नमूनाकरण पूर्वाग्रह तब होता है जब किसी जनसंख्या के कुछ सदस्यों को व्यवस्थित रूप से दूसरों की तुलना में नमूने में चुने जाने की अधिक संभावना होती है। चिकित्सा क्षेत्र में इसे 'निश्चय पूर्वाग्रह' भी कहा जाता है।
नमूनाकरण पूर्वाग्रह निष्कर्षों की सामान्यता को सीमित करता है क्योंकि यह बाहरी वैधता, विशेष रूप से जनसंख्या वैधता के लिए खतरा है। दूसरे शब्दों में, पक्षपाती नमूनों के निष्कर्षों को केवल उन आबादी के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है जो नमूने के साथ विशेषताओं को साझा करते हैं।
इसका परिणाम जनसंख्या (या गैर-मानवीय कारकों) का एक पक्षपातपूर्ण नमूना होता है जिसमें सभी व्यक्तियों, या उदाहरणों को समान रूप से चुने जाने की संभावना नहीं थी। यदि इसका ध्यान नहीं रखा जाता है, तो परिणामों को गलती से नमूने लेने की विधि के बजाय अध्ययन के तहत घटना के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

निर्धारण पूर्वाग्रह की परिभाषा मूल रूप से एक ही है,लेकिन फिर भी इसे कभी-कभी एक अलग प्रकार के पूर्वाग्रह के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।

नमूनाकरण पूर्वाग्रह के कारण
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अनुसंधान डिज़ाइन या डेटा संग्रह विधि की आपकी पसंद नमूनाकरण पूर्वाग्रह को जन्म दे सकती है। इस प्रकार का अनुसंधान पूर्वाग्रह संभाव्यता और गैर-संभावना नमूनाकरण दोनों में हो सकता है।
नमूनाकरण पूर्वाग्रह समस्याग्रस्त है क्योंकि यह संभव है कि नमूने की गणना की गई एक आँकड़ा व्यवस्थित रूप से गलत हो। नमूनाकरण पूर्वाग्रह जनसंख्या में संबंधित पैरामीटर के व्यवस्थित रूप से अधिक या कम अनुमान को जन्म दे सकता है।

नमूनाकरण पूर्वाग्रह व्यवहार में होता है क्योंकि नमूने में पूर्ण यादृच्छिकता सुनिश्चित करना व्यावहारिक रूप से असंभव है। यदि गलत बयानी की डिग्री छोटी है, तो नमूने को यादृच्छिक नमूने के उचित सन्निकटन के रूप में माना जा सकता है। इसके अलावा, यदि नमूना मापी जा रही मात्रा में स्पष्ट रूप से भिन्न नहीं है, तो एक पक्षपाती नमूना अभी भी एक उचित अनुमान हो सकता है।
पूर्वाग्रह शब्द का गहरा नकारात्मक अर्थ है। दरअसल, पूर्वाग्रह कभी-कभी जानबूझकर गुमराह करने के इरादे या अन्य वैज्ञानिक धोखाधड़ी से आते हैं। सांख्यिकीय उपयोग में, पूर्वाग्रह केवल एक गणितीय संपत्ति का प्रतिनिधित्व करता है, भले ही यह जानबूझकर या बेहोश हो या अवलोकन के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में खामियों के कारण हो।हालाँकि कुछ व्यक्ति जानबूझकर भ्रामक परिणाम उत्पन्न करने के लिए पक्षपाती नमूने का उपयोग कर सकते हैं, अधिक बार, एक पक्षपाती नमूना वास्तव में प्रतिनिधि नमूना प्राप्त करने में कठिनाई, या माप या विश्लेषण की प्रक्रिया में पूर्वाग्रह की अज्ञानता का प्रतिबिंब होता है। किसी पूर्वाग्रह की अज्ञानता कैसे मौजूद हो सकती है इसका एक उदाहरण जीव विज्ञान में अंतर के माप के रूप में अनुपात (उर्फ गुना परिवर्तन ) का व्यापक उपयोग है।
क्योंकि एक दिए गए अंतर के साथ दो छोटी संख्याओं के साथ एक बड़ा अनुपात प्राप्त करना आसान है, और एक बड़े अंतर के साथ दो बड़ी संख्याओं के साथ एक बड़ा अनुपात प्राप्त करना अपेक्षाकृत अधिक कठिन है, अपेक्षाकृत बड़े संख्यात्मक मापों की तुलना करते समय बड़े महत्वपूर्ण अंतर छूट सकते हैं। कुछ लोगों ने इसे 'सीमांकन पूर्वाग्रह' कहा है क्योंकि अंतर (घटाव) के बजाय अनुपात (विभाजन) का उपयोग विज्ञान से विश्लेषण के परिणामों को छ्द्म विज्ञान में हटा देता है।

ऐतिहासिक उदाहरण
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पक्षपातपूर्ण नमूने और उसके द्वारा उत्पन्न भ्रामक परिणामों का एक उत्कृष्ट उदाहरण 1936 में हुआ। जनमत सर्वेक्षण के शुरुआती दिनों में, अमेरिकन लिटरेरी डाइजेस्ट पत्रिका ने दो मिलियन से अधिक डाक सर्वेक्षण एकत्र किए और भविष्यवाणी की कि अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव में रिपब्लिकन उम्मीदवार अल्फ लैंडन होंगे ।मौजूदा राष्ट्रपति फ्रैंकलिन रूजवेल्ट को बड़े अंतर से हराएंगे ।

परिणाम बिल्कुल विपरीत था. लिटरेरी डाइजेस्ट सर्वेक्षण ने पत्रिका के पाठकों से एकत्र किए गए एक नमूने का प्रतिनिधित्व किया, जो पंजीकृत ऑटोमोबाइल मालिकों और टेलीफोन उपयोगकर्ताओं के रिकॉर्ड द्वारा पूरक था। इस नमूने में धनी व्यक्तियों का अति-प्रतिनिधित्व शामिल था, जो एक समूह के रूप में, रिपब्लिकन उम्मीदवार को वोट देने की अधिक संभावना रखते थे। इसके विपरीत, जॉर्ज गैलप के संगठन द्वारा चुने गए केवल 50 हजार नागरिकों के एक सर्वेक्षण ने परिणाम की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की, जिससे गैलप सर्वेक्षण की लोकप्रियता बढ़ी ।

इक्कीसवीं सदी का एक उदाहरण कोविड-19 महामारी है, जहां कोविड-19 परीक्षण में नमूना पूर्वाग्रह में भिन्नता को मामले की मृत्यु दर और देशों में मामलों के आयु वितरण दोनों में व्यापक भिन्नता के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है ।

पक्षपाती नमूने के लिए सांख्यिकीय सुधार
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यदि जनसंख्या के संपूर्ण खंडों को एक नमूने से बाहर रखा जाता है, तो ऐसा कोई समायोजन नहीं है जो ऐसे अनुमान उत्पन्न कर सके जो संपूर्ण जनसंख्या का प्रतिनिधित्व कर सकें। लेकिन अगर कुछ समूहों का प्रतिनिधित्व कम है और कम प्रतिनिधित्व की डिग्री निर्धारित की जा सकती है, तो नमूना भार पूर्वाग्रह को ठीक कर सकता है। हालाँकि, सुधार की सफलता चुने गए चयन मॉडल तक ही सीमित है। यदि कुछ चर गायब हैं तो पूर्वाग्रह को ठीक करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियाँ गलत हो सकती हैं।
उदाहरण के लिए, एक काल्पनिक आबादी में 10 मिलियन पुरुष और 10 मिलियन महिलाएं शामिल हो सकती हैं। मान लीजिए कि 100 रोगियों के एक पक्षपाती नमूने में 20 पुरुष और 80 महिलाएं शामिल थीं। एक शोधकर्ता प्रत्येक पुरुष के लिए 2.5 और प्रत्येक महिला के लिए 0.625 का वजन जोड़कर इस असंतुलन को ठीक कर सकता है। यह किसी भी अनुमान को उस नमूने के समान अपेक्षित मूल्य प्राप्त करने के लिए समायोजित करेगा जिसमें बिल्कुल 50 पुरुष और 50 महिलाएं शामिल हैं, जब तक कि पुरुषों और महिलाओं के सर्वेक्षण में भाग लेने की उनकी संभावना में भिन्नता न हो।

सन्दर्भ
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1. ↑  Weising K (2005). *DNA fingerprinting in plants: principles, methods, and applications*. London: Taylor & Francis Group. पृ॰ 180. आई॰ऍस॰बी॰ऍन॰ 978-0-8493-1488-9.
2. ↑  "Sampling Bias". *Medical Dictionary*. मूल से 10 March 2016 को पुरालेखित. अभिगमन तिथि 23 September 2009.
3. ↑  "Biased sample". *TheFreeDictionary*. अभिगमन तिथि 23 September 2009. Mosby's Medical Dictionary, 8th edition
4. ↑  "Ascertainment Bias". *Medilexicon Medical Dictionary*. मूल से 6 August 2016 को पुरालेखित. अभिगमन तिथि 14 November 2009.
5. ↑   (20 April 2020) Sampling Bias: Explaining Wide Variations in COVID-19 Case Fatality Rates.. (Report).
6. ↑  Böttcher L, D'Orsogna MR, Chou T (May 2021). "Using excess deaths and testing statistics to determine COVID-19 mortalities". *European Journal of Epidemiology*. **36** (5): 545–558. डीओआइ:10.1007/s10654-021-00748-2. पी॰एम॰सी॰ 8127858 `|pmc=` के मान की जाँच करें (मदद).
7. ↑  Cuddeback G, Wilson E, Orme JG, Combs-Orme T (2004). "Detecting and Statistically Correcting Sample Selection Bias". *Journal of Social Service Research*. **30** (3): 19–33. S2CID 11685550. डीओआइ:10.1300/J079v30n03\_02.