Örnekleme yöntemleri iki grupta sınıflandırılmaktadır. Bunlar;
a. Olasılıklı Olmayan Örnekleme Yöntemleri (Keyfi Örnekleme)
b. Olasılıklı Örnekleme Yöntemleridir.
İzleyen bölümde her iki grupta yer alan yöntemlerden başlıcaları ele alınmaktadır.
b. Olasılıklı Örnekleme Yöntemleridir.
İzleyen bölümde her iki grupta yer alan yöntemlerden başlıcaları ele alınmaktadır.
d1. Olasılıklı Olmayan Örnekleme Yöntemleri (Keyfi Örnekleme)
Olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri, ucuzluğu, hızlı oluşu, kitlenin tam bir çerçevesine gereksinim duymaması ve özellikle de uzmanlık düzeyinde istatistik bilgisi gerektirmemesi nedenleri ile birçok kullanım alanı bulmuştur. Özellikle kamuoyu araştırmalarında ve işletmelerin pazarlama araştırmalarında çok kullanılmaktadır. Buna karşın, keyfi örneklemede örnekleme birimlerinin seçilmesi, örneklemeyi yapan araştırmacının kararına dayandığından bu tip örneklem popülasyonu iyi yansıtamamaktadır ve dolayısıyla hata payı büyüktür.
Bu nedenle ilk bakışta keyfi örnekleme türlerinin gereksiz olduğu algısı oluşabilir. Ancak birçok araştırmada olasılıklı örnekleme uygulamalarında güçlüklerle karşılaşılır. Seçilen birimler hakkında her zaman bilgi alınamaz ve cevap vermeyen birimler bazı durumlarda belirli bir gruptan gelebilir. Dolayısıyla yalnız cevap veren birimler incelendiğinde tek yönlü hatalar ortaya çıkabilir.
Örneğin sadece belirli bir gelir düzeyinin üstündekiler tarafından cevaplandırılan bir anket böyle bir hatayı içerir. Öte yandan genellikle birimlerin tam listesi bulunamadığında, rasgelelik koşulu kolaylıkla gerçekleştirilemez. Son olarak, bazı durumlarda araştırmacı olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerini kullanmak zorunda kalabilir.
Olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri, ucuzluğu, hızlı oluşu, kitlenin tam bir çerçevesine gereksinim duymaması ve özellikle de uzmanlık düzeyinde istatistik bilgisi gerektirmemesi nedenleri ile birçok kullanım alanı bulmuştur. Özellikle kamuoyu araştırmalarında ve işletmelerin pazarlama araştırmalarında çok kullanılmaktadır. Buna karşın, keyfi örneklemede örnekleme birimlerinin seçilmesi, örneklemeyi yapan araştırmacının kararına dayandığından bu tip örneklem popülasyonu iyi yansıtamamaktadır ve dolayısıyla hata payı büyüktür.
Bu nedenle ilk bakışta keyfi örnekleme türlerinin gereksiz olduğu algısı oluşabilir. Ancak birçok araştırmada olasılıklı örnekleme uygulamalarında güçlüklerle karşılaşılır. Seçilen birimler hakkında her zaman bilgi alınamaz ve cevap vermeyen birimler bazı durumlarda belirli bir gruptan gelebilir. Dolayısıyla yalnız cevap veren birimler incelendiğinde tek yönlü hatalar ortaya çıkabilir.
Örneğin sadece belirli bir gelir düzeyinin üstündekiler tarafından cevaplandırılan bir anket böyle bir hatayı içerir. Öte yandan genellikle birimlerin tam listesi bulunamadığında, rasgelelik koşulu kolaylıkla gerçekleştirilemez. Son olarak, bazı durumlarda araştırmacı olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerini kullanmak zorunda kalabilir.
-Örneğin bir uzman kalitesini kontrol etmek için büyük bir kitlenin tepesinden bir buğday örneklemi seçebilir. Kitle içindeki belli yerlerden rasgele bir örneklem seçmek fiziksel olarak imkansız olabilir.
-Olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri, örnekleme seçilen birimler için izlenen yol bakımdan farklı gruplarda incelenmektedir.
-İzleyen bölümde en yaygın keyfi örnekleme yöntemleri ele alınmaktadır.
Güdümlü örnekleme, araştırmanın amaçları gereğince anakütlenin tümünün değil bir kesiminin gözlenmesi demektir. Bu örnekleme tipinde örneklem, araştırmacının problemlerine cevap bulacağına inandığı deneklerden oluşmaktadır.
Örneğin, endüstride meslek hastalıkları konusunda tasarlanan bir araştırma ele alındığında; bu tür bir konu endüstri işçilerinin oluşturduğu anakütlenin temsilci bir örneklemi üzerinde araştırılabilir. Ancak meslek hastalıklarını tüm kitle içinde değil özellikle belli bir hizmet süresini aşmış veya belli bir yaş sınırının üstündeki işçiler arasında daha açık bir biçimde gözlenebileceğine kuşku yoktur.
Bu nedenle, araştırma amacına uygun düşen örneklemin, bütün işçiler kitlesini değil de orta yaşlı işçiler kitlesini temsil eden bir örneklem olacağı açıktır.
Benzer şekilde bir sanayi bölgesinde, çevre kirliliğinin nedenleri, sonuçları, etkileri araştırma konusu olduğunda, örneğin, bölgede bulunan bir çimento fabrikası ile bir metalürji fabrikasının bulunduğu çevrede oturan hanehalkları, örneklenecek anakütleyi oluşturabilir. Bu hanehalkları içinden olasılıklı olmayan bir seçimle yapılan çalışma, tüm sanayi bölgesi için daha büyük bir kitleyi içerecek bir çalışmadan, daha iyi sonuçlar verecektir.
2. Kota Örneklemesi
Olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerinin en sık kullanılan türlerinden birisidir.
Anakütle, ele alınan özellik bakımından farklı nitelikteki bazı önemli kısımları kapsadığında, örneklemin gücünü yükseltmek üzere gruptan önemi ile orantılı sayıda birim çekilmek suretiyle yapılan örneklemeye kota örneklemesi denir.
Daha değişik bir tanım ile kota örneklemesi “tabakalar içinde birimlerin rasgele değil de keyfi olarak seçildiği tabakalı örnekleme” olarak tanımlanır.
Kota örneklemesi genel olarak şöyle açıklanabilir;
1. Anakütleyi oluşturan birimler belli karakteristiklere (cinsiyet, yaş, gelir düzeyi, meslek, eğitim durumu, etnik köken, din, ırk vb) göre sınıflandırılır yani tabakalara ayrılır.
2. Belirlenen toplam örnek büyüklüğü, tabakalar arasında dağıtılır. Her tabakaya verilen örnek büyüklüğü, o tabakanın kotasını oluşturur.
3. Anketörler kendilerine verilen sayı ve özellikteki birimleri bulup onlardan istenen bilgileri derlerler.
Kota örneklemesi aşağıdaki şekilde şematik olarak görülmektedir.
3. Kolayda Örnekleme
Bu örnekleme türünde, veri toplama amacıyla anakütleyi oluşturan bireylere gönderilen anket formlarını doldurarak anketlere cevap verenlerin tümü örnekleme dahil edilmektedir.
Televizyonların düzenlemiş olduğu telefon anketleri ile internet üzerinden yayınlanan ve doldurulan anketler bu tarz örneklemeye dahildirler.
Bu örnekleme türünde anketlere cevap verenlerin sayısı önceden kestirilemediğinden ve anketlerin nasıl doldurulduğu bilinemediğinden bu tür bir örneklemeyi kullanan araştırmalarda elde edilen sonuçlar büyük oranda hata payı içerirler. Genelde yeterli sayıda örnek büyüklüğüne ulaşılamadığından sonuçların genelleme imkanı da çok zordur.
4. Kartopu Örnekleme
Kartopu örnekleme yöntemi, evrenin sınırlarının ve elemanların kesin olarak belirlenemediği durumlarda kullanılır.
-Bu tip bir örneklemede araştırmacı, evreni temsil edebileceği düşündüğü araştırma konusuyla ilgi bir örnek bulduktan sonra, bu örneğe tanıdığı başka örneklerin bulunup bulunmadığını sormaktadır. Daha sonra mevcut örnek tarafından önerilen bu yeni kişiler de araştırmaya dahil edilerek çalışma yürütülmektedir.
-Dolayısıyla zincirleme olarak örnek büyüklüğü artmaktadır. Örnek böylece, sanki karda itilerek büyüyen, bir kartopu gibi büyüme gösterir. Bu örnekleme tipinde en temel problem, ilk örneğe ulaşmaktır.
d1. Olasılıklı Olmayan Örnekleme Yöntemleri (Keyfi Örnekleme)
Bunların dışında literatürde olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri arasında;
Monografik Örnekleme,
Kabul Örneklemesi,
Alan Örneklemesi,
Faaliyet (Üretim Faaliyeti) Örneklemesi yöntemleri de sayılmaktadır.
d2. Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri
Olasılıklı örnekleme kısaca, anakütledeki her birime belirli ve sıfır olmayan bir olasılıkla seçilme olanağı verilen bir örnekleme yöntemidir. Bu tür örnekleme yöntemlerinin en belirgin özelliği, örneklem içinde yer alan birimlerin evrenden rasgele seçilmesidir. Olasılıklı örnekleme yöntemlerinden başlıcaları şu şekilde sıralanabilir;
1. Basit Rasgele Örnekleme Yöntemi
1’den N’ye kadar numaralanmış bir anakütleden, her bir örnekleme birimine eşit seçilme olasılığı tanınarak seçilen n ölçümlü örnekleme rasgele örneklem adı verilir.
Örnekleme teorisinde çok önemli bir yer tutan rasgele örneklemin seçilmesi yöntemine Basit Rasgele Örnekleme Yöntemi denir.
Bu yöntemde her popülasyon elemanının seçilme şansı eşittir ve bir birimin seçilmesi diğerlerinin seçilmesini etkilemez.
Bu yöntemde uygun örnek büyüklüğü belirlendikten sonra, basit rasgele örnek seçim yöntemleri ile örnekler seçilir. Seçim sonrası oluşan örneklem istatistikleri hesaplanarak kitle parametreleri için kestirimler yapılır.
Bu yöntemde 1’den N’ye kadar numaralanmış bir anakütleden örneklem seçilmesi için çeşitli yollar vardır.
Çekiliş Yöntemi
Rasgele Sayılar Tablosunu Kullanma
Basit Rasgele Örnekleme yönteminin yararları şöyle sıralanabilir;
Evrendeki her elemanın eşit seçilme şansı vardır.
Evren çok büyük ve karmaşık değilse seçme işlemi kolaydır.
Bu yöntemle yapılan örneklemede istatistiksel işlemler ağırlıksız olarak yapıldığı için değerlendirme işlemi de kolay olur.
-Yöntemin sakıncalı yönleri ise şunlardır;
Evren çok büyükse evreni listelemek ve seçmek güçtür.
İncelenen özellik evrendeki elemanların bazı özelliklerine göre değişiklik gösterebilir.
Örnekleme seçilecek bireyler çok geniş bir bölgede dağınık bir şekilde yerleşmiş olabilirler.
2. Tabakalı Rasgele Örnekleme Yöntemi
İncelenen parametre, deneklerin herhangi bir özelliğine göre değişiklik gösteriyorsa (yaş, cinsiyet, sosyo-ekonomik, kültürel özellikler vb.) Tabakalı rasgele örnekleme yöntemiyle örnekleme yapmak daha doğru sonuç verebilir.
Bu yöntemin etkin olabilmesi için
tabakalardaki birimlerin kendi içinde homojen olması ve
tabakalar arasında gerçek bir farklılık bulunması gerekir.
Örneğin bir ilköğretimdeki çocukların boy uzunlukları ölçülmek istenirse, yaş ile boy arasındaki ilişki dikkate alınmalıdır.
Örnekleme girecek çocuklar, yaşları dikkate alınmadan basit rasgele yöntem ile seçilirse elde edilecek sonuçlar gerçeği yansıtmayabilir. Çünkü şans eseri küçük yaştakiler ya da büyük yaştakiler, seçilen örneklemde daha fazla sayıda bulunabilir.
Çocuklar, önce yaşa göre tabakalanıp, her tabakadan basit rasgele örnekleme yöntemiyle belirli sayıda seçilirse sonuç gerçeğe daha yakın olur.
Tabakalı örneklemede örnek büyüklüğü, her tabaka için ayrı değil, tüm kitle için daha önceden anlatılan yöntemlerle hesaplanır.
Daha sonra örnekleme alınacak bireyler, tabakalardaki birey sayısıyla orantılı olarak seçilir. Başka bir deyişle, çok kişi içeren tabakadan çok, az kişi içeren tabakadan az kişi örnekleme alınır.
Tabakalı rasgele örnekleme yöntemine tabakalar arasında gerçek bir farklılık olduğunda başvurulmalıdır. Bu yöntemin sakıncalı yanları çok azdır. Bunlar;
Tabakalardaki birey sayısının bilinmediği durumlarda seçim işlemlerinin güçleşmesi,
Örnekleme seçilecek birimlerin çok büyük bir bölgede dağınık olarak oturması durumunda araştırmanın uygulama aşamasının güçleşmesidir.
3. Küme Örnekleme Yöntemi
Bu yöntemde örnekleme birimi tek kişi değil bir grup, demet ya da kümedir. Araştırma yapılacak bireyler geniş bir alana dağılmış durumda iseler, basit rasgele ve tabakalı rasgele örnekleme yöntemiyle yapılan seçimle örnekleme çıkan bireylere ulaşmak pratik olmayabilir. Böyle bir durumda küme örnekleme yöntemi uygulama kolaylığı sağlar.
Örneklem hatasını etkileyen en önemli faktör kümelerin homojen ya da heterojen olmasıdır. Küme içinin heterojen olması (değişik özellikteki birimleri içermesi) durumunda örneklem hatası küçülür. Küme içindeki birimlerin homojen olması durumunda ise örneklem hatası büyük olur.
Küme örnekleme yönteminde genel kural kümedeki birim sayısının az olması yani kümelerin küçük olmasıdır.
Kümelerin küçük olması küme sayısını artıracak, bu da değişik özellikteki kümelerin örnekleme girme şansını arttıracaktır.
Örneğin 5000 aile içeren bir bölgeyi 1000’er ailelik 5 kümeye ayırıp buradan 1 kümeyi örnekleme alma yerine, 250’şer ailelik 20 kümeye ayırıp 4 küme seçmek daha uygundur.
Kümelerin nasıl belirlendiğine bağlı olarak doğabilecek örneklem hataları aşağıdaki iki örnekte görülmektedir.
4. Sistematik Örnekleme Yöntemi
Örneklem seçim işlemlerinin kolay olması nedeniyle özellikle evren büyük olduğunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Bu yöntemin en çok kullanıldığı durumlar şunlardır;
Çok sayıda birim içeren kayıt sistemlerinin incelenmesinde. Örneğin, hasta dosyaları, hasta ya da işçi kayıtları, kayıt defterleri, fişler, listeler gibi.
Birim sayısı çok fazla olduğu için listelenmesi güç ya da olanaksız olan durumlarda. Örneğin, büyük bir kentte ev seçimi, sokak seçimi, işyeri seçimi otomobil seçimi gibi.
Seçim işlemlerinde evren büyüklüğü (N) örneklem büyüklüğüne (n) bölünerek kaç birimde bir birimin örnekleme alınacağı saptanır.
Örneğin, 15000 hasta dosyası bulunan bir arşivden 500 dosya örnekleme seçilecekse (15000 / 500 = 30) her 30 dosyada bir dosya örnekleme alınacaktır.
Başlangıç sayısı rasgele sayılar tablosundan 1 – 30 arasında bir sayı seçilerek bulunur. Seçilen sayı 8 ise önce 8’inci dosya örnekleme alınır, sonra her 30 dosya 1 dosya örnekleme alınır. Böylece örnekleme çıkan dosya numaraları 8, 38, 68, 98, ……14978 olacaktır.
Bu yöntemi kullanacak araştırıcılar şu noktaları göz önünde bulundurmalıdırlar;
Başlangıç sayısı, dağılımı büyük oranda etkiler. Örneğin dosyalar küçük yaştan büyük yaşa doğru sıralanmışsa ve araştırıcı yaş ortalamasını öğrenmek istiyorsa 3.33.63.93…. sırasında elde edilecek ortalama ile 28, 58, 88, 118…. Sırasından elde edilecek ortalama farklı sonuçlar vermektedir.
Birden çok kurumda dosyalar incelenecekse ve her kurumda diyelim 30 dosya varsa ve her kurum dosyaları küçük yaştan büyük yaşa doğru sıralanmış ise başlangıç sayısı dağılımı yine etkiler.
Birden çok kurumda dosyalar incelenecekse bir kurum dosyaları büyükten küçüğe bir kurum dosyaları küçükten büyüğe doğru sıralanmışsa bir diğeri de sırasız olarak dizilmişse araştırıcı bunların sırasını belirli bir düzene soktuktan sonra seçim işlemine geçmelidir.
e) Örneği Seçmek
-Örnekleme sürecinin son aşaması, anakütle içerisinden, belirlenen örnekleme yöntemine göre örneği seçmektir.
-Seçilen örnek sayesinde araştırma için gereken verilere ulaşılmış olunur.
