GİRİŞ Tanımlar 1.2. Örneklemenin ana adımları 1.3. Örnekleme Yöntemleri

Transkript

1 1 GİRİŞ 1.1. Tanımlar 1.2. Örneklemenin ana adımları 1.3. Örnekleme Yöntemleri Kaynak : Temel Örnekleme Yöntemleri, Taro Yamane Çeviren : A.Esin, M.A. Bakır, C. Aydın, E. Gürbüzsel

2 TANIMLAR Populasyonu temsil edebilecek nitelikte bir miktar birimin oluşturduğu alt gruba örnek (sample), populasyondan seçme işine de örnekleme (sampling) denir. Örnek seçmek için ya da örnekleme yapmak için kullanılan yöntemlere örnekleme yöntemleri (sampling technigues) denir. Örnek : Örneklemenin yapılabilmesi için popülasyon, yalnız bir parçaya ait olma koşulu altında birtakım alt parçalara bölünür. Genellikle örnekleme bu alt parçalar üzerinden uygulanır. Bu alt parçalara örnek denir. Örnek, bir tek populasyondan oluşması istenmesine rağmen bazen birden çok populasyon biriminden de oluşabilir. Gözlem: Örnek içerisinde ölçümlerini saptamak üzere kullanılan birimlere gözlem birimi denir. Bazı araştırmalarda örnek birimi ile gözlem birimi aynı, bazılarında ise farklı olabilir. Çerçeve: Sonlu populasyonlar üzerinde araştırma yapıldığında örneklemenin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için sonlu populasyondaki örnek birimlerinden oluşan bir liste ya da harita hazırlamak yerinde olur. Bu araca çerçeve adı verilir. Populasyon: Hakkında belirli bir veya daha çok değişken bakımından inceleme, araştırma ve yorumlama yapılmak istenen ilgili tüm ünitelerden meydana gelen veri topluğudur. Örneklemenin tam sayıma göre bazı avantajları vardır. Bunlar;. 1- Maliyetler düşer 2- Sonuca hızlı varılır. 3- Populasyon bazı durumlarda tüm sayıma imkanı olmaz. 4- Örneklemede eğitimli insan ve özel ekipmanlar kullanılarak verileri daha sağlıklı elde edilebilir. 5. Bazı durumlarda tüm populasyonu saymak örneklemeden daha kötü sonuçlar verebilir. ÖRNEKLEMENİN ANA ADIMLARI 1. Örneklemenin amacı ve hedef populasyon (target population) tam olarak belirlenir. 2. Örneklenecek populasyon (sampling population) belirlenir. Hedef populasyon ve örneklenecek populasyon birbirine eşit olmalıdır. 3.Toplanacak veriler belirlenir. 4. Araştırmanın hassasiyeti belirlenir. 5. Ölçüm metodu belirlenir.

3 6. Araştırmanın çerçevesi belirlenir. Örneği seçmeden önce populasyon birtakım parçalara bölünür ve her birine örnek birimi denir. Bu parçaların tamamı populasyonu oluşturmalı ve arakesit olmamalıdır. Populasyondaki her eleman sadece ve sadece bir birimin elemanı olmalıdır. 7. Örnek seçimi yapılır ve öntest sonuçlarına göre varsa düzeltmeler yapılır. 8. Örnekleme çalışması için saha organizasyonu yapılır 9. Veriler özetlenir ve analiz edilir 10. Aynı konuda gelecek araştırmalar için bilgi oluşturulur. Örnekleme teorisinin rolü nedir? 1. Niçin örnekleme yapılacak? Örnekleme maliyetleri azaltmak, sonuçların güvenirliğini arttırmak ve daha kısa zamanda sonuçlara ulaşmak amacı ile yapılır. 2. Örnekleme teorisiyle istatistiksel teori arasındaki fark nedir? Örnekleme teorisinde sınırsız bir populasyon olabilir ve örnekleme teorisinde bir model yoktur. İstatistik teorisinde populasyon tanımlıdır ve bir model vardır. 3. Örnekleme nasıl yapılacak? Şansa bağlı (Random/tesadüfi) ve Şansa bağlı olmayan (nonrandom/tesadüfi olmayan) örnekleme olarak iki şekilde yapılır. Şansa bağlı örneklemede her bir bireyin populasyona girme olasılığı biliniyor olmalı ve örneğe girme olasılığı eşit olmalıdır. Şansa bağlı olmayan örneklemede herbir bireyin örneğe girme şansı eşit değildir. Örnekleme Yöntemleri Olasılıksal Olmayan Örnekleme Yöntemleri Kolay Erişilebilir Örnekleme Karar Örneklemesi Kota Örneklemesi Olasılıksal Örnekleme Yöntemleri Basit Şans Örneklemesi Tabakalı Örnekleme Küme Örneklemesi Sistematik Örnekleme

4 OLASILIKSAL OLMAYAN ÖRNEKLEME: Örnek birimlerinin gelişigüzel olasılıklarla seçildiği örnekleme yöntemine olasılıksal olmayan örnekleme adı verilir. Bu yöntemde örnek birimlerinin her birinin bir seçim olasılığı söz konusu olmadığından varyans hesaplanmaz. Tahminlerin örnekleme hataları ile ilgili objektif bir ölçü verilemez. Böylece parametrenin içinde bulunduğu sınırlar tahmin edilemez. Tahminlerin duyarlılıkları ancak objektif olarak yorumlanabilir. Bilimsel araştırmalarda bu örnekleme yöntemine başvurulmakla birlikte uygulama kolaylığı olması yönünden pek çok alanda özellikle kamu oyu yoklamalarında sık sık kullanılmaktadır. (Çıngı, 1994,s.12) Araştırma kurumlarında örneği en iyi biçimde seçecek bir istatikçinin her zaman bulunamaması,olasılıksal örnekleme ile saptanan örnek büyüklüğünün olanaklardan büyük maliyetli olması, soru kağıdı ile veri toplanan araştırmalarda cevapsız soruların çok fazla olması gibi nedenlerle bu tür örneklemeye başvurulabilir. Kolay Erişilebilir (gelişigüzel) Örnekleme: Örnek birimleri en basit ve kolay yoldan seçilir. Örnek birimleri şunlar olabilir; Belli bir dükkandan alışveriş yapanlar Belli bir caddenin belli bir noktasından geçenler Kişilere ürünü test ettirmekmek için gönüllü olmaları teklif etmek ve daha sonra bu kişileri örnek larak kullanmak Kişileri bir alışveriş merkezinde durdurmak ve fikirlerini sormak Bir deney oluşturmak için öğrencileri veya özel grupları kullanmak Bir televizyon merkezinden yönetilen sokak görüşmelerindeki kişilere sahip olmak vb.(kinnear ve Taylor,1996,s.411) Her bir örnekte, örnekleme biriminin veya elemanının seçilmiş olmasının nedeni kolaylıkla erişilebilir olmasıdır. Tüm durumlarda aktif örneğin seçileceği populasyonun ne olduğu belirsizdir. Televizyon görüşmecisi kendi örneğinin tüm toplumu yansıttığını belirtir, ancak bunun her zaman doğru olmadığı açıkça görülmektedir. Toplumun çoğu üyesinin seçilme şansı yoktur. Seçilme şansı olan kişiler sadece televizyoncu ile aynı saatte, aynı yere denk düşen kişilerdir. Bu kişilerin de kesin seçilme şansı bilinmemektedir. Bu gibi durumlarda büyüklük ve yön bakımından ilgilenilen populasyonun değeri ve örnek değeri arasındaki fark bilinmez. Burada örnekleme hatasını ölçemeyiz ve bu tür örneklerten sonuçlar hakkında bazı açık ve kesin sunumlar çıkarmak mümkün olmadığı açık olarak görülebilir. Bununla birlikte, kolay erişebilir örnekler araştırmacının ilk bulgusal aşamasında en kolaylıkla elde edilebilendirr, bu aşamada hipotezlerin oluşturulmasına temel teşkil eder ve araştırmacı daha büyük

5 hataları kabul edebilmeyi göze alıyorsa kullanılır. Kolay erişebilir örnekleme A.B.D de işletmelerin yaklaşık %53 ünde kullanılmaktadır. (Kinnear, vetaylor,1996,s.413 Karar Örneklemesi: Araştırmacı çalışma alanına giren konuda yapılacak bir inceleme için araştırma amacına en uygun olacağına inandığı bir örneği kendi değer yargısına göre seçer. Karar örnekleri (amaçsal örnekler olarak da adlandırılırlar) belirli elemanların çalışmaya katkıları ile ilgili uzman görüşünü temel alarak elemanların seçimini içerir. Örneğin, test pazarlamasında, karar hangi şehir yeni ürünün pazar gücünü test etmek için en iyi ise ona göre verilir. Endüstriyel pazarlama araştırmasında da, yeni piyasaya sürülen ürün hakkındaki satın alacak aracılarla görüşmek için bir karar örneğini oluşturur. Satın alacak aracılara müşteriyi temsil ediyor gibi bakılmalıdır. Karar örneklemesine başka örnekler vermek istersek örneğin, bir öğretmenin bir sınıf tartışması başlatmak için sınıftan bazı öğrencilerin seçimini veya mahkemelerde uzman tanıkların görüşlerini sunmalarını verebiliriz. Karar örneklemesinde yine hatanın derecesi ve yönü bilinmemektedir ve tanımlanan durumlar mantıklı değildir. Bununla birlikte, eğer uzmanın kararı geçerli ise, örnek kolay erişilebilir örneğe göre daha güvenilir olacaktır. Karar örneklemesini A.B.D de işletmelerin yaklaşık %49 u kullanmaktadır. (Kinnear,Taylor,1994,s.412) Kota Örneklemesi: Olasılıksal olmayan örnekleme yöntemleri içinde en çok kullanılan örnekleme yöntemidir. Yöntemin uygulanması üç farklı aşamadan geçer. Kontrol özelliklerinin seçimi ve populasyonun bu özellikleri kapsayan kısımların kararlaştırılması Örneğin hücreler arasında paylaştırılması Örneğe girecek birimlerin seçimi Kota örnekleri amaçsal örneğin özel bir tipidir. Burada araştırmacı önceden belirlenen bazı kontrol karakteristiklerine sahip populasyona benzer örnek toplamak için belli adımlar atar. Örneğin, bir görüşmeci görüşmelerin yarısının 30 yaş ve üstü ve yarısının da 30 yaşın altı ile yapılması konusunda bilgiye sahip ise, burada kontrol karakteristiği deneğin yaşıdır. Bu özel kontrol durumunu belirlerken, tabii ki araştırmacı populasyonun yarısının 30 yaş ve üstü ve yarısının da 30 yaşın altı arasında eşit şekilde dağıldığını bilmektedir. Bu tek bir kontrol karakteristiği kullanıldığından dolayı basit bir örnektir. Daha gerçekçi olması amacıyla, populasyonu iyi temsil

6 edebilmek için, belirli sayıda karakteristik üzerinde kontrole sahip olunmalıdır. (Kinnear,Taylor,1996,s.413) Kota örneklemesini gereği gibi seçmek için şunlar yapılmalıdır: 1) İlgili kontrol karakteristiklerinin bir listesini açıkça belirtmek 2) Bu karakteristiklerin populasyondaki dağılımını bilmek İlgilenilen iki tane kontrol karakteristiğimiz olduğunu varsayılsın ve bunlar cinsiyet ve yaş olsun. 1) Yaş iki kategori-30 yaş altı, 30 yaş ve üstü 2) Cinsiyet iki kategori-bayan ve erkek Buradan ilgilenilen dört örnekleme hücresi vardır. Bunlar; a) 30 yaş altı ve bayan b) 30 yaş ve üstü ve bayan c) 30 yaş altı ve erkek d) 30 yaş ve üstü ve erkek Her hücredeki populasyon oranlarının bilinmesi zorunludur. Bu tek bir kontrol karakteristiğinin olduğu populasyondaki oranı bilmekten daha karmaşıktır. Buradan da görüleceği gibi kontrol karakteristiklerinin sayıları gibi örnekleme hücrelerinin sayıları da bilinmelidir. (Kinnear ve Taylor,1996,s.414) Kontrol için aşağıdaki dört karakteristiğimiz olduğunu varsayımına bir örnek aşağıda verilmektedir. 1) Yaş dört kategori a)18 altı b)18-30 c)31-50 d)50 ve üstü 2) Cinsiyet iki kategori a) bayan b)erkek 3) Eğitim- dört kategori a)ilkokul b)lise c)kolej d)üniversite 4) Gelirler beş kategori a)$5000 altı b)$5000-$7499c)$7500-$9999d)$10000-$14999 e)$15000ve üstü

7 Bu araştırma 4x2x4x5=160 örnekleme hücresi ile sonuçlanır. Her 160 hücredeki populasyon oranıyla ilgili bilgi elde edinilir. Populasyonun bu tip bir tarifi çok zor veya bulması imkansız olabilir. Gerçek sorun bu karakteristik tiplerinin ölçülmesidir. (Kinnear ve Taylor,1996,s.415) Kontrol karakteristiklerinin populasyondaki dağılımı hakkında bilgiye sahip olunduğunda her popülasyon hücresinden seçilecek örnek hacmine karar verilebilir. Hücre örnek hacmi basitçe şöyle hesaplanabilir: Toplam Örnek Hacmi x Hücrede Arzu edilen oran Örneğin, İzmir de ikamet eden kişilerin mesleklerinden dolayı duydukları tatmin araştırılmak istensin. Burada kontrol karakteristiği meslekler olacaktır. Kontrol grubu tekdir. Beş tane de örnekleme hücresi olduğunu varsayılsın ve bunlar da memur, işçi, doktor, avukat ve son olarak da tüccar şeklindeki çeşitli meslekler olsun. Toplam örnek hacmi 1000 olarak belirlendiyse ve memurların populasyondaki oranı 0,20 ise bu tip hücre grubundan 1000 x 0,20 = 200 memur örnek olarak alınacaktır. Bundan sonra artık görüşmeci bu tip karakteristik gösteren yani memur olan 200 kişi ile görüşecektir. Aynı prosedür tüm hücreler için tekrarlanır. Ancak belirli örnek elemanlarının aktif seçimi görüşmecinin kararına kalmıştır. Kota örnekleme yönteminin kullanılması halinde aşağıdaki tipte sorunlarla karşılaşmak mümkündür: 1) Her hücre tipi için saptanacak deneklerin oranı doğru ve güncel olmalıdır. Bu durum çoğunlukla zor veya imkansızdır. 2) Gerçek kontrol karakteristikleri seçilmelidir, yani ilgilenilen tüm ölçümlere yönelik olan tüm karakteristikler içerilmelidir.. Örneğin, eğer kişilerin uzun saçlı bayanlara karşı güdüleri öğrenilmek isteniyorsa, yaşı bir kontrol faktörü olarak ele almamak hatalı olacaktır, çünkü yaşın uzun saçlı bayanlara olan tutumlarla çok yakın ilgisi vardır. Bazı belirli çalışmalarda ilgili kontrol karakteristikleri dahil edilmeyebilinir veya bu kontrol karakteristiklerinin farkında olunmayabilinir ve bu nedenle de yanıltıcı sonuçlar elde edilebilinir. Kota örneklemesini A.B.D. de işletmelerin yaklaşık %86 sı kullanmaktadır. (Kinnear ve Taylor,s.416)

8 OLASILIKSAL ÖRNEKLEME:Örnek birimlerinin belirli olasılıklarla çekildiği örnekleme yöntemine olasılıksal örnekleme adı verilir. Bu olasılıklar her bir örnek birimi için aynı yada farklı olabilirler. Olasılıkların bilinmesi mümkün her bir örneğin oluşturulma olasılıklarının da bilinmesi anlamına geleceğinden, tahmin ediciye ilişkin örneklerin dağılımı elde edilebilir. Örnek dağılımının değişim ölçüsü, bir diğer değişle, varyans yardımıyla parametrenin içinde bulunduğu sınırlar tahmin edilebilir.