অ-পরিসংখ্যান সংক্রান্ত নমুনা
নন-স্ট্যাটিস্টিকাল স্যাম্পলিং হ'ল একটি টেস্ট গ্রুপের নির্বাচন যা পরীক্ষারীর রায় ভিত্তিক একটি আনুষ্ঠানিক পরিসংখ্যান পদ্ধতির পরিবর্তে than উদাহরণস্বরূপ, একজন পরীক্ষক নীচের একটি বা তার বেশি নির্ধারণ করতে নিজের রায় ব্যবহার করতে পারেন:
নমুনা আকার
আইটেমগুলি পরীক্ষার দলের জন্য নির্বাচিত
ফলাফলগুলি কীভাবে মূল্যায়ন করা হয়
একটি অ-পরিসংখ্যানগতভাবে নির্ধারিত নমুনা আকারের পরিবর্তনশীলতার পরিমাণ হ্রাস করতে, একজন পরীক্ষক সাধারণত একটি সারণিকে বোঝায় যা ব্যবহারের জন্য আনুমানিক আকার নির্ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বল্প-ঝুঁকিপূর্ণ পরিস্থিতি 25 টি রেকর্ড নির্বাচনের জন্য কল করতে পারে, তবে উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ পরিস্থিতি 100 রেকর্ডের নির্বাচনকে বাধ্যতামূলক করতে পারে।
পরীক্ষার গোষ্ঠীর জন্য আইটেমগুলি নির্বাচন করার জন্য একটি অ-পরিসংখ্যান পদ্ধতির ব্যবহার করার সময়, পরীক্ষককে বাছাইয়ের ক্ষেত্রে খুব বেশি পক্ষপাতিত্ব করা উচিত নয়। উদাহরণস্বরূপ, সরবরাহকারীর চালানগুলিতে খুব বেশি ঝুঁকবেন না যেখানে চালানের পরিমাণ 10,000 ডলার ছাড়িয়ে যায় এবং সরবরাহকারীর নাম "পি" দিয়ে শুরু হয়। পরিবর্তে, নির্বাচনটি রেকর্ডের পুরো জনগণের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য যথাসম্ভব কাছাকাছি আসা উচিত।
জনসংখ্যার আকার খুব কম হলে অ-পরিসংখ্যানগত নমুনা ব্যবহার করা বুদ্ধিমান হতে পারে। এই ক্ষেত্রে, একটি পরিসংখ্যানের নমুনা সেট আপ করার জন্য অতিরিক্ত সময় ব্যয় করা দক্ষ নয়। এই রেকর্ডটি সেই অঞ্চলেও কার্যকর যেখানে নির্দিষ্ট রেকর্ড সংবেদনশীল তথ্য রয়েছে এবং তাই অবশ্যই পরীক্ষা করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, একজন পরীক্ষক নির্দিষ্ট আইন সংস্থার চালানগুলি নির্বাচন করতে চাইতে পারেন, কারণ এই সংস্থাগুলি পরিবেশগত বাধ্যবাধকতা নিয়ে কাজ করে, যার মধ্যে যথেষ্ট দায়বদ্ধতা জড়িত থাকতে পারে।
