***১) প্রশ্ন: Quota Sampling বা কোটা নমুনায়ন সম্পর্কে আলোচনা কর ?৫(২০২১) অথবা
***১)Quota Sampling বা কোটা নমুনায়ন কি? এর সুবিধা ও অসুবিধা গুলি লেখ ?
কোটা নমুনায়ন (Quota Sampling) :
কোটা নমুনায়ন হলো একটি পদ্ধতি যেখানে সমগ্র জনসংখ্যাকে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে একাধিক স্তরে ভাগ করা হয় এবং প্রতিটি স্তর থেকে নির্দিষ্ট আনুপাতিক হারে নমুনা নির্বাচন করা হয়। এটি সাধারণত তখন ব্যবহৃত হয় যখন গবেষককে দ্রুত এবং অর্থনৈতিকভাবে ফলাফল অর্জন করতে হয়।
কোটা নমুনায়নের উদাহরণ:
ধরুন একটি মোবাইল কোম্পানির সেবার মান নির্ধারণ করতে ৫০০ জন থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে হবে। এখানে ২০০ জন চাকরিজীবী, ১০০ জন কৃষক, ১০০ জন গৃহিনী, এবং ১০০ জন ছাত্রছাত্রীকে কোটা হিসেবে নির্ধারণ করা হয়েছে। এই প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন কোটা থেকে তথ্য সংগ্রহ করাই হলো কোটা নমুনায়ন।
কোটা নমুনায়নের সুবিধা:
দ্রুত ফলাফল: এটি এমন একটি পদ্ধতি যা সময় সাশ্রয় করে এবং দ্রুত ফলাফলে পৌঁছানোর ক্ষেত্রে সহায়ক।
আর্থিকভাবে সাশ্রয়ী: Probability এবং Non-Probability সব ধরনের নমুনায়ন পদ্ধতির মধ্যে এটি অর্থনৈতিকভাবে সাশ্রয়ী।
বিশেষ গোষ্ঠী নির্বাচন: এর মাধ্যমে বিভিন্ন গোষ্ঠী থেকে ব্যক্তিদের নির্দিষ্টভাবে নির্বাচন করা যায়।
কোটা নমুনায়নের অসুবিধা:প্রতিনিধিত্বের অভাব: যেহেতু এখানে Random পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় না, তাই নির্বাচিত নমুনাগুলি সমগ্র জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব নাও করতে পারে। ফলে Generalisation এবং External Validity নিশ্চিত করা কঠিন হয়ে পড়ে।
নমুনার পক্ষপাতিত্ব: গবেষক প্রায়ই সহজে পাওয়া যায় এমন নমুনা বেছে নেন যা প্রকৃত জনসংখ্যার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়।
শ্রেণীকরণের ত্রুটি: এখানে শ্রেণীকরণের ক্ষেত্রে কোন মানদণ্ড না থাকায়, গবেষকের ইচ্ছামতো শ্রেণীকরণ করা হয়। ফলে গুরুত্বপূর্ণ চলকগুলি উপেক্ষিত হতে পারে এবং নিয়ন্ত্রণের অভাব দেখা দেয়।
এভাবে কোটা নমুনায়ন পদ্ধতি গবেষণা ক্ষেত্রে সুবিধাজনক হলেও, এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে যা গবেষণা ফলাফলের মানের ওপর প্রভাব ফেলতে পারে।
"****2) প্রশ্ন: Random Sampling-এর শ্রেণীবিভাগগুলি সম্পর্কে আলোচনা কর।১০
অথবা
Non-Random Sampling এর শ্রেণীবিভাগ কর এবং শ্রেণীবিভাগগুলি সম্পর্কে আলোচনা কর। ১০
অথবা
নমুনায়ন কি? নমুনায়ন সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা কর।
নমুনায়ন : নমুনায়ন হলো একটি বিশেষ পদ্ধতি যার মাধ্যমে একটি বৃহৎ সমগ্রক থেকে নির্দিষ্ট কিছু উপাদান নির্বাচন করা হয়। এই নির্বাচিত অংশ বা নমুনা, সমগ্রক সম্পর্কে সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ব্যবহৃত হয়। নমুনা নির্বাচনের প্রক্রিয়াটি বিজ্ঞানসম্মত হওয়া আবশ্যক যাতে সমগ্রকের বৈশিষ্ট্যগুলি সঠিকভাবে প্রতিফলিত হয়।
নমুনায়নের প্রকারভেদ
নমুনায়নকে মূলত দুই ভাগে ভাগ করা যায়:
দৈব নমুনায়ন (Random Sampling): এই পদ্ধতিতে, সমগ্রকের প্রতিটি একক নির্বাচিত হওয়ার সম্ভাবনা সমান থাকে। নির্বাচন প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ দৈবভাবে সম্পন্ন হয়, যার ফলে পক্ষপাতদুষ্টির সম্ভাবনা কম থাকে। দৈব নমুনায়নের কয়েকটি ধরন হলো:
সরল দৈব নমুনায়ন (Simple Random Sampling)
স্তরকৃত নমুনায়ন (Stratified Sampling)
প্রণালিবদ্ধ নমুনায়ন (Systematic Sampling)
গুচ্ছ নমুনায়ন (Cluster Sampling)
বহু পর্যায় নমুনায়ন (Multi-Stage Sampling)
উদ্দেশ্যমূলক নমুনায়ন (Non-Random Sampling): এই পদ্ধতিতে, গবেষক নিজের বিচারবুদ্ধি ও অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে নমুনা নির্বাচন করে থাকেন। এর মধ্যে নির্বাচন প্রক্রিয়ায় কোন নির্দিষ্ট নিয়ম মানা হয় না এবং পক্ষপাতদুষ্টির সম্ভাবনা বেশি থাকে।
উদ্দেশ্যমূলক নমুনায়ন (Non-Random Sampling): এই পদ্ধতিতে, গবেষক নিজের বিচারবুদ্ধি ও অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে নমুনা নির্বাচন করে থাকেন। এর মধ্যে নির্বাচন প্রক্রিয়ায় কোন নির্দিষ্ট নিয়ম মানা হয় না এবং পক্ষপাতদুষ্টির সম্ভাবনা বেশি থাকে।
নমুনায়ন প্রক্রিয়ার বিশদ আলোচনা :
সরল দৈব নমুনায়ন: এটি সবচেয়ে সহজ এবং সাধারণ একটি পদ্ধতি। লটারি পদ্ধতি বা দৈব সংখ্যা পদ্ধতির মাধ্যমে নমুনা নির্বাচন করা হয়। এতে সময় ও অর্থ সাশ্রয় হয় এবং সমজাতীয় এককের ক্ষেত্রে এটি কার্যকর।
স্তরকৃত নমুনায়ন: যদি সমগ্রকের এককগুলি সমজাতীয় না হয়, তবে সমগ্রকের ভিন্ন ভিন্ন স্তর থেকে নমুনা সংগ্রহ করা হয়। এতে প্রতিটি স্তর থেকে সঠিকভাবে প্রতিনিধিত্বশীল নমুনা সংগ্রহ করা সম্ভব হয়।
প্রণালিবদ্ধ নমুনায়ন: প্রথমে একটি একক দৈবভাবে নির্বাচন করা হয়, তারপর নির্দিষ্ট ব্যবধান অন্তর বাকি এককগুলি নির্বাচন করা হয়। এটি সহজ, তবে নির্বাচনে কোনো নিয়মাবলী না মানা হলে ত্রুটি হতে পারে।
গুচ্ছ নমুনায়ন: এখানে, সমগ্রকের এককগুলিকে বিভিন্ন গুচ্ছে বিভক্ত করা হয়। তারপর কিছু নির্দিষ্ট গুচ্ছ দৈবভাবে নির্বাচন করা হয়, যা থেকে পুনরায় নমুনা সংগ্রহ করা হয়। সাধারণত ভৌগোলিক ভিত্তিতে গুচ্ছ প্রণয়ন করা হয়।
বহুপর্যায় নমুনায়ন: এই পদ্ধতিতে, একটি গুচ্ছ থেকে পুনরায় গুচ্ছ নির্বাচন করা হয়। এটি বড় সমগ্রক নিয়ে কাজ করার সময় কার্যকর।
উদ্দেশ্যমূলক নমুনায়ন (Non-Random Sampling): এই পদ্ধতিতে, গবেষক নিজের বিচারবুদ্ধি ও অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে নমুনা নির্বাচন করে থাকেন। এর মধ্যে নির্বাচন প্রক্রিয়ায় কোন নির্দিষ্ট নিয়ম মানা হয় না এবং পক্ষপাতদুষ্টির সম্ভাবনা বেশি থাকে।
উদ্দেশ্যমূলক নমুনায়ন (Non-Random Sampling): এই পদ্ধতিতে, গবেষক নিজের বিচারবুদ্ধি ও অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে নমুনা নির্বাচন করে থাকেন। এর মধ্যে নির্বাচন প্রক্রিয়ায় কোন নির্দিষ্ট নিয়ম মানা হয় না এবং পক্ষপাতদুষ্টির সম্ভাবনা বেশি থাকে।
উপসংহার:
নমুনায়ন পরিসংখ্যানের একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া। গবেষক তার গবেষণার প্রয়োজনে বিভিন্ন পদ্ধতি অনুসরণ করে থাকেন। নমুনায়ন প্রক্রিয়ার সঠিক ব্যবহার নিশ্চিত করে যে সমগ্রকের সঠিক বৈশিষ্ট্য প্রতিফলিত হচ্ছে এবং গবেষণার ফলাফল সঠিক ও নির্ভুল হবে।