ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ

ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಸದಸ್ಯರ ನೇರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ಒಂದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಅಧ್ಯಯನವು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಎಲ್ಲ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಗ್ರೂಪ್ನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲ ಎಂದು ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ .

ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳು: ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ವರ್ಸಸ್ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿ

ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ಗೆ ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ: ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕು: ಪ್ರತಿ ಸಮೂಹದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾದರಿ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅದೇ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಮಾದರಿಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಸಮೂಹದ ಯಾವುದೇ ಸದಸ್ಯರ ಗಣಿತದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬೇಕು.

ಸ್ಯಾಂಪಲಿಂಗ್ ದೋಷ ಏನು ಮತ್ತು ನಾನು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ನನಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು?

ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಅಲ್ಲದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ , ಮಾದರಿ ದೋಷದ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಣ್ಣದಾದ ಸ್ಯಾಂಪಲಿಂಗ್ ಗುಂಪು, ಮಾದರಿ ದೋಷದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ್ಯತೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ಅಧ್ಯಯನದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. 1980 ರ ಜನರಲ್ ಸೊಸೈಟಿ ಸಮೀಕ್ಷೆ (ಜಿಎಸ್ಎಸ್) ಯಿಂದ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳದವರು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದರು - ಒಂದು ಗುಂಪು-ಭಾಗವಹಿಸಿದವರಲ್ಲಿ.

ಗುಂಪಿನ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ತಲುಪಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದವರು ತಮ್ಮ ಪೀರ್ ಕಾರ್ಮಿಕ ಬಲ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು-ಸಾಮಾಜಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಾನಮಾನ, ವೈವಾಹಿಕ ಸ್ಥಿತಿ, ವಯಸ್ಸು, ಮಕ್ಕಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಲಿಂಗಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನರಾಗಿದ್ದಾರೆ.

ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು? ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆಯೇ?

ಕಾಲೇಜು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು, ರೋಗಿಗಳು, ಪಾವತಿಸಿದ ಸ್ವಯಂಸೇವಕರು, ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸದಸ್ಯರು ಅಥವಾ ಔಪಚಾರಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಸದಸ್ಯರು ಮತ್ತು ಖೈದಿಗಳ ಮೇಲೆ ಭಾರೀ ಅವಲಂಬನೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ .

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು. ಅನೇಕ ಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ರೀತಿಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಒಂದು ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು ಸುಲಭವಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಅನುಕೂಲದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು, ಸಂಶೋಧಕನು ಮೊದಲ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ಪ್ರತಿರೂಪವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕೌಂಟರ್ಪಾರ್ಟ್ಸ್ ಎರಡನೇ (ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ) ಮಾದರಿಯ ಸದಸ್ಯರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಲಿಂಗ, ವಯಸ್ಸು, ಜನಾಂಗ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಾಧನೆ, ವಾಸಸ್ಥಳ, ರಾಜಕೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ಧರ್ಮ, ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ವೇತನ ಅಥವಾ ವೇತನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು. ಈ ಅಸ್ಥಿರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೇಗಾದರೂ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಸಹ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ-ಗುಪ್ತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಾಧ್ಯತೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುತ್ತದೆ.

ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮಾದರಿ ಏನು? ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಭವನೀಯವಲ್ಲವೇ?

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಜನರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಶೋಧನಾ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕರೆಯುವಾಗ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಪರೂಪದ ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಸಾಮಾನ್ಯ ರೇಖೆಯ" ಪ್ರಕಾರ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮಾದರಿಯು ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ತುಂಬಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೆಲವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮಾದರಿಯ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಘಾತಕಾರಿ ಮಿದುಳಿನ ಗಾಯ (ಟಿಬಿಐ) ಯೊಂದಿಗೆ ವೆಟರನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯತೆಯಿದ್ದರೆ, ಆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸೈನ್ಯದ ಮಾಜಿ-ಸದಸ್ಯರು ಆಘಾತಕಾರಿ ಮಿದುಳಿನ ಗಾಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಮತ್ತು ತಾವು ತಾನಾಗಿಯೇ ಗುರುತಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ . ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ಷರತ್ತುಗಳು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶ ಮತ್ತು ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ರೋಚ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿ

ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಅಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ.

ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಜನರು ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ವಾಸ್ತವಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಜನರು ಸಂಭಾವ್ಯತೆ-ಅಲ್ಲದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಸಹ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಅನುಕೂಲಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ, ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮಾದರಿ

ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಂತೆ ವರ್ತಿಸುವ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸದಸ್ಯರು ಹೇಗೆ ಮುಂಬರುವ ಚುನಾವಣೆಯಲ್ಲಿ ಮತ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚುನಾವಣಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿರಬೇಕು.