\u0130statistikte \u00f6rnekleme<\/strong> , bir pop\u00fclasyon \u00f6rne\u011finin se\u00e7ildi\u011fi bir s\u00fcre\u00e7tir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle \u00f6rnekleme, istatistiksel bir \u00e7al\u0131\u015fma y\u00fcr\u00fctmek \u00fczere bir grup bireyin se\u00e7ildi\u011fi bir y\u00f6ntemdir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin \u00f6rneklemenin bir yolu bireyleri rastgele se\u00e7mektir. Dolay\u0131s\u0131yla, e\u011fer istatistiksel bir pop\u00fclasyonun b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc incelemek istiyorsak, \u00e7al\u0131\u015fma \u00f6rne\u011fini basit rastgele \u00f6rnekleme yoluyla se\u00e7ebiliriz.<\/p>\n Bir pop\u00fclasyonu \u00f6rneklemek i\u00e7in her birinin avantajlar\u0131 ve dezavantajlar\u0131 olan \u00e7e\u015fitli y\u00f6ntemler vard\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131da farkl\u0131 istatistiksel \u00f6rnekleme t\u00fcrlerinin ne oldu\u011funu g\u00f6rece\u011fiz. <\/p>\n \u0130statistikte \u00f6rnekleme \u00e7ok faydal\u0131d\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc hedef pop\u00fclasyonun yaln\u0131zca bir k\u0131sm\u0131n\u0131 incelemenize ve daha sonra istatistiksel \u00e7\u0131kar\u0131m yoluyla numuneyi t\u00fcm pop\u00fclasyona analiz ederek elde edilen sonu\u00e7lar\u0131 tahmin etmenize olanak tan\u0131r. Bu b\u00fcy\u00fck bir avantajd\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc arama s\u00fcresini ve maliyetlerini azalt\u0131r. <\/p>\n \u0130statistikte \u00f6rnekleme \u00e7er\u00e7evesi<\/strong> (veya \u00f6rnekleme \u00e7er\u00e7evesi<\/strong> ), bir \u00f6rneklemde se\u00e7ilebilen bir pop\u00fclasyonun t\u00fcm \u00f6\u011felerinin bir listesidir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle \u00f6rnekleme \u00e7er\u00e7evesi, \u00fczerinde istatistiksel \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n ama\u00e7land\u0131\u011f\u0131 evrendeki t\u00fcm \u00f6\u011felerin bir listesidir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin bir \u015fehrin vatanda\u015flar\u0131na istatistiksel bir ara\u015ft\u0131rma yapmak istiyorsan\u0131z bu \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n \u00f6rneklem \u00e7er\u00e7evesi o \u015fehrin kay\u0131tlar\u0131d\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc o \u015fehirde ya\u015fayan t\u00fcm insanlar\u0131 kapsayan bir listedir.<\/p>\n Bu nedenle \u00f6rnekleme \u00e7er\u00e7evesi istatistiksel bir ara\u015ft\u0131rma i\u00e7in \u00f6rnek elde etmek amac\u0131yla kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rnekleme \u00e7er\u00e7evesi iyi tasarlanm\u0131\u015fsa istatistiksel analiz i\u00e7in \u00f6rnekleme yapmak \u00e7ok daha kolayd\u0131r. <\/p>\n \u0130statistiklerde \u00f6rnekleme t\u00fcrleri \u015funlard\u0131r:<\/p>\n Her istatistiksel \u00f6rnekleme t\u00fcr\u00fc a\u015fa\u011f\u0131da ayr\u0131nt\u0131l\u0131 olarak a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r.<\/p>\n Olas\u0131l\u0131k \u00f6rnekleme<\/strong> tekni\u011fi, \u00f6rneklemin \u00f6\u011felerinin rastgele se\u00e7ilmesinden olu\u015fur, yani hepsi ayn\u0131 se\u00e7ilme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131na sahiptir.<\/p>\n Bu, \u00f6rneklemenin olas\u0131l\u0131k olarak de\u011ferlendirilmesi i\u00e7in temel bir ko\u015fuldur; istatistiksel pop\u00fclasyonun t\u00fcm unsurlar\u0131 se\u00e7ilebilmeli ve ayr\u0131ca ayn\u0131 se\u00e7ilme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131na sahip olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n Az \u00f6nce g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi, olas\u0131l\u0131kl\u0131 \u00f6rnekleme y\u00f6ntemlerinin farkl\u0131 t\u00fcrleri basit rastgele \u00f6rnekleme, sistematik \u00f6rnekleme, tabakal\u0131 \u00f6rnekleme ve k\u00fcme \u00f6rneklemedir. <\/p>\n Basit rastgele \u00f6rnekleme,<\/strong> istatistiksel pop\u00fclasyonun her bir \u00f6\u011fesine, incelenen numuneye dahil edilme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n ayn\u0131 olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu nedenle \u00f6rneklemdeki bireyler ba\u015fka kriterler kullan\u0131lmadan rastgele se\u00e7ilir.<\/p>\n Rastgele sim\u00fcle etmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli y\u00f6ntemler vard\u0131r, ancak \u015fu anda genellikle Excel gibi bilgisayar programlar\u0131 kullan\u0131larak yap\u0131lmaktad\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc bunlar \u00e7ok fazla zaman tasarrufu sa\u011flar. <\/p>\n Sistematik \u00f6rneklemede,<\/strong> pop\u00fclasyonun bir \u00f6\u011fesi ilk \u00f6nce rastgele se\u00e7ilir ve ard\u0131ndan \u00f6rnekteki \u00f6\u011felerin geri kalan\u0131 sabit bir aral\u0131k kullan\u0131larak se\u00e7ilir.<\/p>\n Yani sistematik \u00f6rneklemede, \u00f6rneklemden ilk bireyi rastgele se\u00e7tikten sonra, \u00f6rneklemden bir sonraki bireyi se\u00e7mek i\u00e7in istenilen aral\u0131k kadar say\u0131 saymam\u0131z gerekir. Ve \u00f6rneklemde elde etmek istedi\u011fimiz \u00f6rneklem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc kadar birey bulunana kadar ayn\u0131 i\u015flemi art arda tekrarl\u0131yoruz. <\/p>\n Tabakal\u0131 \u00f6rnekleme<\/strong> tekni\u011finde evren \u00f6nce katmanlara (gruplara) b\u00f6l\u00fcn\u00fcr ve daha sonra her katmandan rastgele birka\u00e7 birey se\u00e7ilerek \u00e7al\u0131\u015fma \u00f6rnekleminin tamam\u0131 olu\u015fturulur. Bu nedenle numunedeki her tabakadan en az bir \u00fcye olacakt\u0131r.<\/p>\n Tabakalar\u0131n homojen gruplar olmas\u0131 gerekir; yani bir tabakadaki bireyler, kendilerini di\u011fer tabakalardan ay\u0131ran kendine has \u00f6zelliklere sahiptir. Bu nedenle bir birey yaln\u0131zca bir katmana ait olabilir. <\/p>\n K\u00fcme \u00f6rneklemesi ve katmanl\u0131 \u00f6rnekleme \u00e7ok benzer olduklar\u0131 i\u00e7in kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilir, ancak yak\u0131ndan bakarsan\u0131z bunlar\u0131n iki farkl\u0131 olas\u0131l\u0131k \u00f6rneklemesi t\u00fcr\u00fc oldu\u011funu g\u00f6r\u00fcrs\u00fcn\u00fcz.<\/p>\n K\u00fcme \u00f6rnekleme,<\/strong> pop\u00fclasyondaki t\u00fcm bireyler yerine yaln\u0131zca birka\u00e7 k\u00fcmeyi incelemek i\u00e7in pop\u00fclasyonda do\u011fal k\u00fcmelerin (gruplar\u0131n) zaten mevcut olmas\u0131 ger\u00e7e\u011finden yararlan\u0131r.<\/p>\n Tabakal\u0131 \u00f6rneklemeden farkl\u0131 olarak bu y\u00f6ntemde k\u00fcmelerden belirli bir bireyin se\u00e7ilmesine gerek yoktur, ancak incelenecek gruplar se\u00e7ildikten sonra t\u00fcm \u00fcyelerin analiz edilmesi gerekir.<\/p>\n K\u00fcme \u00f6rneklemesine ayn\u0131 zamanda k\u00fcme \u00f6rneklemesi, k\u00fcme \u00f6rneklemesi veya alan \u00f6rneklemesi de denir. <\/p>\n Olas\u0131l\u0131\u011fa dayal\u0131 olmayan \u00f6rneklemede bireyler,<\/strong> ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n subjektif kriterlerine g\u00f6re se\u00e7ilir. Bu nedenle, olas\u0131l\u0131ks\u0131z \u00f6rneklemede, se\u00e7im rastgele olmad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in pop\u00fclasyonun t\u00fcm \u00f6\u011felerinin \u00f6rnek i\u00e7in se\u00e7ilme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 ayn\u0131 de\u011fildir. Bu \u00f6zellik olas\u0131l\u0131kl\u0131 olmayan \u00f6rneklemeyi olas\u0131l\u0131kl\u0131 \u00f6rneklemeden ay\u0131r\u0131r.<\/p>\n Olas\u0131l\u0131ks\u0131z \u00f6rneklemede mant\u0131ksal olarak ara\u015ft\u0131rmay\u0131 yapan ki\u015fi \u00e7ok \u00f6nemlidir, \u00e7\u00fcnk\u00fc \u00f6rnekleme kimin al\u0131naca\u011f\u0131na kendisi karar verir. Bu nedenle g\u00fcvenilir sonu\u00e7lara ula\u015fabilmek i\u00e7in ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n \u00e7al\u0131\u015fma alan\u0131nda geni\u015f bilgi ve deneyime sahip olmas\u0131 \u015fartt\u0131r.<\/p>\n Yukar\u0131da a\u00e7\u0131kland\u0131\u011f\u0131 gibi, olas\u0131l\u0131\u011fa dayal\u0131 olmayan \u00f6rnekleme tekniklerinin farkl\u0131 t\u00fcrleri ama\u00e7l\u0131 \u00f6rnekleme, uygun \u00f6rnekleme, ard\u0131\u015f\u0131k \u00f6rnekleme, kota \u00f6rnekleme ve kartopu \u00f6rneklemedir. <\/p>\n Ama\u00e7l\u0131 \u00f6rnekleme,<\/strong> ara\u015ft\u0131rma \u00f6rne\u011fini se\u00e7erken yaln\u0131zca ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n takdirine ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n B\u00f6ylece anketten sorumlu ki\u015fi, \u00f6rnek unsurlar\u0131n se\u00e7imi konusunda t\u00fcm karar verme yetkisine sahip olur. Bu y\u00fczden \u00e7al\u0131\u015fma alan\u0131nda uzman bir ki\u015fi olman\u0131z \u00f6nemlidir.<\/p>\n Ama\u00e7l\u0131 \u00f6rnekleme ayn\u0131 zamanda yarg\u0131sal \u00f6rnekleme, yarg\u0131sal \u00f6rnekleme, ele\u015ftirel \u00f6rnekleme, ama\u00e7l\u0131 \u00f6rnekleme veya g\u00f6r\u00fc\u015f \u00f6rneklemesi olarak da adland\u0131r\u0131l\u0131r. <\/p>\n Kolayda \u00f6rneklemede ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar,<\/strong> \u015fansa yer vermeden, bireylere eri\u015fim kolayl\u0131\u011f\u0131 sa\u011flayacak kriterlere g\u00f6re \u00f6rnek konular\u0131 se\u00e7erler.<\/p>\n Yani, pop\u00fclasyondan bireylerin se\u00e7ilmesine y\u00f6nelik bu olas\u0131l\u0131ks\u0131z \u00f6rnekleme t\u00fcr\u00fcnde, bunlar\u0131n bulunabilirli\u011fi, yak\u0131nl\u0131\u011f\u0131 veya se\u00e7iminin maliyeti gibi hususlar de\u011ferlendirilir. G\u00f6n\u00fcll\u00fcler genellikle \u00f6rneklemeyi daha da kolayla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kabul edilir.<\/p>\n Kolayda \u00f6rnekleme, ama\u00e7l\u0131 se\u00e7im \u00f6rneklemesi veya f\u0131rsat \u00f6rneklemesi olarak da bilinir. <\/p>\n Ard\u0131\u015f\u0131k \u00f6rneklemede,<\/strong> ilk olarak bir ba\u015flang\u0131\u00e7 \u00f6rne\u011fi se\u00e7ilir, \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131l\u0131r ve ilk \u00f6rne\u011fin sonu\u00e7lar\u0131 al\u0131nd\u0131ktan sonra ba\u015fka bir \u00f6rnek \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131l\u0131r. Ve t\u00fcm \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n nihai sonu\u00e7lar\u0131 elde edilene kadar s\u00fcre\u00e7 art arda tekrarlan\u0131r.<\/p>\n Bu nedenle, ard\u0131\u015f\u0131k \u00f6rnekleme tek bir \u00f6rne\u011fe odaklanmaz, bunun yerine ayn\u0131 istatistiksel pop\u00fclasyondan farkl\u0131 \u00f6rnekleri inceler ve sonu\u00e7ta t\u00fcm gruplardan elde edilen bilgilerden sonu\u00e7lar \u00e7\u0131kar\u0131r. <\/p>\n Kota \u00f6rneklemesinde<\/strong> \u00f6ncelikle en az bir \u00f6zelli\u011fi payla\u015fan bireylerden olu\u015fan gruplar (ya da tabakalar) olu\u015fturulmakta, daha sonra her gruptan bir kota se\u00e7ilerek \u00e7al\u0131\u015fma \u00f6rneklemi olu\u015fturulmaktad\u0131r.<\/p>\n Pop\u00fclasyonu gruplara ay\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan bireylerin \u00f6zelliklerine de ara\u015ft\u0131rmac\u0131 taraf\u0131ndan karar verilir, dolay\u0131s\u0131yla ara\u015ft\u0131rmay\u0131 y\u00fcr\u00fcten ki\u015finin elde edilen sonu\u00e7lar \u00fczerinde b\u00fcy\u00fck etkisi vard\u0131r. <\/p>\n Kartopu \u00f6rneklemesinde<\/strong> ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ilk kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131 se\u00e7er ve ard\u0131ndan \u00e7al\u0131\u015fma i\u00e7in ek bireyleri i\u015fe al\u0131r.<\/p>\n Kartopu \u00f6rneklemenin bu \u00f6zelli\u011fi, kat\u0131l\u0131mc\u0131lar \u00e7al\u0131\u015fmaya daha fazla ki\u015fi katt\u0131k\u00e7a (kartopu etkisi) \u00f6rneklem boyutunun giderek artmas\u0131na neden olur.<\/p>\n Kartopu \u00f6rneklemesi ayn\u0131 zamanda zincir \u00f6rneklemesi veya zincir referans \u00f6rneklemesi olarak da bilinir. <\/p>\n![\"\u00f6rnekleme\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/population-et-echantillon.png\")
<\/figure>\n<\/span> \u00d6rnekleme \u00e7er\u00e7evesi<\/span><\/h2>\n
<\/span> \u0130statistikte \u00d6rnekleme T\u00fcrleri<\/span><\/h2>\n
\n
\n
\n
<\/span> Olas\u0131l\u0131k \u00f6rneklemesi<\/span><\/h3>\n
<\/span> Basit rastgele \u00f6rnekleme<\/span><\/h4>\n
<\/span> Sistematik \u00f6rnekleme<\/span><\/h4>\n
<\/span> Tabakal\u0131 \u00f6rnekleme<\/span><\/h4>\n
<\/span> K\u00fcme \u00f6rneklemesi<\/span><\/h4>\n
<\/span> Olas\u0131l\u0131ks\u0131z \u00f6rnekleme<\/span><\/h3>\n
<\/span> Ama\u00e7l\u0131 \u00f6rnekleme<\/span><\/h4>\n
<\/span> Kolayda \u00f6rnekleme<\/span><\/h4>\n
<\/span> Ard\u0131\u015f\u0131k \u00f6rnekleme<\/span><\/h4>\n
<\/span>Kota \u00f6rnekleme<\/span><\/h4>\n
<\/span> Kartopu \u00d6rneklemesi<\/span><\/h4>\n