নমুনা আরও বিশ্লেষণের জন্য একটি বৃহৎ সেট তথ্য থেকে নির্দিষ্ট সংখ্যক এন্ট্রি নির্বাচন করার আইন বোঝায়। ব্যবসায় গবেষণা প্রায়ই বিশাল পরিমাণে তথ্য উৎপন্ন করে, বিশেষ করে বাজার ভিত্তিক গবেষণায় যেমন জনসংখ্যাতত্ত্ব। ব্যবসার গবেষণায় নমুনা কৌশল গবেষকদের ডেটা আরও ব্যবস্থাপনাযোগ্য উপসেটের সাথে কাজ করার অনুমতি দেয় যা তারা বিশ্বাস করে যে বড় সংগ্রহের প্রবণতাগুলি সঠিকভাবে উপস্থাপিত করে।
প্রাথমিক গবেষণা
ব্যবসার দুটি স্বতন্ত্র উপায়ে নমুনা নিতে যা থেকে গবেষণা তথ্য লাভ। প্রথম, প্রাথমিক গবেষণা, তার উত্স থেকে তথ্য খনন জড়িত। জরিপগুলি প্রাথমিক গবেষণার সবচেয়ে জনপ্রিয় রূপ, কিনা তা ব্যক্তি, ফোন, ইন্টারনেটের মাধ্যমে বা অন্য কোনো উপায়ে পরিচালিত হয়। প্রাথমিক গবেষণা ফলাফল মালিকানাধীন, অর্থাত্ অন্য কোনও কোম্পানীটি প্রাথমিক গবেষণার ফলাফলগুলিতে অ্যাক্সেস না করলে এটি বিশেষভাবে গবেষক দ্বারা সরবরাহ করা হয় বা জনসাধারণের কাছে উপলব্ধ করা হয়।
মাধ্যমিক গবেষণা
প্রাথমিক গবেষণা ফলাফল অন্য গবেষকদের সাথে ভাগ করা হয়, অন্যান্য গবেষকরা দ্বিতীয় গবেষণা করছেন। মাধ্যমিক গবেষণা মূলত প্রাসঙ্গিক এবং মূল্যবান তথ্য বড় সেট সংকলন করার সময় নিয়েছে যারা অন্যদের প্রচেষ্টা উপর নির্ভর করে। শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো থেকে গড় আয় পরিসংখ্যান খুঁজছেন দ্বিতীয় গবেষণা একটি উদাহরণ। যেহেতু ব্যুরো ইতোমধ্যে বিস্তৃত জরিপ এবং ডেটা সংকলন সম্পাদন করেছে, তাই অন্যান্য ব্যবসায় গবেষকরা সামান্য বা কোনও খরচ ছাড়াই তথ্য উপভোগ করতে পারবেন।
র্যান্ডম নমুনা
এলোমেলো নমুনাতে র্যান্ডম এ সম্পূর্ণরূপে ডাটা আইটেমগুলির একটি নির্দিষ্ট সংখ্যা নির্বাচন করা, তারপরে আরও বিশ্লেষণের জন্য নমুনা ব্যবহার করা হয়। ডেটা মোটামুটি একক সেট বিশ্লেষণ যখন র্যান্ডম স্যাম্পলিং একটি কার্যকর কৌশল হতে পারে। একটি নির্দিষ্ট রাষ্ট্রের morbidly স্থূল রোগ নির্ণয় করা হয় যারা শতাংশ নির্ধারণ করতে খুঁজছেন একটি কোম্পানী কল্পনা করুন। কয়েক মিলিয়ন এন্ট্রিগুলির একটি ডেটা সেটের সাথে কাজ করার পরিবর্তে, কোম্পানিটি মোট ডেটা সেটের পরিসংখ্যানকে আনুমানিক সংখ্যায় পৌঁছাতে কয়েক শত এন্ট্রিগুলির একটি র্যান্ডম নমুনা বিশ্লেষণ করতে পারে।
Nth নাম নমুনা
এনথ নাম স্যাম্পলিং, যা স্ট্যাটাস্যাটিক স্যাম্পলিং নামেও পরিচিত, র্যান্ডম নমুনার অনুরূপ, এটি নির্বিচারে ডেটা নির্বাচনের প্রভাবকে হ্রাস করে। পদ্ধতিগত নমুনা একটি নমুনা অন্তর্ভুক্তির জন্য প্রতি এনথ তথ্য এন্ট্রি নির্বাচন জড়িত থাকে। আপনার যদি এক মিলিয়ন জরিপ প্রতিক্রিয়াগুলির একটি ডেটা সেট থাকে, উদাহরণস্বরূপ, আপনি নমুনাতে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রতি হাজারতম এন্ট্রি নির্বাচন করতে পারেন, আপনাকে এক হাজার এন্ট্রিগুলির একটি আরও পরিচালনাযোগ্য নমুনা ছাড়িয়ে যেতে পারে।
নিয়ন্ত্রিত নমুনা
নিয়ন্ত্রিত নমুনা তথ্য মোটামুটি বিচ্ছিন্ন সেট থেকে অত্যন্ত নির্দিষ্ট নমুনা লাগে। নিয়ন্ত্রিত স্যাম্পলিং দ্বিতীয় গবেষণা করার সময় সবচেয়ে মূল্যবান, প্রাথমিক গবেষণায় যদি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট উত্তরদাতাদের টার্গেট করতে ডিজাইন করা যেতে পারে।
জরিপ উত্তরদাতাদের বয়স, জাতিগত, শিক্ষা এবং আয় স্তর সম্পর্কে তথ্য সম্বলিত একটি বৃহৎ ডেটা সেট কিনে এমন একটি সংস্থাকে কল্পনা করুন। কোনও সংস্থার নির্দিষ্ট বয়সের গড় আয় স্তরগুলি নির্ধারণ করতে চেয়েছিলেন তবে কোম্পানি কেবলমাত্র এমন একটি সূত্র তৈরি করতে পারে যা উপার্জন আয় গণনা করার আগে নির্দিষ্ট বয়স মানদণ্ড পূরণ করে।
