3.4 কে জিজ্ঞাসা করতে

সম্ভাব্যতা নমুনা এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনা বাস্তবে ভিন্ন নয়; উভয় ক্ষেত্রেই, এটা সব ওজন সম্পর্কে.

নমুনা জরিপ গবেষণা মৌলিক. গবেষকরা প্রায় কখনই তাদের লক্ষ্য জনসংখ্যা এ সবার সাথে তাদের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা. এ প্রসঙ্গে, সার্ভে অনন্য নয়. সর্বাধিক গবেষণা, এক উপায় বা অন্য, স্যাম্পলিং জড়িত. কখনও কখনও এই স্যাম্পলিং গবেষক দ্বারা স্পষ্টভাবে সম্পন্ন করা হয়; অন্যান্য বার এটা পরোক্ষভাবে ঘটে. উদাহরণস্বরূপ, একটি গবেষক যে তার বিশ্ববিদ্যালয়ে স্নাতক ছাত্রদের ওপর একটি পরীক্ষাগার পরীক্ষা সঞ্চালিত হয় একটি নমুনা গ্রহণ করেছে. সুতরাং, স্যাম্পলিং একটি সমস্যা যে এই বই জুড়ে আসে আপ হয়. আসলে, অধিকাংশ সাধারণ উদ্বেগ যে আমি তথ্য ডিজিটাল বয়স উৎস সম্পর্কে শুনতে এক, এই উদ্বেগ উভয় কম গুরুতর এবং আরো সূক্ষ্ম চেয়ে অনেক সংশয়বাদী উপলব্ধি হয় "তারা প্রতিনিধি না হয়." আমরা এই ধারা যেমন দেখব. আসলে, আমি তর্ক তুলতে পারে যে "প্রতিনিধীত্বগুলির" পুরো ধারণা সম্ভাব্যতা এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনা সম্পর্কে চিন্তা জন্য সহায়ক নয়. পরিবর্তে, চাবি কিভাবে তথ্য সংগ্রহ করা হয় এবং যে তথ্য সংগ্রহ কোনো গোঁড়ামির যখন অনুমান উপার্জন কিভাবে উদ্ধার করা সম্ভব সে বিষয়ে চিন্তা করতে হয়.

বর্তমানে, প্রতিনিধিত্বের প্রভাবশালী তাত্ত্বিক পদ্ধতির সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং হয়. ডেটা একটি সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং পদ্ধতি পুরোপুরি কার্যকর করা হয়েছে যে সঙ্গে সংগ্রহ করা হয় যখন, গবেষক উপায় যে, তারা লক্ষ্য জনসংখ্যা সম্পর্কে নিরপেক্ষ অনুমান করতে সংগৃহীত হয়েছে তার উপর ভিত্তি করে তাদের তথ্য ওজন করতে সক্ষম হয়. তবে, নিখুঁত সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং মূলত কখনোই বাস্তব জগতে ঘটে. সেখানে সাধারণত দুটি প্রধান সমস্যা 1) লক্ষ্য জনসংখ্যা এবং ফ্রেম জনসংখ্যা এবং 2 মধ্যে পার্থক্য) অ প্রতিক্রিয়া (এইসব ঠিক সমস্যার যে লিটারারি ডাইজেস্ট পোলের wrecked হয়) হয়. সুতরাং, বরং আসলে বিশ্বের যে এরকম একটি বাস্তবসম্মত মডেল হিসেবে সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং চিন্তা তুলনায়, এটা ভাল একটি সহায়ক, বিমূর্ত মডেল হিসেবে সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং মনে হয়, অনেক ভালো উপায় পদার্থবিদদের একটি অসীম দীর্ঘ নিচে ঘূর্ণায়মান একটি frictionless বল সম্পর্কে চিন্তা ঢালু.

সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং বিকল্প অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং হয়. সম্ভাব্যতা এবং অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং মধ্যে মূল পার্থক্য অন্তর্ভুক্তি একটি পরিচিত সম্ভাবনা আছে যে সম্ভাব্যতা জনসংখ্যায় সবাই স্যাম্পলিং সঙ্গে হয়. সেখানে আসলে, হয়, অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং অনেক বৈচিত্র্যের, এবং তথ্য সংগ্রহের এই পদ্ধতি ডিজিটাল বয়স মধ্যে ক্রমবর্ধমান সাধারণ হয়ে উঠছে. কিন্তু, অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং সমাজবিজ্ঞানীদের এবং পরিসংখ্যানবিদ মধ্যে একটি ভয়ানক খ্যাতি আছে. বস্তুত, অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং যেমন লিটারারি ডাইজেস্ট ভরাডুবি (আগেই আলোচনা করা) এবং 1948 ( "ডিউই ফলে নষ্ট ট্রুম্যান") মার্কিন প্রেসিডেন্ট নির্বাচন সম্পর্কে ভুল ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে জরিপ গবেষকরা সবচেয়ে নাটকীয় ব্যর্থতা, কিছু সঙ্গে যুক্ত করা হয় (Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007) .

যাইহোক, সময় দুটি কারণে অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং পুনর্বিবেচনা করার অধিকার নেই. প্রথমত, যেমন সম্ভাব্যতা নমুনা অনুশীলন না ক্রমবর্ধমান কঠিন হয়ে আছে, সম্ভাব্যতা নমুনা এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনার মধ্যে লাইন অস্পষ্টতা নেই. যখন সেখানে এইভাবে অ প্রতিক্রিয়া উচ্চহারে (সেখানে যেমন এখন বাস্তব সার্ভে আছে), বিবাদীদের ইনক্লুশান প্রকৃত সম্ভাবনা পরিচিত না হয়, এবং, সম্ভাব্যতা নমুনা এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনা হিসেবে বিভিন্ন অনেক গবেষক বিশ্বাস করে না হয়. পোস্ট স্তরবিন্যাস: আসলে, আমরা দেখতে হবে, উভয় পন্থা মূলত একই প্রাক্কলন পদ্ধতি উপর নির্ভর করে. দ্বিতীয়ত, সেখানে সংগ্রহ এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনার বিশ্লেষণ অনেক উন্নয়ন হয়েছে. এই পদ্ধতির পদ্ধতি যে অতীতে সমস্যার সৃষ্ট থেকে যথেষ্ট ভিন্ন আমি মনে করি যে এটা ইন্দ্রিয় তোলে হিসাবে তাদের মনে হয় "অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং 2.0." আমরা কারণ ত্রুটি ঘটেছে অ সম্ভাব্যতা পদ্ধতি একটি অযৌক্তিক বিতৃষ্ণা আছে করা উচিত নয় অনেক কাল আগে.

পরে, পর্যায়ক্রমে এই যুক্তি আরও কংক্রিট করতে হবে, আমি মান সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং এবং তৌল (অনুচ্ছেদ 3.4.1) পর্যালোচনা করব. কী ধারণা আপনি আপনার ডেটা যে কিভাবে সংগৃহীত প্রভাব উচিত কিভাবে আপনি অনুমান করা হয়. বিশেষ করে, যদি সবাই অন্তর্ভুক্তির একই সম্ভাব্যতা নেই, তারপর সবাই একই ওজন থাকা উচিত নয়. অন্য কথায়, যদি আপনার স্যাম্পলিং গণতান্ত্রিক নয়, তারপর আপনার হিসেব না গণতান্ত্রিক হতে হবে. তৌল পর্যালোচনা করার পর, আমি অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পলিং দুটি পন্থা বর্ণনা করব: এক যে haphazardly সংগৃহীত তথ্য সমস্যা (অনুচ্ছেদ 3.4.2) সঙ্গে মোকাবেলা করতে তৌল উপর গুরুত্ত্ব দেয়, এবং কীভাবে ডেটা উপর আরো নিয়ন্ত্রণ স্থাপন করার চেষ্টা করে যে সংগৃহীত (অনুচ্ছেদ 3.4.3). মূল টেক্সট আর্গুমেন্ট শব্দ এবং ছবির সঙ্গে নিচে ব্যাখ্যা করা হবে; পাঠকদের একটি আরো গাণিতিক চিকিত্সা চাই যারা কারিগরি পরিশিষ্ট দেখুন উচিত.