Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

1 Örneklem. 2 Temel Kavramlar Evren; araştırmada elde edilecek sonuçların yorumlanacağı ve genelleneceği gruptur. Evren Birimi; sonuçların geçerli olacağı.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "1 Örneklem. 2 Temel Kavramlar Evren; araştırmada elde edilecek sonuçların yorumlanacağı ve genelleneceği gruptur. Evren Birimi; sonuçların geçerli olacağı."— Sunum transkripti:

1 1 Örneklem

2 2 Temel Kavramlar Evren; araştırmada elde edilecek sonuçların yorumlanacağı ve genelleneceği gruptur. Evren Birimi; sonuçların geçerli olacağı evrenin sınırlandırılmış bir parçasıdır. Evren Değer (parametre); evreni betimlemek için kullanılan değerlere denir.

3 3 Temel Kavramlar Sayım; evrenin tüm birimlerine ulaşılarak bilgilerin toplanmasıdır. Hedef Evren; araştırmacının ulaşmak istediği ideal seçimi, Ulaşılabilir Evren; araştırmacının gerçekçi seçimi ve ulaşılabilir olanıdır.

4 4 Tanımlar Örneklem, evrenin temsili bir kümesidir. Evrenden seçilir ve sınırlı bir parçasıdır. Örneklem Değer (İstatistik); örneklemlerden elde edilen verilerden hesaplanan, örneklemi betimlemede kullanılan değerlerdir.

5 5 Tanımlar Örnekleme, araştırma evreninin bir kesitinin çalışma birimi olarak alınması ve buradan elde edilen sonuçların araştırma planının tümüne genellenmesidir. Örnekleme Evreni simgeleyebilecek nitelikte bir miktar birimin oluşturduğu alt grup olarak da tanımlanmıştır.

6 6 Tanımlar Örnekleme bir bütünün kendi içinden seçilmiş bir parçasıyla temsil edilmesidir. Örnekleme birimi; örneklem oluşturmadaki temel birime denir. Eleman ve grup örnekleme.

7 7 Örneklemeye Giriş Veri Toplama Doğruluk ZamanZamanMaliyetMaliyet İş Gücü

8 8 Veri Toplama Yöntemleri Tam Sayım Örnekleme

9 9 Örnekleme Evrenden seçilmiş bir gruptan veri toplama yöntemi ZorluklarıZorlukları  Tam ve doğru bilgiye ulaşma zorluğu YararlarıYararları  Maliyeti azaltması  Süre kısalığı  Fazla işgücü gerektirmemesi  Derleme, değerlendirme kolaylığı

10 10 Örneklemeye Giriş Örneklemeden Yararlanma Koşulları Uygun Örneklem Büyüklüğü Uygun Örnekleme Yöntemi

11 11 Uygun Örneklem Büyüklüğü Evren Ortalamasının Kestirilmesinde Evren Oranının Kestirilmesinde

12 12  Maliyet  Araştırmanın nitel ve nicel olması  Araştırmanın yöntemi, modeli, veri toplama araçları, veri analizi teknikleri.  Değişken türleri (Sürekli ve süreksiz)  Maliyet  Araştırmanın nitel ve nicel olması  Araştırmanın yöntemi, modeli, veri toplama araçları, veri analizi teknikleri.  Değişken türleri (Sürekli ve süreksiz) Örneklem Büyüklüğü

13 13  Örneklemede temel amaç seçilen örneklemin Evreni temsil edebilecek özellikte olmasıdır.  Örneklemin evreni tümüyle temsil etmesi beklenir. Ancak bu gerekli değildir.  Örneklemin, evrene ulaşmak istediğimiz bilgide farklılık yaratabilecek etkenler yönünden temsil edebilecek özellikte olması yeterlidir.  Örneklemede temel amaç seçilen örneklemin Evreni temsil edebilecek özellikte olmasıdır.  Örneklemin evreni tümüyle temsil etmesi beklenir. Ancak bu gerekli değildir.  Örneklemin, evrene ulaşmak istediğimiz bilgide farklılık yaratabilecek etkenler yönünden temsil edebilecek özellikte olması yeterlidir. Uygun Örnekleme Yöntemi

14 14  Örneklemden elde edilen istatistik evren parametresi olmak üzere örnekleme hatası olarak adlandırılır. Uygun Örnekleme Yöntemi  Örnekleme hatası, örneklemin evreni temsil düzeyi ile orantılıdır.

15 15 Örneklemede Rastgelelik Örneklemede Rastgelelik, evrendeki her deneğe örnekleme seçilme yönünden eşit şans verilmesidir. Bu şansın eşitlenememesi durumunda; örneklemeden elde edilecek sonuçlardaki hatalar rastgele olmayacağı için sonuçlar yanlı olur. Örneklemede yansız sonuçlar elde edebilmek için rastgelelik koşullarına uyulmalıdır. Örneklemede Rastgelelik Örneklemede Rastgelelik, evrendeki her deneğe örnekleme seçilme yönünden eşit şans verilmesidir. Bu şansın eşitlenememesi durumunda; örneklemeden elde edilecek sonuçlardaki hatalar rastgele olmayacağı için sonuçlar yanlı olur. Örneklemede yansız sonuçlar elde edebilmek için rastgelelik koşullarına uyulmalıdır. Uygun Örnekleme Yöntemi

16 16 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Kota Örnekleme Olasılığa Dayalı Örnekleme B. Rasgele Örnekleme Tabakalı Örnekleme Küme Örneklemesi Olasılık Dışı Örnekleme Kartopu Örnekleme Kazara Örnekleme AmaçlıÖrneklemeAmaçlıÖrnekleme

17 17 Olasılığa Dayalı örnekleme yöntemlerinde örnekleme seçilecek örnek birimlerine eşit şans verilir. Örnek birimlerine eşit şans verilerek evrendeki değişkenliğin örneklemde korunması sağlanır. Böylece örneklemin evreni temsil yeteneği artırılmış olur. Evrendeki her örnek birimine örnekleme seçilme yönünden eşit şans verebilmek için evrendeki birimler arasından rastgele seçim yapılır. Rasgeleliği sağlayabilmek için rasgele sayılar tablosu yada rasgele sayı üreten bilgisayar yazılımlarından yararlanılır. Olasılığa Dayalı Örnekleme Yöntemleri

18 18  Basit Rasgele Örnekleme, elde edilmesi istenen bilgide farklılık yaratacak herhangi faktörün olmadığı, evrendeki deneklere ulaşmanın olanaklı olduğu durumlarda basit rasgele seçim yöntemine göre örneklem oluşturulmasına denir.  Bu yöntemde uygun örneklem büyüklüğü belirlendikten sonra, basit rasgele örnek seçim yöntemi ile örnekler seçilir. Seçim sonrası oluşan örneklem istatistikleri hesaplanarak evren parametreleri için kestirimler yapılır.  Basit Rasgele Örnekleme, elde edilmesi istenen bilgide farklılık yaratacak herhangi faktörün olmadığı, evrendeki deneklere ulaşmanın olanaklı olduğu durumlarda basit rasgele seçim yöntemine göre örneklem oluşturulmasına denir.  Bu yöntemde uygun örneklem büyüklüğü belirlendikten sonra, basit rasgele örnek seçim yöntemi ile örnekler seçilir. Seçim sonrası oluşan örneklem istatistikleri hesaplanarak evren parametreleri için kestirimler yapılır. Basit Rasgele Örnekleme

19 19 Örnek Seçim Yöntemleri Basit Rasgele Seçim SistematikSeçim Dairesel Sistematik Seçim

20 20 Bir örneklemin elemanlarının tesadüfi –rastgele olarak alınmasına basit rastgele örnekleme – basit tesadüfi örnekleme adı verilir. Evrendeki her elemanın örneklemde bulunması olasılığı aynıdır. Evrendeki denek sayısı N örnekleme seçilecek denek sayısı n ise  Evrendeki denekler istenilen biçimde sıraya dizilerek numaralandırılır.  1 ile N arasında n tane rasgele sayı seçilir.  Seçilen rasgele sayı numaralı denek örnekleme alınır.. basit rasgele seçim

21 21  Alfabetik ya da numaralı olmak üzere evrendeki elemanlar sıralanır.  Örnekleme alınacak eleman sayısı önceden saptanır.  Örneklemdeki eleman sayısının evrendeki eleman sayısına oranı hesaplanır.  1 ile k arasında rasgele bir sayı seçilir (R).  R’ye k eklenerek seçilecek diğer sıra numaraları belirlenir. sistematik seçim

22 22  1-N arasında rasgele sayı belirlenir (R).  R’ye k eklenerek seçilecek diğer sıra numaraları belirlenir.  Ekleme işlemi sırasında elde edilecek sıra numaraları N’yi aşarsa elde edilen sıra numarasında N çıkarılarak seçilecek sıra numarası belirlenir. bulunur dairesel sistematik seçim

23 23  32 birimlik bir evrenden 4 tane örnek seçmek istiyoruz.  Evrendeki eleman sayısı 32, örneklemdeki eleman sayısı 4 olur. ÖRNEK  Basit rasgele örneklem seçimi yaparsak; o Evrendeki 32 sayıdan rasgele 4 tanesi seçilir: 03, 08, 19, 32.

24 24 ÖRNEK Sistematik örnekleme yaparsak; 1 ile 8 arasından tesadüfi olarak seçilecek bir seçmenden örneğin 3. başlanılarak 8’er artıralarak seçilir. 3., 11., 19., 27 olmak üzere toplam 4 kişi seçilir. Dairesel sistematik örnekleme yaparsak; 1 ile 32 arasında tesadüfi bir sayı seçilir; = = = 7

25 25 Bu örnekleme, toplanmak istenen bilginin doğruluğunu etkileyecek faktörler olduğunda, evreni bu faktör gruplarına göre tabakalara ayırarak her tabakadan ayrı ayrı örneklem seçerek yapılır. Her tabakadan ayrı örneklem seçerek, tabakaların (faktör gruplarının) evrendeki değişkenliği örneklemde de korunarak örneklemin evreni temsil yeteneği artırılmış olur. Tabakalı Örnekleme

26 26 Yararları  Eğer tabakalama iyi yapılmış ise daha doğru bilgi elde etme olanağı sağlar  Her tabakadan alınan örneklemin kendi tabakasını temsil yeteneği olduğundan her tabaka için ayrı sonuç elde etme olanağı sağlar. Eksikleri  Örnekleme hatası hesaplamak zordur.  Eğer tabaka örneklem büyüklükleri küçük ise bilginin doğruluğu azalır. Tabakalı Örnekleme

27 27 Tabakalı örneklemeden iyi sonuç alabilmek için Tabakalar, kendi içinde homojen Tabakalar, kendi aralarında heterojen olmalıdır. Tabakalı Örnekleme

28 28 Örneklem Büyüklüğü Tabakalı örneklemede örneklem büyüklüğü, her tabaka için ayrı değil, tüm evren için bilinen yöntemlerle hesaplanır. Hesaplanan örneklem büyüklüğü, tabaka büyüklüklerine göre orantılı olarak dağıtılır. Her tabaka için hesaplanan sayıda örnek, bilinen örnek seçim yöntemlerinden yararlanarak seçilir. Tabakalı Örnekleme

29 29 ÖRNEK 1 Bir ilin ilkokullarındaki öğrencilerin belli bir konudaki özelliklerinin sınıflara göre değişiklik gösterip göstermediğinin çalışıldığı bir araştırma yapıldığını varsayalım. Bu ildeki ilkokul öğrencilerinin sınıflara göre sayıları yandaki gibi olsun SınıfÖğrenci Sayısı Toplam35342

30 30 Bu evrende 800 kişilik bir örneklem oluşturulmak istenirse; k=800/35342=0, sınıf için: 7352*0,0226= sınıf için: 7208*0,0226= sınıf için: 7520*0,0226= sınıf için: 6833*0,0226= sınıf için: 6429*0,0226=146 ÖRNEK 1 SınıfÖğrenci Sayısı Toplam35342

31 31  Evrendeki deneklerin listelenemediği bu nedenle tek tek deneklere ulaşmanın olanaksız olduğu durumlarda kullanılan örnekleme yöntemidir.  Bu yöntemde, Evren birbirine benzer deneklerden oluşan kümelere (denek gruplarına) ayrılır.  Bu yöntemde, denek seçme yerine küme seçilerek örneklem oluşturulur. Küme (Grup) Örneklemesi

32 32  Kümeler kendi aralarında benzer oldukları gibi herbiri  ayrı ayrı evreni temsil edebilir özellikte olmalı ya da  kümeler bu özelliği taşıyacak biçimde oluşturulmalıdır.  Küme örneklemesi özellikle saha araştırmalarında deneklere (kişilere) ulaşmanın zor olduğu durumlarda kullanılır.  Bu durumda sınıflar, köyler, sokaklar gibi deneklerin birarada bulunduğu birimler küme olarak belirlenir. Küme Örneklemesi

33 33 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Kota Örnekleme Olasılığa Dayalı Örnekleme B. Rasgele Örnekleme Tabakalı Örnekleme Küme Örneklemesi Olasılık Dışı Örnekleme Kartopu Örnekleme Kazara Örnekleme AmaçlıÖrneklemeAmaçlıÖrnekleme

34 34 Olasılık Dışı Örnekleme Yöntemleri Pratik nedenlerle Olasılığa Dayalı örnekleme yaklaşımlarının uygulanma imkanı olmadığı durumlarda temsil yeteneğinin belki de bir dereceye kadar sağlanabilmesi amacıyla bu tür örneklemelere başvurulur. Olasılık dışı, örneklemelerde örneklemin, seçiminde yansızlık kuralına uymak yerine, belli karakteristikleri taşıması aranır (Sencer ve Sencer 1978,481).

35 35 Uygun Örnekleme (Kazara Örnekleme) Burada örneklemin doğruluğu,  zaman  paradan ekonomi karşılığında feda edilir. Özellikle giriş niteliğindeki sosyal bilim öğrencilerinin, ankete cevap verenler olarak kullanılmasında olduğu gibi yakalanan kişiye anket uygulanması buna örnektir. Araştırmacıya tanıdık çevresinden örnekleme alma imkanıvermektedir (Aziz, 1990, 48)

36 36 Kota Örnekleme Yansız olmayan tabakalı örnekleme olarak görülebilir. Her tabaka genelde tüm evren içindeki oranına göre örneklemde temsil edilir. Burada önce yapılan araştırma ile ilgili tabaka kararlaştırılır. Bu örnekleme olasılığa dayanmasa da elemanların seçimi titizlikle, yanlılıklardan uzak olarak yapılırsa pekala da temsili ve genellenebilir olabilir (Bailey 1987,93).

37 37 ***Örneğin Bir seçimde Demokratlar ve Cumhuriyetçiler; ırk ilişkilerinde ise zenci, beyaz ve Asyalılar uygun olabilir. İkinci aşamada araştırmacı her tabakanın evrendeki oranına göre örneklemde yer almasını sağlamak üzere her tabaka için bir kota koyar. Diyelim ki bir seçimde evrenin % 40’ı Demokratlar, %60’ı Cumhuriyetçilerden oluşuyorsa, bu durumda bu oranların örneklemde de yansıtılması gerekir. Sonra da örnekleme girecek özellikleri-nitelikleri taşıyan insanların bulunmasına sıra gelir. Burada seçilme biçimi değil, iki tabakanın evrendeki oranında örneklemde temsili öenmlidir. Diyelim ki yukarıdaki oranlarla 200 kişilik bir örneklemin 120’si Cumhuriyetçi 80’i ise demokratlardan oluşacaktır. (Bailey 1987,93). Aynı karaktestikleri taşıyan birimlerden örnekleme girerek olanların seçimi bütünüyle gözlemciye bırakılmıştır (Sencer ve sencer 1978, ).

38 38 Amaçlı örnekleme (Yargısal örnekleme) Araştırmacı kimlerin seçileceği konusunda kendi yargısını kullanır ve araştırmanın amacına en uygun olanları örnekleme alır. Evrendeki her tabaka için bir kota konmaz, ancak uygunluk örneklemesinde olduğu gibi her önüne gelen de örnekleme alınmaz. Bazı alt kümelerin evreni genel hatlarıyla yansıttığı gözlenmişse, bundan sonra da yansıtacağı varsayımına dayalı olarak bu alt kümelerden örneklem yapılır (İşcil, 1973, 300). Örnekleme yönteminde kişi ve olaylar kümeler halinde seçilir.

39 39 Amaçlı örnekleme (Yargısal örnekleme) Avantajı deneklerin seçiminde araştırmacının önceki bilgi ve becerilerini kullanmasıdır. Ortalama olarak istenen özellikleri taşıyanların seçilmesi bir yoldur. Ortalama tipik bir “türk ailesi”nin bulunması böyledir. Böylece onların normdan sapma nedenleri bulunabilir (Baikey 1987, 95).

40 40 Kartopu Örnekleme Özellikle gözlem araştırmalarında kullanılan bir yoldur. Son zamanlarda olasılığa dayalı kartopu örneklemesi yaklaşımı da geliştirilmiştir.Yaklaşım her iki halde de belli aşamaları izler. 1. Aşamada istenen özellikleri taşıyanlar saptanır ve onlarla, görüşme yapılır. Bu insanlar örnekleme girecek istenen nitelikleri taşıyan diğerlerini tanımlamada bilgi kaynağı olarak kullanılırlar. 2. Aşamada bu insanlarla görüşmeler yapılır, onlar da sırasıyla daha çok insanla üçüncü aşamada görüşme yapılmasına imkan verir. Böylece devam eder. Kartopu terimi küçükken başlayıp yuvarlandıkça büyüyen bir evreni tanımlar (Bailey ; Aziz 1990,49). Eğer kartopu yaklaşımının olasılığa dayalı olması istenirse her aşamanın örnekleminin random olması gerekir. Eğer olasılık dışı kartopu yaklaşımı uygunsa; her aşamada örneğin kota örneklemesi uygulanabilir. Bu yaklaşıma zincirleme kaynak örneklemesi (chain referrral sampling) (Biernaeki and Waldorf 1981, 95) de denir.


"1 Örneklem. 2 Temel Kavramlar Evren; araştırmada elde edilecek sonuçların yorumlanacağı ve genelleneceği gruptur. Evren Birimi; sonuçların geçerli olacağı." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları