Örneklem Nedir? Örnekleme Yöntemleri

En basit tanımı ile örneklem; bir evrenin tamamının ölçülemediği durumlarda, evreni en iyi temsil edebileceğine inanılan rassal seçilmiş, yeterli büyüklükteki kümedir.

İstatistikçilerin örneklemi anlatırken sıklıkla başvurduğu bir örneği paylaşalım.

“Bir kazan çorba düşünün. Denir ki, çorbanın tuzlu olup olmadığını anlamak için kazandaki çorbanın tamamını içmemiz gerekmez. bir kaşık çorba yeter. yeter ki, çorba iyi karıştırılmış ve sizin kaşık çorbayı o bölgeden almış olsun! 
eğer çorba iyi karıştırılmamışsa, sizin aldığınız kaşık çorba zehir gibi tuzlu ya da iç bayacak kadar yavan olabilir.”

İşte buradaki kazan çorba evrendir, bir kaşık çorba ise örneklemdir.

Deneysel araştırmaların sağlıklı ve güvenilir gerçekleşmesi için uyun örneklem yöntemi, planlı ve dikkatli hazırlanması gerekmektedir.

Örneklemin evreni temsiliyetini sağlaması için uygun yöntem seçilmesi gerekir. Örneklem evrenin içinden gelen, nitelik ve nicelik açısından onu temsil eden, küçük bir modelidir.

Örnekleme hatası hesaplamaları ve istatistik analizleri güçtür ve gerekli örnek büyüklüğü artar. Örneklemin evreni temsiliyeti amaçlanıyorsa, kullanılacak örnekleme yönteminin olasılıklı örnekleme olması gereklidir.

Örnekleme yöntemi için sıklıkla kullanılan bazı alt türler şunlardır:

Kota örnekleme

Araştırmaya şekil veren topluluğun belli özelliklerini yansıtabilmek için, topluluğun içinden yalnız belli özelliklerde olan örneklerin belirlenmesi ile oluşturulan örneklemdir. Özellikler, sıklıkla coğrafi bölge, cinsiyet, yaş, sosyal sınıf gibi kriterlere göre oluşturulur. Fakat seçilen örneklerin belirlenmesi olasılıklı olmadan araştırmacı tarafından belirlenen sayıda bireyin seçilmesi ile olur. Zaman ve kaynak kısıtlılığı fazla ise kullanılabilir.

Uygun veya elverişlilik (convenience) örnekleme

Araştırmaya hız kazandıran bir yöntemdir. Çünkü araştırmacıya yakın ve erişebilmesi kolay olan durumu göre hareket etmesine olanak sağlar. Bu yöntem ancak diğer yöntemlerin uygulanması zor olduğu durumlarda tercih edilir. Yanlılığı yüksekdir.

Kartopu örnekleme

Özellikle nadir görülen durumların incelenmesinde tercih edilen bir yöntemdir. Bir bireyle temas kurulduktan sonra bu bireyin yardımıyla benzer nitelik ve nicelikteki insanlara erişilir. Zincirleme olarak örneklem oluşturulmaya devam edilir.

Gelişigüzel (haphazard) örnekleme

Araştırmanın saptatığı örneklem büyüklüğüne göre herhangi bir şekilde evrenin bir parçasını alması sonucunda meydana gelen örneklemdir. Örneğin herhangi bir okula gidip saptanacak sayıda öğrenciyi bir anda seçmek. Olasılık ve rastgele seçim ihtimalini ortadan kaldırır. Olasılıklı olmadan örneklemdir. 

Rastlantısal örnekleme

Araştırmacı örnekleme dahil olacak örnekleri kendi karar vermez. Sadece evrene göre sınırlılıklarını belirtir ve ona göre bu sınırlar içerisinde kalan örnekler -rastgele- olarak seçilir. Olasılıklı örneklemdir. Örnekleme seçilen birim-bireylerin örneğe seçilme olasılıkları başlangıçta bellidir. Bu şekilde seçim ile seçime bağlı yanlılık (selection bias) olasılığını azaltmak amaçlanır.

Alt tiplerine aşağıda yer verilmiştir.

a. Basit rastgele örnekleme

Tüm birimler seçimde eşit şansa sahiptir. Uygulamada bütün birimler listelenir ve listeden rastgele birimler seçilir. Evren çok büyük ve karmaşık değilse seçme işlemi kolaydır ve bu yöntemle yapılan örneklemede istatistiksel işlemler ağırlıksız olarak yapıldığı için değerlendirme işlemi ve örnekleme hatası kolayca hesaplanabilir. Buna karşılık örneklemin seçileceği evrene ait tam bir listeye ihtiyaç vardır. Birimler dağınık olabilir ve bu durumda uygulanması zor olur. Örnekleme seçilen birim-bireylere ulaşmak için daha uzun zaman ve daha fazla insan gücü gerektirebilir.

b. Sistematik rastgele örnekleme

Evrenin büyük olduğu durumlarda kullanılır. Bu örneklemin içeriği belirli bir sistematiğe dayalı olarak ve çalışma evreninden belirli aralıklarla atlayarak belirlenen sayıda birim seçilir. Örneğin; evrenin büyüklüğü 1200, örneklem 100 olacaksa, her 12 kişiden biri alınarak toplam örneklem elde edilir.

Sistematik örneklemede bireylerin seçimi basit rastgele yönteme göre daha kolaydır. Buna karşılık örneklemdeki bireyler belli bir özelliğe göre sıralanmışlarsa -sözgelimi- boy uzunluğu, ağırlık gibi- bu yöntemle seçilen bireylerin özelliklerinin birbirine yakın olması yüksek iken evreni temsil etme olasılığı ise düşük olur.

c. Tabakalı rastgele örnekleme

Evren kendi içinde homojen tabakalara ayrılır. Tabakalardan örnek seçilir. Seçimler birleştirilir. Tabakalı örnekleme, sınırları belirlenmiş bir evrende alt tabakalar veya alt birim gruplarının
var olduğu durumlarda kullanılır. Bu tip seçimin avantajları; incelediğimiz değişken tabakalama ölçütümüz ile ilişkili ise daha kesin sonuçlar alabiliriz. Basit rastgele seçimde örneğin sonucu etkileyebilecek yaş, cinsiyet dağılımı gibi etmenlerin gruplara şansa bağlı eşit dağılmama durumu olasılığı tabakalı örnekleme ile azaltılır. Alt gruplar hakkında daha kesin bilgilere ulaşabilir.
Buna karşılık örnekleme hatasının hesaplanmasının güçlüğü ve bazı tabakalarda az sayıda kişinin var olması durumunda ölçüm kesinliğinin azalması dezavantajlarıdır.

d. Küme tipi rastgele örnekleme

Evren birey-birimler yerine kümelere ayrılır. Evren genişliği çok büyük ve birimler geniş bir coğrafi alana yayılmış olduğunda örneklemin evrendeki birimlerden basit rastgele seçim yöntemi yaparak değil de, bu birimlerden oluşturulan gruplardan rastgele seçim yapmak suretiyle oluşturulması daha etkili olabilir. Bu durumda kümelere göre örnekleme yöntemini uygulamak faydalı olur. Yani seçim yapılırken listede ismi olan bireylerden değil de, bu bireylerin bulunduğu okul, sokak, mahalle gibi kümeler içinden rastgele örnekler seçilir. Avantajları; örnekleme birimlerini belirlemek kolaydır ve daha az kaynağa ihtiyaç duyulur. Buna karşılık evrenden daha heterojen sonuçlar alınabilir. Basit rastgele örneklemede her kümede yer alan bireylerin seçilme olasılığı varken, küme örneklemede bazı kümeler seçilirken bazı kümeler seçilmeyeceğinden örneklemin temsiliyeti basit rastgele örneklemeye göre daha düşüktür.

 

Bir Cevap Yazın