Kota örnekleme

İle Dr.benjamin anderson Ağustos 5, 2023 İstatistik 0 Yorum

Bu yazımızda kota örneklemenin ne olduğunu ve nasıl yapıldığını açıklıyoruz. Kota örneklemesinin bir örneğini ve bu tür örneklemeyi kullanmanın diğerlerine kıyasla avantajlarını ve dezavantajlarını bulacaksınız.

Kota örneklemesi nedir?

Kota örneklemesi, istatistiksel bir çalışma için örneklemin parçası olacak bireylerin seçilmesine yönelik bir yöntemdir.

Kota örneklemesinde öncelikle en az bir özelliği paylaşan bireylerden oluşan gruplar (ya da tabakalar) oluşturulmakta, daha sonra her gruptan bir kota seçilerek çalışma örneklemi oluşturulmaktadır.

Kota örneklemesi, olasılığa dayalı olmayan örneklemenin bir türüdür; yani örneklem öğeleri rastgele seçilmez, araştırmacı tarafından seçilir. Ayrıca popülasyonu gruplara ayırmak için kullanılan bireylerin özelliklerine de araştırmacı tarafından karar verilir, dolayısıyla araştırmayı yürüten kişinin elde edilen sonuçlar üzerinde büyük etkisi vardır.

Kota örneklemesi nasıl yapılır

Kota örnekleme adımları aşağıdaki gibidir:

Hedef popülasyonu tanımlayın.
İstatistiksel çalışmanın gruplarını (veya katmanlarını) tanımlayın. Bunu yapmak için nüfusun gruplara ayrılacağı kriterlere karar vermek gerekir.
Kota boyutlarını belirleyin , yani her gruptan kaç kişinin örneklemde olacağına karar verin.
İstatistiksel çalışmaya katılacak her gruptan bireyleri seçin.

Her gruptan kaç kişinin örnekleme dahil edileceğini seçerken doğrudan araştırmacıların kriterlerinden yararlanılabileceği gibi aşağıdaki gibi istatistiksel kriterler de kullanılabilir:

Basit seçim : Kotaların büyüklüğü tüm gruplar için aynı olacaktır, yani tüm gruplardan aynı sayıda kişi seçilir. Kota büyüklüğü, istenilen örneklem büyüklüğünün toplam grup sayısına bölünmesiyle hesaplanır:

$\displaystyle n_i=\cfrac{n}{k} \qquad \begin{array}{l}n=\text{tama\~no muestral deseado} \\[2ex]k=\text{n\'umero de cuotas}\end{array}$

Orantılı seçim : Kotanın büyüklüğü havuzun büyüklüğü ile orantılıdır, yani havuz ne kadar büyükse kota da o kadar yüksek olur. Her ödemenin tutarını hesaplama formülü aşağıdaki gibidir:

$\displaystyle n_i=n\cdot \cfrac{N_i}{N} \qquad \begin{array}{l}n=\text{tama\~no muestral deseado} \\[2ex]N_i=\text{tama\~no del grupo }i \\[2ex]N=\text{tama\~no de la población}\end{array}$

Değişkenlikle orantılı seçim : Kotanın büyüklüğü, popülasyonu gruplara ayırmaya yarayan özelliğin değişkenliğiyle orantılı olduğunda. Bir grubun standart sapması ne kadar büyükse, kotanın boyutu da o kadar büyük olacaktır ve aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:

$\displaystyle n_i=n\cdot \cfrac{\sigma_i\cdot N_i}{\displaystyle \sum_{j=1}^k\sigma_j\cdot N_j} \qquad \begin{array}{l}n=\text{tama\~no muestral deseado}\\[2ex]\sigma_i=\text{desviaci\'on tipica del grupo }i \\[2ex]N_i=\text{tama\~no del grupo }i \end{array}$

Kota Örnekleme Örneği

Kota örneklemesinin tanımını gördükten sonra adım adım anlatılan bir örnek yardımıyla nasıl yapıldığını görelim.

Endüstriyel sektöre yönelik bir şirket, yeni bir ürünün olası satışına ilişkin bir pazar analizi yapmak istemektedir. Bunu yapmak için kamuoyunun fikrini öğrenmek ve yeni ürünün başarısını tahmin etmeye çalışmak için yaşa göre istatistiksel bir çalışma yaptırdı. Şirket ilk olarak potansiyel müşterilere dair bir tahmin yaptı, işte veriler:

Ancak 1.000 kişiyle anket yapılmasının şirkete maliyeti çok yüksek olacağı için kota örnekleme yapılarak sadece 200 kişilik bir örneklemle görüşme yapılmasına karar verildi.

Bu durumda demografik veriler zaten kişinin yaşına göre gruplara (veya katmanlara) göre sınıflandırılmaktadır. Ayrıca her grubun tutarını ve toplama göre yüzdesini bildiğimiz için her ödemenin tutarıyla orantılı bir seçim yapacağız.

Son olarak, her kotadan çalışmaya katılacak birey sayısı belirlendikten sonra, araştırmacıların her kotadan büyüklüğüne göre belirlenen sayıda kişiyi seçmesi ve anketi her denekten üretilen yeniler üzerinde yürütmesi gerekir.

Kota Örneklemesi ile Katmanlı Örnekleme Arasındaki Fark

Kota örneklemesi ile tabakalı örnekleme arasındaki fark, örneklemdeki bireylerin seçiminde yatmaktadır. Kota örneklemede araştırmacı örneklemdeki bireyleri seçer, tabakalı örneklemede ise örneklemdeki bireyler rastgele seçilir.

Ancak kota örneklemesi ve katmanlı örneklemenin ortak bir özelliği vardır: nüfusu gruplara (veya tabakalara) ayırırlar. Bu nedenle bu iki örnekleme türünü karıştırmak oldukça yaygındır.

Katmanlı örneklemeyle daha fazla ilgileniyorsanız, tüm artılarını ve eksilerini burada görebilirsiniz:

➤ Bakınız: tabakalı örneklemenin avantajları ve dezavantajları

Kota Örneklemesinin Avantajları ve Dezavantajları

Kota örneklemesinin avantajları ve dezavantajları şunlardır:

avantaj	Dezavantajları
Kota örneklemesinde elde edilen sonuçların yorumlanması oldukça basittir.	Bu tür örneklemeyle yapılan hatayı tahmin etmek imkansızdır.
Kota örneklemesinin gerçekleştirilmesi oldukça hızlı ve kolaydır.	Kotayı belirlemezsek sonuçlar güvenilmez olur.
Bu bir tür ekonomik örneklemedir.	Eklenen her kota için proje maliyeti artar.
Nüfusun bir bütün olarak ve her bir katmanın özel olarak incelenmesini mümkün kılar.	Grupları oluşturabilmek için bilgi örneklerine sahip olmak gerekir.

Kota örneklemesinin en büyük avantajı, diğer örnekleme türlerine göre hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirilmesidir.

Bu özellik, çok fazla kaynak kullanılması gerekmediğinden kota örneklemesinin maliyetinin oldukça düşük olduğu anlamına gelir. Öte yandan kotaların eklenmesi durumunda istatistiksel analizin toplam maliyeti katlanarak artmaktadır.

Kota örneklemesinin bir diğer avantajı da verilerin gruplar halinde toplanması ve dolayısıyla her bir grup hakkında bilgi edinilmesine olanak sağlamasıdır.

Diğer nedenlerden dolayı, müzenin Cuota’larının ana dezavantajı, araştırmacının cuotaları doğru şekilde tanımlayabilmesi için popülasyon hakkında bir ön bilgiye sahip olmasını gerektirmesidir, çünkü cuotaları oluşturma kriteri yeterlilik ve aralık olmalıdır. Ayrıca her bir cuota’nın.

Mantıksal olarak kotaya göre örnekleme yaparken kotayı eklemeyi unutursak sonuçlar çarpık olacak ve dolayısıyla hatalı sonuçlara varacağız.

yazar hakkında

Dr.benjamin anderson

Merhaba, ben Benjamin, emekli bir istatistik profesörü ve Statorials öğretmenine dönüştüm. İstatistik alanındaki kapsamlı deneyimim ve uzmanlığımla, öğrencilerimi Statorials aracılığıyla güçlendirmek için bilgilerimi paylaşmaya can atıyorum. Daha fazlasını bil