को प्रकाशित किया गया 12 March 2019

जनसंख्या का प्रतिशत क्या आप एक प्रतिनिधि नमूने की आवश्यकता है?

तकनीकी तौर पर, एक प्रतिनिधि नमूने के रूप में बारीकी से संभव के रूप में गुणवत्ता या विशेषता का अध्ययन या विश्लेषण किया जा रहा दोहराने के लिए किया जाता है केवल जो कुछ सांख्यिकीय जनसंख्या का प्रतिशत की आवश्यकता है आवश्यक। उदाहरण के लिए, 1000 की आबादी है कि 600 पुरुषों और 400 महिलाओं को लिंग के आधार पर प्रवृत्तियों खरीदने के एक विश्लेषण में प्रयोग किया जाता से बना है, एक प्रतिनिधि नमूने एक मात्र पांच सदस्यों की, तीन पुरुष और दो महिलाओं, या की 0.5 प्रतिशत हो सकते हैं आबादी। हालांकि, जबकि इस नमूने बड़ी आबादी की नाममात्र प्रतिनिधि है, यह के एक उच्च स्तर में परिणाम की संभावना है नमूना त्रुटि जब बड़ी आबादी के बारे में अनुमान बनाने क्योंकि यह इतना छोटा है या पूर्वाग्रह।

नमूना पूर्वाग्रह नमूने को रोजगार एक बड़े समूह का विश्लेषण करने की एक अपरिहार्य परिणाम है। उन लोगों से डेटा प्राप्त करने के लिए एक प्रक्रिया है कि सीमित और अपने स्वभाव से अधूरा है। लेकिन क्योंकि यह तो अक्सर संसाधनों की सीमित उपलब्धता को देखते हुए आवश्यक है, आर्थिक विश्लेषकों तरीकों कि सांख्यिकीय रूप से नगण्य स्तर तक नमूना पूर्वाग्रह कम कर सकते हैं करते हैं। जबकि प्रतिनिधि नमूना सबसे प्रभावी पूर्वाग्रह कम करने के लिए इस्तेमाल किया तरीकों में से एक है, यह अक्सर इतना पर्याप्त रूप से अपने आप ही ऐसा करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

एक प्रतिनिधि नमूने के साथ संयोजन में उपयोग किया रणनीति यकीन है कि नमूना काफी बड़ा बेहतर त्रुटि को कम करना है कि कर रही है। और जब तक सामान्य रूप में, बड़ा उपसमूह, अधिक संभावना है कि त्रुटि कम हो जाता है, एक निश्चित बिंदु पर, कमी तो कम से कम हो जाता है कि यह नमूना बड़ा बनाने के लिए आवश्यक अतिरिक्त खर्च औचित्य नहीं है।

बस के रूप में एक तकनीकी रूप से प्रतिनिधि लेकिन छोटे नमूना के उपयोग के अपने आप ही नमूना पूर्वाग्रह को कम करने के लिए पर्याप्त नहीं है, बस खाते में प्रतिनिधित्व लेने छोटे प्रतिनिधि नमूने का उपयोग करने से भी अधिक त्रुटिपूर्ण परिणामों को जन्म दे सकती बिना एक बड़े समूह को चुनने। ऊपर के उदाहरण में लौटने के बाद 600 पुरुषों के एक समूह अपने आप ही सांख्यिकीय बेकार जब प्रवृत्तियों खरीदने में लिंग भेद का विश्लेषण है।