Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Transkript

1 BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME

2 Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmes i Sorun taslağının hazırlanma sı 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması ve isimlendirilmesi 5.Hipotez Oluşturma 6. Bilimsel Araştırm a Tasarımı 7.Verilerin Toplanması, Analizi ve Yorumlanması 2.Öncelikli Veri Toplama Görüşme kaynak taraması 8.ÇIKARIM Kaynak: (Sekaran, 2000) 2

3 Örnekleme Araştırmacılar çoğunlukla araştırmak istedikleri evrenin (ana kitle, popülasyon) tümünü inceleme olanağından yoksundurlar. Bu nedenle ; evrenin bir kısmı üzerinde çalışmak zorundadırlar. 3

4 Örnekleme Bir bütünün daha küçük bir parçası tarafından temsil edilmesidir. Araştırmalarda kullanılmak üzere evrenin bir parçasının seçilmesine örnekleme denir. Önemli olan nokta ana kitleyi en iyi şekilde temsil edecek örneklem grubunun oluşturulmasıdır. 4

5 Örnekleme Yönteminde Karşılaşılan Kavramlar Evren (Ana Kitle, Popülasyon) Eleman (Unsur, Birey) Evren Çerçevesi (Örneklemin Çıkarılacağı Evrenin Tüm Elemanlarının Listesi) Örneklem (Evren İçinden Seçilmiş Elemanlar) 5

6 Örnekleme yöntemleri 1. Olasılığa Dayalı (Rastgele-Seçkisiz) Örnekleme 1.1. Sınırlamasız veya Basit Şans Örnekleme 1.2. Sınırlamalı veya Karmaşık Örnekleme a) Sistematik Örnekleme b) Tabakalı Şans Örnekleme 1.3. Küme Örneklemesi 1.4. Çok Basamaklı Örnekleme 2. Olasılık Dışı Örnekleme 2.1. Gelişigüzel-Kolayda Örnekleme 2.2. Bilinçli Örnekleme a) Karar Örneklemesi b) Kota Örneklemesi c) Kartopu Örneklemesi 6

7 Örnekleme Yöntemleri Olasılığa Dayalı Örnekleme Evreni oluşturan bireylerin her biri bilinen bir olasılıkla örnekleme dahil olmakta, örnek şansa bağlı bir seçimle belirlenmektedir. Nicel çalışmalarda mümkün olduğunca tercih edilir. 7

8 Olasılığa Dayalı Örnekleme Çeşitleri 1. Sınırlamasız veya basit şans örneklemesi Her bir birime eşit seçilme olasılığı vererek, seçilen birimlerin örnekleme alındığı yöntemdir. 8

9 Olasılığa Dayalı Örnekleme Çeşitleri 2. Sınırlamalı veya karmaşık örnekleme Sistematik Örnekleme : Evren içinde 1 ile n arasında rastgele seçilen elemanlardan, n. elemanı seçme yöntemiyle yapılır. 9

10 Olasılığa Dayalı Örnekleme Çeşitleri 2. Sınırlamalı veya karmaşık örnekleme Tabakalı Şans Örneklemesi : Örneklem; her katmandan rastgele bir seçimle, çalışma konusu ile ilgili uygun ve anlamlı olan gruplara ayrılmaktadır. Cinsiyet, yaş, gelir gibi tabakalar. 10

11 Olasılığa Dayalı Örnekleme Çeşitleri 3. Küme (Alan) Örneklemesi İdeal olarak her grubun bireyleri arasında heterojen olanlar kümelenir. Araştırmanın evreni, ülkeler, bölgeler veya belirli sınırlar içinden seçiliyorsa alan örneklemesi yapılabilir. Evrendeki alt kümeler saptanır. Kümelerden rasgele seçim yapılır. Örneklenen kümelerdeki tüm birimler araştırılır. 11

12 Olasılığa Dayalı Örnekleme Çeşitleri 4. Çok Basamaklı Örnekleme Birden fazla örneklemin bir arada kullanılmasıdır. Küme örnekleminin tabakalandırılarak ele alınması gibi. 12

13 Olasılık Dışı (Seçkisiz Olmayan) Örnekleme Evren içindeki elemanların seçilmelerinde olasılığa dayalı bir seçim yapılmamaktadır. Genellikle (!) nitel çalışmalarda tercih edilir. Örneklem birimi gelişigüzel seçilir. 13

14 Olasılık Dışı Örnekleme Çeşitleri Gelişigüzel-Kolayda Örnekleme Araştırmacının her hangi bir şekilde evrenin bir parçasını seçmesiyle gerçekleşir. En kolay ulaşılan elemanların seçilmesi. Yoldan geçen kişiye veya facebookta bir çalışma yapmak. Sistematik hata oranı yüksek ve bilimsel değeri azdır. 14

15 Olasılık Dışı Örnekleme Çeşitleri Bilinçli örnekleme Evrenin en tipik öğelerini seçme işlemidir. Bu yönteme tipik birimler yöntemi de denir. Belirli bir hedef kitle için yapılan çalışmalar Eğer, araştırmacının alacağı örneklem küçük olmak durumunda ise (nitel çalışmalar gibi) bu yöntem en geçerli yöntemdir. 15

16 Bilinçli Örnekleme Kota Örneklemesi Bu yöntemde de evren bazı ölçütlere göre homojen özellik gösteren gruplara ayrılmaktadır. Her gruptan eleman sayısıyla orantılı olarak, araştırmaya alınacak denek sayısı saptanmaktadır. Araştırmacının evren hakkında oldukça bilgili olması gerekir. 16

17 Bilinçli Örnekleme Karar Örneklemesi Bu yönteme göre, önce evren homojen alt evrenlere ayrılmaktadır. Bu alt evrenleri temsil eden tipik bir birim saptanmakta, bu tipik birimlerden bir kısmı ya da hepsi alınmaktadır. Obez birinin market kola reyonundaki satınalma davranışının, müşterilere (kararlı seçim) etkisi gibi. 17

18 Olasılık Dışı Örnekleme Çeşitleri Kartopu Örnekleme Hedef gruptaki bir elemana giderek (kararlı), onun yardımıyla veriyi çığ gibi büyütmek. 18

19 Rastgele Örneklemenin Yararları Rastgele Örneklemde, normal dağılım kuralına uygun olarak, gruplar arasındaki eşitsizlik en aza indirgenip her üye eşit olasılığa sahiptir. Normal Dağılım Çan eğrisi

20 Ölçmede Hata Sabit Hata Her bir birim ölçümde 10 birim fazla vermek Sistematik (Yanlı) Hata Sınav notlarını derse katılıma göre değiştirmek Tesadüfi (Rastgele, seçkisiz) hata Kaynağı bilinmeyen düzensiz hatalardır. Ölçümden, ortamdan ve psikolojik faktörlerden kaynaklanabilir. 20

21 Yanlılık-Taraf Tutma (Bias) Toplanan verilerin rastgele olmaması veya belli bir veriye hak ettiğinden daha fazla yer verilmesi durumuna denir. Bu durumda ortaya çıkan sonuçların tarafsız olduğunu ve gerçeği yansıttığı söylenemez. 21

22 Tip I Hata Sıfır hipotezi doğru olduğu halde reddedilmesidir. Sonuçta incelediğimiz gruplar arasında fark olmadığı halde fark vardır şeklinde karar veririz. Tip I hataya yol açma olasılığı α (alfa) ile gösterilir. 22

23 Tip II Hata Yanlış olduğu halde sıfır hipotezini kabul etmemizdir. Sonuçta incelediğimiz gruplar arasında bir fark olduğu halde fark yoktur sonucunu çıkarırız. Tip II hataya yol açma olasılığı β (beta) ile gösterilir. 23

24 Tip Hataları Hipotez Testi Sonrası Karar Gerçek Durum H0 Doğru H0 Yanlış H0 Red H0 Kabul Yanlış Karar Tip I Hata (α hatası) Doğru Karar Doğru Karar Yanlış Karar Tip II Hata (β hatası) 24

25 Tip Hataları Kaynak: Ellis, P.D. (2010). The Essential Guide to Effect Sizes Statistical Power Meta-Analysis and the Interpretation of Research Results, NY: Cambridge University Press. 25

26 Tip Hataları Tip I hatasından kaçınmak için α değerinin (1- α) küçük tutulması (0,05 veya 0,01), Tip II hatasından kaçınmak için örneklemin artırılması önerilir. İstatistiksel güç (0,80=1-β) için β nın 0,20 seviyelerinde tutulmasıdır. 26

27 İstatistiksel Kararlar P değeri, iki grup arasında ortaya çıkan farkın, şans eseri ortaya çıkma olasılığıdır. p < 0.05 Farkın şans eseri olma olasılığı % 5 den azdır. Aradaki fark % 95 olasılıkla şans eseri olmamıştır. 27

28 İstatistiksel Kararlar p < 0.05 anlamlı farklılık p < 0.01 ileri düzeyde anlamlı farklılık p < çok ileri düzeyde anlamlı farklılık 28

29 Örneklem Boyutunun Büyüklüğü Hakkında Karar Vermeden Önce! Evren parametrelerini öngörümlemede ne kadar kesinliğe gereksinim duyulacağını, Hata oranının en fazla hangi düzeyde olması gerektiğini, Evrenin özelliklerinde ne kadar değişkenlik bulunduğunu, Örneklem düzeyinin artırılmasının maliyetini belirlemeleri gerekir. 29

30 Örneklem Boyutunun Büyüklüğünde Genel Baz Alınan Bazı Parametreler Güvenilirlik düzeyi (0,95), Hata oranı (kesinlik) (0,05), Değişkenlik düzeyi (0,5), Maliyetler. 30

31 Örnek Hacim Tablosu Kaynak: Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining Sample Size For Research Activities. Educational and Psychological Measurement, 30,

32 Etik Yaklaşım Bireyler üzerine baskı kurmak Kendilerine saygılarını azaltıcı sorular sormak. Bireyleri, araştırmanın gerçek amacından uzaklaştıran, kasten yanlış yönlendiren konulara itmek. Katılımcıları fiziksel veya zihinsel strese maruz bırakmak. 32

33 Etik Yaklaşım Araştırmada istedikleri zaman çekilmelerine izin vermemek. Araştırma sonuçlarını katılılımcıların aleyhine kullanmak. Kontrol gruplarından çıkar sağlamak 33

34 Etik Yaklaşım Disiplinsizlik Yayın çoğaltma Aşırmacılık Sahtecilik Uydurmacılık 34

35 ÖDEV Aşağıdaki makaleleri okuyup, irdeleyiniz. Akan, H. (2008). Bilimsel yayınlarda taraf tutma. O. Yılmaz (Ed.), Sağlık Bilimlerinde Süreli Yayıncılık (pp ). Ankara: TÜBİTAK-ULAKBİM. Erişim: Elhan, A. H. (2005). Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi. Erişim: pt-pdf/halil_elhan2.pdf Demirel, N. ve Gürler, S. (2010). Klinik çalışmalarda örneklem genişliğinin belirlenmesinde pratik yaklaşımlar. Kafkas Üniversitesi Veterinerlik Fakültesi Dergisi, 16(2), Erişim: Creative Research Systems (2011). Sample Size Calculator. Erişim: 35

36 8. BÖLÜMÜN SONU 36