ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಮಾದರಿ ಇಡೀ ಗುಂಪನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸದಸ್ಯರನ್ನು ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಯು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ?
ಮಾನವ ಮನಸ್ಸಿನ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸುವಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಸರಳವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅವರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಮಾದರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಜವಾದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ತಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪುಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು.
ಮಾದರಿಗಳ ವಿಧಗಳು
ಮಾನಸಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಇತರ ರೀತಿಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಯೋಗಕಾರರು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕೆಲವು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತಾರೆ.
1. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ
ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ ಅಂದರೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿಂತಿದೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶವಿದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆಯ್ಕೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಉಪಗುಂಪು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ತಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಕೆಲವು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ:
- ಸರಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಎಂಬುದು ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಸರಳವಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ. ಸಂಶೋಧಕರು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಅವರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
- ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉಪಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಪಗುಂಪುಗಳಿಂದ ಸರಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸಂಶೋಧನೆಯು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಜನಾಂಗ, ಲಿಂಗ ಅಥವಾ ವಯಸ್ಸಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಂಪಿನ ಸರಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾದರಿಯು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಣ್ಣ ಸಮೂಹಗಳಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳ ಅಥವಾ ಗಡಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮೂಹಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವಿಷಯಗಳನ್ನೂ ಅಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಶುಪಾಲರ ಮೇಲೆ ಅಧ್ಯಯನ ನಡೆಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಶಾಲೆಯ ತತ್ವದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಖರ್ಚು-ನಿಷೇಧಿತ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ಸೇವನೆಯು. ಒಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ರಾಜ್ಯದಿಂದ ಐದು ಕೌಂಟಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಐದು ಕೌಂಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಷಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
2. ಲಾಭರಹಿತತೆ ಮಾದರಿ
ಅಲ್ಲದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿ, ಇನ್ನೊಂದೆಡೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡದಿರುವ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭಾಗಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧದ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆ ಸ್ವಯಂಸೇವಕರು ಅಲ್ಲದ ಸ್ವಯಂಸೇವಕರನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಸ್ಥಿರಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಇಡೀ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಬಹುದು.
ಲಾಭರಹಿತ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಎರಡು ವಿಧಗಳಿವೆ:
- ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿಗಳು ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವವರನ್ನು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಇಲಾಖೆಯ ಮೂಲಕ ನಡೆಸಿದ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಪ್ರತಿ ಸ್ವಯಂಸೇವಕರಾಗಿದ್ದರೆ, ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ನೀವು ಪಾಲ್ಗೊಂಡಿದ್ದೀರಿ. ಸ್ವಯಂಸೇವಕರನ್ನು ಕೇಳುವುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಅಧ್ಯಯನ ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
- ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮಾದರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರಾಟಗಾರರು 18 ಮತ್ತು 35 ರ ನಡುವಿನ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳೆಯರು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶಕ ಮಹಿಳಾ ದೂರವಾಣಿ ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ಕೋಟಾ ಮಾದರಿವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಒಂದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಳಗೆ ಒಂದು ಉಪಗುಂಪು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಾಜಕೀಯ ಮತದಾರರು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಾಜಕೀಯ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸುವಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಸರಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೆಲವು ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಬದಲಾಗಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೇಕಡಾವಾರು ಮಾದರಿ ಈ ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿರದಿದ್ದರೂ, ಕೋಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಈ ಸಣ್ಣ ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಲಾಭರಹಿತತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಭಿನ್ನವಾದ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ನಮೂನೆ ದೋಷಗಳು
ನಮೂನೆಯು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಾರದು, ದೋಷಗಳು ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದಾದರೂ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಮಾದರಿ ದೋಷಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾದರೂ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಖ್ಯಾ ದೋಷಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ರಾಜಕೀಯ ಮತಗಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಕೆಲವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ತಪ್ಪುಗಳ ಅಂತರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳಬಹುದು.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ದೋಷದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ತಲುಪಲು ಮಾದರಿಯು ಹತ್ತಿರವಾಗುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಸಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ದೋಷವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೊಡೆದುಹಾಕುವ ಏಕೈಕ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಇಡೀ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇವಲ ವೆಚ್ಚ-ನಿಷೇಧಿತ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು:
ಗುಡ್ವಿನ್, ಸಿಜೆ (2010). ಸೈಕಾಲಜಿ ಸಂಶೋಧನೆ: ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ. ಹೋಬೋಕೆನ್, ಎನ್.ಜೆ: ಜಾನ್ ವಿಲೇ ಮತ್ತು ಸನ್ಸ್.
ನಿಕೋಲಸ್, ಎಲ್. (2008). ಸೈಕಾಲಜಿ ಪರಿಚಯ. UCT ಪ್ರೆಸ್: ಕೇಪ್ ಟೌನ್.