🌟 Introduction

Sampling is one of the most important topics in Research Aptitude (KSET Paper 1). Instead of studying the entire population, researchers select a sample that represents it. There are two main categories:

📊 Types of Sampling in Research | ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಧಗಳು

Research is a systematic way of finding answers to problems, and sampling is a crucial part of this process. Since studying the whole population is often impossible, researchers select a smaller group that represents the entire population. This is called sampling. It helps in saving time, money, and effort while still giving reliable results.

ಸಂಶೋಧನೆ ಎಂದರೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಉತ್ತರವನ್ನು ತಿಳಿಯುವ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ (Sampling) ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟವಾದ ಕಾರಣ, ಸಂಶೋಧಕರು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಗುಂಪನ್ನು ಆರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದನ್ನು ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಮಯ, ಹಣ ಮತ್ತು ಶ್ರಮ ಉಳಿಸಲು ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.

Probability and Non-Probability Sampling | ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ನಾನ್-ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಮಾದರಿಗಳು

Sampling is broadly divided into two types: Probability Sampling and Non-Probability Sampling. In probability sampling, every individual has an equal chance of being selected, which makes the results scientific and accurate. In non-probability sampling, not everyone has an equal chance, but it is simpler and faster.

ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಸಂಭವನೀಯತೆ (Probability) ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅರಂಭವನೀಯತೆ (Non-Probability) ಮಾದರಿ. ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬನಿಗೂ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ನಾನ್-ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶ ಇರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಸರಳ ಹಾಗೂ ವೇಗವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.

Probability Sampling Methods | ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಧಾನಗಳು

Simple Random Sampling is the most basic method, where each member has an equal chance of being selected, like picking names from a box.
Stratified Sampling divides the population into groups (like age or income) and takes samples from each group, ensuring fair representation.
Systematic Sampling selects every 10th or 20th person from a list, which is easy for large data.
Cluster Sampling divides the population into clusters (villages, schools) and randomly selects whole clusters.

ಸರಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ (Simple Random Sampling) – ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಿಂದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವುದು.
ಸ್ತರೀಕೃತ ಮಾದರಿ (Stratified Sampling) – ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಯಸ್ಸು, ಆದಾಯ ಮುಂತಾದ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಹಂಚಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಂಪಿನಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವುದು.
ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮಾದರಿ (Systematic Sampling) – ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ ಪ್ರತಿ 10ನೇ ಅಥವಾ 20ನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು.
ಕುಂಟೆ ಮಾದರಿ (Cluster Sampling) – ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕುಂಟೆಗಳಾಗಿ (ಹಳ್ಳಿಗಳು, ಶಾಲೆಗಳು) ಹಂಚಿ ಕೆಲವು ಕುಂಟೆಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು.

Non-Probability Sampling Methods | ಅಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಧಾನಗಳು

Convenience Sampling depends on who is easily available, like interviewing nearby people.
Purposive Sampling is based on researcher’s judgment, selecting only those who fit the study.
Quota Sampling ensures fixed numbers from each group but without random selection.
Snowball Sampling is useful for hidden populations, where one participant refers another, like a chain.

ಸೌಲಭ್ಯ ಮಾದರಿ (Convenience Sampling) – ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರುವ, ಸುಲಭವಾಗಿ ದೊರಕುವವರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು.
ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾದರಿ (Purposive Sampling) – ಸಂಶೋಧಕರ ತೀರ್ಮಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು.
ಕೋಟಾ ಮಾದರಿ (Quota Sampling) – ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಂಪಿನಿಂದ ನಿಗದಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯವರನ್ನು ಆರಿಸುವುದು, ಆದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ.
ಸ್ನೋಬಾಲ್ ಮಾದರಿ (Snowball Sampling) – ಒಂದು ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಮತ್ತೊಬ್ಬರನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರಪಳಿ ರೀತಿ ಮುಂದುವರಿಯುವುದು.

Importance for KSET | KSETಗೆ ಮಹತ್ವ

For KSET 2025 Paper 1, questions on sampling may test both theory and application. For example, you might be asked which method is best for hidden groups, or which ensures equal representation. A clear understanding of probability and non-probability methods will help in solving such questions.

KSET 2025 ಪೇಪರ್ 1 ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಕೇವಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಅದರ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗುಪ್ತ ಗುಂಪುಗಳ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಯಾವ ವಿಧಾನ ಸೂಕ್ತ? ಅಥವಾ ಸಮಾನ ಪ್ರತಿನಿಧನೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ? ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬರಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ಅರಿವು ಅಗತ್ಯ.

Conclusion | ಸಮಾರೋಪ

Sampling is the backbone of research. Probability methods ensure fairness and accuracy, while non-probability methods provide flexibility and speed. A good researcher knows when to apply which method. For KSET aspirants, mastering sampling is not only useful for exams but also for future academic research.

ಮಾದರಿಯು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆಧಾರಸ್ತಂಭ. ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ವಿಧಾನಗಳು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನಾನ್-ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ವಿಧಾನಗಳು ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ವೇಗ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಒಳ್ಳೆಯ ಸಂಶೋಧಕ ಯಾವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೂ ಯಾವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. KSET ಪರೀಕ್ಷಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳ ಅಧ್ಯಯನವು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆಗೂ ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ.