দৈবচয়ন
দৈবচয়ন বা দৈবায়ন হলো এমন একটি পদ্ধতি, যেখানে কোনো নমুনা নির্বাচন, পরীক্ষণ একক বরাদ্দ, অথবা বিকল্পগুলোর বিন্যাস সম্ভাবনা-নির্ভর নিয়মে করা হয়। পরিসংখ্যান, জরিপ গবেষণা, পরীক্ষামূলক নকশা এবং চিকিৎসা গবেষণায় দৈবচয়ন ব্যবহৃত হয় পক্ষপাত কমাতে, তুলনাকে ন্যায্য করতে এবং সম্ভাবনা তত্ত্বের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত গ্রহণ সম্ভব করতে।[১][২]
পরিসংখ্যানে ব্যবহার
[সম্পাদনা]পরিসংখ্যানে দৈবচয়নের একটি প্রধান ব্যবহার হলো নমুনা নির্বাচন। কোনো জনসমষ্টি থেকে নমুনা নির্বাচন যদি দৈব নিয়মে করা হয় এবং প্রতিটি এককের নির্বাচিত হওয়ার সম্ভাবনা জানা থাকে, তবে সেটি সম্ভাবনা নমুনায়নের অন্তর্ভুক্ত। এ ধরনের নমুনায়ন থেকে নির্ভরযোগ্য অনুমান তৈরি করা এবং জনসমষ্টি সম্পর্কে পরিসংখ্যানিক অনুমিতি করা সম্ভব হয়।[১]
সরল দৈব নমুনায়নে জনসমষ্টির প্রতিটি এককের নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সমান সুযোগ থাকে। আরও কঠোরভাবে বলা যায়, আকার -এর প্রত্যেক সম্ভাব্য নমুনার নির্বাচিত হওয়ার সম্ভাবনা একই থাকে।[৩] উদাহরণস্বরূপ, ১০০ জন শিক্ষার্থীর তালিকা থেকে ১০ জনকে দৈবভাবে বেছে নিলে, সরল দৈব নমুনায়নে প্রত্যেক শিক্ষার্থীর নির্বাচিত হওয়ার সম্ভাবনা হবে ।
পরীক্ষায় দৈব বরাদ্দ
[সম্পাদনা]পরীক্ষামূলক গবেষণায় দৈবচয়নের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহার হলো দৈব বরাদ্দ। এতে অংশগ্রহণকারী বা পরীক্ষণ একককে দৈব নিয়মে বিভিন্ন দল, যেমন চিকিৎসা দল ও নিয়ন্ত্রণ দলে, ভাগ করা হয়। চিকিৎসা গবেষণায় দৈব বরাদ্দের ফলে গবেষক বা অংশগ্রহণকারী কেউই নিজের পছন্দে চিকিৎসা দল নির্ধারণ করেন না; ফলে বিভিন্ন চিকিৎসা বা হস্তক্ষেপের প্রভাব তুলনামূলকভাবে ন্যায্যভাবে বিচার করা যায়।[২]
দৈব বরাদ্দ নির্বাচনী পক্ষপাত কমাতে সাহায্য করে এবং গোষ্ঠীগুলোর মধ্যে পরিচিত ও অজানা প্রভাবকগুলোর ভারসাম্য আনার চেষ্টা করে। সে কারণে দৈব নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা প্রমাণভিত্তিক গবেষণায় গুরুত্বপূর্ণ নকশা হিসেবে বিবেচিত।[৪]
পদ্ধতি
[সম্পাদনা]দৈবচয়ন বিভিন্নভাবে করা যায়। প্রচলিত পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে:
- লটারির মাধ্যমে নির্বাচন;
- দৈব সংখ্যা সারণি ব্যবহার;
- কম্পিউটার-উৎপন্ন দৈব সংখ্যা ব্যবহার;
- সরল দৈব নমুনায়ন;
- দৈব সূচনা-সহ পদ্ধতিগত নমুনায়ন;
- স্তরিত দৈব নমুনায়ন;
- গুচ্ছ নমুনায়ন;
- ব্লক দৈবায়ন বা স্তরিত দৈবায়ন, বিশেষত পরীক্ষামূলক ও চিকিৎসা গবেষণায়।
সরল দৈব নমুনায়নে সাধারণত জনসমষ্টির সব এককের পূর্ণ তালিকা প্রয়োজন হয়। তালিকার প্রতিটি একককে নম্বর দিয়ে দৈব সংখ্যা নির্বাচন করলে নির্বাচিত নম্বরগুলোর সঙ্গে সংশ্লিষ্ট এককগুলো নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হয়।[১]
সুবিধা
[সম্পাদনা]দৈবচয়নের প্রধান সুবিধা হলো এটি ব্যক্তিগত পছন্দ, সুবিধাভিত্তিক নির্বাচন বা গবেষকের পক্ষপাত কমাতে সাহায্য করে। নমুনায়নের ক্ষেত্রে এটি জনসমষ্টির প্রতিটি এককের নির্বাচিত হওয়ার সম্ভাবনা জানা রাখে, ফলে নমুনা থেকে জনসমষ্টি সম্পর্কে অনুমান করা সহজ হয়। পরীক্ষামূলক গবেষণায় এটি তুলনামূলক দলগুলোর মধ্যে ন্যায্যতা বাড়ায় এবং ফলাফলের বৈধতা শক্তিশালী করে।[১][২][৪]
সীমাবদ্ধতা
[সম্পাদনা]দৈবচয়ন সব পরিস্থিতিতে সহজ নয়। সরল দৈব নমুনায়নের জন্য জনসমষ্টির পূর্ণ ও নির্ভরযোগ্য তালিকা দরকার, যা বড় বা ছড়ানো জনসমষ্টির ক্ষেত্রে ব্যয়বহুল বা অবাস্তব হতে পারে। সরল দৈব নমুনা ভৌগোলিকভাবে খুব ছড়িয়ে পড়লে জরিপের সময় ও খরচ বেড়ে যেতে পারে।[১] একইভাবে পরীক্ষায় দৈব বরাদ্দ করলেও ছোট নমুনায় দলগুলোর মধ্যে কিছু বৈশিষ্ট্যে অসমতা থেকে যেতে পারে; এ কারণে কখনও ব্লক দৈবায়ন, স্তরিত দৈবায়ন বা অভিযোজিত দৈবায়নের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।[৪]
দৈবচয়ন, দৈব নমুনা ও দৈব বরাদ্দ
[সম্পাদনা]দৈবচয়ন একটি বিস্তৃত ধারণা। এর অধীনে দৈব নমুনা বলতে জনসমষ্টি থেকে দৈবভাবে নির্বাচিত নমুনাকে বোঝায়। অন্যদিকে দৈব বরাদ্দ বলতে নির্বাচিত অংশগ্রহণকারী বা পরীক্ষণ একককে বিভিন্ন পরীক্ষামূলক দলে দৈবভাবে ভাগ করাকে বোঝায়। তাই দৈব নমুনায়ন ও দৈব বরাদ্দ একই জিনিস নয়, যদিও উভয় ক্ষেত্রেই দৈব প্রক্রিয়া ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ
[সম্পাদনা]ধরা যাক, একটি বিদ্যালয়ে ৫০০ জন শিক্ষার্থী আছে এবং গবেষণার জন্য ৫০ জন শিক্ষার্থী নির্বাচন করতে হবে। যদি প্রতিটি শিক্ষার্থীকে ১ থেকে ৫০০ পর্যন্ত নম্বর দেওয়া হয় এবং কম্পিউটারের দৈব সংখ্যা উৎপাদক দিয়ে ৫০টি ভিন্ন নম্বর বেছে নেওয়া হয়, তবে নির্বাচিত শিক্ষার্থীদের তালিকাটি একটি দৈব নমুনা হবে।
আবার, একই ৫০ জন শিক্ষার্থীর ওপর একটি শিক্ষণ-পদ্ধতির প্রভাব পরীক্ষা করতে চাইলে তাদের দৈবভাবে দুই দলে ভাগ করা যেতে পারে—একটি দল নতুন পদ্ধতিতে পড়বে, অন্যটি প্রচলিত পদ্ধতিতে। এই ভাগ করার প্রক্রিয়াটি দৈব বরাদ্দ।
আরও দেখুন
[সম্পাদনা]তথ্যসূত্র
[সম্পাদনা]- 1 2 3 4 5 "3.2.2 Probability sampling"। Statistics Canada। ২ সেপ্টেম্বর ২০২১। সংগ্রহের তারিখ ২৩ মে ২০২৬।
- 1 2 3 "Definition of randomization"। NCI Dictionary of Cancer Terms। National Cancer Institute। সংগ্রহের তারিখ ২৩ মে ২০২৬।
- ↑ "Simple random sample"। Encyclopaedia Britannica। সংগ্রহের তারিখ ২৩ মে ২০২৬।
- 1 2 3 Lim, Chi Yeon; In, Junyong (২০১৯)। "Randomization in clinical studies"। Korean Journal of Anesthesiology। ৭২ (3): ২২১–২৩২। ডিওআই:10.4097/kja.19049। পিএমসি 6547231। পিএমআইডি 30929415।
