इसके अलावा, कृषि क्षेत्र में काम करने वालों के बीच रोजगार और बेरोजगारी और श्रम बल की भागीदारी दर के एनएसएस अनुमान को बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया जा सकता है क्योंकि वे ग्रामीण आबादी और राष्ट्रीय और ग्रामीण शहरी क्षेत्रों में कामकाजी उम्र की आबादी के अनुपात को अधिक दर्शाते हैं। .
“सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन विभाग द्वारा आयोजित राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण, एक ही समय में आयोजित जनगणना की तुलना में ग्रामीण, नियमित जाति (एससी) और कामकाजी उम्र की आबादी (15-59 आयु वर्ग) का अधिक प्रतिनिधित्व करता है।” ईएसी-पीएम सदस्य शमिका रवि ने एनएसएस की डेटा गुणवत्ता का विश्लेषण करते हुए एक वर्किंग पेपर में कहा, इससे सर्वेक्षणों की प्रतिनिधित्वशीलता पर संदेह पैदा होता है। यह लेख इंडियन स्टैटिस्टिकल के मुदित कपूर और हार्वर्ड यूनिवर्सिटी के एसवी सुब्रमण्यन द्वारा सह-लिखित था।
लेखकों ने कहा, “मात्रात्मक रूप से, हमारा डेटा गुणवत्ता विश्लेषण 97% और 99.9% के बीच सांख्यिकीय दक्षता में कमी का संकेत देता है, जिसका अर्थ है कि एनएसएस ग्रामीण और शहरी स्तरों सहित राष्ट्रीय स्तर पर सांख्यिकीय रूप से प्रतिनिधि नहीं है।”
सामान्य तौर पर सर्वेक्षण रणनीति पर विश्लेषण के प्रभाव के संबंध में, पेपर में कहा गया है कि ऐसे सर्वेक्षणों के लिए निहितार्थ हैं जो समान नमूनाकरण रणनीति का उपयोग करते हैं, जैसे कि 2019-2114 में राष्ट्रीय परिवार स्वास्थ्य सर्वेक्षण (एनएफएचएस) और आवधिक श्रम बल सर्वेक्षण (पीएलएफएस) ). ) 2021-2215 में।
“चूंकि दोनों सर्वेक्षण 2011 की जनगणना को एक नमूना फ्रेम के रूप में उपयोग करते हैं और मानते हैं कि शहरीकरण प्रक्रिया पिछले दशक की तरह ही तेज रही है, हमारे विश्लेषण से पता चलता है कि दोनों सर्वेक्षणों में ग्रामीण पूर्वाग्रह होगा क्योंकि नमूना फ्रेम गतिशील परिवर्तनों के लिए जिम्मेदार नहीं है “लक्ष्य आबादी” में, यह कहते हुए कि सर्वेक्षण अनुमान प्रतिनिधि नहीं हो सकते हैं। 2011 की जनगणना के बाद गणना (पीईएस) सर्वेक्षणों के मुख्य निहितार्थों के बारे में, पेपर में कहा गया है कि एनएसएस की डेटा गुणवत्ता अनुमान से अधिक खराब हो सकती है, यह सुझाव देते हुए कि डेटा गुणवत्ता पर उचित ध्यान देने की आवश्यकता है। “नीति निर्धारण में डेटा के महत्व को देखते हुए, डेटा गुणवत्ता पर उचित ध्यान दिया जाना चाहिए। अन्यथा, पक्षपातपूर्ण अनुमानों के आधार पर गलत नीतियों की संभावना है जो समाज में वास्तविक परिवर्तनों या प्रगति को प्रतिबिंबित नहीं कर सकती हैं, ”लेखकों ने पेपर में कहा।
“हालांकि, हमारा मानना है कि यदि सर्वेक्षण के अनुमानों को अधिक प्रतिनिधि और मजबूत बनाने की आवश्यकता है, तो हमें डेटा त्रुटियों की प्रकृति को समझने के लिए और अधिक गहन जांच की आवश्यकता होगी,” पेपर में कहा गया है कि इसी तरह का विश्लेषण राज्य में भी किया जाना चाहिए। स्तर पर भी लागू किया जाना चाहिए। सरकारी नीतियां अलग-अलग राज्यों में अलग-अलग होती हैं।
लेखकों ने वर्तमान वर्किंग पेपर की कुछ सीमाओं को सूचीबद्ध किया और निष्कर्ष निकाला कि डेटा का आकार डेटा गुणवत्ता से संबंधित समस्याओं का समाधान नहीं कर सकता है। इसके विपरीत, यह हम सभी को “गलत” बनाता है, उन्होंने कहा।
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