A. Simple random sampling: Each unit in the population has an equal and independent chance of being selected. (II)
B. Systematic sampling: The k-interval is obtained by N/n and the units are drawn using the same, where N is population size and n is desired sample size (III)
C. Dimensional sampling: This involves identifying units based on various specific features or dimensions defined before drawing the sample. (I)
D. Snowball sampling: The first participant identifies the next participant, and this process continues, effectively building a sample through referrals. (IV)
A. सरल यादृच्छिक नमूनाकरण: जनसंख्या में प्रत्येक इकाई के चुने जाने की समान और स्वतंत्र संभावना होती है। (II)
B. व्यवस्थित नमूनाकरण: के-अंतराल एन/एन द्वारा प्राप्त किया जाता है और इकाइयां उसी का उपयोग करके तैयार की जाती हैं, जहां एन जनसंख्या आकार है और एन वांछित नमूना आकार है (III)
C. आयामी नमूनाकरण: इसमें नमूना खींचने से पहले परिभाषित विभिन्न विशिष्ट विशेषताओं या आयामों के आधार पर इकाइयों की पहचान करना शामिल है। (I)
D. स्नोबॉल नमूनाकरण: पहला प्रतिभागी अगले प्रतिभागी की पहचान करता है, और यह प्रक्रिया जारी रहती है, रेफरल के माध्यम से प्रभावी ढंग से एक नमूना तैयार किया जाता है। (IV)
Year-wise PYQs
