সমীক্ষা: 25% একটি বৃহত ব্যবহারকারীর বেস প্রতিনিধি?

Question

আমার নিয়োগকর্তা বর্তমানে অফিসের প্রতি মনোভাব বা সেন্টিমেন্টের বিষয়ে একটি সংস্থা বিস্তৃত সমীক্ষা চালাচ্ছেন। অতীতে, তারা ব্যবসায়ের সমস্ত ক্ষেত্রে জরিপটি খোলে (আসুন 10 খুব আলাদা বিভাগ বিবেচনা করুন) এবং তাদের মধ্যে থাকা সমস্ত কর্মচারী (পুরো সংস্থায় মোট 1000 কর্মচারী ধরুন) প্রতিটি বিভাগের কর্মীদের পরিমাণ সমান নয় এবং এক বিশেষ বিভাগ সম্ভবত সংস্থার মোট জনসংখ্যার 50%।

এই বছর, জরিপটি কেবলমাত্র কর্মচারী বেসের 25% এ খোলা হচ্ছে এবং নির্বাচনটি 'এলোমেলো'

অতএব, আমার দুটি প্রশ্ন রয়েছে:

• যদি এটি পুরো কর্মচারী ভিত্তির সত্যই এলোমেলো নির্বাচন হয় তবে এই সমস্ত কর্মচারীর প্রতিক্রিয়া ধরে এমন একটি পরিসংখ্যানগতভাবে বৈধ নমুনা কীভাবে হয়?

• যদি এটি প্রতি বিভাগের স্তরে এলোমেলো হয়, যেমন প্রতিটি বিভাগের 25%, কীভাবে একটি বিভাগ বিবেচনা করে বৈধ নমুনা মোট জনসংখ্যার 50% এর বেশি over

আমি ধরে নিয়েছি যে কোনও সংস্থার সংখ্যাগরিষ্ঠ অনুভূতি নির্ধারণ করার জন্য, সত্যিকারের পাঠের অনুভূতি সরবরাহের জন্য প্রতিটি বিভাগের কমপক্ষে 50% কর্মচারী বেসের প্রয়োজন।

আপডেট : জরিপটি প্রয়োগ করা হয় না। নির্বাচিত 25% থেকে 100% প্রতিক্রিয়া হারের কোনও গ্যারান্টি থাকতে পারে না। জরিপটি পূরণ বা পূরণ না হলে কোনও প্ররোচনা বা শাস্তিমূলক উপায় নেই।

Comments

আমি জরিপটিকে যতটা ছোট (সংখ্যার / প্রশ্নের ধরণের প্রশ্ন) করা দরকার তা হিসাবে তৈরি করার পরামর্শ দিচ্ছি, তবে এটি আপনার যত কম প্রয়োজন ততটুকু বাধ্যতামূলক করুন যাতে কর্মচারী / পরিচালনাকারীরা অভিযোগ করবেন না যে এটি একটি বিশাল সময় ব্যয় হয়। লোকেরা যদি স্ব-নির্বাচন করে, তবে এটি কোনও ফর্মের পদ্ধতিগত পক্ষপাতের গ্যারান্টি দিচ্ছে।

— নিক টি

আপনি যদি পরিমাপ করেন তবে কিছু পরিবর্তনশীল যার গড় সাধারণত বিতরণ করা হয় তার পরে প্রায় 20 টি প্রতিক্রিয়ার পরে আপনার +/- ব্যবধানের আকার মোটামুটি হারে বাড়বে 1/sqrt(# responses)। উদাহরণস্বরূপ, 20 টি প্রতিক্রিয়া আপনার সাথে থাকবে +/- .468 * sigma। 100 প্রতিক্রিয়া সঙ্গে এটি হবে +/- .198 * sigma। 1000 প্রতিক্রিয়া সহ এটি হবে +/- .062 * sigma।

— পেস

Answer 1

মার্কিন জনগণের সাধারণ জনগণের জরিপ সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করুন। সংখ্যাগরিষ্ঠ মতামত নির্ধারণের জন্য আমাদের যদি জনসংখ্যার ৫০% প্রয়োজন হয় তবে আমাদের প্রায় 160 মিলিয়ন এর একটি নমুনা প্রয়োজন, যা সত্যই নিরোধক। এমনকি একটি 1% নমুনা চরম (প্রায় 3.2 মিলিয়ন), এবং খুব কমই করা হয়। মার্কিন জরিপের একটি গুরুত্বপূর্ণ সমীক্ষায় জেনারেল সোশ্যাল জরিপটির নমুনা আকার রয়েছে 1,500 থেকে প্রায় 3,000 এর মধ্যে। সুতরাং একটি 25% নমুনা নিজেই কোনও সমস্যা।

মনে রাখবেন যে জরিপ কোনও নির্বাচন বা গণভোট নয়। পরবর্তী বৈধ হওয়ার জন্য প্রতিটি যোগ্য ব্যক্তির অবশ্যই তাদের বক্তব্য রাখার সুযোগ থাকতে হবে। জরিপের জন্য উদ্দেশ্যটি হল গড় মতামতের একটি ভাল অনুমান করা এবং আপনি এলোমেলো নমুনা সহ এটি পেতে পারেন। সুতরাং সংস্থাটি জরিপের উদ্দেশ্য কী তা সিদ্ধান্ত নিতে হবে: কর্মচারীদের পক্ষে মতামত জানানো এবং সংস্থায় অংশ নেওয়া কোনও উপায়, বা পরিচালকদের পক্ষে তথ্য পাওয়ার কোনও উপায়?

উভয় নমুনা নকশা নিশ্চিত করে যে 25% কর্মচারীদের জিজ্ঞাসা করা হয়েছে। পরেরটি নিশ্চিত করে যে জরিপে ছোট বিভাগের প্রতিনিধিত্ব করা হয়েছে। আপনি যদি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি সম্পর্কে যত্নশীল হন তবে আপনার নমুনা নেস্ট করা প্রকৃতির বিষয়টি বিবেচনায় নেওয়া উচিত, যদিও আমি সন্দেহ করি না যে এটি এক্ষেত্রে খুব বড় বিষয় হয়ে উঠবে।

Comments

+1 তবে এটির সাথে জোর দেওয়া উচিত যে আপনি যদি "গড় মতামত" করতে আগ্রহী না হন তবে অন্য কিছু হলেও বৃহত্তর নমুনার প্রয়োজন হতে পারে।

— টিম

উত্তরের জন্য ধন্যবাদ. তবে, এবং এটি আমার বাদ ছিল, জরিপের কোনও প্রয়োগ নেই। কেবল 25% জনকে জিজ্ঞাসা করা হবে, তবে তারা জবাব দিতে বাধ্য নয়।

— কলিন

এটিও স্বাভাবিক। যদি আমি একটি সমীক্ষা ফিল্ড করি তবে লোকদের জবাব দিতে বাধ্য করা শক্ত হবে। আমি আমার উত্তরদাতাদের "রাজি করানোর" জন্য কিছু ঠগকে ভাড়া দেওয়ার চেষ্টা করতে পারি, তবে এর কিছু নৈতিক ও আইনী পরিণতি ঘটবে ... কম, অ-প্রতিক্রিয়া কোনও বিষয় নয়, তবে এটি বেশিরভাগ জরিপকে মোকাবেলা করার বিষয়।

— মার্টেন বুইস

Answer 2

ব্যুৎপত্তি " জরিপ " দ্বারা ( sur-'সুপার' থেকে, 'উপরে থেকে' এবং -vey'ভিউ' থেকে) এর অর্থ সম্পূর্ণ চিত্র নয়, একটি ওভারভিউ পাওয়া ।

এতক্ষণ 25% সত্যই এলোমেলো ছিল এবং অর্থাত্ স্ব-নির্বাচিত (অপ্ট-ইন) ছিল না তবে এটি শব্দের সংজ্ঞাটি বেশ পূরণ করে। যদি জরিপটি isচ্ছিক হয়, তবে উত্তরগুলি কেবল তাদের পক্ষে প্রতিনিধি হবে যারা উত্তর দেওয়ার প্রয়োজন বোধ করে। উদাহরণস্বরূপ, এমন কোনও রেস্তোরাঁ কল্পনা করুন যেখানে খাওয়ার পরে কেউ প্রতিক্রিয়া কার্ডটি পূরণ করতে পারে। এমনকি বেশিরভাগ ডিনাররা খুশি হলেও বেশিরভাগ প্রতিক্রিয়া নেতিবাচক হবে কারণ খুশি গ্রাহকরা প্রতিক্রিয়া জানাতে খুব কম কারণ দেখেন।

Comments

আপনি 'স্ব-নির্বাচন' এর প্রভাবকে প্রসারিত করতে পারেন? এই সমীক্ষা কার্যকর করা হয় না, এটি সম্পূর্ণরূপে alচ্ছিক এবং আপনি যদি তা পূরণ করেন বা পূরণ না করেন তবে কোনও উত্সাহমূলক বা শাস্তিমূলক উপায় নেই। আমি আমার খোলার প্রশ্নটি আপডেট করব।

— কলিন

@ কলিন: যদি জরিপটি alচ্ছিক হয় তবে উত্তরগুলি কেবল তাদের পক্ষে প্রতিনিধি হবে যারা উত্তর দেওয়ার প্রয়োজন বোধ করে। উদাহরণস্বরূপ, এমন কোনও রেস্তোরাঁ কল্পনা করুন যেখানে খাওয়ার পরে কেউ প্রতিক্রিয়া কার্ডটি পূরণ করতে পারে। এমনকি বেশিরভাগ ডিনাররা খুশি হলেও বেশিরভাগ প্রতিক্রিয়া নেতিবাচক হবে কারণ খুশি গ্রাহকরা প্রতিক্রিয়া জানাতে খুব কম কারণ দেখেন।

— dotancohen

@ ডোটানকোহেন আমি মনে করি যে মন্তব্যটি এতে অন্তর্ভুক্ত করা থেকে উত্তরটি অনেক উপকৃত হবে।

— পেরে

@ পিয়ার: ধন্যবাদ, আমি উদ্বিগ্ন ছিলাম যে মন্তব্যে উত্তরের উত্তরটি দেওয়াটি ব্যুৎপত্তিগত দিক থেকে বিভ্রান্ত হতে পারে। তবে আপনি ঠিক বলেছেন, এবং আমি এটি যুক্ত করছি

— dotancohen

Answer 3

আর একটি দৃষ্টিভঙ্গি পরীক্ষামূলক নকশার তত্ত্ব থেকে আসে।

পরিসংখ্যানগত শক্তি হ'ল যদি এটির সত্য ( উত্স ) হয় তবে কোনও প্রভাব খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা

চারটি কারণ শক্তিকে প্রভাবিত করে:

1. প্রভাব আকার
2. বৈশিষ্ট্যটির স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি
3. বড় আকারের নমুনা আকার
4. তাৎপর্য স্তরের পছন্দসই

এই উপাদানগুলির ভিত্তিতে, আপনি একটি আনুষ্ঠানিক গাণিতিক সমীকরণ লিখতে পারেন যা পাওয়ার, নমুনার আকার, প্রভাবের আকার, মান বিচ্যুতি এবং তাত্পর্য স্তর ( উত্স ) সম্পর্কিত

অনুমানের একটি সেটের অধীনে , আপনি নিজের জরিপটিকে একটি পরীক্ষা হিসাবে চিহ্নিত করতে এবং পরীক্ষামূলক কাঠামোর ডিজাইনে ট্যাপ করতে পারেন ( এখানে উদাহরণ দুটি রয়েছে)। প্রচুর শিক্ষিত অনুমান করা দরকার; তবে কোনও অপূর্ণ মডেল কোনও মডেলের তুলনায় একেবারে ভাল হতে পারে।

Answer 4

আমি দুটি প্রশ্ন বোধ। একটি নমুনা আকার সম্পর্কে (25%, কেন সংখ্যাগরিষ্ঠ নয়) এবং অন্যটি নমুনা কৌশল সম্পর্কে (এটি কি সত্যই র্যান্ডম, পুরো সংস্থায় 25% এলোমেলোভাবে, প্রতিটি বিভাগে 25% এলোমেলোভাবে নমুনা বা অন্য কোনও বিতরণ ব্যবহার করে)

1) নমুনা আকারের সংখ্যাগরিষ্ঠ হওয়ার দরকার নেই। প্রদত্ত আত্মবিশ্বাস বা সম্ভাবনা অনুপাতের জন্য প্রয়োজনীয় নির্ভুলতার উপর নির্ভর করে প্রয়োজনীয় নমুনার আকার 0 এবং 100% এর মধ্যে কিছু হতে পারে।

100% নিশ্চিততা কখনই পাওয়া যায় না (50% বা বৃহত্তর সাবসেটের সাথেও নয়)। এই ধরনের উচ্চ নির্ভুলতা অর্জন করা নমুনা ও অনুমানের বিষয়ও নয়।

নমুনার আকারগুলিতে আরও দেখুন: https://en.wikedia.org/wiki/Sample_size_determission

যদি আপনি প্রচুর সংখ্যক আইন পান তবে আপনার কাছে একটি স্বজ্ঞাত ধারণাও থাকতে পারে।

সমস্ত সাবসেটের গড় বিতরণ (এবং আপনার নমুনা সেগুলির মধ্যে একটি হবে), ছোট হয়ে উঠবে এবং উপসেটের আকার বাড়লে মূল বিতরণের গড়ের কাছাকাছি চলে আসবে। আপনি যদি কোনও ব্যক্তি নির্বাচন করেন তবে কিছুটা যুক্তিসঙ্গত সম্ভাবনা রয়েছে যা আপনি ব্যতিক্রম পেয়েছেন, তবে একই দিক থেকে একই ব্যতিক্রমটি দু'বার খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা কম হয়ে যায়। এবং এইভাবে, নমুনাযুক্ত সাবসেটের আকার বৃহত্তর একটি ব্যতিক্রমী সাবসেটের সম্ভাবনা তত কম smaller

$n$

গুরুত্বপূর্ণ তথ্য! আপনার অনুমানটি আপনি যে জনসংখ্যা থেকে নমুনা করেছেন তার আকারের উপর নির্ভর করবে না , তবে সেই জনসংখ্যার বন্টনের উপর নির্ভর করবে ।

আপনার 500 আকারের বিভাগের ক্ষেত্রে। এলোমেলো উপগ্রহের গড় গড় বিচ্যুতি (আকার 125) এর বিচ্যুতি মূল বিচ্যুতির চেয়ে 11 গুণ ছোট হবে। নোট করুন যে পরিমাপের ত্রুটি (এলোমেলোভাবে নির্বাচিত উপ-পদের গড়ের বিচ্যুতি) বিভাগের আকারের চেয়ে পৃথক। এটি 500, 5000 বা 50000 হতে পারে, সব ক্ষেত্রেই অনুমানটি অকার্যকর হবে যতক্ষণ না তাদের একই বিতরণ হয় (এখন একটি ক্ষুদ্র বিভাগে কিছু অদ্ভুত বিতরণ থাকতে পারে, তবে এটি বৃহত্তর গ্রুপগুলির জন্য অদৃশ্য হতে শুরু করে)।

2) স্যাম্পলিংটি পুরো এলোমেলো হওয়ার দরকার নেই । আপনি ডেমোগ্রাফিকগুলি অ্যাকাউন্টে নিতে পারেন।

অবশেষে আপনি প্রতিটি বিভাগকে পৃথকভাবে এই ধরণের বিশ্লেষণে বিবেচনা করবেন এবং বিভাগগুলির মধ্যে বিভিন্নতার জন্য এবং কীভাবে আপনি এই, বিভিন্ন আকারের, বিভাগগুলিতে নমুনা রেখেছেন তা সঠিক করে তুলবেন।

এই সংশোধনটিতে দুটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে। কেউ গ্রুপের মধ্যে বিতরণটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল হিসাবে নাও ধরে নিতে পারে। যদি আপনি এটিকে এলোমেলো পরিবর্তনশীল হিসাবে বিবেচনা করেন তবে বিশ্লেষণ শক্তিশালী হয়ে উঠবে (মডেলটিতে কিছুটা স্বাধীনতার সন্ধান করা) তবে ভিন্ন গ্রুপগুলি নির্দিষ্ট কোনও প্রভাব ছাড়াই এলোমেলো সত্তা হিসাবে বিনিময়যোগ্য না হলে এটি ভুল ধারণা হতে পারে (যা বলে মনে হয়) আপনার ক্ষেত্রে, যেমন আমি কল্পনা করি যে বিভাগগুলির বিভিন্ন কার্যকারিতা রয়েছে এবং এর বিস্তৃত ধারণা থাকতে পারে যা বিভাগের সাথে সম্পর্কযুক্ত এলোমেলো নয়)।

Comments

উত্তরের জন্য ধন্যবাদ. তবে, এবং এটি আমার বাদ ছিল, জরিপের কোনও প্রয়োগ নেই। কেবল 25% জনকে জিজ্ঞাসা করা হবে, তবে তারা জবাব দিতে বাধ্য নয়।

— কলিন

তারপরে স্যাম্পলিং কৌশলগুলি এবং কীভাবে ডেটা সংগ্রহ করা হয় সে সম্পর্কে একটি অতিরিক্ত তৃতীয় প্রশ্ন রয়েছে। এই জাতীয় সমস্যার জন্য, কীভাবে কোনও প্রতিক্রিয়া এবং ডেটার অন্যান্য মানের দিকগুলি মোকাবেলা করতে হবে, এর কোনও একক উত্তর নেই। যে কোনও ক্ষেত্রে (হয় 50% বা 25% জিজ্ঞাসা করে) যদি প্রতিক্রিয়া নিয়ে বড় সমস্যা হয় তবে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ সম্পর্কে যে কোনও আলোচনা কেবলমাত্র গৌণ গুরুত্বের। আপনি আরও বেশি (যেমন জিজ্ঞাসা> 50%) স্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে এই অধ্যয়নটির উন্নতি করতে পারবেন না এবং ভাল নমুনা দেওয়ার দিকে মনোনিবেশ করা আরও ভাল ।

— সেক্সটাস এম্পেরিকাস

Answer 5

আপনার প্রশ্ন সীমাবদ্ধ জনসংখ্যার জন্য নমুনা আকার সম্পর্কে। তবে আপনার প্রথম যে জিনিসটি প্রয়োজন তা হ'ল অসীম জনসংখ্যার জন্য প্রয়োজনীয় নমুনার আকার, যা সীমাবদ্ধ জনসংখ্যার জন্য নমুনার আকার গণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

$n=(z^2pq)/d^2$
$n$
$z^2$
$p$
$q=1-p$
$d^2$

$(1.96 \times 0.5 \times 0.5)/0.03^2=1,068$

$m=n / (1+((n-1)/N))$
$m$
$n$
$N$

$N=1,000$$1068 / (1+((1068-1)/1000))=517$

আপনি যদি জনসংখ্যার 25% ব্যবহার করেন তবে ত্রুটির স্তরটি 5.4% হিসাবে আসে। পূর্ববর্তী সমীক্ষার ভিত্তিতে এই ত্রুটি স্তরটি সূক্ষ্ম হতে পারে। সমীক্ষার মাধ্যমে সর্বদা আপনি যে স্তরের ত্রুটি স্বীকার করতে ইচ্ছুক হন এবং জরিপটি করার ব্যয়ের মধ্যে একটি বাণিজ্য বন্ধ থাকে।

$517/0.65=796$

বিভাগ দ্বারা জনসংখ্যা বিভক্ত করতে চাইলে বিষয়গুলি আরও জটিল হয় (স্ট্রেটিফিকেশন হিসাবে পরিচিত)। মূলত, আপনি প্রতিটি বিভাগের জন্য পৃথক সীমাবদ্ধ জনসংখ্যা হিসাবে বিবেচনা করতে হবে যদি আপনি প্রতিটি বিভাগের তথ্য সঠিক হতে চান, যা ব্যবহারিক নাও হতে পারে। তবে আপনি সাধারণ এলোমেলো নমুনার পরিবর্তে একটি স্তরিত এলোমেলো নমুনা করতে পারেন, যেখানে 50% জনসংখ্যার সাথে বিভাগ থেকে এলোমেলোভাবে নমুনা বেছে নেওয়া হয়, এবং উপযুক্ত শতাংশ শতাংশ অন্যান্য বিভাগ থেকে এলোমেলোভাবে নমুনাযুক্ত হয়। এর অর্থ হ'ল আপনার নমুনার আকারটি কিছুটা বাড়বে কারণ আপনাকে সমস্ত দশমিক জায়গাগুলি উপার্জন করতে হবে (আপনি কোনও ব্যক্তির 0.1 টি জরিপ করতে পারবেন না)। তবে ফলাফলগুলি জনসংখ্যা (সংস্থা) পর্যায়ে পরীক্ষা করা উচিত এবং বিভাগ পর্যায়ে নয় কারণ প্রতিটি বিভাগের যথাযথ প্রতিক্রিয়া সঠিক হতে পারে না।

Answer 6

কোনও বৈধ নমুনার কথা বলার সময় অন্তর্নিহিত ধারণাটি সাধারণত উপস্থাপনের একটি। নমুনা কি পর্যাপ্ত পরিমাণে জনগণকে "উপস্থাপন" করে? প্রতিনিধি নমুনা পেতে, একজনকে নিশ্চিত হওয়া দরকার যে নমুনার আকারটি পর্যাপ্ত কিনা (অনুমানের প্রকরণটি হ্রাস করার জন্য), এবং সেই নমুনায় জনগণের উপ-বিভাগের সদস্যদের রয়েছে যা বিভিন্ন ধরণের আচরণ প্রদর্শন করে ex বিবেচনার মধ্যে.

প্রথমত, জরিপের জন্য নির্বাচিত ব্যবহারকারীর অনুপাত নির্বাচিত ব্যবহারকারীদের নিখুঁত সংখ্যার তুলনায় কম গুরুত্বপূর্ণ। প্রয়োজনীয় নমুনার আকার দেওয়া উত্তরের যথার্থতা বা আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের উপর নির্ভর করবে। আপনি আরও তথ্যের জন্য এই নিবন্ধটি পড়তে পারেন ।

আপনি উল্লেখ করেছেন যে সংস্থাটি বিভিন্ন বিভাগ নিয়ে গঠিত। বিভাগগুলি কী জরিপে তাদের প্রতিক্রিয়া জানাতে পার্থক্য করে? যদি তারা করে (বা সম্ভবত আপনি নিশ্চিতভাবে জানেন না) তবে বিভাগগুলি জুড়ে আপনার নমুনাটি "স্তরিত" করা ভাল ধারণা। এর সহজতম ফর্মটিতে, এর অর্থ প্রতিটি বিভাগ থেকে লোকের সমান অনুপাত বাছাই করা। উদাহরণস্বরূপ: সংস্থার আকার 1000, এবং নমুনা আকার 100 নির্বাচন করা হয়েছে Then তারপর আপনি 500 মাপের একটি বিভাগ থেকে 50 টি নির্বাচন করবেন, 100 মাপের বিভাগ থেকে 10 ইত্যাদি This এটি কোনও নির্দিষ্ট বিভাগের নিম্ন-উপস্থাপনা এড়াতে হবে কোনও নির্দিষ্ট "এলোমেলো" নমুনা।

আপনি আরও উল্লেখ করেছেন যে প্রত্যেকে জরিপে সাড়া দিতে পারে না। আপনি যদি জানেন যে প্রায় অর্ধেক লোক প্রতিক্রিয়া জানায়, তবে 100 টি প্রতিক্রিয়া পেতে আপনাকে 200 জনের কাছে জরিপটি পাঠাতে হবে। এই ধরনের প্রতিক্রিয়া পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে এমন সম্ভাবনা আপনাকে বিবেচনা করতে হবে। নির্দিষ্ট প্রতিক্রিয়াযুক্ত লোকেরা উত্তর দেওয়ার দিকে ঝুঁকতে পারে more

Answer 7

যদি এটি পুরো কর্মচারী ভিত্তির সত্যই এলোমেলো নির্বাচন হয় তবে এই সমস্ত কর্মচারীর প্রতিক্রিয়া ধরে এমন একটি পরিসংখ্যানগতভাবে বৈধ নমুনা কীভাবে হয়?

এটি বর্ণনা করার জন্য জনসংখ্যার দিক থেকে টানা যতক্ষণ এটি বৈধ নমুনা। অর্থাৎ, আপনি যদি কেবলমাত্র কর্তাব্যক্তিদের নমুনা করেন তবে অন্যান্য কর্মীদের বিষয়ে কিছুই বলা যায় না; আপনি যে বর্ণনাটি বর্ণনা করেছেন তাতে সেটি ঘটবে না। এটি অবশ্য প্রতিক্রিয়াবিহীনতার কারণে ঘটতে পারে (নীচে এখানে এটি আরও বেশি)।

যদি এটি প্রতি বিভাগের স্তরে এলোমেলো হয়, যেমন প্রতিটি বিভাগের 25%, কীভাবে একটি বিভাগ বিবেচনা করে বৈধ নমুনা মোট জনসংখ্যার 50% এর বেশি over

এটি আর নমুনার বৈধতার প্রশ্ন নয় বরং নমুনা ত্রুটির একটি। স্পষ্টতই, সর্বাধিক সুনির্দিষ্ট প্রাক্কলন একটি স্তরিত এলোমেলো ড্র থেকে প্রাপ্ত হবে, স্ট্রেটাম অন্তত বিভাগীয় স্তরের অন্তর্ভুক্ত। এই ধরণের সেটিংয়ে আপনার প্রতিটি বিভাগের জন্য বৈধ নমুনা থাকবে তবে ছোট বিভাগগুলির জন্য অনুমানগুলি বড় বিভাগগুলির জন্য অনুমানের তুলনায় সাধারণত কম সুনির্দিষ্ট হবে, পরেরটির জন্য উচ্চতর নিখুঁত নমুনার আকারের জন্য ধন্যবাদ। সামগ্রিক সংস্থার জন্য, বড় বিভাগগুলির উচ্চতর নমুনা উপস্থাপনা কেবল সংস্থার বাস্তবতা প্রতিফলিত করে এবং কোনওভাবেই নমুনার বৈধতা হ্রাস করে না।

জরিপটি প্রয়োগ করা হয় না। নির্বাচিত 25% থেকে 100% প্রতিক্রিয়া হারের কোনও গ্যারান্টি থাকতে পারে না। জরিপটি পূরণ বা পূরণ না হলে কোনও প্ররোচনা বা শাস্তিমূলক উপায় নেই।

আপনি কাউকে একটি ভাল উত্তর দিতে বাধ্য করতে সক্ষম হবেন না তবে প্রতিক্রিয়া অনুস্মারক পরিকল্পনাটি কার্যকর করা সর্বনিম্ন। এছাড়াও, আপনার কর্মীদের জরিপের প্রাসঙ্গিকতা এবং জরিপের জন্য তারা প্রতিষ্ঠানের উপর যে প্রভাব ফেলতে পারে তার ব্যাখ্যা দিতে হবে: উদাহরণস্বরূপ ফলাফল কখন প্রকাশিত হয়? জরিপের ভিত্তিতে সংস্থার দ্বারা পরিচালিত সম্ভাব্য পদক্ষেপগুলি কী কী? প্রতিটি উত্তর কেন গুরুত্বপূর্ণ?

একবার ডেটা সংগ্রহ করা হয়ে গেলে, প্রতিক্রিয়া নয় এমন একটি সমস্যা যা মোকাবেলা করা উচিত। এটির সাথে ডিল করার অর্থ কোনও সম্ভাব্য নিদর্শন সনাক্ত করার জন্য আপনার প্রথমে প্রতিক্রিয়াবিহীন আচরণটি বিশ্লেষণ করা উচিত: কোনও বসের প্রতিক্রিয়া নেই? কোনও প্রদত্ত বিভাগ কি আদৌ সাড়া দেয়নি? তারপরে প্রয়োজনীয় কৌশল অবলম্বন করুন (স্ট্র্যাফিকেশন পরবর্তী, পুনরায় ওজন, অভিশাপ ইত্যাদি)।

Answer 8

চারটি বিষয় কীভাবে জড়িত সে সম্পর্কে একটি উদাহরণ দিয়ে আমি এই উত্তরটির উত্তরকে প্রসারিত করছি:

1. প্রভাব আকার
2. বৈশিষ্ট্যটির স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি
3. বড় আকারের নমুনা আকার
4. তাৎপর্য স্তরের পছন্দসই

এই ফলাফলগুলি কীভাবে আপনার ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করে তা আপনি ব্যবহার করছেন এমন পরিসংখ্যানের উপর নির্ভর করবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি কিছু ভেরিয়েবলের গড় অনুমান করতে চান তবে আপনি শিক্ষার্থীদের টি টেস্ট ব্যবহার করতে পারেন ।

আসুন ধরে নেওয়া যাক আপনি এই সমীক্ষার মাধ্যমে আপনার কর্মীদের গড় উচ্চতা নির্ধারণ করতে চান। আপনি প্রকৃতপক্ষে আপনার সংস্থার সমস্ত কর্মচারীর উচ্চতার মানিক বিচ্যুতি জানেন না (সবাইকে না মাপা) তবে আপনি কিছু গবেষণা এবং অনুমান করতে পারেন 3 ইঞ্চি (এটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে পুরুষদের উচ্চতার উচ্চমানের বিচ্যুতি)।

আপনি যদি মাত্র 5 জন জরিপ করেন তবে 95% আপনার জরিপে গড় গড় উচ্চতা প্রকৃত গড় উচ্চতার 3.72 ইঞ্চির মধ্যে হবে।

এখন, কীভাবে আমাদের উপাদানগুলি এটি প্রভাবিত করে:

1. যদি আপনার গড় উচ্চতাটি খুব স্পষ্টভাবে জানতে হয় (উদাহরণস্বরূপ প্রভাবের আকারটি খুব ছোট) তবে আপনার প্রয়োজন হবে একটি বৃহত # নমুনা। উদাহরণস্বরূপ, ২.6666 ইঞ্চির মধ্যে প্রকৃত গড় উচ্চতা জানতে আপনার ১০০ জনকে সমীক্ষা করতে হবে।

2. মানক বিচ্যুতি যদি বড় হয় তবে যথাযথতা আপনি পেতে পারেন তা সীমিত হতে চলেছে। যদি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি 3 ইঞ্চির পরিবর্তে 6 ইঞ্চি থাকে এবং এখনও আপনার 5 টি প্রতিক্রিয়া থাকে তবে আপনি কেবলমাত্র গড় গড় উচ্চতাের পরিবর্তে 7.44 ইঞ্চির মধ্যে জানতে পারবেন।

3. এটি পুরো আলোচনার কেন্দ্রবিন্দু হওয়ায় এই পয়েন্টটি এড়িয়ে যাওয়া।

4. যদি আপনার সত্যিকারের কাছে নিশ্চিত হওয়া দরকার যে আপনার সঠিক উত্তর রয়েছে তবে আপনার আরও লোক জরিপ করতে হবে। আমাদের উদাহরণে আমরা দেখেছি যে 5 টি প্রতিক্রিয়া সহ আমরা সময়ের 3.72 ইঞ্চি 95% এর মধ্যে পেতে পারি। যদি আমরা নিশ্চিত হতে চাই যে আমাদের উত্তরটি 99% সময়ের সঠিক পরিসরে ছিল তবে আমাদের পরিসীমাটি 6.17 ইঞ্চি হবে, তবে 3.72 ইঞ্চি নয়।