Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 8, Say:4, 006 Anketler Aracl le Örneklemeye Dayal Olarak Yaplan Aratrmalarda zlenecek Admlar ve Karlalabilecek Sorunlar stem KESER 1 ÖZET Bu çal#mada anketler aracl& ile örneklemeye dayal olarak yaplan ara#trmalarda izlenecek admlara ve kar#la#labilecek sorunlara de&inilmektedir. Anketler aracl&yla yaplan ara#trmalar günümüzde çok yaygn olarak kullanlmakta ve bu ara#trmalarn istatistiksel olarak geçerli ve güvenilir olabilmesi açsndan belirli bir düzen izleyerek yaplmas ve bu düzen içerisindeki tüm a#amalarda kar#la#labilecek sorunlara dikkat edilmesi gerekmektedir. 8 Mart 004 de yaplan yerel seçimlerde bunun önemi bir kez daha kantlanm#tr. Yeterli bir örnek hacmi ile temsil edici örnekler seçerek seçim öncesi yaplan ara#trmalarda birçok ara#trma #irketi seçim sonras çok az bir hata pay ile daha sonuçlar açklanmadan sonuçlarn ne yönde oldu&unu göstermi#tir. Ancak bunun tam aksine seçim öncesi halk etkilemek adna çok hatal örnekler seçerek yanltc sonuçlar çkarmak da mümkündür. Tüm bunlar örneklemenin do&ru bir biçimde yaplmas gerekti&inin önemini bir kez daha vurgulamaktadr. Bu çal#mann amac da bu yönde yaplan ara#trmalara #k tutmak, kar#la#labilecek sorunlar ortaya koymak ve çözüm önerileri sunmaktr. Anahtar Kelimeler: Anket, Örnekleme, Güvenilirlik 1 *Ara#trma Görevlisi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Ekonometri Bölümü, 3statistik Anabilim Dal 18
GR( Anketler aracl& ile yaplan ara#trmalarda belirli bir düzen izlenmesi ve bu ara#trmalarn istatistiksel olarak geçerli ve güvenilir olmas ve ara#trma yapacak ki#ilere katk ve kolaylk sa&lamas bakmndan izlenecek admlar, kar#la#labilecek sorunlar ve çözüm önerileri belirli bir düzen olu#turularak incelenecektir. Adm1: Bir Aratrmann Amac : Tüm ara#trmalarda ara#trmann ilk adm amacn belirlenmesi olmaldr. Ara#trmann amaçlar açk ve anla#lr bir ifade ile listelenmeli veya bir rapor halinde hazrlanmaldr. Bu amaçlardan ara#trmay gerçekle#tirecek olan tüm ki#ilerin haberdar olmas gereklidir. Adm: Örneklenen Anakütle : Anakütle terimi örne&in temsil etti&i y&n tanmlamak için kullanlr. 3statistiksel anlamda anakütle, hakknda belirli bir veya daha çok de&i#ken bakmndan inceleme, ara#trma ve yorumlama yaplmak istenen ilgili tüm birimlerden meydana gelen topluluktur.(3kiz, Püskülcü, Eren, 000, s.19) Bir ara#trmaya ba#lamadan önce ara#trmann amacna göre hedef anakütlenin belirlenmesi gereklidir. Örneklemenin yaplaca& anakütlenin bir di&er de&i#le örneklenen anakütlenin, hakknda bilgi talep edilen hedef anakütle ile çak#mas gerekmektedir. Aksi takdirde ara#trmann sonunda elde edilen sonuçlarn ara#trmann amac olan, hedef anakütlenin fikirlerini, özelliklerini yanstmas beklenemez veya sapmal sonuçlar elde edilebilir. Bu durumda kimi zaman hedef anakütle ile örneklenen anakütle arasndaki farklarn ortaya konmas sapmalarn ortadan kaldrlmasna yardmc olabilir. (Cochran,1977,s.5) Adm3 : Toplanacak Veriler ve Veri Toplama Metodlar:Ara#trmann sonuçlarnn istatistiksel de&erlendirmeye uygun oldu&u, cevap seçeneklerinin önceden karar verildi&i, yaplandrlm# sorularn kullanld& anketler aracl& ile çok sayda dene&e yaplan örneklemeye dayanan bu ara#trmalarda ba#lca veri toplama metodlarn, ki#isel görü#meler, telefon görü#meleri, posta anketleri, bilgisayarlar aracl&yla yürütülen ara#trmalar(disket, cd gönderimi veya internet aracl&) olu#turur. Veri toplama metodunun seçimi çok önemlidir ve hiçbir zaman hangi metodun seçilmesi gerekti&i açkça belli de&ildir. Seçimdeki bu zorluk her veri toplama metodunun kendine göre avantajlar ve dezavantajlar olmasndan kaynaklanr. Ki#isel görü#meler daha önceden hazrlanan anketlere ba&l olarak deneklere tek tek anketlerin doldurtulmasn içerir. 19
Ki#isel görü#melere gittikçe popüler olan bir alternatif telefon görü#meleridir. Bu yöntemin sa&lad& yüksek i#birli&i oranlar, verilerin genellikle kapsaml nitelikte olmas, karma#k soru atlama ve dallandrma biçimleri içeren görü#melere uyum sa&lama yetene&i bu yöntemin neden bu kadar popüler oldu&unu açklamaktadr, telefon görü#melerinin tercih edilmesinin önemli bir nedeni de daha az zaman kaybettirmesidir. Telefon görü#melerinde kullanlan baz metodlar vardr. Bunlar rastgele-telefon numaras çevirme ve bilgisayar destekli telefon görü#meleridir. (Vavra, 1999, s.18) Rastgele- Telefon Numaras Çevirme yönteminde örnekleme çerçevesi olarak telefon rehberinin kullanlmasnda bir problem vardr. Burada ilgilenilen tüm bireyler örnekleme çerçevesi olarak kullanlan telefon rehberinde bulunmayabilir. Bu durumda örneklenen anakütle ile hedef anakütle uyu#mazl& problemi ortaya çkabilir. Rastgele telefon numaras çevirerek listelenmemi# denek numaralarndan kaynaklanan dezavantajlardan kaçnlabilir. Ancak bu yolla tabii ki telefon sistemine ba&l olmayan potansiyel denek probleminden kaçnlamaz. (Webb,1994,s.77) Bilgisayar Destekli Telefon Görü#melerinde telefon ile görü#me yapan ki#i sorular bir ekrandan okur ve daha sonra do&rudan cevaplar bilgisayara girer. Bu metod talimatlarla veya ak# #emalaryla izlenecek yolun karma#k oldu&u anketler için önemli bir avantaj sa&lar, bilgisayarlar otomatik olarak gerekli kararlar yapmak üzere programlanm#lardr. Sorular çok daha az bir zahmetle de&i#tirilebilir ve tabii ki yeniden baskda da çok daha az ka&t harcanr. Son olarak da cevaplardan elde edilen sonuçlar do&rudan bilgisayarda ayarlanr ve ara#trmann analizi de ara#trma srasnda sa&lanabilir. (Webb,1994,s.78) Görü#meciden kaynaklanan hata çok büyük ve e&er masraflar veri toplama metoduna karar verirken önemli ise ve hedef deneklere ait isimler ve adresler inceleme yapacak ki#inin elinde ise bu durumda posta anketlerinin kullanlmas tercih edilebilir. Posta anketleri ile denekler ve verdikleri cevaplar arasnda üçüncü bir ki#i yoktur, burada anketler ki#inin bizzat kendisi tarafndan tamamlanr. Sorulardaki belirsizli&i veya zorluklar açklayacak biri olmad&ndan dolay, sorularn anlatm biçimi ve soru düzeni anketler deneklerin eline geçmeden dikkatlice dü#ünülmelidir. 130
Alclarn, anketleri ba#tan çöpe atma gibi bir iste&i olabilir. Bu durumu azaltmak çaba gerektirmektedir. Bu nedenle iyi hazrlanm# ve ikna edici bir ön mektup ki bu ön mektup da gizlilik sözü verilmi# olabilir, üzerinde pul ve adresi olan bir zarfla gönderilebilir ve hatta somut te#vikler de sunulabilir. Bu gibi nedenlerden dolay mü#terinin kendisi tarafndan doldurulan posta anketlerinin görünümü di&er tüm anket biçimlerinden daha önemlidir. Son yllarda teknolojideki geli#meler yeni veri toplama metodlarnn geli#tirilmesine yardmc olmu#tur. Bu metodlar bilgisayarlar aracl&yla yürütülen ara#trmalar ad altnda toplanabilir. Bilgisayarlar aracl& ile veri toplamada ba#lca iki yöntem kullanlmaktadr.. Bunlar posta ile disket veya cd gönderilmesi ve internet aracl&yla bilgi toplanlmasdr.( Vavra, 1999, s.30) Bilgisayarlar aracl& ile yürütülen ara#trmalarn ilk biçimlerinden biri ilgili anketi bir diskete veya cd ye (compact disk) yüklemek ve bunlar örnek olarak seçilen deneklere göndermektir. Denekler anketi kendi bilgisayarlarnda yada i#yerlerinde tamamladktan sonra disketi veya cd yi posta ile ara#trma kurulu#una geri gönderirler. Geri gelen disketteki tüm veriler analizin yaplaca& ana bilgisayara yüklenir. Bu yöntem yeni olmas, etkisinin yüksek olmas ve mü#terinin zamanna sayg göstermesi gibi nedenlerden dolay anketlere kar# alnan cevap oranlar yüksek düzeydedir. Bir kurulu#un internet sayfas da, gerekli konulara ili#kin bilgilerin toplanmas için ideal bir yer olarak dü#ünülebilir. Bu sayfada ilgili kurulu#un bir ara#trma anketi yer alabilir ve deneklerden bu anketi doldurmalar talep edilebilir. Ayrca e posta aracl& ile de mü#terilere çe#itli anketler ula#trlabilir. Binlerce denekten alnan hzl bilgi ara#trmaclar için bir rüyadr. Ancak internet aracl& ile elde edilen veriler #u an için telefon görü#melerine kar# tam bir alternatif de&ildir, çünkü henüz geli#mi# ülkeler de bile nüfusun tamamna bu #ekilde ula#lmas mümkün de&ildir. 3nterneti kullanan ki#iler henüz çal#anlar, gençler veya ö&renciler gibi belirli özelliklerdeki ki#ilerden olu#maktadr.genel olarak anketlerin üç ana bölümü #u #ekilde sralanabilir:(proctor,1997,s.13-133) Tantm: Ba#arl olmak için anketin tantm iki #eyi ba#armaldr. 3nandrc, ikna edici olmaldr ve görü#me yaplacak ki#iler örne&e uygun olarak seçilmelidir. Anketin Yaps veya 3çeri&i: Yap veya içerik ihtiyaç duyulan bilgiyi kapsayan sorulardan olu#ur. Bu sorular geni# bir perspektifle bakld&nda gerçekleri, deneklerin belirli konulardaki bilgilerini, fikirlerini ve davran#larn, güdülerini ve mümkün gelecek davran#larn ö&renmeye ve ölçmeye yöneliktir. 131
Temel veri: Anketin son ksm ev halk ve bireyler hakkndaki ba#lca bilgidir. Bu genellikle ev halk nüfusu, aile says, aile bireylerinin cinsiyeti, ya#lar ve gelirleri gibi bilgileri içerir. Tipik olarak, genellikle deneklerin nüfusunu kapsar ve ya#am stilleri ve psikolojisiyle ilgili sorular içerir. Anketin bu bölümünün üç amac vardr:birincisi; örne&in seçildi&i anakütle hakknda bilinen ve güvenilir istatistikler oldu&unda bu veriler örne&in temsilcileri üzerinde bize kabaca bilgi verirler.3kincisi; alt gruplarn analizi yaplabilir. Cinsiyet ve ya# gibi alt gruplarn cevaplarndaki anahtar farkllklarn belirlenmesi için bir metod sa&layabilir.üçüncüsü; dene&in ad, adresi ve telefon numaras gibi tanmlayc bilgiler de vardr. Bu ksm tüm anketlerde bulunmayabilir veya verilen cevaplarn hiçbir #ekilde açklanmayaca& ile ilgili gizlilik sözü verilmi# olabilir. Anketlerle ilgili ayrntl bilgiye de&inilmeden önce anket tasarm #ekil1 de verilen ak# #emas ile özetlenebilir. 13
Talep Edilen Bilgi Bilgi nasl Denekler Soru çerii Anlalabilir bir cevap ortaya çkabilecek mi? Denek dü#ünce ve duygularn açk bir #ekilde dile getirmede yeterli mi? Denek bilgiyi alm m? Denein iyi bir bellei var m? Denek cevap vermeye istekli mi? Soru gerekli mi? Anlalr m? Doru veriyi toplayabilecek mi? Soru Öbei Güvenilirlik Açklk ve Basitletirilebilirlik Negatif Sorular? Belirsizlik ve Anlalmazlk Uzunluk Yant Format Çift namlulu sorular Açk-Uçlu Kapal-Uçlu Soru Düzeni Önyargl, yönlendirici veya hileli sorular Genelletirme ve tahminleme için sorular Varsayma dayanan sorular Soru Öntest ve Gözden Geçirme *ma Edilen Varsaym Protokol Metodu Bilgi Alma Hekil (1): Anket Tasarm ve Olu#umu (Proctor,1997,s.135) 133
Yukardaki bahsedilen #ekilde olu#turulabilecek olan anketin yapsn ve içeri&ini belirlerken ilk olarak, ara#trmada u&ra#lan problem tanmlanmaldr. Bu ara#trmay yapacak olan ki#iye hangi sorularn sorulaca&na karar vermesine imkan verir. Anketin geni# bir alan kapsamasna te#vik edilir. Bununla birlikte bir anket tamamyla amacnn gerektirdi&i kadar uzun olmaldr, hiçbir gerekli veri d#arda kalmamal ve gereksiz yere de hiçbir veri toplanmamaldr. Belki bu veriler ileriki ara#trmalara yardmc olabilir ancak anketleri uzatarak cevaplandrlma oranlarn azaltr. Anketin amac anket olu#turulurken aklda kalmaldr ve her soru ara#trma amaçlaryla ba&lantl olmaldr. Bilginin do&rulu&u dene&in iste&ine ve yetene&ine ba&ldr. Görü#mecinin amac kar#dakinin ne sordu&unu anlamas ve bunlara anlaml cevaplar vermesini sa&layacak sorular sormaktr. Hedef olarak bu sorular yalnzca do&ru cevaplar verebilecek ki#ilere sormaldr. Kar#dakinin cevap vermede istekli olmas her zaman verilen cevaplarn do&ru oldu&unu göstermez. (Proctor,1997,s.135-144) Anketi tasarlarken bilginin çe#idine, incelenecek deneklerin özelliklerine ve inceleme yaplacak metodun türüne dikkat edilerek anketler olu#turulmaldr. Sorularn içeri&ine bakarken ayrca #u noktalar da dikkate alnmaldr. Sorunun dili görü#ülen dene&in seviyesinde olmaldr. Soru talep edilen bilgiyi ortaya çkarmada yeterli olmaldr. Sorular belirlenen bilgiyi ortaya koymada çok kötü bir biçimde ifade edilmi# ve ya çok belirsiz olabilir. Ayrca ayn soruyu, kelimeleri farkl düzende kullanarak sormak farkl cevaplar do&urur. Birden fazla cevab ortaya çkaran sorulardan da kaçnlmaldr. Bazen denekler tarafndan sorular cevapsz braklabilir veya çarptlm# cevaplar verilebilir. Huzursuz ve rahatsz edici bir itibar ki#ilerin sorulara nasl cevap verece&ini çok kuvvetli bir #ekilde etkiler. Bu problemi azaltmann yollar bu çe#it problemleri meydana getiren sorular çkarmak ve dene&in sorularn önemi ve bunlarn sr olarak kalaca& konusundaki #üpheleri gidermek olabilir. Ayrca deneklerin gerçek ismini saklamak da bu problemi azaltmaya yardmc olabilir. Anketin içerisinde baz çapraz kontrolleri gerçekle#tirmek amac ile özel ili#kili sorular sorularak, anketi de&erlendirenin ciddiyeti, bilgisi, dikkati v.b. bilgiler elde edinilebilir. Böylece baz geçersiz yada yanl# bilgi içeren anketler ayklanabilir yada bunlarn oranlar hakknda bilgi edinilebilir. Dilin üslubu hedef anakütleye uygun olmaldr. Cümleleri ksa tutmak, yaln bir anlatm kullanmak her zaman için sorularn daha rahat anla#lmasn sa&lar. 3ki dü#üncenin bir soruda birle#tirildi&i tipteki sorular olan çift namlulu sorulardan da kaçnlmaldr: Sorularn anlatm biçimlerinde belirsizlik ve anla#lmazlktan uzak durulmaldr. E&er bir sorunun anla#lmas net de&ilse, denekten açk ve belirli bir cevap vermesi beklenemez. Kafa kar#trc veya herkesin anlamn bilemeyece&i kelimelerden kaçnlmaldr. Önyargl kelimeler ve yönlendirici veya hileli sorulardan kaçnlmaldr. Yönlendirici 134
veya hileli sorular dene&in vermesini istedikleri cevaplar önerirler ki bu da kaçnlmas gereken di&er bir konudur. Varsayma dayanan, tahminleme veya genelle#tirme için sorulan sorular potansiyel hata kayna&dr. Sorular ifade ederken tüm deneklerin çok iyi derecede bilgilendirilmi# ve tüm gerçeklere sahipmi# oldu&u varsaymna dayanarak hareket etmemek gerekir. Dene&in geçmi# bilgisi oldu&unu varsayarak hazrlanan sorular geçerli ve do&ru sonuçlar sa&lamaz. Dene&in katlp katlmad&nn soruldu&u negatif formülasyonlu sorular #a#rtc olabilir. Kafa kar#trc yönlendirmeler dene&i tahmine ve buradan da ölçüm hatalarna götürür. Sorularn güvenilirli&i ve geçerlili&i de önemle üzerinde durulmas gereken konulardan bir tanesidir. Sorunun güvenilirli&i sonradan ortaya çkan durumlarda da ayn ki#iye ayn soru soruldu&unda ayn cevab almay gösterir. Geçerlilik ise bir soru ile ara#trlan cevabn elde edilip edilemeyece&ini gösterir. Her ikisi de deneklerin sorular do&ru cevaplandrma yetene&inden etkilenir. E&er denekler konu ile ilgili olarak çok bilgili de&il iseler, cevaplarn do&rulu&u #üphelidir. Bu gibi durumlarda sorularn güvenilirli&inden ve geçerlili&inden emin olunamaz. Sorular deneklerin kendi dü#ünceleri ile cevaplandrabilece&i açk- uçlu sorular ve tüm mümkün cevaplarn önceden belirlendi&i kapal-uçlu sorular #eklinde olabilir. Her iki tip sorunun da hitap etti&i kesim farkldr. Kimi görü#ülen ki#iler açk uçlu sorular da ne dü#ündü&ünü rahatlkla aktarabilirken bir kesim de dü#ündüklerini tam olarak aktaramayabilir. Açk uçlu sorular daha çok bilgi ortaya çkarr, bir yant önermezler ve ki#ilerin ne istedi&ini veya dü#ündü&ünü yazmalarna izin verirler. Kapal uçlu sorularn kullanm daha kolaydr, görü#meci sapmasn azaltr ve dene&in sorular cevaplandrmasn kolayla#trr. Ayrca bu tip sorular kodlama, tablola#trma ve yorumlama daha kolaydr. Kapal uçlu sorular genellikle cevaplarn evet ve hayr #eklinde oldu&u ikili sorulardan ve çok seçenekli sorulardan olu#ur. Çok seçenekli sorular çe#itli ölçek tipleriyle çe#itlendirilmi#tir. Ölçekler saylarla kodlanabilir. Sorularn cevaplarn temsil eden saysal kodlarn i#lenmesi kelimelerden daha kolaydr. Saysal veri tabanlarnn kullanm zamandan ve paradan tasarruf sa&larken do&ruluk, güvenilirlik ve geçerlili&i temin etmeye de yardmc olur. Ölçekler geleneksel ölçek tipleri, ölçek kombinasyonlar ve grafiksel ölçekler olmak üzere üçe ayrlabilirler. Geleneksel ölçek tipleri : Likert Ölçe&i, Sözel Frekans Ölçe&i, Ordinal (Sral) Ölçek, Zorunlu Derecelendirilmi# Ölçek, Çift Kar#la#trmal Ölçek, Kar#la#trmal Ölçek, Çizgisel, Saysal Ölçek, Anlamsal Diferansiyel Ölçek, Sfat Kontrol Listesi,Anlamsal Fark Ölçe&i,Sabit Tutar Ölçe&i, Thurstone Aralkl Ölçe&i, Thurstone Ayrma Ölçe&i, Osgood (Boyutsal Ayrma) Ölçe&i,Q Tipi Ölçek,Guttman n Kümülatif Ölçe&i 135
Ölçek Kombinasyonlar: Çoklu Snflandrma Listesi, Çoklu Snflandrma Matrisi, Diyagram Ölçe&i dir ve üçüncü grup Grafiksel ölçekler #eklindedir. Ölçeklerle ilgili ayrntl bilgi için ALRECK ve SETTLE a(1995) ba#vurulabilir. Anketlerde önceki sorular ilgiyi arttrmak için güven vermelidir. Mahcup edici, can skc sorular örne&in ki#inin gelir durumu ile ilgili, anketin sonunda yer almaldr. Bu tip sorular örne&in ki#inin aylk harcamas sorularak da ba#ka bir #ekilde tahmin edilmeye çal#labilir. Sorularn tümü genelden özele gitmelidir ve sorudan soruya, konudan konuya mantkl bir sra izlenmelidir. Ba#ka bir konuya geçilmeden önce o konuya ait tüm belirli sorular sorulmaldr, bu dene&in ak# izlemesinde ve dü#ündüklerini bir çizgiye oturtmasnda kolaylk sa&lar. Anketlerde iyi kalitede ka&t kullanmna, anketin gövdesini mümkün oldu&u kadar ksa tutmaya, metini bölmek için aralk brakmaya ve bunun sunumunu gerçekle#tirmeye, okumaya yardmc olmak için farkl yaz tipleri kullanmaya özetle sorular cevaplandrmay denekler için cazip hale getirmeye çal#lmaldr. Hatta baz ara#trma kurulu#lar veya firmalar bunu cazip hale getirmek için promosyonlar bile sunarlar. Anketlerle ilgili ayrntl bilgi için Ba# a (001) ba#vurulabilir. Adm 4: Örnekleme Çerçevesinin Belirlenmesi: Anket uygun bir biçimde tasarlandktan sonra ve ara#trma için gerekli örne&in seçiminden önce anakütle örnekleme birimi veya ksaca birim olarak adlandrlan alt parçalara ayrlr. Örne&in 3zmir de ya#ayan orta gelirli ailelerin aylk ortalama geliri ara#trlmak istendi&inde burada örne&e seçilecek olan aileler örnekleme birimlerini olu#turur. Bu birimler anakütlenin tümünü kapsamaldr ve hiçbir birim üstüste çak#mamaldr, anakütledeki herbir eleman yalnz bir birime ait olmaldr. Ara#trmalarda örnek seçimine ba#lamadan önce sonlu anakütleler üzerinde çal#lyorsa bu anakütledeki örnek birimlerinden olu#an bir liste hazrlamak gerekli olur. Tüm birimlerin içerildi&i bu liste çerçeve olarak isimlendirilir. Örnekleme birimlerinin listesinin yani bir di&er de&i#le çerçevenin hazrlanmas uygulamadaki temel problemlerden bir tanesidir. Bu listeler kimi zaman eksik, ksmen okunaksz, güncellenmemi# olabilir veya kimi zaman da tekrarlar içerebilir. Bu durumda bu çerçeveye dayanarak seçilen örne&in anakütleyi tam anlamyla temsil etmesi beklenemez. Bu konuya adm 3 de de&inilmi#tir. 136
Adm 5: Örnein Seçimi: Ara#trmalar sonucunda ula#lmak istenen hedef anakütleyi temsil edecek örnekler çe#itli olaslksal ve olaslksal olmayan örnekleme yöntemleri kullanlarak belirlenir. Ara#trmaya ba#lamadan önce örnek seçiminde temel olarak basit #ans örneklemesi, tabakal #ans örneklemesi, küme örneklemesi ve sistematik örnekleme gibi istatistiksel olarak güvenilir sonuçlar verecek olaslksal örnekleme yöntemleri ile örnek seçimi tercih edilmektedir, ancak ara#trma kurumlarnda örnekleri uygun bir biçimde seçecek bir istatistikçinin bulunmamas, olaslksal örnekleme ile saptanan örnek geni#li&inin olanaklar ölçüsünde büyük olmas, anketler ile veri toplanan ara#trmalarda cevapsz sorularn çok fazla olmas gibi nedenlerle geli#igüzel örnekleme, karar örneklemesi ve bunlar içinde en çok kullanlan yöntem olan kota örneklemesi gibi olaslksal olmayan örnekleme yöntemlerine de ba#vurulabilir. Örne&in seçim yöntemleri ile ilgili ayrntl bilgi için Cochran(1977),Yamane(001) ve Çng(1994)nn ilgili kitaplarna ba#vurulabilir. Ara#trmalarda önemli sorunlardan bir tanesi de ara#trma için kaç ki#i ile görü#ülmesi gerekti&idir. Olaslksal olmayan örnekleme yöntemlerinin kullanld& durumda bunu istatistiksel açdan belirli bir güven seviyesinde belirlemek mümkün de&ildir. Ancak olaslksal örnekleme yöntemlerinde örnek hacmi belirli bir güven seviyesinde belirlenebilir. Bir anket aracl& ile yaplacak bir ara#trmaya ba#lamadan önce görü#ülecek ki#ilerin tamamen #ansa ba&l olarak seçilmesi gerekmektedir. Anket aracl& ile yaplacak ara#trmalarda görü#ülecek ki#i says a#a&daki formül yardm ile belirlenebilir: n = 0 t p.q d n Pratikte ilk önce n0 hesaplanr, e&er 0 ihmal edilebilir ise yani 0.07 N den daha dü#ük bir de&er ise, n 0 gerekli örnek hacmi için tatmin edici bir n 0 yakla#mdr. E&er ihmal edilemez ise 0.07 den daha büyük bir de&er veya N bu de&ere e#it ise a#a&daki formülden n de&eri hesaplanr.(cochran,1977, s.75) n 0 n = 1+ n / N ( ) 0 137
Burada n anakütleyi temsil edecek sonuçlar elde edilebilmesi için gerekli örnek hacmi, p de&eri anketlerde ki#ilerin belirli bir #kk i#aretleme oran veya cevap verme oran olarak kabul edilir. Bu oran sorularn hepsi cevaplandrlmadan bilinmedi&inden en kötü durum olan 0.5 in kullanlmas kabul görmektedir. t arzu edilen güven seviyesine kar#lk gelen tablo de&eri, d hata toleransdr ve N populasyon hacmidir. Örne&in populasyon hacmimizin 1000 olmas durumunda %95 güvenilirlikle ve ±0.07 hata tolerans ile almamz gereken örnek hacmi bir di&er de&i#le görü#memiz gereken ki#i says t p.q n 0 = ( ) 1.96 ( 0.5 )( 0.5 ) = d ( 0.07) = 196 196 > 0.07 oldu&undan ihmal edilemez ve ilgili örnek hacmi 1000 n 0 n = = 1+ 1+ ( n / N) 0 196 ( 196 /1000) = 164 olarak hesaplanr. Adm6: Anketlerin Öntesti: Anketler ilk tasarland&nda genellikle kararsz, kullan#sz ve belirsiz sorular içerirler. Anket uygulanmadan önce mutlaka bir önteste tabi tutulmal ve gözden geçirilmelidir. Öntest anket sunulmadan önce hatalarn ortaya çkarlmas amacn güder. Anketin öntesti için istekli denek grubundan küçük bir örnek seçilir. 3yi deneklerden olu#mu# bir sahaya ihtiyaç duyulur. Öntest bir bilgi veya protokol metodundan olu#ur. Bilgi Metodunda anket denekler için gerçek çal#madakine çok benzer bir #ekilde hazrlanr. Anketi tamamladktan sonra deneklere tamamlarken ki dü#ünce süreçleri ve sorular anlama ve yönlendirmede herhangi bir problem olup olmad& sorulur. Protokol Metodu ise dene&in anketi doldururken ya da görü#me sürerken yüksek sesle dü#ünmesini içerir. (Proctor,1997,s.135) Öntest ara#trmada kullanlacakla benzer bir çerçevede yürütülmelidir. Öntestteki denekler hedef anakütlenin temsilcileri olmaldr, yani hedef anakütledekilerle benzer karakteristiklere, davran#lara ve fikirlere sahip olmaldr. Öntestte kullanlan örnek hacmi hedef anakütle ne kadar heterojen ise ve anket ne kadar karma#k ise o kadar geni# olmaldr. Öntesti yaptktan ve gerekli düzeltmeler yapldktan sonra anketin amacna uygun olarak verilere gerekli istatistiksel analizler uygulamak olu#abilecek sonucu tahminlemeye yarayabilir. 138
Adm 7 :Çalma Sahasnn Organizasyonu: Geni# çapl ara#trmalarda i#lerin yürütülmesi ile ilgili birçok problemle kar#la#labilinir. Bu ara#trmada yer alacak ki#iler incelemenin amac ve ölçüm metodlar ile ilgili olarak e&itim almaldr ve denetlenmelidirler. Çal#ma sahasn organize ederken baz örneklemeye dayal hatalar yaplabilir ve bu sebeple a#a&daki konularn dikkatle üzerinde durulmaldr. Hüphesiz ki, anakütledeki do&al de&i#im de hata olarak dü#ünülmelidir. Bu anakütlenin kaçnlmaz bir özelli&idir. Bu hata formlar örnekleme hatas ba#l& altnda incelenebilir Bir ara#trmada kar#la#labilecek iki temel örnekleme hatas vardr: (www.dssresearch.com/library/general/sampling.asp)(15.06.001) 1)Tesadüfi Hata: Gerçek sonuçlarla örnek sonuçlar arasndaki fark tesadüfi hatadr. E&er örne&in tüm yönleri uygun olarak belirlenmi#se bile sonuçlar bir takm kesin hata miktarna maruz kalabilir.(tesadüfi hata veya örnekleme hatas) Bu hata gözard edilemez, yalnzca örnek hacmi arttrlarak azaltlabilir. Belirli bir güven seviyesinde tesadüfi hata aral&n tahmin etmek mümkündür. )Sistematik Hata: Sistematik hata örnek sonuçlar anakütlenin gerçek de&erlerinden sürekli olarak bir yönde (sürekli yüksek veya dü#ük) de&i#iyorsa ortaya çkar. Sistematik hata hatann tüm formlarn içerir, do&rudan örnekleme prosesine atfedilmez. Sistematik hata örnekleme tasarm hatas ve ölçüm hatasndan olu#ur. a)örnekleme Tasarm Hatas: Örnekleme tasarm a#a&daki birkaç nedenden dolay sapma gösterebilir: a-1)çerçeve Hatas: Örnekleme çerçevesi örne&in seçilece&i anakütle elemanlarnn veya üyelerinin bir listesidir. Çerçeve hatas örnekleme çerçevesi hedef anakütlenin gerçek kesitini temsil edemedi&inde ortaya çkar a-)anakütle Belirleme Hatas: Örne&in seçildi&i anakütlenin hatal tanmlanmasndan kaynaklanr. a-3)seçim Hatas: Seçim hatas inceleme için seçilen deneklerde sistematik bir sapma gösterir. E&er örnekleme çerçevesi anakütle üyelerini do&ru ayrm# olsa bile halen bir seçim hatas meydana gelebilir. Katlmclarn seçiminde tamamlanmam# veya uygunsuz prosedürler bir seçim hatasna yol açar. b) Ölçüm Hatas: Ölçüm hatas elde edilmek istenen bilgi (gerçek de&er) ile ölçüm prosesinden elde edilen bilgi arasndaki de&i#imden kaynaklanr. Bir inceleme olu#turulmadan önce gerçek de&er bilinmedikçe (genellikle bir inceleme için ihtiyaç duyuldu&u yadsnan), ölçüm hatas örnekleme hatasndan tanmlanmas en zor olandr. Ölçüm süreci boyunca ortaya çkabilecek hatalar #u #ekildedir.b-1)vekil Bilgi Hatas: Ara#trmadan elde edilen bilgi ile bu sorunun cevabndan talep edilen bilgi arasnda çeli#ki oldu&unda ortaya çkar. 139
Bu genellikle ara#trma tasarmnda problemin uygunsuz tanmlanmasna ba&lanr.b-)görü#meci Hatas: Kimi zaman görü#meciler verilerin toplanmasna etki edebilir, burada deneklerin uygun olmayan veya gerçek d# cevaplar vermelerine bir etkileri olabilir. b-3)ölçüm Aleti Hatas: Yönlendirici sorular olan, kolaylkla yanl# anla#labilir sorular içeren zayf hazrlanm# anketler veya bilginin kayt edilmesini güçle#tiren kayt hatalarna yol açabilecek metodlarn hepsi ölçüm aleti sapmas kayna&dr.b-4)veri 3#leme Hatas: Bu tip hata, deneklerden elde edilen bilgilerin bilgisayar veri dosyalarna aktarlmasnda hatalarn yaplmas ile ortaya çkar. Operatörlerin veya görü#mecilerin bilgisayar ba#nda verileri, girerken veya taratrken yaplan hatalar veri i#leme hatasnn temel çe#itleridir.b-5)tepkisizlik Sapmas: Tepkisizlik hatalar ara#trmaya katlmas için seçilen adaylarn baz nedenlerden bu ara#trmaya cevap verememesinden kaynaklanr. Bu nedenler #unlar olabilir: bulunmama, konu ile ilgilenmeme, bir ürün satlaca&ndan endi#e etme v.b. ve e&er tepki yani cevap verenlerle vermeyenler arasnda sistematik bir fark olur ise bu ara#trma sonuçlar bir tepkisizlik sapmasna konu olabilir.b-6)tepki Sapmas: Tepki sapmas ara#trma katlmclar kasten saptrlm# bilgi veriyor ise veya gerçeklerle ilgili emin olamadklarndan saptrlm# bilgi verdiklerinde ortaya çkar. Yukardaki paragrafta de&inildi&i gibi bir tepkisizlik mevcut oldu&u takdirde ve tüm anakütledeki tepkisizlerin oran bilinmedi&inde bile, ankette ara#trmay yapan ki#ilerin veya kurulu#larn ilgilendi&i bir cevabn seçilmesi ile ilgili oran için güven aral& olu#turulabilir. Bu ara#trmaya katlan deneklerin ilgili konuya katlp katlmadklarnn soruldu&u bir durum olabilir. Anakütledeki tüm tepkisizlerin oran bilinmedi&inden ilgilenilen #kk i#aretleyenlerin güven aral& için alt snr hesaplarken tüm ki#ilerin negatif tepki verdi&i ve üst snr hesaplarken de tüm ki#ilerin pozitif tepki verdi&i varsaylr. Bu durumda n 1 seçilen örnekte anketi cevaplandranlarn saysn, n seçilen örnekte anketi cevaplandrmayanlarn yani tepkisizlerin saysn, x n 1 bireyden arzu edilen #kk i#aretleyenlerin saysn ve son olarak da t arzu edilen güven seviyesine kar#lk gelen tablo de&erini belirtti&inde ilgilenilen #kk i#aretleyenlerin güven aral& için alt ve üst güven snrlar a#a&daki #ekildedir: (Smidt and Tortora, 1998, s.79) Alt Snr: n 1 x + n t x 1 n1 n + n1 n + n 1 x + n 140
Üst Snr: x + n n + n 1 t x n1 + + n x + n 1 n n1 + n n + n 1 100 ki#iye yaplan ankette seçilen örnekte anketi cevaplandranlarn says 80, seçilen örnekte anketi cevaplandrmayanlarn yani tepkisizlerin saysn 0 olsun, 70 bireyden arzu edilen #kk i#aretleyenlerin says 30 olmak üzere %95 güven seviyesine kar#lk gelen tablo de&eri 1.96 olarak belirtildi&inde ilgilenilen #kk i#aretleyenlerin güven aral& için Alt snr: 80 70 + 0 1.96 70 100 1 100 70 100 =0.61 Üst Snr: olarak elde edilir. 70 + 0 1.96 100 70 + 0 70 + 0 1 100 100 =0.84 100 Adm 8: Anketlerin Geçerlilii ve Güvenilirlii: Anketlerin geçerlili&inden ve özellikle de güvenilirli&inden bahsedilirken daha çok kastedilen ço&u durumda ölçeklerin güvenilirli&i ve geçerlili&idir. Güvenilirlik tekrarl ölçümler yapld&nda ölçe&in tutarl sonuçlar sa&lamas ile ilgili bir ölçüdür. Sistematik hata kaynaklarnn güvenilirli&e ters yönde güçlü bir etkisi olmaz, çünkü bu tip hatalar ölçümü sabit bir yönde etkilemektedir ve tutarsz sonuçlara yol açmaz. Buna kar#lk tesadüfi hata tutarszl&a yol açar ve güvenilirli&i azaltr. (Malhotra, 1996, s.304) Güvenilirli&i de&erlendirmek için yakla#mlar test yeniden test, alternatif formlar ve iç tutarllk metodlarn içermektedir. Test Yeniden Test Güvenilirli&i: Test yeniden test güvenilirli&i ayn zamanda zamana göre de&i#mezlik yakla#m olarak da ele alnabilir. Burada deneklere mümkün oldu&unca ayn ko#ullar altnda iki farkl zamanda belirli ölçek birimleri seti verilir. Testler arasndaki zaman aral& iki ile dört hafta arasnda de&i#ir. 3ki ölçümden elde edilen veri gruplar arasndaki benzerlik derecesine yani korelasyon katsaysna baklarak ölçeklerin güvenilirli&i hakknda karara 141
varlr. Korelasyon katsays ne kadar yüksek ise güvenilirlik de o kadar yüksek olur. (Karasar, 1998, s.149) Alternatif Form Güvenilirli&i: Alternatif form güvenilirli&i e#de&er ölçekler yöntemi olarak da adlandrlr ve esas olarak e# de&er oldu&u dü#ünülen iki farkl ölçe&in ayn gruba uygulanmas sonucu elde edilen veriler arasndaki korelasyona dayanr. (Kurtulu#, 1981, s.345) Alternatif formlar güvenilirli&inde bir ölçe&in iki alternatif formu olu#turulur. Ayn denekler genellikle iki dört hafta arasnda iki farkl zamanda bu formlar doldururlar ve alternatif yani e#de&er ölçek formlarndan elde edilen veriler güvenilirli&i de&erlendirmek için ili#kilendirilir. 3ç Tutarllk Güvenilirli&i: 3ç tutarllk güvenilirli&i, toplam puan olu#turmak için toplanm# birçok birimin bulundu&u toplam ölçe&in güvenilirli&ini de&erlendirmek için kullanlr. Bu ölçümün güvenilirli&i ölçe&i olu#turan birim setinin iç tutarll&na odaklanm#tr. 3ç tutarll&n en basit ölçümü ölçe&i ikiye bölme olarak isimlendirilen bir yöntemdir. Bu yöntemde ölçek ikiye bölünür ve iki ksma alnan cevaplar arasnda bir korelasyon olup olmad& ara#trlr. Bu korelasyonun büyüklü&ü yüksek iç tutarll& gösterir. Ölçek birimleri ikiye birimlerin tek mi çift mi sralandklarna göre veya tesadüfi olarak ayrlr. Burada problem sonuçlarn ölçek birimlerinin nasl ayrld&na ba&l olmasdr. Bu problemin üstesinden gelebilmek için popüler olan yakla#m alfa katsaysdr.(kurtulu#, 1981, s.345) Alfa katsays veya Cronbach s alfa, ölçek birimlerinin farkl yollarla ayrlmas ile elde edilen tüm mümkün ikiye ayrma katsaylarnn ortalamasdr. Bu katsay 0 dan 1 e kadar de&i#ir ve 0,6 veya daha küçük de&erler yetersiz iç tutarllk güvenilirli&i oldu&unu gösterir. Alfa katsaysnn önemli bir özelli&i bu de&erin ölçek birimlerinin says arttkça artma e&iliminde olmasdr. Bu nedenle alfa katsays birkaç gere&inden fazla ölçek birimi içerildi&inde yapay ve uygunsuz olarak yükselebilir. Baz çok birimli ölçekler çok boyutlu yapnn farkl yönlerini ölçmek üzere tasarlanm# birkaç birim seti içerir. Bu boyutlar oldukça ba&ml olduklarndan bu boyutlarn kar#snda hesaplanan iç tutarllk ölçümü uygunsuz olacaktr. E&er her bir boyutun ölçümünde ayr birimler kullanlrsa, iç tutarllk güvenilirli&i her bir boyut için hesaplanabilir. (Malhotra, 1996, s.306) Geçerlilik gözlenen ölçek puanlar arasndaki farklar ölçülen karakteristiklerin objeleri arasndaki gerçek farklar gösterdi&i boyut olarak tanmlanr. (Hayes, 1997, s. 57) 14
Mükemmel geçerlilik ölçüm hatasnn olmamasn gerektirir. Bir ölçek sistematik hatadan arnd& ölçüde veya di&er bir ifadeyle belli bir dönemde ki#iler arasndaki gerçek farklar veya ayn ki#i için zaman içindeki gerçek farklar yanstt& ölçüde geçerli olacaktr. Sistematik hata ölçe&in bizzat kendisinden, ölçe&in kullancsndan, cevaplayclardan veya çevre ko#ullarndan ötürü olu#abilir. Uygulamada gerçek de&erleri bilme olana&mz ço&u kez olmad&ndan kullanlan ölçe&in geçerlili&i hakknda bir yargya varabilmek için ba#ka standartlar kullanmak gerekir. Bu nedenle genellikle kriter geçerlili&i, içerik geçerlili&i ve yapsal geçerlilik isimleriyle belirtilen üç farkl geçerlilik esas alnarak de&erlendirme yaplr. (Kurtulu#, 1981,s. 344) 3çerik Geçerlili&i: 3çerik geçerlili&i ölçe&in içeri&inin ölçüm görevini ne kadar iyi temsil etti&inin öznel fakat sistematik bir de&erlendirmesidir. Ara#trmac veya konuda uzman bir ki#i herhangi bir ölçülecek olan yapnn tüm bilgi alann ölçek birimlerinin yeterli derecede kapsayp kapsamad&na karar verir. 3çerik geçerlili&i bir ölçe&in geçerlili&inin ölçülmesinde tek ba#na yeterli bir ölçüm de&ildir, ölçek puanlarnn sa&duyulu yorumlanmasna yardmc olur. Daha formal bir de&erlendirme kriter de&erlendirilmesinden elde edilir. (Malhotra, 1996, s. 306) Kriter Geçerlili&i: Kriter geçerlili&i bir ölçe&in di&er seçilen de&i#kenler (kriter de&i#kenleri) hakknda beklenen mantkl bir kriter gösterip göstermedi&ini yanstr. Kriter de&i#kenleri di&er ölçeklerden elde edilen demografik veya psikolojik karakterleri, tutumsal veya davran#sal ölçümleri veya puanlar içerir. Zaman periyoduna ba&l oldu&undan, kriter geçerlili&i e#zamanl geçerlilik ve tahmin geçerlili&i #eklinde iki #ekildedir. E#zamanl geçerlilik ayn zamanda toplanan kriter de&i#kenlerine göre ölçek verileri de&erlendirildi&inde tayin edilir. E#zamanl geçerlili&i de&erlendirmek için ara#trmac standart ki#isel anketlerin ksa formlarn geli#tirmelidir. Orjinal anketler ve bunlarn ksa versiyonlar denek grubuna e#zamanl uygulanmal ve sonuçlar kar#la#trlmaldr. Tahmin geçerlili&ini de&erlendirmek için ara#trmac ölçek verilerini o a#amada toplarken kriter geçerlili&ini gelecek zamanda toplar. Örne&in, tahl markalarna kar# tutumlar bir tarayc panel üyelerinden tahllarn gelecek satn almlarn tahminlemek için kullanlabilir. Tutumsal veriler panel üyelerinden toplanr ve bunlarn gelecek satn almlar tarayc verilerle takip edilir. Önceden söylenen ve aktif satn almlar tutumsal ölçe&in tahmin geçerlili&ini de&erlendirmek için kullanlr. (Malhotra, 1996, s. 307) Yapsal Geçerlilik :Yapsal geçerlilik bir ölçekteki yapnn veya karakteristi&in ne oldu&una gerçekte ne ölçüldü&üne ili#kin sorular içerir. Yapsal geçerlili&i de&erlendirirken ara#trmac ölçe&in niye çal#t& ve 143
temelinde yatan teori ile ilgili hangi sonuçlarn ortaya çkabilece&i ile ilgili teorik sorular cevaplandrmay denemelidir. Böylece yapsal geçerlilik ölçülen yapnn do&asyla ve di&er yaplarla nasl ilgisi oldu&u ile ilgili sa&lam bir teori gerektirir. (Kurtulu#, 1981, s.344) Adm 9: Verilerin Analizi ve Özetlenmesinde Kayp Veri Analizi: Bir ara#trmaya yönelik olarak tüm anketler tamamlanp bunlarn analiz a#amasna geçildi&inde çe#itli kayp veri problemleri ile kar#la#abilinir. Kayp veri problemi bu anketlerin incelenmesinde kullanlacak olan çe#itli istatistiksel analizlerde önemli problemlere yol açmaktadr. Veriler analiz edilmeye ba#lanlmadan önce kayp verilerin analizi yaplmaldr. Kayp verilere neden olan tüm sistematik olaylar örne&in veri toplamadaki problem veya hatalar yada deneklerin cevap vermeyi reddetmesi yani tepkisizlik gibi sorunlar kayp veri süreci olarak adlandrlr. Ara#trmac verilerinde kayp veri süreçlerini anlamal ve gerekli düzeltmeleri yapmaldr, aksi takdirde kayp verilerle analiz yapmak sonuçlar saptrabilir ya da yanl# yorumlamalara neden olabilir. Kayp veri içeren gözlemlerin veri setinden çkarlmas ço&u zaman geçerli örnek hacminin altna dü#ürülmesine neden olabilir. Bu yüzden kayp veri süreçleri incelenerek telafi edilmeye çal#lr. Kayp veri süreçleri incelenerek rassal olup olmadklar belirlenmelidir. E&er rassal iseler, telafi edilebilirler ancak de&ilseler belirli bir yap içindeler demektir ve bu yapnn belirlenip incelenmesi gerekir.(hair, Anderson, Tatham, Black, 1998, s.50-53) Kayp verilerin rassal olup olmad& belirlendikten sonra kayp verilerle ilgilenmek için ba#lca dört yöntem bulunmaktadr..(hair, Anderson, Tatham, Black, 1998, s.6-64) 1. Sadece tam verisi olan gözlemler kullanlr. Bu yöntemde eksik veri içeren gözlemler analize dahil edilmezler. Sadece rassal kayp veri yaps olan durumlarda uygulanabilir, bu durumda örnek hacminin de yeterli olmas gerekir.. Çok fazla kayp veri içeren olaylar veya de&i#kenler silinebilir. Ço&u zaman, rassal olmayan bir kayp veri süreci oldu&unda bu yöntem en iyi çözümdür. Fakat de&i#kenleri veya olaylar silerken bilgi kayb da gözönüne alnmaldr. 3. Yerine koyma metodlar uygulanabilir. Yerine koyma, örnekteki di&er de&i#ken veya olaylarn geçerli de&erlerinden yola çkarak kayp veriyi tahminlemektir. Yerine koyma metodlar daha çok saysal de&i#kenler için kullanlr. Kayp verili gözlemler di&er örne&e seçilmeyen ancak örnekle ayn özellikleri ta#yan gözlemlerin seçilmesiyle bunlarla yer de&i#tirir. Bir 144
de&i#kenin kayp de&erleri yerine o de&i#kenin di&er geçerli cevaplarnn ortalamas konulabilinir. Burada geçerli örnek cevaplar yenilenecek de&er için kullanlr. Bu yakla#mn temeli ortalamann en iyi yerine koyma de&eri olmasdr. Ara#trmac kayp veriler yerine d# kaynaklardan veya önceki ara#trmalardan elde etti&i sabit bir de&eri yerine koyar. Bu metoda Cold Deck yerle#tirmesi denir. Bir de&i#kenin kayp verilerini tahminlemek için bu de&i#kenin veri setindeki di&er de&i#kenlerle ili#kisine baklarak regresyon analizi uygulanr. Bir di&er yöntem de birkaç metodun aktif olarak birle#tirilmesidir. 4.Modele Ba&l Prosedürler: Kayp veri sürecini modelleyerek kayp verileri tahminlemeye dayanr. Bu konudaki yakla#mlardan birisi, kayp verilerin altnda yatan süreci En Çok Benzerlik Yöntemleriyle modelleyip mümkün olan en iyi tahmini yapmaktr. Di&er bir yakla#m ise kayp verilerin do&rudan analize dahil edilmesi ve örne&in seçilmi# bir alt grubu gibi ele alnmasdr. Bunun altnda, kayp verilerin de ara#trmacya verebilece&i baz bilgiler oldu&u varsaylr. Adm10:Raporun Sunumu: Kayp veri problemi giderildikten sonra artk ara#trmann amacna ve verilerin yapsna uygun olarak eldeki verilere çe#itli istatistiksel analizler uygulanarak, sonuçlar konuda uzman bir ki#i ve bir istatistikçinin yardm ile rahatlkla yorumlanabilir ve yönetimin istekleri do&rultusunda özet veya ayrntl bir rapor halinde sunulabilir. Adm 11:Gelecek Aratrmalar çin Bilgi Kazanc: Ara#trmaya ba#lanmadan önce anakütle ile ilgili ne kadar çok bilgi sahibi olunursa örne&in ne kadar do&ru tahminler verdi&i o kadar kolay ispatlanabilir. Herhangi bir tamamlanm# örnek gelecek çal#malar için bir rehber gibidir. Örnekleme yardmyla yaplan geni# çapl bir ara#trmada hiçbir #ey planland& gibi gitmeyebilir de bu durumda bile kar#la#lan sorunlar ve bunlarn giderilme yöntemleri gelecek ara#trmalara #k tutar. SONUÇ Bu çal#ma anketler aracl& ile yaplacak olan bir ara#trmaya ba#lanmadan önce ara#trmaclara yardmc olabilmek amacyla planlanm#tr. Yukarda de&inilen tüm admlar do&ru bir biçimde uygulanld& takdirde yaplan ara#trma istatistiksel açdan güvenilir sonuçlar verebilecektir. Bu do&rultuda ara#trmalarda kar#la#labilecek sorunlarn en aza indirgenmesi ve ara#trmalarda kar#la#labilecek sorunlara çözüm önerileri getirilerek en ksa zamanda ara#trmann hedefine ula#lmas istenen sonuçtur. 145
Kaynaklar: ALRECK,Pamela,L., SETTLE, Robert B., The Survey Research Handbook, Irwin, Chicago, London, Singapore, 1995. BAH,Türker, Anket, Seçkin Yaynclk, Ankara, 001 COCHRAN, William G., Sampling Techniques, John Wiley & Sons, New York, Chichester, Brisbane, Toronto, Singarore, 1977. ÇINGI,Hülya,Örnekleme Kuram, H.Ü. Fen Fakültesi Basmevi, Ankara,1994 3K3Z, Fikret, PÜSKÜLCÜ, Halis, HABAN, Eren, statistie Giri, Bar# Yaynlar Fakülteler Kitabevi, 3zmir,1994. KARASAR, Niyazi, Bilimsel Aratrma Yöntemleri, Nobel Yayn Da&tm, Ankara, 1998 KURTULUH, Kemal, Pazarlama Aratrmalar, 3stanbul Matbaas, 3stanbul, 1981. MALHOTRA, Naresh K., Marketing Research, Jersey,1996. Prentice Hall, New McCLAVE, James T., BENSON, P.George, Statistics For Business And Economics, Maxwell Macmillan 3nternational Editions,New York, San Francisco, California, 1991. PROCTOR, Tony, Essential of Marketing Research, Tek Art, Croydon, Surrey, 1997. SMIDTH, K.Smidth, TORTORA, Robert, Evaluating The Effects of Nonresponse and The Number Of Response Levels on Survey Samples, Statistical Case Studies A Collaboration Between Academe and Industry, SIAM, 1998 HAYES, Bob E., Measuring Customer Satisfaction, ASQ Quality Press, Milwaukee, Wisconsin, 1997. HAIR, Joseph F., ANDERSON, Rolph E., TATHAM, Ronald L., BLACK, William C., Multivariate Data Analysis, Prentice- Hall International Inc.,New Jersey, 1998. 146
VAVRA, Terry G., Müteri Tatmini Ölçümlerinizi Gelitirmenin Yollar, Kalder Yaynlar, 3stanbul, 1999 YAMANE,Taro,(Çevirenler: Alptekin Esin, M.Akif Bakr, Celal Aydn, Esen Gürbüzsel),Temel Örnekleme Yöntemleri,Literatür Yaynclk,3stanbul, 001 http://www.dssresearch.com.library/general/sampling.asp 147