एक अध्ययन के लिए प्रतिभागियों की आवश्यकता होती है, और उन्हें एकत्र करने के विभिन्न तरीके होते हैं।
कुछ विधियाँ अन्य की तुलना में बेहतर होती हैं, लेकिन उन्हें करना अधिक कठिन हो सकता है।
एक Random Sample वह है जहाँ जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को चुने जाने का समान अवसर मिलता है।
Random Sampling सबसे अच्छा है। लेकिन, यह सुनिश्चित करना मुश्किल या असंभव हो सकता है कि यह पूरी तरह से यादृच्छिक है।
Note: अन्य सभी Sampling Methods की तुलना यह देखने के लिए की जाती है कि वे Random Sample के कितने करीब हैं – जितना करीब, उतना बेहतर।
एक Convenience Sample वह है जहाँ प्रतिभागियों को चुना जाता है जो सबसे आसानी से उपलब्ध होते हैं।
Note: Convenience Sampling करना सबसे आसान है।
कई मामलों में, यह नमूना जनसंख्या के साथ पर्याप्त समान नहीं होगा, और निष्कर्ष संभावित रूप से बेकार हो सकते हैं।
एक Systematic Sample वह है जहाँ प्रतिभागियों को किसी नियमित प्रणाली द्वारा चुना जाता है।
उदाहरण के लिए:
एक Stratified Sample वह है जहाँ जनसंख्या को छोटे समूहों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें ‘strata’ कहा जाता है।
Strata जनसांख्यिकी जैसे आधार पर हो सकते हैं, जैसे:
एक नमूने का विभाजन पहला कदम है। प्रतिभागियों को छोटे समूहों (strata) में से चुनने के लिए दूसरे चरण में कोई अन्य Sampling Method (जैसे Random Sampling) का उपयोग किया जाता है।
एक Clustered Sample वह है जहाँ जनसंख्या को छोटे समूहों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें ‘clusters’ कहा जाता है।
ये Clusters आमतौर पर प्राकृतिक होते हैं, जैसे किसी देश में विभिन्न शहर।
नमूने के लिए Clusters को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
Clusters के सभी सदस्य नमूने में भाग ले सकते हैं, या तीसरे चरण में Clusters से यादृच्छिक रूप से सदस्य चुने जा सकते हैं।