Örnekleme teknikleri

Bu yazımızda örnekleme tekniklerinin ne olduğunu ve istatistikte ne için kullanıldığını açıklayacağız. Ayrıca farklı örnekleme tekniklerinin neler olduğunu ve her birinin avantaj ve dezavantajlarının neler olduğunu görebileceksiniz.

Örnekleme tekniği nedir?

Örnekleme tekniği, örneklemin istatistiksel bir popülasyondan seçildiği bir prosedürdür. Başka bir deyişle, istatistiksel bir çalışmanın örneklemini oluşturacak birey grubunun seçilmesinde örnekleme teknikleri kullanılır.

Örneğin, bir örnekleme tekniği, örneğin rastgele seçilmesini içerir. Yani bir seçimin sonuçlarını tahmin etmek için anket yapmak istiyorsak araştırmaya katılacak kişileri rastgele seçebiliyoruz.

Farklı örnekleme teknikleri vardır. Bu nedenle her durum için uygun örnekleme tekniğini kullanmalısınız; Örnek öğelerin rastgele seçimi her zaman en iyi seçenek değildir ancak gerçekleştirmek istediğiniz istatistiksel analizin özelliklerine bağlıdır. Aşağıda tüm örnekleme tekniklerinin ne olduğunu göreceğiz.

İstatistikte örnekleme teknikleri çok önemlidir çünkü popülasyonun tamamı yerine bir örneklemi incelemenize olanak tanır. Nüfusun tüm unsurlarını analiz etmek zorunda olsaydık, istatistiksel çalışmalar çoğu zaman çok zaman alıcı ve pahalı olurdu, hatta yürütülmesi imkansız hale gelebilirdi. Böylece evrenin sadece bir kısmının incelenmesi istatistiksel araştırma yapılmasını kolaylaştırır ve bu da örnekleme teknikleri ile yapılabilir.

Örnekleme tekniklerinin türleri nelerdir?

Farklı örnekleme teknikleri türleri şunlardır:

• Olasılık örnekleme tekniği:
  • Basit rastgele örnekleme tekniği
  • Sistematik örnekleme tekniği
  • Tabakalı Örnekleme Tekniği
  • Küme Örnekleme Tekniği
• Olasılıksız örnekleme tekniği:
  • Amaçlı örnekleme tekniği
  • Pratik Numune Alma Tekniği
  • Ardışık Örnekleme Tekniği
  • Teknik numune alma kotası
  • Kartopu Örnekleme Tekniği

Aşağıda her bir örnekleme tekniğinin ne olduğunu, avantaj ve dezavantajlarının neler olduğunu görebilirsiniz.

olasılık örneklemesi

Olasılık örnekleme tekniği, numunenin öğelerinin rastgele seçilmesinden oluşur; yani her birinin seçilme olasılığı aynıdır.

Bu, örneklemenin olasılıksal olarak değerlendirilmesi için temel bir koşuldur: istatistiksel popülasyonun tüm unsurları seçilebilmeli ve dahası, aynı seçilme olasılığına sahip olmalıdır.

basit rastgele örnekleme

Basit rastgele örnekleme tekniği, istatistiksel popülasyonun her bir öğesine, incelenen numuneye dahil edilme olasılığının aynı olmasını sağlar. Böylece örneklemdeki bireyler başka hiçbir kritere gerek kalmadan rastgele seçilir.

Rastgele simüle etmek için çeşitli yöntemler vardır, ancak şu anda genellikle Excel gibi bilgisayar programları kullanılarak yapılmaktadır, çünkü bunlar çok fazla zaman tasarrufu sağlar.

sistematik örnekleme

Sistematik örneklemede, popülasyondan bir öğe ilk önce rastgele seçilir ve ardından örnekteki öğelerin geri kalanı sabit bir aralık kullanılarak seçilir.

Yani sistematik örneklemede, örneklemden ilk bireyi rastgele seçtikten sonra, örneklemden bir sonraki bireyi almak için istenilen aralık kadar sayı saymamız gerekir. Ve örneklemde elde etmek istediğimiz örneklem büyüklüğü kadar birey bulunana kadar aynı işlemi art arda tekrarlıyoruz.

tabakalı örnekleme

Tabakalı örnekleme tekniğinde evren önce katmanlara (gruplara) bölünür, daha sonra her katmandan rastgele bazı bireyler seçilerek çalışma örnekleminin tamamı oluşturulur. Bu nedenle numunedeki her tabakadan en az bir üye olacaktır.

Tabakaların homojen gruplar olması gerekir; yani bir tabakadaki bireyler, kendilerini diğer tabakalardan ayıran kendine has özelliklere sahiptir. Bu nedenle bir birey yalnızca bir katmana ait olabilir.

küme örneklemesi

Küme örneklemesi ve katmanlı örnekleme çok benzer oldukları için karıştırılabilir, ancak yakından bakarsanız bunların iki farklı olasılık örneklemesi türü olduğunu görürsünüz.

Küme örneklemesi, popülasyondaki tüm bireyler yerine yalnızca belirli kümeleri incelemek için popülasyonda doğal kümelerin (grupların) zaten mevcut olması gerçeğinden yararlanır.

Tabakalı örneklemeden farklı olarak bu yöntemde kümelerden belirli bir birey seçilmemeli, çalışılacak gruplar seçildikten sonra tüm üyeleri analiz edilmelidir.

Küme örneklemesine aynı zamanda küme örneklemesi, küme örneklemesi veya alan örneklemesi de denir.

Olasılıksız örnekleme

Olasılığa dayalı olmayan örneklemede bireyler, araştırmacıların subjektif kriterlerine göre seçilir. Bu nedenle, olasılıksız örneklemede, seçim rastgele olmadığı için popülasyonun tüm öğelerinin örnek için seçilme olasılığı aynı değildir. Bu özellik olasılıklı olmayan örneklemeyi olasılıklı örneklemeden ayırır.

Olasılıksız örneklemede mantıksal olarak araştırmayı yapan kişi çok önemlidir, çünkü örnekleme kimin dahil edileceğine karar veren kişi odur. Bu nedenle güvenilir sonuçlara ulaşabilmek için araştırmacının çalışma alanında geniş bilgi ve deneyime sahip olması şarttır.

Amaçlı örnekleme

Amaçlı örnekleme, araştırma örneğini seçerken yalnızca araştırmacının takdirine bağlıdır.

Böylece anketten sorumlu kişi, örnek unsurların seçimi konusunda tüm karar verme yetkisine sahip olur. Bu yüzden çalışma alanında uzman bir kişi olmanız önemlidir.

kolayda örnekleme

Kolayda örneklemede araştırmacılar, şansa yer vermeden, bireylere erişim kolaylığı sağlayacak kriterlere göre örnek konuları seçerler.

Yani, popülasyondan bireylerin seçilmesine yönelik bu olasılıksız örnekleme türünde, bunların bulunabilirliği, yakınlığı veya seçiminin maliyeti gibi hususlar değerlendirilir. Gönüllüler genellikle örneklemeyi daha da kolaylaştırmak için kabul edilir.

Ardışık örnekleme

Ardışık örneklemede, ilk olarak bir başlangıç örneği seçilir, üzerinde çalışılır ve ilk örneğin sonuçları alındıktan sonra başka bir örnek üzerinde çalışılır. Ve tüm çalışmanın nihai sonuçları elde edilene kadar süreç art arda tekrarlanır.

Bu nedenle, ardışık örnekleme tek bir örneğe odaklanmaz, bunun yerine aynı istatistiksel popülasyondan farklı örnekleri inceler ve sonuçta tüm gruplardan elde edilen bilgilerden sonuçlar çıkarır.

Kota örnekleme

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

Popülasyonu gruplara ayırmak için kullanılan bireylerin karakterine de araştırmacı tarafından karar verilir. Bu nedenle araştırmayı yürüten kişinin elde edilen sonuçlar üzerinde büyük etkisi vardır.

Kartopu Örneklemesi

Kartopu örneklemesinde araştırmacı ilk katılımcıları seçer ve ardından çalışma için ek bireyleri işe alır.

Kartopu örneklemenin bu özelliği, katılımcılar çalışma için daha fazla kişiyi işe aldıkça örneklem boyutunun giderek büyümesi anlamına gelir (kartopu etkisi).