**MAN 502T ĠĢletme Yönetimi için AraĢtırma Yöntemleri**

Transkript

1 **MAN 502T ĠĢletme Yönetimi için AraĢtırma Yöntemleri** **** ARAġTIRMA YÖNTEMLERĠNE GĠRĠġ ** 1. Yarıyıl** **Hafta 6** Hazırlayan: **Dr. Özlem Ġnanç, IĢık Üniversitesi-Ġstanbul** GiriĢ Bu haftaki dersimizde örneklem seçimi konusunu tartışmaya başlayacağız. 1

2 **Örneklem Seçimi-1** Bilimsel araştırmanızın konusu, hedefleriniz ve cevap aradığınız araştırma soruları ne olursa olsun araştırmanızda örneklem kullanıp kullanmayacağınıza karar vermeniz gerekmektedir. Bazı araştırmalarda konuyla ilgili her elemandan bilgi almak mümkün olabilir. Bu tür çalışmalara sayım (census) denir. Fakat bir çok bilimsel çalışma için çeşitli nedenlerden ötürü (zaman ve para kısıtı, coğrafi nedenlerden ötürü herkese ulaşamama vb.) sayım metodunu kullanmak mümkün değildir. Bu gibi durumlarda örneklem seçmek gerekmektedir. Örneklem seçim teknikleri daha az kaynak kullanarak toplam birimlerin alt kümesinden gerekli bilgileri toplamamıza yarar. ** AraĢtırma Yöntemleri ** örneklem eleman Populasyon (evren) **Şekil 1 Populasyon, örneklem, birim 2

3 **Örneklem Seçimi-2** Bazı araştırma soruları seçilen örneklem kullanılarak ulaşılan sonuçların her birime genellenmesini gerektirebilir: Örnek: Tüketicilerin yeni piyasaya sürülen bir içecek hakkındaki düşünceleri üzerine bir araştırma yapmakla görevlisiniz. Seçtiğiniz örneklemin %75 i içeceğin fiyatının uygun olduğu kanısındaysa, içeceği tüketen tüketicilerin %75 inin bu şekilde düşündüğü sonucunu çıkartabilirsiniz. **Örneklem Seçimi-3** Ancak bazı araştırma soruları için toplanan örneklem genelleme yapılmasını gerektirmez. Örneğin X firmasının pazarlama bölümünün verimliliği üzerine yapılan bir çalışmanın sonucunun sözkonusu alanda çalışan firmaların tamamına ya da X firmasının diğer bölümlerine genellenmesi beklenemez. Eğer veri toplanacak birimlerin sayısı makul bir ölçüde ise, örneklem seçmek yerine, sayım yapılması uygun olur. Fakat eğer A) Bütün populasyona ulaşılması populasyonun büyüklüğü, coğrafi koşullar ya da başka sebeplerden dolayı mümkün değilse B) Maddi kısıtlar sözkonusu ise C) Zaman kısıtı sözkonusu ise D) Çabuk sonuca ulaşılmak isteniyorsa örneklem üzerinde çalışmak sayıma bir alternatif olarak kabul edilebilir. 3

4 **Örneklem Seçme Teknikleri** 1- Tesadüfi (probability) ya da Temsili (representative) Örneklem Her bir birimin populasyondan örnekleme seçilme olasılığı bilinir ve genellikle eşittir. Yani, örneklemin istatistiki olarak incelenmesi sonucu elde edilecek sonuçlar, populasyonun tümüne genellenebilir. Anket yoluyla yapılan çalışmaların pek çoğu bu gruba girer. ** Örneklem Seçme Teknikleri -2** 2- Tesadüfi Olmayan Örneklem Her bir elemanın evrenden örnekleme seçilme olasılığı bilinmez ve eşit değildir. Örnekleme bakarak populasyonun tümü hakkında genellemeye varmak genelde mümkün değildir. Yapılabilen genellemeler ise istatistiki metodlar kullanılarak ulaşılan türde değildir. Vaka incelemelerinde genelde bu tip örneklem seçimi kullanılır. 4

5 **Örneklem Seçimi-1** Örneklem seçim tekniklerini aşağıdaki şekilde gruplandırabiliriz: 1)Tesadüfi Örneklem A) Basit tesadüfi (simple random) B) Sistematik (systematic) C) Tabakalı tesadüfi (stratified random) D) Küme (cluster) E) Çok aşamalı (multi-stage) **Örneklem Seçimi-2** 2) Tesadüfi Olmayan Örneklem A) Kota B) Amaca Yönelik (purposive) i) En uç durum (extreme case) ii) Heterojen (heterogeneous) iii) Homojen (homogeneous) iv) Kritik durum (critical case) v) Tipik durum (typical case) C) Kartopu (snowball) D) Kendi kendini seçme (self-selection) E) Uygunluk (convenience) 5

6 **I- Tesadüfi Örneklem ** Genelde anket türündeki çalışmalar ile kullanılan tesadüfi örneklem tekniğinde evrendeki her elementin örnekleme seçilebilme olasılığı bilinir ve genelde eşittir. Örneklemin istatistiki yöntemler kullanılarak incelenmesi ile ortaya konan sonuçlar, populasyonun tümüne genellenebilme özelliği taşır. Tesadüfi örneklem seçme tekniğinde genel olarak 4 aşama vardır: A- Araştırma soruları ve hedefleri gözönüne alınarak çalışma için uygun olan örneklem çerçevesi (örneklem çerçevesi: örneklemin seçileceği populasyonun tüm elementlerini içeren liste) oluşturulur B- Uygun örneklem büyüklüğüne karar verilir. C- Uygun olan teknik ile örneklem seçilir D- Örneklemin populasyonu temsil edip etmediği araştırılır BAZI ARAġTIRMACILARA GÖRE EĞER POPULASYONDAKĠ TOPLAM ELEMENT SAYISI ELLĠ YADA DAHA AZ ĠSE ÖRNEKLEM SEÇĠLMEMELĠ VE POPULASYONUN TAMAMI ĠLE ÇALIġILMALIDIR. ÇÜNKÜ KÜÇÜK POPULASYONLARDA UÇ DEĞERLERĠN ETKĠSĠ DAHA FAZLA HĠSSEDĠLĠR. EĞER SÖZKONUSU UÇ DEĞER ÖRNEKLEM ĠÇĠNDEYSE ÖRNEKLEMĠN POPULASYONU TEMSĠL ETMESĠ DURUMU ORTADAN KALKABĠLĠR. **A)Uygun örneklem çerçevesinin belirlenmesi** Örneklem çerçevesi, örneklemin seçileceği populasyondaki her elemanı listeleyen çerçevedir. Örnek: Işık Üniversitesi e-mba programı ile ilgili bir çalışma yapılacaksa, örneklem çerçevesi programa kayıtlı öğrencilerin tamamıdır. Örneklem sözkonusu listeden seçilir. Çerçevenin eksiksiz olması çok büyük önem taşır. Bazı elementleri dışarıda bırakan bir çerçeveden oluşturulan örneklem üzerinden ulaşılan sonuçlar populasyonu temsil edemez İyi bir örneklem çerçevesi: o Eksiksiz (complete) o Güncel (current) o Tarafsız (unbiased) o Kesin (accurate) olmalıdır. 6

7 **B) Uygun örneklem büyüklüğüne karar verilmesi-1** Tesadüfi örneklem seçme tekniğinde, örneklemin populasyonun genelini temsil edip etmediği istatistiki olasılık hesapları sonucunda hesaplanır. Örneklem büyüklüğü arttıkça, yani örneklem populasyona yaklaştıkça genellemdeki hata payı azalır. Bu nedenle örneklem büyüklüğü belirlenirken harcanacak zaman ve para ile kabul edilebilir düzeyde olan hata payı arasında tercihler yapılır. Kısaca örneklem büyüklüğü aşağıdaki koşullarla belirlenir 1- Verilerin güvenilirlik (confidence) aralığı (örneklemden toplanan veriler populasyonu ne kadar temsil ediyor?) 2- Çalışma için kabul edilebilir hata payı (the margin of error) (örneklem kullanılarak yapılan tahminlerin hassasiyeti) 3- Kullanılacak istatistiksel teknikler 4- Örneklemin seçildiği populasyonun büyüklüğü Yukarıdaki koşullara göre her bir çalışmada örneklem büyüklüğü için gereken minimum eşik belirlenebilir. **B) Uygun örneklem büyüklüğüne karar verilmesi-2** Örneklem oluşturulurken dikkat edilmesi gereken noktalardan biri de örneklemin normal dağılıma sahip olması gerekliliğidir. Örneklemin büyüklüğü arttıkça, örneklem normal dağılıma daha çok yaklaşılır(merkezi limit teoremi gereği) ve bu durum populasyonun kendisi normal dağılıma sahip olmasa bile geçerli olur. ĠSTATĠSTĠKÇĠLERE GÖRE YUKARIDAKĠ KOġULUN SAĞLANABĠLMESĠ ĠÇĠN MĠNUMUM ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ 30 OLMALIDIR. 7

8 **B) Uygun örneklem büyüklüğüne karar verilmesi-3** Örneklemden elde edilen istatistiki sonuçların populasyon hakkında bir karara varmak için kullanılmasına istatistiki çıkarım (statistical inference) denir. Uygun seçilen bir örneklemde elde edilen sonuçların, kullanılan örneklem büyüklüğü ile elde edilmesinin olasılığı hesaplanabilir. Büyük sayılar kanunu gereği büyük örneklemeler kullanıldığında istatistiki çıkarım daha kesin olur. Araştırmacılar genelde %95 güven aralığında çalışırlar. Yani,populasyondan belirlenen büyüklükte 100 örneklem seçilirse bunların enaz 95 tanesi populasyonun özelliklerini taşımalıdır. Hata payı ise sonuçların hassasiyetini gösterir. Eğer hata payı %3 ise, örneklemin verdiği tüketicilerin %75 i ürünü pahalı buluyor sonucuna +3 ve -3 eklenerek populasyon için sonuç bulunur (Yani populasyon için sonuç %72 ile %78 arasındadır) Sonuç **Bu derste örneklem seçiminde kullanılan teknikler ve kriterler konusuna başladık. Gelecek hafta bu konuya devam edeceğiz. Görüşmek üzere. 8