نمونے کو مزید تجزیہ کے لۓ اعداد و شمار کے ایک بڑے سیٹ سے ایک خاص تعداد میں اندراجوں کا انتخاب کرنے کا عمل بیان کرتا ہے. بزنس ریسرچ اکثر اکثر بہت سے اعداد و شمار پیدا کرتا ہے، خاص طور پر مارکیٹ پر مبنی تحقیق جیسے ڈیمگرافکس. کاروباری تحقیق میں نمونے کی تکنیک کو محققین کو اعداد و شمار کے زیادہ انتظام کے سب سے کم ذہنیت کے ساتھ کام کرنے کی اجازت دیتا ہے جو ان پر یقین رکھتے ہیں کہ بڑے مجموعہ میں رجحانات کی صحیح طور پر نمائندگی کرتا ہے.
پرائمری ریسرچ
کاروباری تحقیقاتی اعداد و شمار حاصل کرتے ہیں جس سے دو الگ الگ طریقوں میں نمونے لینے کے لۓ. پہلا، بنیادی تحقیق، اس کے ذرائع سے اعداد و شمار کو کھودنے میں شامل ہے. سروے بنیادی تحقیق کے سب سے زیادہ مقبول شکل ہیں، چاہے انٹرنیٹ میں، فون پر، انٹرنیٹ کے ذریعہ یا کسی دوسرے وسائل کے ذریعے. پرائمری تحقیق کے نتائج ملکیت ہیں، مطلب یہ ہے کہ کسی بھی کمپنی کو ابتدائی تحقیق کے نتائج تک رسائی حاصل نہیں ہے جب تک کہ خاص طور پر محققین کی طرف سے نہیں دیا جاسکتا ہے یا عوام کو دستیاب ہے.
ثانوی ریسرچ
جب دوسرے محققین کے ساتھ ابتدائی تحقیق کے نتائج مشترکہ ہیں، دوسرے محققین ثانوی تحقیقات کر رہے ہیں. سیکنڈری تحقیق بنیادی طور پر دوسروں کی کوششوں پر منحصر ہے جنہوں نے متعلقہ اور قیمتی اعداد و شمار کے بڑے سیٹ مرتب کرنے کا وقت لیا ہے. لیبر کے اعداد و شمار کے بیورو سے اوسط آمدنی کے اعداد و شمار کو دیکھ کر ثانوی تحقیق کا ایک مثال ہے. چونکہ بیورو نے اعداد و شمار کے وسیع پیمانے پر سروے اور مرتب کیا ہے، پہلے سے ہی دوسرے کاروباری محققین کو کم یا کوئی لاگت کے ساتھ ڈیٹا کا فائدہ اٹھا سکتا ہے.
بے ترتیب نمونے
رینڈم نمونے میں بے ترتیب پر مکمل طور پر ڈیٹا کی ایک مخصوص تعداد کا انتخاب کرنا شامل ہے، پھر مزید تجزیہ کیلئے نمونے کا استعمال کرتے ہوئے. اعداد و شمار کے منصفانہ سیٹ کا تجزیہ کرتے وقت رینڈم نمونے ایک مؤثر تکنیک ہوسکتا ہے. کسی خاص ریاست میں معزز موٹے اندازہ کی تشخیص کرنے والے افراد کی فیصد کا تعین کرنے کے لئے ایک کمپنی کا تصور کریں. کئی ملین اندراجات کے اعداد و شمار سیٹ کے ساتھ کام کرنے کے بجائے، کمپنی کئی سو اندراجوں کے بے ترتیب نمونہ کا تجزیہ کرسکتا ہے تاکہ اس تعداد تک پہنچ جائے جس سے پورے اعداد و شمار کے اعداد و شمار کے اعداد و شمار کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے.
اینٹی نام نمونے
اینٹی نام نمونے، جو بھی منظم نمونے کے طور پر بھیجا جاتا ہے، بے ترتیب نمونے کی طرح ہے، اس کے علاوہ یہ خود مختار ڈیٹا بیس کے اثرات کو کم کر دیتا ہے. سایڈست نمونے میں ایک نمونہ میں شامل ہونے کے لئے ہر نویں ڈیٹا ڈیٹا انٹری کا انتخاب شامل ہے. اگر آپ کے پاس ایک ملین سروے کے جوابات کا ڈیٹا مقرر ہوا، مثال کے طور پر، آپ ہر نمونہ میں شامل ہونے کے لۓ ہر ہزارھ اندراج کو منتخب کرسکتے ہیں، آپ کو ایک ہزار اندراجات کے ایک قابل انتظام نمونہ کے ساتھ چھوڑ دیا جا سکتا ہے.
کنٹرول نمونے
کنٹرول نمونے لگانے کے اعداد و شمار کے منصفانہ متعدد سیٹ سے انتہائی مخصوص نمونے لیتے ہیں. ثانوی تحقیق کا مظاہرہ کرتے وقت کنٹرول نمونے سب سے زیادہ قیمتی ہے، کیونکہ بنیادی تحقیق صرف مخصوص جواب دہندگان کو ھدف کرنے کے لئے ڈیزائن کرنے کے لئے ڈیزائن کیا جا سکتا ہے.
ایک ایسی کمپنی کا تصور کریں جو سروے کے جواب دہندگان کی عمر، قومیت، تعلیم اور آمدنی کی سطح پر مشتمل معلومات میں ایک بڑی ڈیٹا سیٹ کرتی ہے. اگر کوئی کمپنی کسی خاص عمر کے گروپ کے لئے اوسط آمدنی کی سطح کا تعین کرنا چاہتا ہے، تو اس کمپنی کو ایک نمونہ بنا سکتا ہے جو اکاؤنٹس کے اعداد و شمار کا حساب کرنے سے قبل مخصوص عمر کے معیار کو پورا کرے.
