 स्तूँदन्स हम ने वन बाई वन प्रबबिल्टी और नून प्रबबिल्टी साम्पलिं की दिफ्रन ताइप्स तो तकनीक्स को पपडलिया. इस में द्यूल में हम वी आर गुंग तो हैवा अवोव्य। of the both types of technique वन बाई वन. Let's see first the types of random sampling. Simple random sampling की अगर हम बाई करें तो इस की जो तकनीक है, वो ये है के we have to create a sample frame for all cases. And then we have to select cases using a purely random process. और इस में हम ने पड़ा तीन मेंठेड हैं. First one is the law-free method. Then we read that it is a case method. And then we talked about computer generated numbers. The second type of sampling is the probability that it is a certified sampling. In this your technique is that you have to create a sampling frame for each of several categories of cases. And then we have to draw a random sample from each category. And then combine the several samples. यह नहीं हम जब जैंदर की बेस पे, रेस की बेस पे, सुषिल खास की बेस पे, फेद की बेस पे, different subset of samples develop कर लेतें फिर उसको कमबाईं करतें. Third type of the probability sampling is cluster sampling. In cluster sampling, we create the larger cluster units. And out of these larger cluster units, we draw a random sample of the cluster units. And then create a sampling frame for cases within each selected cluster unit. And after selecting the cluster unit, we approach the cases or respondents to collect the data. यह नहीं पेले हम जब आपना खलुस्टर है, उस में से उसको देफाईं करते हैं. और फिर उसको देफाईं करने के बाद उसकी जो खलुस्टर की जो उनट्स होते है, वो थी सेलेक्षन करते हैं, खलुस्टर उनट के सेलेख्ट होने के बाद फिर हम वो समपनलिंके तु हम जो है वो रिस्पाउन्ट के रेक्ट करते हैं. एक गर बाद करें तो यह सामपनलिंक में हम कपल औफ टिक्नीक से यूँज कर सकते हैं, यो आपने इंक्लूँजन क्रिटेरिया बनाया उसकी उपर आप जज करते हैं के विछ विछ वन is the most suitable for your research and you get that for respondent. दीविंट केस में यो प्रिष्पल है के get cases that sustain substantially differ from the dominant pattern. अपने विछ तोग आप दीविंट के the sequential sampling, in this type of sampling the principle is that we get the cases until there is no additional information or new characteristics and in snowball sampling we get cases using referrals from one or few cases then referrals from those cases and so forth. यहनी हमने इस में तीन इसकी सब टाइज भी पडीं थी कोटा सम्पलिं की अगर भाद करें तो ये एक हपहज़ मेठ़ है जिश में हम जो है different quotas generate करते हैं different quotas generate करने के बाद उस में से हम अपना सम्पल डोग करते हैं तरेटिकल मेठ़ प्योरली ग्रुम्टेट से तीरी के साथ ड़ाएच हैं when we are interested to develop a theory and we need a rich respondent in terms of data then we use this type of sampling and adaptive sampling is a kind of extension of the convenient sampling but we get the cases using knowledge of likely locations of a hidden population so this is the overview of the sampling types and their techniques and we have almost now completed this chapter