> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://datasinsightsbd.gitbook.io/dsbook/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://datasinsightsbd.gitbook.io/dsbook/stat/sampling.md). # স্যাম্পলিং "If you plan for one year, plant rice. If you plan for ten years, plant trees, If you plan for 100 years, educate mankind."- Ancient Chinese Proverb পপুলেশন থেকে কিভাবে স্যাম্পল গ্রহন করতে হবে বিষয়টি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। স্যাম্পল হতে হবে অবশ্যই প্রতিনিধিত্ব মূলক, অর্থাৎ স্যাম্পলকে সমগ্র জনগোষ্ঠীর প্রতিনিধিত্ব করতে হবে। একারনেই স্যাম্পল গ্রহন করার বিষয়টি সঠিক হাওয়াটা জরুরী। ধরুন বাজারের বড়ইয়ের মান কেমন সেটা জানার জন্য আপনি ঝুড়ি থেকে কিছু বড়ই নিলেন। ঝুড়ির সব বড়ই কিন্তু একই মানের নয়, কিছু বড়ই আকারে বড়, কিছু আবার ছোট। কিছু বড়ই সতেজ কিছু আবার পচা বা নষ্ট। কিছু পাকা , কিছু আবার কাচা। একজন সাধারন ব্যক্তিকে যদি বড়ই বাছাই করতে বলা হয় তাহলে সে কিন্তু শুধু আকারে বড়, সতেজ এবং পাকা বড়ই বাছাই করবে। এরফলে সংগ্রহীত নমুনা কিন্তু একপেশে হয়ে গেল, অর্থাৎ এই নুমুনা ঝুড়ির সবই বড়ইয়ের প্রতিনিধিত্ব করছে না। তাই স্যাম্পল বাছাই এমনভাবে করতে হবে হয় যাতে পক্ষপাতিত্বের সুযোগ থাকেনা। কোন গবেষণায় স্যাম্পল সিলেকশনই হচ্ছে গবেষণার সফলতার অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ অংশ। আমরা যদি সঠিক স্যাম্পল সিলেক্ট করতে না পারি সেক্ষেত্রে গবেষণার ফলাফল ভুল আসবে , তাই যেকোন গবেষণায় স্যাম্পলিং কে গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করা হয় । **স্যামপ্লিং কেন প্রয়োজন?** ধরুন আপনি বাংলাদেশের সকল আইটি প্রফেশনালদের গড় বেতন জানতে চাচ্ছেন অর্থাৎ বাংলাদেশের সকল আইটি প্রফেশনাল হচ্ছে পপুলেশন। সেক্ষেত্রে আপনার বাংলাদেশের সকল আইটি প্রফেশনালদের কাছে গিয়ে তাদের বেতন জেনে আসতে হবে এবং প্রাপ্ত ডেটা থেকে যে গড় পাওয়া যাবে সেটাই হবে প্রকৃত গড় । **যখন পপুলেশনের সকল সদস্যের ডেটা নেয়া হয় সেটাকে বলা হয় সেন্সাস সার্ভে**। বাস্তবে অধিকাংশ ক্ষেত্রেই পপুলেশনের সমস্ত সদস্যের কাছ থেকে ডেটা সংগ্রহ সম্ভব হয় না। কারন এতে প্রচুর সময়, জনবল এবং অর্থের প্রয়োজন হয়। একারনেই সমগ্র পপুলেশনের পরিবর্তে পপুলেশনের প্রতিনিধিত্ব করে এমন ক্ষুদ্র একটি অংশ নেয়া হয়। এর ফলে সময় বাচে , অল্প জনবলের মাধ্যমেই ডেটা সংগ্রহ করা যায় এবং অল্প বাজেটের ভেতরেই ডেটা সংগ্রহ করা যায়। এধরনের সার্ভেকে বলা হয় স্যাম্পল সার্ভে। উদাহরন স্বরূপ বলা যায়, আমরা বাংলাদেশের সকল আইটি প্রফেশনালদের বেতন জানার পরিবর্তে তাদের একটি অংশের কাছ থেকে ডেটা সংগ্রহ করবো, এটাই হচ্ছে স্যাম্পল। **স্যামপ্লিং এর প্রকারভেদ** স্যামপ্লিং প্রধানত প্রধানত প্রধানত দু'ধরনের হয়ে থাকে, **১। প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং-** প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং এ পপুলেশনের প্রত্যেকটি সদস্যের স্যাম্পল হিসাবে সিলেক্ট/ বাছাই হওয়ার সম্ভাবনা বা প্রবাবিলিটি থাকে । **২। নন প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং**- ননপ্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং এ স্যামপ্ল বাছাই করার ক্ষেত্রে গবেষকের জাজমেন্ট কে গুরুত্ব দেওয়া হয় এজন্য এধরনের পদ্ধতিকে নন-প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং বলা হয়ে থাকে। নন প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং এ সাধারণত প্রবাবিলিটি মেকানিজম ব্যবহার করা হয় না গবেষকের সিদ্ধান্তই এক্ষেত্রে স্যাম্পল বাছাইয়েরে নিয়ম হিসেবে কাজ করে থাকে। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9F-7d8ZRt8Nix1FD7q%2F-M9F5Uk3o4sAgP8ZbM-Z%2F0-type.png?alt=media\&token=48c44c15-4ab6-4c7a-9d7e-47182aa38c91) **প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং** ১**। সিম্পল র‍্যান্ডম স্যাম্পলিং-** প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং এর সবথেকে ফান্ডামেন্টাল পদ্ধতি হচ্ছে সিম্পল র‍্যান্ডম স্যাম্পলিং। এই পদ্ধতিতে পপুলেশন থেকে প্রবাবিলিটি মেকানিজম এর মাধ্যমে নির্দিষ্ট সংখ্যক স্যাম্পল বাছাই করা হয় উদাহরণস্বরূপ বলা যেতে পারে লটারি টিকেট। টিকেট বাছাইয়ের সময় ঝুড়িতে থাকা প্রতিটি টিকেটের বাছাই হবার সম্ভাবনা থাকে । এছাড়াও র‍্যান্ডম নাম্বার জেনারেশনের মাধ্যমেও সিম্পল র‍্যান্ডম স্যাম্পলিং করা যায়। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9ExGvW5gwpPzExVrlh%2F0-srs.png?alt=media\&token=cd44f9fc-b86a-472a-85f8-df7a88c38457) **২। ক্লাস্টার স্যাম্পলিং-** ক্লাস্টার স্যাম্পলিং কে বলা হয় ভৌগলিক অবস্থান ভিত্তিক স্যাম্পলিং উদাহরণস্বরূপ বলা যেতে পারে বাংলাদেশের জেলা-উপজেলা ইউনিয়ন ভিত্তিক স্যাম্পল নেওয়া হলে সেটি হবে ক্লাস্টার স্যাম্পল। এছাড়াও অন্যান্য ভৌগলিক বিভাজন থেকেও ক্লাস্টার স্যাম্পল নেয়া যেতে পারে। ক্লাস্টার স্যাম্পলিংআবার দুই ভাগে ভাগ করা যায়, ওয়ান স্টেজ ক্লাস্টার এবং টু স্টেজ ক্লাস্টার । যখন কোন ক্লাস্টারের ভেতরের সকল উপাদান কে স্যাম্পল হিসেবে নেয়া সেটা হচ্ছে ওয়ান স্টেজ ক্লাস্টার। ধরুন ঢাকা শহরের প্রতিটি ওয়ার্ড কে ক্লাস্টার হিসেবে ধরা হলো, সে ক্ষেত্রে ওয়ান স্টেজ ক্লাস্টারে ওয়ার্ডের সকল মানুষের স্যাম্পল নেয়া হবে। টু স্তেজ ক্লাস্টারিং এর ক্ষেত্রে একটি ক্লাস্টারের ভেতরে সবাইকে স্যাম্পল হিসেবে নেয়ার পরিবর্তে সিম্পল র‍্যান্ডম স্যাম্পলিং পদ্ধতি অনুসরণ করে নির্দিষ্ট সংখ্যক স্যাম্পল বাছাই করা হয়। অর্থাৎ আমরা চাচ্ছি প্রতিটি ক্লাস্টার থেকে ১০০ টি মানুষের ডেটা নিতে সুতরাং প্রতিটি ক্লাস্টার থেকে সিম্পল র‍্যান্ডম স্যাম্পলিং মাধ্যমে আবার ১০০ জনকে বাছাই করা হবে। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9ExPrVL6nqL7W5MOrM%2F0-cluster.png?alt=media\&token=0ec9c946-8c52-46e5-bc35-7a71c46173f5) **৩। স্ট্রাটিফাইড স্যাম্পলিং-** স্ট্রাটিফাইড স্যাম্পলিং হচ্ছে একই ধরনের বা হোমোজেনাস গ্রুপ ভিত্তিক স্যাম্পলিংপদ্ধতি। একই ধরনের গ্রুপের সকল সদস্য সাধারণত একই বৈশিষ্ট্যের হয়ে থাকে , এধরনের গ্রুপগুলোকে বলা হয় স্ট্রাটা। উদাহরণস্বরূপ বলা যেতে পারে আমরা একটি ক্লাসের শিক্ষার্থীদের গড় বয়স বের করতে চাচ্ছি ।এজন্য মেয়ে শিক্ষার্থী এবং ছেলে শিক্ষার্থী দুটি আলাদা আলাদা গ্রুপ তৈরি করতে পারি , এরফলে প্রতিটি হোমোজেনাস গ্রুপের আলাদা স্যাম্পল নেওয়া সম্ভব হয় এবং প্রতিটি স্যাম্পল একটি গ্রুপের প্রতিনিধিত্ব করে যার সকল সদস্য হোমোজেনাস বা একই বৈশিষ্ট্যের অধিকারী হয়ে থাকে। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9EzIGsut4kwnofPNqC%2F0-strta.png?alt=media\&token=73d91f15-e800-490f-811d-0bf686a6426f) **৪। সিস্টেম্যাটিক স্যাম্পলিং -** সিস্টেম্যাটিক স্যাম্পলিংএ একটি নির্দিষ্ট ক্রম অনুসরণ করা হয় । যেমন প্রতি ২,৩, ৪ বা যেকোনো সংখ্যক পর পর ডেটা নেয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ বলা যেতে পারে কোন গবেষক ঢাকা শহরের কোন একটি ওয়ার্ডের বসবাসরত পরিবারগুলোর সদস্য সংখ্যা বিষয়ক গবেষণা করতে চান, সে ক্ষেত্রে সিস্টেম্যাটিক স্যাম্পলিং এর মাধ্যমে তিনি ১০০ টি পরিবারের ডাটা সংগ্রহ করতে চান । এই পদ্ধতিতে তিনি উক্ত ওয়ার্ডের একটি নির্দিষ্ট ক্রম ঘর পরপর বাড়ি থেকে গ্রহণ করতে পারেন। এই ক্রমসংখ্যা গবেষক তার সুবিধাজনক উপায়ে নির্ধারণ করতে পারেন । তিনি ৩ ঘর পর পর বাড়ি থেকে ডেটা গ্রহণ করলে প্রথমে তিনি ৩য় এরপরে ৬স্থ এরপরে ৯ম এভাবে ১০০টি পরিবার না পাওয়া পর্যন্ত ক্রমানুসারে স্যাম্পল সংগ্রহ করবেন। আবার ধরুন প্রতি ২ সপ্তাহ পর পর কিছু সংখ্যক শিশুদের ওজন বৃদ্ধির ডেটা করা সংগ্রহ করা হোল, এটাও সিস্টেম্যাটিক স্যাম্পলিং এর উদাহরণ হতে পারে। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9EzMZizNteu2sBgKu8%2F0-sys.png?alt=media\&token=9c324c6d-2d59-4106-b3c0-2a50f98bcdb9) **নন-প্রবাবিলিটি স্যাম্পলিং** **১। জাজমেন্টাল স্যাম্পলিং**- জাজমেন্টাল স্যাম্পলিং এ গবেষক তার নিজের বিবেচনা অনুযায়ী পপুলেশন থেকে স্যাম্পল বাছাই করে থাকে ।উদাহরণস্বরূপ টিভি রিপোর্টার তার কোন রিপোর্ট তৈরির জন্য তার নিজের বিবেচনা মত বিশেষ কোন ব্যক্তি বা ব্যক্তিবর্গের সাক্ষাৎকার গ্রহণ করে থাকেন এটি এক ধরনের জাজমেন্টাল স্যাম্পলিং। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9EzSflzKsU4eLBo7ZM%2F0-judg.png?alt=media\&token=7270f1d3-70f1-41dd-b995-8b40bf8255fa) **২। স্নো-বল স্যাম্পলিং-** স্নো-বল স্যাম্পলিংএর মাধ্যমে সাধারনত পপুলেশনের যে সকল অংশে পৌঁছানো কষ্টকর সে সকল স্যাম্পল গ্রহণ করা হয় । এক্ষেত্রে একটি স্যাম্পল পরবর্তী স্যাম্পল এর রেফারেন্স হিসেবে কাজ করে থাকে। উদাহরণস্বরূপ বলা যায় এইচআইভি রোগী অথবা মাদকাসক্তদের খুঁজে বের করা স্বাভাবিকভাবে কষ্টসাধ্য কারণ বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই এ ধরনের জনগোষ্ঠী তাদের পরিচয় গোপন করে থাকে অথবা তাদের খুঁজে বের করা কষ্টকর হয়ে থাকে। স্নো-বল স্যাম্পলিংএর মাধ্যমে এধরনের ক্ষেত্রে স্যাম্পল সংগ্রহ করা হয় এক্ষেত্রে একজনের রেফারেন্সে আরেকজনের কাছে পৌঁছান হয়, এভাবে ধীরে ধীরে সমগ্র পপুলেশনের নিকট পৌঁছানো হয়। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9EzZ2EnTJ904FhcuWP%2F0-snow.png?alt=media\&token=e8958420-e0dc-47a8-a101-a2380c48a008) **৩। কনভেনিয়েন্স স্যাম্পলিং-** কনভেনিয়েন্স স্যাম্পলিং- এর মাধ্যমে গবেষক তার হাতের কাছে অথবা তুলনামূলক সহজলভ্য সদস্যকে স্যাম্পল হিসেবে বাছাই করে থাকে । উদাহরণস্বরূপ বলা যায় কোন কোম্পানি নতুন বাজারজাত হাওয়া কোন পণ্য সম্পর্কে গ্রাহকদের ফিডব্যাক দিতে চান এক্ষেত্রে মার্কেটে যেসকল ক্রেতা কাছাকাছি পাওয়া যায় তাদের থেকে মতামত গ্রহণ করা হয়। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9F-1EluynmuXI6QrDc%2F0-conv.png?alt=media\&token=2c315d07-a6a8-4c14-9501-0a7c55821140) **৪। কোটা স্যাম্পলিং** - কোটা স্যাম্পলিং এর ক্ষেত্রে সাধারণত স্যাম্পল সিলেকশনে একটি নির্দিষ্ট অনুপাতে বা কোটা কোটা অনুসরণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ বলা যায় যদি পপুলেশনে ৬০ ভাগ পুরুষ এবং ৪০ ভাগ নারী থাকে তবে স্যাম্পল বাছাইয়ের সময় একই অনুপাত অনুসরণ করা হবে। ![](https://3502995838-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-La_TEtDsP7G3fMoFiNl%2F-M9EjeworHh4JiI6MIZ6%2F-M9Ezg0IhYNPXIcRpJF1%2F0-quota.png?alt=media\&token=4ac581f7-b355-4e98-9f57-c506d5b20f29)