Sampling versus Complete Enumeration
Sampling versus Complete Enumeration (नमूनाकरण बनाम पूर्ण गणना):- In statistics, sampling and complete enumeration are two different approaches to collecting data from a population. Here's a detailed comparison:
(सांख्यिकी में, नमूनाकरण और पूर्ण गणना किसी जनसंख्या से डेटा एकत्र करने के दो अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। यहां एक विस्तृत तुलना दी गई है:)
Complete Enumeration (Census) (पूर्ण गणना):- Complete enumeration, also known as a census, involves collecting data from every single member of the population. This method ensures that no individual or unit is left out, leading to a complete dataset.
(पूर्ण गणना, जिसे जनगणना भी कहा जाता है, का मतलब है कि जनसंख्या के हर एक सदस्य से डेटा एकत्र करना। यह विधि सुनिश्चित करती है कि कोई भी व्यक्ति या इकाई छूट न जाए, जिससे एक संपूर्ण डेटासेट प्राप्त होता है।)
Key Features (मुख्य विशेषताएँ):-
i. Accuracy (सटीकता):- Since every unit of the population is surveyed, the data is theoretically free from sampling error.
(चूंकि जनसंख्या की हर इकाई का सर्वेक्षण किया जाता है, इसलिए सैद्धांतिक रूप से डेटा में नमूना त्रुटि नहीं होती है।)
ii. Cost (लागत):- It is often very expensive and time-consuming because it requires substantial resources, such as manpower, time, and money, to gather data from the entire population.
(यह अक्सर बहुत महंगा और समय लेने वाला होता है क्योंकि इसमें पूरी जनसंख्या से डेटा एकत्र करने के लिए काफी संसाधनों की आवश्यकता होती है, जैसे कि जनशक्ति, समय और पैसा।)
iii. Feasibility (व्यवहार्यता):- In large populations, complete enumeration may be impractical or impossible, especially when the population is too large, widespread, or hard to access.
(बड़ी जनसंख्या में, पूर्ण गणना करना अव्यावहारिक या असंभव हो सकता है, खासकर जब जनसंख्या बहुत बड़ी, व्यापक या दुर्गम हो।)
Example (उदाहरण):- The decennial census conducted in many countries, where every household is surveyed.
(कई देशों में हर दस साल में आयोजित होने वाली जनगणना, जहां हर घर का सर्वेक्षण किया जाता है।)
Advantages (लाभ):-
> Provides complete and detailed information.
(पूरी और विस्तृत जानकारी प्रदान करती है।)
> No sampling error since the entire population is studied.
(पूरी जनसंख्या का अध्ययन करने के कारण कोई नमूना त्रुटि नहीं होती।)
> Useful when the population size is small or when the cost of error is high.
(जब जनसंख्या का आकार छोटा हो या त्रुटि की लागत अधिक हो, तब उपयोगी है।)
Disadvantages (हानियाँ):-
> Expensive and time-consuming.
(महंगा और समय लेने वाला।)
> Impractical for very large or infinite populations.
(बहुत बड़ी या अनंत जनसंख्या के लिए अव्यावहारिक।)
> Difficult to manage and execute, leading to potential non-sampling errors like data entry mistakes or non-response.
(प्रबंधन और निष्पादन में कठिनाई होती है, जिससे डेटा प्रविष्टि की गलतियाँ या गैर-प्रतिक्रिया जैसी गैर-नमूना त्रुटियाँ हो सकती हैं।)
Sampling (नमूनाकरण):- Sampling involves selecting a subset of individuals or units from the population to represent the entire population. This approach is used when it's impractical or unnecessary to collect data from every member of the population.
(नमूनाकरण का मतलब है जनसंख्या से व्यक्तियों या इकाइयों के एक उपसमूह का चयन करना जो पूरी जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है। इस विधि का उपयोग तब किया जाता है जब पूरी जनसंख्या से डेटा एकत्र करना अव्यावहारिक या अनावश्यक हो।)
Key Features (मुख्य विशेषताएँ):-
i. Representative Subset (प्रतिनिधि उपसमूह):- The goal is to ensure that the sample is representative of the population, so inferences made from the sample can be generalized to the population.
(लक्ष्य यह सुनिश्चित करना होता है कि नमूना जनसंख्या का प्रतिनिधि हो, ताकि नमूने से प्राप्त निष्कर्षों को पूरी जनसंख्या पर सामान्यीकृत किया जा सके।)
ii. Cost-effective (लागत प्रभावशीलता):- Sampling is generally cheaper and quicker than complete enumeration because it involves fewer units.
(चूंकि इसमें कम इकाइयाँ शामिल होती हैं, इसलिए नमूना विधि आमतौर पर सस्ती और तेज होती है।)
iii. Feasibility (व्यवहार्यता):- It is more practical, especially for large populations where complete enumeration is not possible.
(यह अधिक व्यावहारिक होती है, खासकर बड़ी जनसंख्या के लिए जहाँ पूर्ण गणना संभव नहीं होती।)
Types of Sampling (नमूनाकरण के प्रकार):-
i. Probability Sampling (प्रायिकता नमूनाकरण):- Every unit in the population has a known, non-zero chance of being selected. This includes methods like simple random sampling, stratified sampling, cluster sampling, and systematic sampling.
(जनसंख्या की हर इकाई के चुने जाने की ज्ञात और गैर-शून्य संभावना होती है। इसमें सरल यादृच्छिक नमूनाकरण, स्तरीकृत नमूनाकरण, क्लस्टर नमूनाकरण, और प्रणालीगत नमूनाकरण शामिल हैं।)
ii. Non-probability Sampling (गैर-प्रायिकता नमूनाकरण):- Not every unit has a known or equal chance of being selected. This includes methods like convenience sampling, judgement sampling, and quota sampling.
(हर इकाई के चुने जाने की ज्ञात या समान संभावना नहीं होती। इसमें सुविधा नमूनाकरण, निर्णय नमूनाकरण, और क्योटा नमूनाकरण शामिल हैं।)
Advantages (लाभ):-
> Less costly and faster than complete enumeration.
(पूर्ण गणना की तुलना में कम महंगा और तेज़।)
> Easier to manage, especially for large populations.
(विशेष रूप से बड़ी जनसंख्या के लिए प्रबंधन करना आसान।)
> If properly designed, can provide very accurate and reliable results.
(यदि ठीक से डिज़ाइन किया गया हो, तो बहुत सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्रदान कर सकता है।)
Disadvantages (हानियाँ):-
> Sampling error (नमूनाकरण त्रुटि):- The difference between the sample result and the true population parameter.
(नमूने के परिणाम और वास्तविक जनसंख्या पैरामीटर के बीच का अंतर।)
> Potential for bias if the sample is not representative.
[यदि नमूना प्रतिनिधि नहीं है तो पूर्वाग्रह (Bias) की संभावना।]
> The accuracy of inferences depends on the quality of the sample design.
(निष्कर्षों की सटीकता नमूना डिज़ाइन की गुणवत्ता पर निर्भर करती है।)
Example (उदाहरण):- Surveys conducted using a representative sample of a population to estimate voting behavior, public opinion, or market trends.
(वोटिंग व्यवहार, जनमत, या बाजार प्रवृत्तियों का अनुमान लगाने के लिए प्रतिनिधि नमूना का उपयोग करके किए गए सर्वेक्षण।)
Comparison Summary (तुलनात्मक सारांश):-
Data Collection (डेटा संग्रह):- Complete enumeration gathers data from every unit, while sampling collects data from a subset.
(पूर्ण गणना में हर इकाई से डेटा एकत्र किया जाता है, जबकि नमूनाकरण में केवल एक उपसमूह से।)
Accuracy (सटीकता):- Complete enumeration is free from sampling error but may still have non-sampling errors; sampling may have both sampling and non-sampling errors.
(पूर्ण गणना में नमूनाकरण त्रुटि नहीं होती लेकिन गैर-नमूना त्रुटियाँ हो सकती हैं; नमूनाकरण में दोनों प्रकार की त्रुटियाँ हो सकती हैं।)
Cost and Time (लागत और समय):- Complete enumeration is more costly and time-consuming compared to sampling.
(पूर्ण गणना नमूनाकरण की तुलना में अधिक महंगा और समय लेने वाला होता है।)
Feasibility (व्यवहार्यता):- Sampling is more feasible for large or infinite populations.
(बड़ी या अनंत जनसंख्या के लिए नमूनाकरण अधिक व्यवहार्य है।)
Choosing Between Sampling and Complete Enumeration (नमूना और पूर्ण गणना के बीच चयन):- The choice depends on several factors:
(चयन कुछ कारकों पर निर्भर करता है:)
i. Population Size (जनसंख्या का आकार):- Sampling is more practical for large populations.
(बड़ी जनसंख्या के लिए नमूनाकरण अधिक व्यवहारिक है।)
ii. Resources (संसाधन):- Limited resources often make sampling the preferred method.
(सीमित संसाधनों के कारण अक्सर नमूनाकरण पसंद किया जाता है।)
iii. Objective (उद्देश्य):- If detailed, complete data is required (e.g., for legal or administrative purposes), complete enumeration may be necessary.
[यदि विस्तृत, पूर्ण डेटा की आवश्यकता है (जैसे कानूनी या प्रशासनिक उद्देश्यों के लिए), तो पूर्ण गणना आवश्यक हो सकती है।]
iv. Time Constraints (समय सीमा):- If quick results are needed, sampling is usually more appropriate.
(यदि त्वरित परिणाम की आवश्यकता हो, तो आमतौर पर नमूनाकरण अधिक उपयुक्त होता है।)