने के लिए एक आसान सर्वेक्षण करने के लिए एक नजदीकी पार्टी। त्वरित नमूनाकरण और सटीकता की इस पद्धति के बीच हमेशा एक समझौता होता है। एकत्रित नमूने ब्याज की आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं और इसलिए पूर्वाग्रह का स्रोत हो सकते हैं।

ऊपर दिए गए उदाहरण में, यदि उक्त कॉलेज शहर की आबादी कम है और ज्यादातर छात्र हैं, और वह विशेष छात्र सर्वेक्षण (मानव अनुसंधान) के लिए एक स्नातक पार्टी चुनता है, तो उसके नमूने के पास आबादी का प्रतिनिधित्व करने का एक उचित मौका है। बड़ा नमूना आकार नमूनाकरण त्रुटि होने की संभावना को कम करेगा।

एक अन्य उदाहरण एक गेमिंग कंपनी होगी जो यह जानना चाहती है कि उसका एक गेम रिलीज़ होने के एक दिन बाद बाजार में कैसा प्रदर्शन कर रहा है। इसके विश्लेषक उस गेम को रेट करने के लिए फेसबुक पर एक ऑनलाइन सर्वेक्षण बनाने का विकल्प चुन सकते हैं। इस दृष्टिकोण की प्रमुख चुनौती गेम खेलने वाले लोगों तक पहुंचना होगा। चूंकि सोशल मीडिया एक विशाल स्थान है, इसलिए रुचि रखने वाली आबादी से नमूने एकत्र करना हमेशा कठिन होता है। अधिकांश लोग सर्वेक्षण को पूरा करते समय रुचि नहीं ले सकते हैं या इसे गंभीरता से नहीं ले सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप नमूनाकरण त्रुटि होती है। सर्वेक्षण में काफी सुधार किया जा सकता है यदि विश्लेषक इसे गेम प्रेमियों को समर्पित फैन पेजों पर पोस्ट करता है। उसे उस समूह में बहुत अधिक लोग मिल सकते हैं जो खेल को आलोचनात्मक रूप से आंकने और रेट करने के लिए इच्छुक होंगे।

लाभ
सुविधा नमूनाकरण का उपयोग लगभग किसी के द्वारा किया जा सकता है और यह पीढ़ियों से चला आ रहा है। इसका सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कारणों में से एक यह है कि इसके कई फायदे हैं। यह विधि अत्यधिक तेज़, आसान, आसानी से उपलब्ध और लागत प्रभावी है, जिसके कारण यह अधिकांश शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प है। शीघ्र डेटा संग्रह

जब समय सार का होता है, तो कई शोधकर्ता डेटा संग्रह के लिए सुविधा नमूनाकरण की ओर मुड़ते हैं, क्योंकि वे तेजी से डेटा एकत्र कर सकते हैं और अपनी गणना शुरू कर सकते हैं। यह समय के प्रति संवेदनशील शोध में उपयोगी है क्योंकि डेटा संग्रह के लिए सुविधा नमूनाकरण का उपयोग करने के लिए बहुत कम तैयारी की आवश्यकता होती है। यह तब भी उपयोगी होता है जब शोधकर्ताओं को कुछ प्रवृत्तियों की त्वरित समझ हासिल करने या भविष्य के शोध के लिए परिकल्पना विकसित करने के लिए पायलट डेटा संग्रह करने की आवश्यकता होती है। तेजी से जानकारी एकत्र करके, शोधकर्ता और वैज्ञानिक बढ़ती प्रवृत्तियों को अलग कर सकते हैं, या स्थानीय जनता की राय से सामान्यीकृत जानकारी निकाल सकते हैं। शोध में आसानी

जो शोधकर्ता सटीक नमूनाकरण की तलाश नहीं कर रहे हैं, वे केवल अपनी जानकारी एकत्र कर सकते हैं और अपने अध्ययन के अन्य पहलुओं पर आगे बढ़ सकते हैं। इस प्रकार का नमूनाकरण केवल एक प्रश्नावली बनाकर और इसे उनके लक्षित समूह में वितरित करके किया जा सकता है। इस पद्धति के माध्यम से, शोधकर्ता इस बात की चिंता किए बिना कि क्या यह जनसंख्या का सटीक प्रतिनिधित्व है, अपने डेटा को आसानी से कुछ ही घंटों में एकत्रित कर सकते हैं। यह शोध में बड़ी आसानी की अनुमति देता है, शोधकर्ताओं को साक्षात्कार के बजाय डेटा का विश्लेषण करने और प्रतिभागियों को ध्यान से चुनने पर ध्यान केंद्रित करने देता है।

तैयार उपलब्धता

चूंकि अधिकांश सुविधाजनक नमूने हाथ में आबादी के साथ एकत्र किए जाते हैं, शोधकर्ता को एकत्र करने के लिए डेटा आसानी से उपलब्ध होता है। उन्हें आम तौर पर डेटा एकत्र करने के लिए लंबी दूरी की यात्रा नहीं करनी पड़ती है, लेकिन जो भी वातावरण आस-पास होता है, उसे आसानी से खींच लेते हैं। कोटा जल्दी से पूरा करने के लिए एक नमूना समूह आसानी से उपलब्ध होना महत्वपूर्ण है, और शोधकर्ता को शीघ्रता से कई अध्ययन करने की अनुमति देता है।

लागत प्रभावशीलता

सुविधा नमूनाकरण के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक इसकी लागत-प्रभावशीलता है। यह विधि परियोजना के अन्य पहलुओं को धन वितरित करने की अनुमति देती है। अक्सर नमूनाकरण की इस पद्धति का उपयोग एक बड़े, अधिक गहन शोध परियोजना के लिए धन प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इस उदाहरण में, अधिक पूर्ण सर्वेक्षण के लिए धन अभी तक उपलब्ध नहीं है, इसलिए पूर्ण परियोजना की आवश्यकता को प्रदर्शित करने के लिए जनसंख्या का त्वरित चयन किया जाएगा।

नुकसान
हालांकि सुविधा नमूना प्राप्त करना आसान हो सकता है, इसके नुकसान इस लाभ से अधिक हो सकते हैं। यह नमूनाकरण तकनीक एक प्रकार के अध्ययन के लिए अधिक और दूसरे के लिए कम उपयुक्त हो सकती है। पक्षपात

ब्याज की जनसंख्या की तुलना में नमूने में उपसमूहों के कम प्रतिनिधित्व के कारण नमूनाकरण तकनीक के संभावित पूर्वाग्रह के कारण सुविधा नमूनाकरण के परिणामों को लक्षित आबादी के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है। नमूने के पूर्वाग्रह को मापा नहीं जा सकता। इसलिए, सुविधा नमूने के आधार पर केवल नमूने के बारे में ही अनुमान लगाया जाना चाहिए। शक्ति

जनसंख्या उपसमूहों के मतभेदों की पहचान करने के लिए सुविधा नमूनाकरण अपर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति के साथ विशेषता है।