जनगणना और नमूनाकरण के बीच अंतर

लेखक: Laura McKinney
निर्माण की तारीख: 1 अप्रैल 2021
डेट अपडेट करें: 16 मई 2024
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जनगणना बनाम नमूनाकरण|जनगणना और नमूने के बीच अंतर|जनगणना और नमूना अंतर
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विषय

मुख्य अंतर

जनगणना निवासियों में निहित कुछ आंकड़ों के लिए आधिकारिक गिनती की कार्रवाई है जो निवासियों के सर्वेक्षण का विकल्प है, कई लोगों, जातीयता और भाषाओं के समान विवरणों की रिकॉर्डिंग। नमूनाकरण को युक्ति के रूप में जाना जाता है, जिस स्थान पर एक समान मुद्दे के कुछ नमूने लिए जाते हैं और फिर उचित प्रयोग और नए परिणामों के लिए विश्लेषण किया जाता है।


तुलना चार्ट

आधारजनगणनासैम्पलिंग
परिभाषानिवासियों में निहित कुछ सर्वेक्षणों के लिए आधिकारिक गणना के कार्य, जो निवासियों के सर्वेक्षण के विकल्प, कई लोगों, जातीयता और भाषाओं से मिलते-जुलते विवरणों की रिकॉर्डिंग करते हैं।तकनीक एक समान मुद्दे के काफी कुछ नमूने लेती है और फिर उचित प्रयोग और नए परिणामों के लिए विश्लेषण किया जाता है।
काम कर रहेपैसे और कार्यबल के साथ पूरा करने के लिए कहीं अधिक प्रयास करता है।कोर्स करना आसान है और इसके लिए बहुत कम समय और कमाई की आवश्यकता होती है।
फायदाएक देश में रहने वाले पूरे लोगों पर ध्यान केंद्रित करता है, और फिर सभी लोगों का महत्व होता है।पूरी तरह से अलग क्षेत्रों से कुछ लोगों को ले जाता है और फिर उनके विचारों के आधार पर आपके पूरे स्थान के लिए एक भविष्यवाणी करता है।
परिणामपरिणामों में हमेशा एक सटीक प्रकृति होती है और सही परिकल्पना दी जाती है।बहुत कम विश्वसनीय बन जाता है और किसी भी समय सीमा निश्चित है।

जनगणना क्या है?

जनगणना निवासियों में निहित कुछ आंकड़ों के लिए आधिकारिक गिनती की कार्रवाई है जो निवासियों के सर्वेक्षण का विकल्प है, कई लोगों, जातीयता और भाषाओं के समान विवरणों की रिकॉर्डिंग। एक जनगणना किसी दिए गए आबादी से लोगों के संबंध में जानबूझकर खरीद और डेटा रिकॉर्ड करने का एक तरीका है। यह एक विशिष्ट आबादी का लगातार होने वाला और अधिकार है। समय अंतराल राष्ट्रव्यापी आबादी और आवास सेंसर के उपयोग में बदल जाता है; पूरी तरह से अलग-अलग आँकड़े बागवानी, उद्यम और आंदोलन जनसांख्यिकी को शामिल करते हैं। संयुक्त राष्ट्र आबादी के महत्वपूर्ण तत्वों और आश्रय के आंकड़ों को "व्यक्तिगत विनिर्देश, एक विशिष्ट क्षेत्र के अंदर सभी समावेशीता, तुल्यकालन और विशेषता आवधिकता" के रूप में चिह्नित करता है, और बताता है कि आबादी के आंकड़ों को घड़ी की कल की तरह न्यूनतम लिया जाता है। शामिल राष्ट्र प्रस्तावों में वैसे ही काउल सांख्यिकी विषयों को इकट्ठा किया जाना है, आधिकारिक परिभाषाएँ, आदेश और लगातार लागू करने के लिए समन्वय करने के लिए पूरी तरह से अलग सहायक डेटा। एक गणना का निरीक्षण करने से प्राप्त किया जा सकता है जिसके माध्यम से डेटा केवल एक आबादी के सबसेट से प्राप्त किया जाता है। आमतौर पर, इस तरह के इंटरसेक्सुअल गेज द्वारा प्राथमिक आबादी के आकलन को ताज़ा किया जाता है। वर्तमान गणना ज्ञान आमतौर पर मूल्यांकन, उद्यम दिखाने और व्यवस्थित करने के लिए उपयोग किया जाता है, और एक विश्लेषण आवरण की योजना बनाकर परीक्षण विश्लेषण के लिए एक बेंचमार्क के रूप में, उदाहरण के लिए, नामांकन के साथ एक सौदा। संवेदी सर्वेक्षण में मौलिक रूप से उन्हें भारित करके एक आबादी के चित्रण के लिए आवश्यकताओं को सीमित करने के लिए सांख्यिकी संख्या महत्वपूर्ण हैं। इसमें लोगों के इकट्ठा होने, इकट्ठा होने, टूटने, आकलन करने, वितरित करने और आबादी और आवास और उनके जमीन के मकान पर औसत दर्जे का ज्ञान फैलाना शामिल है। पॉपुलैस को जिम्मेदार ठहराया गया था जिसमें सांख्यिकीय, सामाजिक और वित्तीय रिपोर्टिंग शामिल थी और एक विशिष्ट तिथि पर शुरू हुई थी।


नमूना क्या है?

नमूनाकरण को युक्ति के रूप में जाना जाता है, जिस स्थान पर एक समान मुद्दे के कुछ नमूने लिए जाते हैं और फिर उचित प्रयोग और नए परिणामों के लिए विश्लेषण किया जाता है। नमूनाकरण औसत दर्जे की परीक्षा के एक भाग के रूप में उपयोग किया जाता है जिसके माध्यम से उत्कृष्ट उत्कृष्ट आबादी से ली गई धारणाओं की एक अनुमानित संख्या होती है। बड़ी आबादी से परीक्षण करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक पर किए गए जांच के प्रकार पर निर्भर है, हालांकि आसान अनियमित विश्लेषण या वास्तविक निरीक्षण शामिल हो सकता है। जानबूझकर परीक्षण एक प्रारंभिक शुरुआत चरण का उपयोग करता है और एक नमूना के लिए बिंदुओं पर निर्धारित करने के लिए एक आंतरायिक अंतरिम। नमूना अंतर द्वारा अलग किए गए आबादी के अनुमान के परिणामस्वरूप परीक्षण अंतरिम हो जाएगा। उदाहरण के लिए, CPA स्वीकार करता है कि धन डॉक्टर के साथ स्वीकार किए गए सहज ज्ञान युक्त नियंत्रण का निरीक्षण कर रहा है और समूह दृष्टिकोण का परीक्षण करने की इच्छा रखता है कि $ 10,000 से अधिक के चेक को दो लोगों द्वारा चिह्नित किया जाना चाहिए, केवल एक विशिष्ट व्यक्ति द्वारा। परीक्षण रूपरेखा से एक अवसर पर निर्णय लेने के लिए मुख्य रूप से दो दृष्टिकोण हैं: मनमाने ढंग से या गैर-लापरवाही से। हर के फायदे हैं। अनिवार्य रूप से, उन व्यक्तियों के लिए जो आवरण का निरीक्षण कर रहे हैं, मोटे तौर पर आपके आबादी से बाहर एक अदम्य सांख्यिकीय सौंदर्य प्रसाधन हैं, आपको संभवतः एक सिक्के को उछालकर या एक टोपी से बाहर आने वाले नामों के आधार पर अपने नमूने को जल्दबाजी में चुनना चाहिए। एक उत्कृष्ट अधिक जनसंख्या से परीक्षण करने के लिए उपयोग किया जाने वाला दृष्टिकोण इस बात पर निर्भर है कि जांच किस प्रकार की जा रही है, फिर भी, प्रमुख मनमाना निरीक्षण या वास्तविक विश्लेषण शामिल हो सकता है। दृश्य खरीदारों से डेटा के पर्याप्त माप को समझने के लिए एक विशिष्ट अंतिम लक्ष्य के साथ, अब हम अपने त्रैमासिक विक्रय विधियों के प्रदर्शन के रूप में नमूने शामिल करने के लिए चुने गए हैं।


मुख्य अंतर

  1. जनगणना निवासियों में निहित कुछ आंकड़ों के लिए आधिकारिक गिनती की कार्रवाई है जो निवासियों के सर्वेक्षण का विकल्प है, कई लोगों, जातीयता और भाषाओं के समान विवरणों की रिकॉर्डिंग। फ़्लिप्सीड पर, नमूनाकरण को युक्ति के रूप में जाना जाता है, जहां एक समान मुद्दे के कुछ नमूने लिए जाते हैं और फिर उचित प्रयोग और नए परिणामों के लिए विश्लेषण किया जाता है।
  2. नमूना लेने की तकनीक का संचालन करना आसान है, फिर एक बार, जनगणना को पूरा करने के लिए कहीं अधिक प्रयास करना पड़ता है।
  3. सैंपलिंग के लिए विभिन्न मूल्य कुछ समय या एक विशिष्ट समय के माध्यम से सभी को प्राप्त होते हैं, काफी दूसरे, एक जनगणना को एक से दो महीने तक जल्दी से जल्दी पूरा करने के लिए होता है।
  4. एक जनगणना एक देश में रहने वाले पूरे लोगों पर विचार करती है, और फिर सभी लोगों के लिए महत्व का मूल्य होता है। दूसरी ओर, नमूनाकरण कुछ लोगों को पूरी तरह से अलग-अलग क्षेत्रों से लेता है और फिर उनके विचारों के आधार पर आपके पूरे स्थान के लिए एक भविष्यवाणी करता है।
  5. सैंपलिंग एक सस्ती कार्यप्रणाली में बदल जाती है क्योंकि किसी को जिम्मेदारी पूरी करने के लिए और सामान और समय खर्च नहीं करना चाहिए। दूसरी ओर, जनगणना पूरी तरह से एक महंगे कोर्स के रूप में सही नहीं है, लेकिन इसके अलावा कई कार्यबल की आवश्यकता है।
  6. एक जनगणना के परिणामों में हमेशा एक सटीक प्रकृति होती है और सही परिकल्पना दी जाती है, फिर एक बार और, नमूना डेटा बहुत कम विश्वसनीय और कभी भी सीमा के लिए सुनिश्चित हो जाता है।

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