ANALİZ YÖNTEM VE TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Senem KOZAMAN 8.2 DERS

Transkript

1 ANALİZ YÖNTEM VE TEKNİKLERİ Doç. Dr. Senem KOZAMAN 8.2 DERS

2 NİTEL VE NİCEL ÖRNEKLEME TEKNİKLERİ Neuman, 2000: CHP.8

3 KAVRAMLAR ANA KİTLE EVREN ÖRNEKLEM ÇERÇEVESİ ÖRNEK, ÖRNEKLEM ANAKİTLE BİRİMİ ÖRNEKLEM BİRİMİ ÖRNEK BÜYÜKLÜĞÜ ÖRNEKLEM ORANI PARAMETRE İSTATİSTİK Population Universe Sampling frame Sample Population unit Sampling unit Sample size Sampling ratio Parameter Statistic

4 Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerini tahmin edebilmektir. Evren, bütündeki belirli bir özelliği içinde bulunduran tüm olgu, olay ya da kişileri ifade eder. Araştırma sonuçlarının genellendiği elemanlar bütünüdür. Bilim, genellenebilirliği olan bilgiler bütünüdür. Araştırma, sonuçlarının genellenebilirliği arttıkça değer kazanır. O halde, evreni geniş tutmak gerekir. Ancak, evren büyüdükçe soyutlaşır; ona ulaşmak güçleşir.

5 EVREN Genel Evren: Tanımlanması kolay, fakat ulaşılması güç ve çoğu zaman imkansız olan birimler bütünüdür. Çalışma Evreni: Araştırmacının doğrudan gözleyerek ya da ondan alınmış bir örnek kümede yapılan gözlemlerden faydalanarak, hakkında görüş bildireceği evrendir. Çalışma evreni, ulaşılabilen evrendir. Çalışma evreni çok daha küçük gruplarda yürütülen deneysel çalışmalarda kullanılır. Burada ayrıca bir örneklem alınma yoluna gidilmez.

6 Örneğin Bir araştırmada evren, genel olarak insanlar olduğu halde, başka araştırmalarda belli yaştaki, belli cinsiyetteki, belli yerleşim merkezlerindeki insanlar olabilir. Herhangi bir okuldaki öğrenciler veya bir yetiştirme yurdunda kalan çocuklar üzerinde seçilmiş bir araştırma tekniği tüm birimlere uygulanabilir. Bunlar, sayıları sınırlı küçük çaplı evrenlerdir. Evrenin sınırlı veya dar kapsamlı olduğu durumlarda, evren öğelerinin tamamına ulaşılabilir ki buna tam sayım denir. Ancak bu durum, az sayıda araştırma için geçerli olabilir.

7 ÖRNEKLEM Özellikle kaynak çok büyük ve yaygın olduğunda ve sosyal bilimlerde genellikle incelenecek konuların evrenlerinin büyük olduğu düşünüldüğünde bunu yapmak son derece zordur. Bunun için araştırmacılar kaynağın tümünü incelemek yerine belirli bir örnek üzerinde çalışmak mecburiyetindedirler. Bu sorunu çözmek için bilim adamları örneklem kavramını geliştirmişlerdir. Bütün evreni çalışmak yerine, evreni temsil etme gücüne sahip belirli sayıda birey, olay veya olguyu araştırmaya dahil etmek pratik bir yöntemdir.

8 Örneklem Tanımı Belli kurallara göre, belli bir evrenden seçilmiş ve seçildiği evreni temsil yeterliği kabul edilen küçük kümedir. (Karasar, 2005). Bir evrenin tamamının ölçülemediği durumlarda, evreni en iyi temsil edebileceğine inanılan yeterli büyüklükteki küme. Örneklem, evrenden belli yöntemlerle seçilen gözlemlerin bir alt grubudur. Örneklem, evreni temsil eder.

9 Örneklem Nedir? o o Örneklem: Özellikleri hakkında bilgi toplamak için çalışılan evrenden seçilen onun sınırlı bir parçasıdır. Örnekleme: Evrenin özelliklerini belirlemek, tahmin etmek amacıyla onu temsil edecek uygun örnekleri seçmeye yönelik süreci tanımlar.

10 Örneklemin Yararları Örnek üzerinde bilgi toplamak daha pratik; zaman, personel ve parasal yönlerden daha ucuzdur. Sonuçlar daha kısa sürede alınabilir. Elde edilen sonuçlar tüm evrene genellenebilir. Uygun yöntemlerle seçildiğinde örnekleme hataları en az düzeye indirilebilir. İncelenen konu ile ilgili daha ayrıntılı bilgiler toplanabilir, uygulamalar yapılabilir.

11 Bilimsel araştırmalarda doğru bilgiye ulaşmak,ve doğru karar vermek önemlidir. Araştırma sonuçlarının geçerli, güvenilir ve kullanılabilir olması için verilerin toplandığı kaynağın özelliği çok önemlidir. Bir bilgiye ulaşılmaya çalışıldığında, elde edilen bilgi kaynağın tümünden elde edilmiş ise bu sonuç en doğru sonuçtur. Bazı durumlarda araştırma evreninin tamamına ulaşılabilir.

12 Örneklemin Temsil Yeteneği Örneklem seçilirken, örneklemin temsil yeteneği taşımasına ve yeterli büyüklükte olmasına dikkat etmek gerekir. Örneklem seçilerek yapılan araştırmalar zaman ve maliyet yönünden ekonomik olduğu gibi, çoğu zaman da bütün evrenin incelenmesiyle elde edilen sonuçlar kadar geçerli, sağlıklı ve güvenilir olabilir.

13 Örnekleme Sürecinin Aşamaları 1. Aşama: Evrenin tanımlanması 2. Aşama: Çerçevenin belirlenmesi (Araştırma evreninin belirlenmesi) 3. Aşama: Örnekleme yönteminin seçimi 4. Aşama: Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi 5. Aşama: Örneklem birimlerinin seçimi 6. Aşama: Verilerin derlenmesi

14 ÖRNEKLEME TEKNİKLERİ YARGISAL ÖRNEKLEME Non-Probability Sampling (Seçkisiz Olmayan) OLASILIKLI ÖRNEKLEME Probability Sampling (Seçkisiz) KOTA ÖRNEKLEMESİ (Quota Sampling) ÖZEL AMAÇ ÖRNEKLEMESİ (Purposive S.) Özel durumlar için / Uç (extreme) olaylar için KARTOPU ÖRNEKLEME (Snowball S.) BASİT RASTLANTILI (simple random) SİSTEMATİK (systematic) KATMANLI (stratified) KÜME (cluster) ÇOK AŞAMALI (multi-staged) ALAN OLASILIK (area)

15 YARGISAL (OLASILIKLI OLMAYAN) ÖRNEKLEME: KOTA ÖRNEKLEMESİ A C B D ANA KİTLENİN YAPISI İÇİNDE FARKLI ÖZELLİKLER VAR ANA KİTLE ÖZELLİKLERİNİN ORANI (%) ÖRNEĞE AYNEN a c b d YANSITILIYOR Ökten, A. N.

16 YARGISAL (OLASILIKLI OLMAYAN) ÖRNEKLEME: KOTA ÖRNEKLEMESİ Avantajları Görece düşük maliyetli. Uygulanması kolay Dezavantajları Hata Kategorilerin belirlenmesinde Kategoriler tüm ana kitle terimlerini tüketmiyorsa Kategoriler çakışıyorsa. Sistematik hata - Kotaların doldurulmasında

17 YARGISAL (OLASILIKLI OLMAYAN) ÖRNEKLEME: ÖZEL AMAÇ ÖRNEKLEMESİ a) Özel durumlar için b) Uç (extreme) olaylar için kullanılır; Tipik & genel geçerli durumlar için kullanılmaz. Bu örneklemenin temeli, araştırmanın amaçları doğrultusunda bir evrenin temsilci bir örneği yerine, amaçlı olarak bir ya da birkaç alt kesimini örnek olarak almaktır. Başka bir deyişle amaçlı örnekleme, evrenin soruna en uygun bir kesimini gözlem konusu yapmak demektir Endüstride meslek hastalıklarıyla ilgili olarak yapılacak bir araştırmada, araştırmacının, meslek hastalıklarının tüm evren içinde değil, özellikle belli bir hizmet süresini aşmış ya da belli bir yaş sınırının üstündeki işçiler arasında daha açık bir biçimde gözlenebileceğini düşünerek, tüm işçiler evrenini değil, orta yaşlı ve yaşlı işçiler kesimini temsil eden bir seçim yapması buna örnek verilebilir.

18 YARGISAL (OLASILIKLI OLMAYAN) ÖRNEKLEME: KARTOPU ÖRNEKLEME Toplumsal araştırmalar Bağlantılı insanlar ya da örgütlenmeler ağı Bir örnek olayla başlayıp ondan aldığı bağlantılı ilişkilerle diğer örnek olayların seçimi

19 YARGISAL (OLASILIKLI OLMAYAN) ÖRNEKLEME: KARTOPU ÖRNEKLEME Kozaman, S. ve İnal Çekiç, T. (2016), Networks of Solidarity within the Community Based Organizations Struggling for Beyoğlu Istanbul, IV World Planning Congress, 3-8 July 2016, Rio de Janerio, Brazil

20 Olasılık Teoremi / Merkezi Limit Teoremi

21 ÖRNEKLEME TEKNİKLERİ OLASILIKLI ÖRNEKLEME Probability Sampling (Seçkisiz) BASİT RASTLANTILI (simple random) Evrendeki her eleman eşit ve bağımsız seçilme şansına sahip SİSTEMATİK (systematic) KATMANLI (stratified) KÜME (cluster) ÇOK AŞAMALI (multi-staged) ALAN OLASILIK (area) Belli bir sistematiğe göre yapılan seçim Belli bir değişkeni dikkate alarak, bu değişkene ilişkin evrende varolan özelliklerin aynı oranda temsil edilmesi Ortak özellik gösteren kümelerden seçim Karma yöntem Coğrafyayı dikkate alarak homojen gruplar üzerinden örneklem seçimi

22 YARGISAL OLMAYAN ÖRNEKLEME TEKNİKLERİ OLASILIKLI ÖRNEKLEME BASİT RASTLANTILI ÖRNEKLEME KATMANLI ÖRNEKLEME

23 YARGISAL OLMAYAN ÖRNEKLEME TEKNİKLERİ OLASILIKLI ÖRNEKLEME Sistematik Örnekleme All

24 YARGISAL OLMAYAN ÖRNEKLEME TEKNİKLERİ OLASILIKLI ÖRNEKLEME Sistematik Örnekleme

25 ÖRNEKLEM ÇERÇEVESİ: harita

26 1. VİZE KÜME ÖRNEKLEMESİNE KADAR OLACAKTIR. KÜME ÖRNEKLEMESİ SINAVDA YOK. ÖRNEKLEM ÇERÇEVESİ: küme listesi DIST_NAME MAH_NAME POP_2000 AREA_HA POP_DEN_HA BLD_COUNT KAGITHANE ŞİRİNTEPE KAGITHANE YAHYA KEMAL GAZİOSMANPAÌA HÜRRİYET ŞİŞLİ İZZETPAŞA GAZİOSMANPAŞA ŞEMSİPAŞA ESENLER ORUÇREİS ESENLER HAVAALANI BAĞCILAR FATİH BAĞCILAR KEMALPAŞA ESENLER BİRLİK BEYOĞLU FETİHTEPE EYÜP RAMİCUMA BEYOĞLU KAPTANPAŞA BAĞCILAR ÇINAR BAĞCILAR KAZIM KARABEK R BAĞCILAR YILDIZTEPE GÜNGÖREN GÜNEŞTEPE BAHÇELİEVLER CUMHURİYET ZEYTİNBURNU GÖKALP ZEYTİNBURNU SÜMER

27 KÜME ÖRNEKLEMESİ

28 AMAÇ Ana kitleyi temsil edebilecek bir örnek seçmek UYGUN TEKNİK KATMANLI ÖRNEKLEME Ana kitledeki her terime, proje alanındaki her haneye, örneğe seçilmek için eşit şans tanımak. GEREKLİ TEKNİK RASTLANTILI ÖRNEKLEME Ana kitledeki tüm yapısal özellikler, farklılıklar örneklemde temsili sağlanır. Örneğe girecek haneler olabildiğince homojen kümeler içinden seçilir; böylece hata olasılığı azaltılır.

29 Anket Yapılan Alan Katmanlama ölçütü ne olmalı? Katmanlar = bölgeler olabilir mi?

30 ANKET YAPILAN ALAN VE Katmanlama (=bölgeleme) İçin Kullanılabilecek Bazı Bilgiler Bölgelemeyi surlara göre mi yapmalı? Bölgelemeyi Osmanlı dönemindeki toplumsal kümelere göre mi yapmalı?

31 BÖLGELEME ve ÖRNEKLEME

32 Katmanlama (bölgeleme) ölçütü: Fizik mekana yansıyan farklılaşmalar. Yöntem: - Keşfedici araştırma kapsamındaki gözlemler; - Yapı tespitleri sırasında yapılan gözlemler

33

34

35

36

37

38

39 BÖLGELEME ve ÖRNEKLEME

40 37 5 BÖLGELER ve ÖRNEKLEME GİREN HANE SAYILARI

41 Örneklem Büyüklüğü onicel araştırmalarda incelenen değişkenin sürekli ve süreksiz olmasına göre farklı formüller kullanılarak hesaplanır. onitel araştırmalarda ise örneklem büyüklüğünü hesaplamada belli bir kural yoktur. Araştırmanın amacına ve sahip olunan olanaklara göre kararlaştırılır.

42 Örneklem Büyüklüğü Örneklemin çok küçük olması durumunda araştırma sonuçlarının evren için genellenebilmesi güçleşir. Betimsel araştırmalarda minimum %10 örneklem alınır, küçük evrenlerde ise %20 ye ihtiyaç duyulur. Korelasyon çalışmalarında ve nedensel kıyaslamalarda her gruptan en az 30 ar eleman gereklidir. Deneysel araştırmalarda ise, her grupta 15 er denek gibi az sayıda denek olması sonuçların geçerli olmasını sağlayabilir. Bazı çevreler ise deneysel araştırmalarda her grupta en az 30 ar deneğin bulunmasını önermektedir. Ancak örnek büyüklüğünün fazla olması sonuçların güvenilirliğini arttırır.

43 Örnek Büyüklüğü Determine Sample Size 95% 99% Confidence Level: Confidence Interval: Population: Sample size needed: Örneklem büyüklüğünü belirlemek için; - Hedef kitledeki birey sayısı bilinmiyorsa n = t2pq / d2 - Hedef kitledeki birey sayısı biliniyorsa n= N t2pq / d2 (N-1) + t2pq formülleri kullanılır. Formüllerde; N : Hedef kitledeki birey sayısı n : Örnekleme alınacak birey sayısı p : İncelenen olayın görülüş sıklığı (gerçekleşme olasılığı) q : İncelenen olayın görülmeyiş sıklığı (gerçekleşmeme olasılığı) t : Belirli bir anlamlılık düzeyinde, t tablosuna göre bulunan teorik değer d : Olayın görülüş sıklığına göre kabul edilen? örnekleme hatasıdır. Find Confidence Interval Confidence Level: Sample Size: Population: Percentage: 95% 99% Confidence Interval: