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नमूना त्रुटि
शब्द "sampling error" जनसंख्या के नमूने से लिए गए सर्वेक्षण या मतदान के परिणामों और संपूर्ण जनसंख्या का सर्वेक्षण किए जाने पर प्राप्त होने वाले परिणामों के बीच विसंगति को संदर्भित करता है। सांख्यिकी में, जनसंख्या मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए जनगणना के बजाय नमूने का उपयोग करना एक अंतर्निहित सीमा है, क्योंकि जनसंख्या में प्रत्येक व्यक्ति को नमूने में शामिल नहीं किया जाता है। नमूनाकरण त्रुटि नमूनाकरण प्रक्रिया की यादृच्छिकता का परिणाम है और इसे विश्वास अंतराल और त्रुटि के मार्जिन जैसे सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके मापा जा सकता है। सर्वेक्षणों और पोल को डिजाइन करने और उनका विश्लेषण करने में नमूनाकरण त्रुटि को समझना और उसका लेखा-जोखा रखना महत्वपूर्ण है ताकि उनकी सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित की जा सके।
ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण में नमूना त्रुटि अनुमान से अधिक थी, जिसके कारण परिणाम अपेक्षा से कम विश्वसनीय रहे।
प्रयोग से महत्वपूर्ण नमूना त्रुटि उत्पन्न हुई, जिससे अध्ययन की जा रही घटना के बारे में कोई भी सार्थक निष्कर्ष निकालना कठिन हो गया।
मतदान कम्पनी ने स्वीकार किया कि उनके एग्जिट पोल में नमूना त्रुटि, उनके द्वारा आरंभ में बताई गई त्रुटि से अधिक थी, जिससे उनके पूर्वानुमानों की सटीकता पर संदेह उत्पन्न हो गया।
शोधकर्ताओं ने अपने अध्ययन में नमूनाकरण त्रुटि को पहचाना, लेकिन यह भी कहा कि यह इस प्रकार की जांच के लिए स्वीकार्य सीमा के भीतर थी।
रिकॉल सर्वेक्षण में उच्च नमूना त्रुटि के कारण कंपनी को अपने निष्कर्षों की पुष्टि के लिए एक और अध्ययन कराना पड़ा।
क्लिनिकल परीक्षण के छोटे नमूना आकार के परिणामस्वरूप अपेक्षाकृत बड़ी नमूना त्रुटि हुई, जिसके कारण FDA को दवा की सुरक्षा और प्रभावकारिता के समर्थन में अतिरिक्त डेटा का अनुरोध करना पड़ा।
ऑनलाइन सर्वेक्षण में नमूना त्रुटि पारंपरिक मेल-इन सर्वेक्षण की त्रुटि दर की तुलना में काफी कम थी, जिससे बाजार अनुसंधान के लिए ऑनलाइन तरीकों के उपयोग के लाभों पर प्रकाश डाला गया।
राजनीतिक सर्वेक्षणों में नमूना त्रुटि का अंततः चुनाव के परिणाम पर कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ा, क्योंकि वास्तविक वोट और पूर्वानुमानित वोट के बीच विसंगति त्रुटि के मार्जिन के भीतर थी।
परीक्षण किये जा रहे उत्पाद की जटिलता के कारण ग्राहक प्रतिक्रिया सर्वेक्षण में नमूना त्रुटि सामान्य से अधिक थी, लेकिन फिर भी कंपनी ने सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए परिणामों को उपयोगी माना।
सोशल मीडिया भावना विश्लेषण में नमूना त्रुटि अतीत की त्रुटि दर की तुलना में बहुत कम थी, जो बड़े डेटा और विश्लेषण प्रौद्योगिकियों में हाल की प्रगति के लाभों को प्रदर्शित करती है।
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