ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਮੂਨਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੇਗਾ।
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਨਮੂਨਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧਤ ਰਾਜਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਬਾਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ। ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਫੈਲਣ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਾ
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਚੋਣ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸੰਭਾਵੀ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਸੰਭਾਵੀ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ, ਗੈਰ-ਜ਼ੀਰੋ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਮ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸਧਾਰਨ ਰੈਂਡਮ ਸੈਂਪਲਿੰਗ: ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ, ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਹਰੇਕ ਮੈਂਬਰ ਨੂੰ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਬਰਾਬਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਚੋਣ ਦੂਜੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਚੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਆਬਾਦੀ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਚੁਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਢੰਗ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਕਿ ਆਬਾਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਵੇ।
- ਸਟ੍ਰੈਟਿਫਾਇਡ ਸੈਂਪਲਿੰਗ: ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਸਮਾਜਕ-ਆਰਥਿਕ ਸਥਿਤੀ) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਸਮਰੂਪ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਚੁਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪੱਧਰੀ ਨਮੂਨਾ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਕਲੱਸਟਰ ਸੈਂਪਲਿੰਗ: ਕਲੱਸਟਰ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰ, ਭਾਈਚਾਰੇ) ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਡੀਆਂ, ਭੂਗੋਲਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਿੰਡੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਆਬਾਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਨਮੂਨਾ: ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ, ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ kth ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ k ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਅੰਤਰਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਵਸਥਿਤ ਨਮੂਨਾ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਆਰਡਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਚੋਣ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਾਂਗ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੇ ਉਸੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਮੌਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਜਾਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁਝ ਆਮ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸੁਵਿਧਾ ਦਾ ਨਮੂਨਾ: ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜਕਰਤਾ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ। ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਚੋਣ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਾਧਾਰਨਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਣ ਨਮੂਨਾ: ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਣ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਖਾਸ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਸਨੋਬਾਲ ਸੈਂਪਲਿੰਗ: ਸਨੋਬਾਲ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਮੌਜੂਦਾ ਅਧਿਐਨ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਤੋਂ ਵਾਧੂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਜਾਂ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਸਿਹਤ ਦੇ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਅੰਤਰੀਵ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਬੇਪਰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਾ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਚੋਣ ਇਹਨਾਂ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਣ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੰਭਾਵੀ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨਾ, ਪੱਧਰੀ ਨਮੂਨਾ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰ ਨਮੂਨਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਆਮਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ
ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵਾਂ, ਅਰਥਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਖੋਜ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਵਿਧਾ ਨਮੂਨਾ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਣ ਨਮੂਨਾ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਬਾਦੀ ਤੋਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਿਭਿੰਨ ਆਬਾਦੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਮਜਬੂਤ ਅਧਿਐਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।