Seçim yılında olduğumuz için haberler ulusal anketlerde adayların hangi sırada olduklarıyla ilgili başlıklarla dolu. Bu anketler doğru sayılır fakat anketörlerin ülkedeki her bir seçmene hangi adayı en çok tercih ettiğini sormaları nasıl mümkün olabilir? Anketörler, tüm nüfusun temsilcisi olan küçük bir grubu bulmak için örnekleme yöntemlerini kullanırlar.
Bir istatistiksel çalışmada örnekleme yöntemi, araştırmada yer almaları için popülasyondan nasıl katılımcı seçtiğimizle ilgilidir. Bir gruptaki her bir kişiden veri toplamak nadiren mümkün olduğundan örnekleme yaygın bir uygulamadır.
Örnekleme yöntemleri, araştırmacının “hedef nüfusunun” temsili bir grubunu seçmek için kullanılmaktadır. Siyasi anketler uygulayan anketörler için hedef popülasyon, bir devlet ya da ülkenin bütün nüfusunu kapsayabilir ancak çoğunlukla araştırmacılar, belirli sağlık problemleri olan hastalar ya da belli bir bölgedeki üniversite mezunları gibi seçilmiş bir popülasyon hakkında bilgi edinmeye çalışırlar.
Doğru örnekleme yöntemini kullanmak önemlidir. Örneklem grubu hedef kitleyi ne kadar yakın temsil ederse, sonuçlar da o kadar doğru olacaktır. Örnekleme yöntemleri için seçeneklerinizin ayrıntılarına girmeden önce bazı temel bilgileri ele alalım:
Örnekleme çerçevesi: Örneklemin çekileceği bireylerin veya kaynak materyalin gerçek listesidir.
Örnek büyüklüğü: Hedef popülasyonun büyüklüğü tarafından belirlenir. Eğer İstanbul’da golden cinsi köpek sahibi olan insanlar yerine genel olarak köpek sahibi olan insanlara odaklanırsanız hedef popülasyonunuz daha geniş olacaktır.
Genel olarak örnek büyüklüğünüz ne kadar genişse sonuçların kesinliğinden de o kadar emin olabilirsiniz. Bir örnek büyüklüğü hesaplayıcısı kullanmak yeterli bir örnek büyüklüğünü belirlemenize yardımcı olur.
Hata payı: Bu yüzde, anket sonuçlarınızın genel popülasyonun görüşlerini yansıttığından ne kadar emin olabileceğinizi gösterir. Ne kadar düşükse o kadar iyidir.
Örnekleme yöntemlerinin türleri
Olasılıklı örnekleme yöntemleri ve olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri mevcuttur. Hangisinin anketinize veya araştırmanıza en uygun olduğuna karar vermek, sonuçlarla ve de hedef popülasyonunuzdaki diğer faktörlerle ne yapmayı planladığınıza bağlıdır.
Olasılıklı Örnekleme Yöntemi
Olasılıklı örnekleme, sonuçlarınızda çarpıklık ya da taraflılık olmaması için popülasyonun her üyesinin aynı seçilme şansına sahip olduğu anlamına gelir. Hedef popülasyonun tamamını temsil eden sonuçlar üretmek için aşağıdaki 4 olasılıklı örnekleme tekniğinden birini kullanabilirsiniz:
Basit rastgele örnekleme: Basit rastgele örnekleme, tamamen olasılıklara bağlıdır, böylece her katılımcının veya her katılımcı kümesinin örnekleme dahil olma şansı eşit hale gelir.
Basit rastgele örneklemeye, bir öğretmenin bir şapkanın içinde her öğrencinin isminin yazılı olduğu kağıt parçalarını koyması ve önceden belirlenmiş sayıda olan bu kağıt parçalarından çekmesi örnek olarak verilebilir. Daha büyük popülasyonlar için rastgele sayı üreteçleri gibi teknolojiler, gerçekten şans eseri seçilen rastgele bir örnelem arayan araştırmacılara yardımcı olabilir.
Bu örnekleme yöntemi, seçim sürecinde bir tarafa doğru eğilimi önlediği için temsili bir örneklem ortaya çıkarır.
Sistematik örnekleme: Basit rastgele örneklemenin bir çeşididir. Popülasyonun her bir üyesine bir sayı atanır ancak rastgele sayı üreteci kullanmak yerine kişiler düzenli aralıklarla seçilir.
Örneğin bir okul müdürü, okuldaki tüm öğrencilerin bulunduğu alfabetik listedeki her isme bir numara atar. Rastgele bir başlangıç noktası seçtikten sonra (diyelim ki 5 numara), müdür daha sonra 100 öğrenciden oluşan rastgele bir örneklem elde edene kadar her onuncu öğrenciyi – 5, 15, 25, vb. – seçebilir.
İstenmeden tamamen rastgele olmayan bir örneklem ile sonuçlanabileceği için araştırmacıların listedeki gizli ya da istenmeyen örüntülerin farkında olması gerekir. Eğer müdürün alfabetik öğrenci listesi, birinci sınıf öğrencilerinden başlayarak sınıflara göre düzenlenmişse sonuç örneklemi daha genç öğrencilere doğru eğilebilir.
Küme örneklemesi: Küme örneklemesi, popülasyonu her biri bütün örnekleme benzer özelliklere sahip alt gruplara bölünerek uygulanır. Tüm popülasyondan kişiler seçmek yerine alt gruplardan rastgele bir şekilde kişileri seçersiniz.
Bu yöntem büyük popülasyonlar için idealdir ancak alt gruplarınızda kümelerinizin hedef popülasyonunuzun tamamını temsil edip etmediğini belirsiz kılan farklılıklar olabilir.
100 restorandan oluşan bir zincire sahip olduğunuzu ve çalışanlarınıza anket yapmak istediğinizi varsayalım. Her bir çalışana anket yapmak yerine benzer sayıda çalışanı olan 5 restorandan veri toplamak için küme örneklemesini kullanırsınız.
Tabakalı örnekleme: Popülasyonu gruplara ayırmayı ve her gruptan bazı üyeleri örneklem olarak kullanmak üzere rastgele seçmeyi içerir. Popülasyonun oranlarına bağlı olarak her bir alt gruptan kaç kişinin örnekleme seçileceğini hesaplayabilirsiniz.
Olasılıklı olmayan örneklem
Olasılıklı olmayan örneklemin oluşturulması, olasılıklı örnekleme göre daha kolay ve ucuzdur ancak rastgele bir kritere bağlı olmadığı için bir hipotezi test etmek amacıyla geçerli istatistiksel sonuçlar elde etmek için bu örneklemi kullanamazsınız.
Buna rağmen bu yöntemler, daha az araştırılmış bir popülasyon hakkında daha ayrıntılı bilgiler elde etmek gibi nitel araştırmalar için geçerli ve faydalıdır.
Elverişlilik/Uygunluk Örneklemesi: Rastgele olmayan bir şekilde hazır bulunan bir örneğin seçilmesini kapsamaktadır. Alışveriş yapan kişilere bir soru formunu doldurmaları karşılığında indirim veren bir perakendeciyi örnek olarak verebiliriz. Bu örneklem sadece katılmaya karar veren müşterilerden oluşur ancak yine de yanıtlar, mağazanın sahibi olan kişiye fayda sağlayabilir.
Gönüllü yanıt örneklemesi: Yaygın örneği araştırmacıların katılmak isteyen gönüllülerden veri topladıkları online halka açık anketlerdir. Araştırmacı katılımcıları seçmez, bu yüzden bu anketler her zaman biraz taraflıdır. Gönüllü olarak yanıt verme olanağı en yüksek olan insanlar anketin konusuyla ilgili kuvvetli görüşlere sahip olan kişilerdir, bu nedenle görüşleri tüm popülasyonunuzu temsil etmeyebilir.
Yorum Gönder: