Örneklem Seçimi

Bir araştırmanın amacı açıklamak da betimlemek de olsa bu amaca ulaşması için bir ölçüm yapılması gerekir. Ölçümün yapılabilmesi için de araştırmacının veri toplaması gerekir. Araştırmacı önce verilerin kimden toplanacağını belirler, yani araştırmanın örneklemini belirler, daha sonra ölçümü nasıl gerçekleştireceğini belirler, veri toplama araçlarını hazırlar ve nihayet örneklemden veri toplar. Bu süreçte araştırmanın güvenirliğinin ve geçerliğinin sağlanması son derece önemlidir. Araştırma evreni, araştırma probleminin cevaplanmasıyla ilgili olan bütün insanların oluşturduğu grup ya da araştırmacının belirttiği koşullara uyan grubun tamamı olarak tanımlanabilir. Örneğin araştırmacı Türkiye’deki lise öğrencileri üzerinde bir çalışma yapacaksa araştırmanın evreni Türkiye’deki lise öğrencilerinin tümüdür. Araştırmalarda en ideal olan, araştırma problemiyle ilgili olan herkesin, yani bütün evrenin araştırmaya dahil edilmesidir (Lin, 1976:146). Bütün evrenin araştırmaya dahil edildiği, yani gruptaki herkes hakkında bilgi toplandığı araştırmalara tam sayım adı verilir.

Ancak, zaman ve mali kaynaklar konusundaki sınırlılıklar nedeniyle tam sayım yapmak çoğu zaman olanaksızdır. Bu durumda izlenecek olan yol, evrenin içinde yer alan, özellikleri ve verdikleri cevaplar açısından evreni yansıtan daha küçük bir gruptaki insanlardan bilgi toplamaktır. Bu nedenle araştırmayı ilgilendiren grubun tümünden (araştırma evreninden), bu grubu temsil edecek bir alt küme (örneklem) seçilir. Bilgileri evrenin tamamı yerine evrenden seçilen bir örneklemden toplamak, daha ucuz, daha hızlı ve daha kolay bir yoldur (De Vaus, 1990:60). Araştırma evreninden, evreni temsil etmesi için seçilen örneklerden oluşan gruba örneklem adı verilir. Evreni temsil eden bir alt küme seçilmesi işlemine ise örnekleme ya da örneklem seçimi denir. Diğer bir deyişle örneklem seçimi, örnekleme hangi birimlerin alınacağının, kimlerden veri toplanacağının belirlenmesidir.

Eğer örneklem, olasılığa dayalı örnekleme yollarından biriyle seçilirse istatistikler yardımıyla örneklemden elde edilen bulgular araştırma evrenine genellenebilir. Ancak evreni oluşturanların bütün davranışlarını ve evrendeki bütün ilişkileri tamamen temsil edecek bir örneklem seçmek hemen hemen olanaksızdır. Bu nedenle herhangi bir örneklemden araştırma evrenine yapılacak bir genellemede çeşitli hatalar söz konusu olabilir. Bununla birlikte araştırmacı, muhtemel hataların kapsamını bilir ve sonuçlarını evrene belirli bir güven derecesi çerçevesinde geneller. Örnekleme ilişkin bulguların evrene genellenmesi sürecine çıkarsama denir. Örneklem de, evrenin içinde bulunan ve evrene çıkarsama yapmaya uygun özelliklere sahip olan bir alt gruptur.

Örneklemler, ait oldukları evrenleri farklı doğruluk derecelerinde temsil ederler. Ait olduğu evreni doğru bir şekilde temsil eden örnekleme temsili örneklem denir. Örneklemin temsili olduğundan emin olmak için, evrendeki belirli kişileri sistematik olarak dışlamıyor olması gerekir. Örneğin bir anketi uygulamak için bir mahallede mesai saatleri içinde her beşinci evin kapısını çaldığımızı düşünelim. Bu durumda çalıştıkları için mesai saatleri içinde evde olmayan insanlar sistematik olarak örneklemde daha az temsil edilmiş olacaklardır. Böyle bir örnekleme önyargılı örneklem denir ve ön yargılı örneklemler analiz sırasında uygun istatistiksel düzenlemeler yapılmadan evrene genelleme yapmak için kullanılamazlar.

Örneklem seçim teknikleri, araştırmacının kasten belirli birimleri seçmediği, yani her birimin örnekleme girme olasılığının eşit olduğu ‘olasılığa dayalı örnekleme teknikleri’ ve araştırmacının örnekleme kimin gireceğini kendi yargısına dayanarak belirlediği ‘olasılığa dayalı olmayan örneklem seçim teknikleri’ olmak üzere ikiye ayrılır. Nicel araştırmalar bulgularını genelleme amacı taşıdığı, nitel araştırmalar ise taşımadığı için bu iki araştırma yöntemi, örneklem seçimi konusunda birbirinden ayrılır. Nicel araştırmalar, araştırma evreninin özelliklerini taşıyan temsilî ve büyük çaplı örneklemlerden veri toplar ve bu örneklemden elde ettikleri bulguları araştırma evrenine genellerler. Bu nedenle örneklemlerini olasılığa dayalı olan örneklem seçim teknikleri ile seçerler. Nitel araştırmalarda ise daha küçük ve araştırma konusunu tam olarak yansıtan örneklemlerden veri toplanır. Bu nedenle bu araştırmalarda örneklem olasılığa dayalı olmayan örneklem seçim teknikleri ile seçilir.

ÖRNEKLEM SEÇİMİ Kendilerinden veri toplanmak üzere örnekleme alınacak olan birimler örnekleme unsuru ya da örnekleme birimi olarak adlandırılırlar. Örnekleme unsuru bir birey olabileceği gibi bir grup, bir kurum, bir belge veya bir eylem de olabilir. Örneğin araştırmacı örneklemini belirli kurumlardan ya da şirketlerden oluşturabilir.

Olasılığa Dayalı Örneklem Seçim Teknikleri Olasılığa dayalı (temsilî) örneklem, evrendeki herkesin eşit seçilme şansına sahip olduğu örneklemdir. Seçimde eşit olasılık sağlamanın en kesin yolu, tesadüfi seçim yolunu kullanmaktır. Ancak örnekleme kimin gireceğini tesadüfi bir şekilde belirlemek için evreni oluşturan herkesi listeleyebilmemiz gerekir. Araştırma evrenindeki herkesin adının yer aldığı listeye örneklem çerçevesi adı verilir. Örneklem çerçevesi oluşturmak için telefon rehberi, muhtarlık kayıtları, öğrenci kayıtları, nüfus kütükleri, seçmen listeleri, meslek odalarının üye listeleri, tapu kayıtları, vergi mükellefleri listeleri gibi birçok liste kaynak olarak kullanılabilir. Olasılığa dayalı örneklem seçiminin dört temel tipi vardır. Bunlar basit tesadüfi örneklem seçim tekniği, sistematik örneklem seçim tekniği, tabakalı örneklem seçim tekniği ve küme örneklem seçim tekniğidir. Bunlardan hangisinin seçileceği, araştırma probleminin yapısına, eldeki mali kaynaklara, örneklemden istenen doğruluk derecesine ve hangi veri toplama tekniğinin kullanılacağına bağlıdır.

Basit Tesadüfi Örneklem Seçimi Basit tesadüfi (rastlantısal) örneklem seçim tekniği, her birimin örnekleme girme şansının diğer birimlerle eşit olduğu, bir örnekleme çerçevesinin oluşturulduğu ve örnekleme unsurlarının bu listeden tamamen tesadüfi yollarla seçildiği tekniktir. Basit tesadüfi örneklem seçiminde beş aşama vardır: Eksiksiz bir örneklem çerçevesi oluşturulur, yani evrende yer alan herkes listelenir. Birden başlayarak örneklem çerçevesindeki her örneğe bir numara verilir. Örneklemin ne büyüklükte olacağına karar verilir. Tesadüfi sayılar tablosundan örnekleme girecek örnekleme unsuru sayısı kadar sayı seçilir. Tesadüfi olarak seçilen sayılara karşılık gelen vakalar örnekleme dahil edilir.

Basit tesadüfi örneklem seçim tekniğinin sorunu, iyi bir örneklem çerçevesi gerektirmesidir. Okullar, şirketler, sendikalar gibi bazı evrenler için örneklem çerçevesinin oluşturulması kolay olsa da şehir ya da ülke gibi daha büyük evrenler için genellikle böyle uygun listeler yapmak ya da bulmak mümkün olmaz. Ayrıca evrenin geniş bir coğrafi alana yayılmış olduğu büyük çaplı araştırmalarda, tesadüfi olarak seçilen kişilerle görüşmek için araştırmacının uzun mesafeler kat etmesi gerekir. Örneğin araştırma evreni Türkiye ise, basit tesadüfi yolla örneklem seçen bir araştırmacı belki de üç kişiyle görüşmek için Elazığ’a, sekiz kişiyle görüşmek için Konya’ya, on kişiyle görüşmek için Malatya’ya, bir kişiyle görüşmek için Zonguldak’a gitmek zorunda kalabilir. Bu durum da ulaşım masraflarını ve araştırmanın maliyetini artırdığı gibi veri toplama sürecinin daha uzun sürmesine neden olur. Basit tesadüfi örneklem seçim tekniği, iyi bir örneklem çerçevesi mevcut olduğu zaman ve evren, coğrafi olarak belli bir bölgede yoğunlaştığı zaman kullanışlıdır.

Sistematik Örneklem Seçimi Sistematik örneklem seçim tekniği, basit tesadüfi örneklem seçim tekniğine benzer, aynı sınırlılıklara sahiptir ancak daha basittir. Sistematik örneklem seçiminde önce örneklem çerçevesi oluşturulur, evrendeki her birime bir numara verilir. Sonra örneklem aralığı belirlenir. Örneklem aralığı, örneklemdeki birim sayısının evrendeki birim sayısına oranıdır. Örneğin sistematik örneklem seçim tekniğiyle 50 kişilik bir evrenden 10 kişilik bir örneklem seçeceksek evren büyüklüğünü örneklem büyüklüğüne bölerek örneklem aralığının 1/5 olduğunu buluruz. Bu sonuç, evrendeki her 5 kişiden birini seçeceğimiz anlamına gelir. Bunu yapmanın en basit yolu evrendeki her beşinciyi seçmektir. Burada problem, nereden başlamamız gerektiğine ve tesadüfi sayılar tablosunu nasıl okuyacağımıza (soldan sağa mı, yukarı dan aşağıya mı vb.) karar vermektir.

Örneklem aralığı 1/5 olduğu için, ilk seçilecek kişi ilk beş kişiden biridir. Kimden başlanacağı, tesadüfi sayılar tablosu kullanılarak tesadüfi bir yolla (mesela gözlerimizi kapatıp parmağımızı bu beş sayıdan birinin üzerine koyarak) saptanır. Daha sonra tesadüfi sayılar tablosunun hangi yönde okunacağına karar verilir, çünkü ilk rakamdan sonra aşağıya doğru sayarak mı yukarıya doğru sayarak mı beşinciyi seçeceğimiz buna bağlıdır. Bundan sonra örneklem aralığı kadar aralıklarla tablodan tesadüfi sayılar seçilir. Her sayı sadece bir kez seçilir, bir sayı iki kere seçilmez. Yeterince örnek seçilmeden tablo biterse yeni bir başlangıç noktası saptanır ve işlem tekrarlanır. Sistematik örnekleme tekniğinin, basit tesadüfi örnekleme tekniği ile paylaştığı sorunlardan ayrı bir sorunu daha vardır. Eğer örneklem çerçevesinde, belirli bir grubun sistematik olarak örneklemin dışında kalmasına yol açacak bu tip bir aralık varsa ya örneklem çerçevesinde örnekleri belirli bir sırayı izlemeden, sırasız, karışık şekilde listelemek ya da basit tesadüfi örnekleme tekniğini kullanmak gerekir.

Tabakalı (Katmanlı) Örneklem Seçimi Araştırma evreninin belirli tabakalara bölündüğü, sonra her tabakadan birim seçmek için basit tesadüfi ya da sistematik örneklem seçim tekniğinin kullanıldığı tekniğe tabakalı örnekleme adı verilir. Tabakalı örnekleme, örnekleme hatalarını azaltarak daha yüksek bir temsil yeteneğine sahip örneklemler oluşturmak için kullanılır. Bu örnekleme tekniği, basit tesadüfi örneklemeye oranla daha küçük bir örneklem grubu ve daha düşük bir maliyetle çok daha yüksek bir kesinliğe ulaşma olanağı sağlayan bir tekniktir (Sencer ve Sencer 1978:466). Bu tekniği diğer tekniklerinden ayıran özellik, örneklem seçilmeden önce evrenin bazı alt tabakalara ayrılması ve örnekleme girecek birimlerin bu tabakalardan seçilmesidir. Başka bir deyişle örneklem evrenin bütününden seçilmez, evren homojen alt kümelere ayrılır ve her alt kümeden, yani her tabakadan uygun sayıda birim seçilir. Burada önemli olan, evrendeki bütün tabakaların örneklemde de temsil edildiğinden emin olmaktır.

Örneğin üniversite öğrencileri hakkında bir araştırma yapılıyorsa evren önce öğrencilerin sınıflarına göre bölünebilir, daha sonra her sınıftaki öğrenciler içinden gerekli sayıda öğrenci seçilir (Earl, 2004:206). Tabakalar belirlendikten sonra tabakalardan bireyler yine basit tesadüfi veya sistematik örneklem seçim tekniğiyle seçilir. Bir araştırma evrenini tabakalarına ayırmak için cinsiyet, yaş, ekonomik durum, ikamet edilen yer gibi ölçütler kullanılabilir. Tabakalı örneklemenin başlıca üstünlükleri, evreni oluşturan ana gruplardan hiçbirinin örneklem dışında kalmamasının sağlanması, böylece örneklemin temsil yeteneğinin artması ve evrenin türdeşliği arttıkça daha az sayıda örnekle daha büyük bir kesinliğe ulaşılmasıdır. Tabakalı örneklem seçimi, orantısız ve orantılı olmak üzere ikiye ayrılır.

Orantısız tabakalı örneklem seçimi: Orantısız tabakalı örneklem seçiminde her tabakadan seçilecek örnek sayısı belirlenir ve tabakaların evren içindeki oranına bakılmaksızın eşit sayıda örnek alınır. Bu şekilde seçilen bir örneklemin temsil yeteneğinin düşük olacağı açıktır. Ancak evren içindeki her tabakanın örneklemde anlamlı ve gerekli bir büyüklükte temsil edilmesi istendiğinde orantısız tabakalı örneklem seçim tekniğinin kullanılması uygundur (Sencer ve Sencer 1978:470). Örneğin araştırma evreninin bir iş yerinde çalışan 100 kişiden oluştuğunu, bu evrenin %20’sini kadınların, %80’ini erkeklerin oluşturduğunu varsayalım. Orantısız örnekleme tekniği ile örneklemin yarısını kadınlardan, yarısını erkeklerden oluşturmamız, 10 kişilik bir örneklem seçeceksek beşini kadınlardan beşini erkeklerden seçmemiz mümkündür.

Orantılı tabakalı örneklem seçimi Orantısız tabakalı örneklem seçiminde olduğu gibi orantılı tabakalı örneklem seçiminde de evren tabakalara ayrılır ancak her tabakadan, o tabakanın evren içindeki yeriyle orantılı örnek seçilir. Örneklemin temsili olabilmesi için örneklemdeki çeşitli grupların örnekleme oranının evrendekiyle aynı olması gerekir. Orantılı tabakalı örnekleme tekniği bunu sağlamaya yardımcı olur (De Vaus, 1990:66). Diğer bir deyişle orantılı tabakalı örnekleme tekniği ile seçilecek bir örneklemin temsil yeteneği, orantısız tabakalı örnekleme tekniği ile seçilecek bir örneklemin temsil yeteneğinden daha yüksektir. Bir önceki iş yeri örneğini düşünürsek, %20’sini kadınların, %80’ini erkeklerin oluşturduğu 100 kişilik bir işyerinden seçilecek 10 kişi, orantılı tabakalı örnekleme tekniğiyle seçildiğinde örnekleme 2 kadın ve 8 erkek seçilecektir. Öğretmenlerden oluşan örneklem örneğinde ise her tabakanın evren içindeki yeri hesaplanır ve bu tabakadan kaç kişinin örnekleme gireceği belirlenir. İster orantılı ister orantısız olsun, tabakalı örneklem seçim tekniğinde örneklem için her tabakadan birimler seçilmelidir, yani evrendeki her tabaka örneklemde temsil edilmelidir. Örneklemde temsil edilmeyen hiçbir tabaka olmamalıdır.

Küme (Çok Aşamalı) Örneklem Seçimi Şimdiye dek belirttiğimiz örnekleme tekniklerinin hepsinde iki sorunlu nokta, coğrafi olarak geniş bir alana yayılmış olan evrenlerde örnekleme girenlere ulaşmanın zorluğu ve örneklem çerçevesinin listelenemediği durumlarda bu tekniklerin kullanılamaz olmasıdır. Örneğin kentleşme, boşanma, suç, şiddet gibi konuları araştırırken örneklem çerçevesini oluşturmak çok güçtür. Örneklem çerçevesi belirlenebilse bile coğrafi olarak geniş bir alana yayılmış olan araştırma evrenlerinde basit tesadüfi, sistematik ya da tabakalı örneklem seçim teknikleriyle örneklem seçmek son derece güçtür. Çoğunlukla geniş coğrafi alanlar için kullanılan, örneklemin önce kümeler arasından, sonra seçilen kümelerin içindeki birimler arasından tesadüfi olarak ve birden fazla aşamada seçildiği tekniğe küme örneklem seçim tekniği adı verilir. Küme örneklem seçim tekniğinde, öncelikle bireylerin içinde yer aldıkları gruplar, yani kümeler, basit tesadüfi, sistematik ya da tabakalı örnekleme yoluyla seçilir.

Daha sonra örnekleme giren kümeler içinden belirli sayıda birey, basit, tesadüfi ya da tabakalı örnekleme yoluyla seçilir. Bir küme, örnekleme unsurlarını, yani örnekleme seçeceğimiz birimleri kapsar ancak kümelerin kendileri geçici örnekleme unsurlarıdır (Neuman, 2010:340). Diğer bir deyişle örnekleme önce kümeleri seçeriz. Ama verilerimizi bu kümenin tamamından toplamayız, bu nedenle geçicidir. Verilerimizi, her kümenin içinden seçeceğimiz nihai örnekleme unsurlarından toplarız. Örneğin İstanbul’daki ilkokul öğrencilerinin barınma koşullarını araştırmak istediğimizi ve evrenin %5’ini örnekleme dâhil edeceğimizi düşünelim. Bu durumda önce İstanbul’daki ilkokulların %5’i basit tesadüfi ya da sistematik örneklem seçim tekniğiyle seçilir. Bu örnekte kümeler, İstanbul’daki ilkokullardır. Daha sonra da bu okullarda okuyan bütün ilkokul öğrencileri içinden basit tesadüfi, sistematik ya da tabakalı örneklem seçim tekniğiyle örneklem için gerekli sayıda birim seçilir.

Bir başka örnek vermek gerekirse, diyelim ki araştırma evrenimiz Ankara’da yaşayan bütün bireyler olsun, küme örnekleme tekniğiyle Ankara’yı semtlerine, sonra mahallelere, sonra sokaklara bölebilir; sonunda bir dizi haneden oluşan bir örneklem elde edip bu hanelerden bireyleri örneklemimize seçebiliriz. Ankara’da yaşayan herkesin yer aldığı bir örneklem çerçevesi oluşturmak mümkün olmasa bile semtlerin veya mahallelerin listesini oluşturmak mümkündür. Böylece hem örneklem çerçevesinin olmaması sorununu hem de coğrafi alan büyüklüğü sorununu aşmış oluruz. Örneklerde de görüldüğü gibi küme örneklemede örneklem seçimi en az iki aşamadan oluşur. Küme örnekleme tekniğinin, çok aşamalı örnekleme tekniği olarak da adlandırılmasının nedeni budur.

Olasılığa Dayalı Olmayan (Yargısal) Örneklem Seçim Teknikleri Olasılığa dayalı olmayan örneklem seçim teknikleri, nitel araştırmalarda kullanılan tekniklerdir. Nitel araştırma yönteminde hem bulguların genellenmesi amacı yoktur hem de örnekleme girecek insanlardan detaylı ve derinlemesine bilgi edinilmeye çalışıldığı için örneklemdeki her bireyin araştırma konusuna uygun olması gerekir. Nitel araştırmalarda örneklemler nicel araştırmalara oranla daha küçüktür ve örneklem büyüklüğü genellikle araştırmanın başında kesin bir şekilde belirlenmez. Nitel araştırmalarda örneklem seçilirken amaç araştırma konusuyla ilgili kapsamlı ve derin bir anlayışa ulaşmayı sağlayacak örneklere ulaşmaktır. Bu nedenle araştırmacılar örneklemlerini, belirli özelliklere sahip olan örnekleme unsurlarını seçerek oluştururlar.

Ayrıca, örneğin sokak çeteleri, uyuşturucu madde bağımlıları, sokakta yaşayan insanlar gibi grupların tam olarak kaç kişiden oluştuğunun ya da özelliklerinin bilinmesi olanaklı değildir. Bu gibi evrenler için örneklem çerçevesi oluşturmak mümkün değildir. Bu nedenle de bu evrenlerden olasılığa dayalı ya da temsili bir örneklem seçilemez. Bu gibi durumlarda olasılığa dayalı olmayan (yargısal) örneklem seçim teknikleri kullanılır (Lin, 1976:157). Olasılığa dayalı olmayan örnekleme seçiminde örnekler tesadüfen seçilmez, seçilecek örneklerde belirli özelliklerin varlığı aranır. Bu nedenle olasılığa dayalı olmayan örneklem seçim tekniklerinde evrendeki herkesin örnekleme seçilme şansı eşit değildir.

Gelişigüzel Örneklem Seçim Tekniği Gelişigüzel örneklem seçimi tekniği, araştırmacının örneklemi hiçbir ölçüt kullanmadan seçmesinden oluşur. Örneğin araştırmacı kampüste belirli bir yerde durup önünden geçen ilk 20 öğrenciyle görüşürse, bu örneklem gelişigüzel seçilmiş bir örneklem olacaktır. Araştırmacı, bu teknikle seçilen örneklemin evreni ne derece temsil ettiği ya da ne ölçüde evrenden farklılaştığını bilemez. Bu örnekleme tekniğinin tipik örneği televizyonlarda sık sık görülen sokaktaki insanlarla yapılan görüşmelerdir (Lin, 1976:157). Bu örneklem seçim tekniği, bir araştırmanın başında, araştırmacı henüz hangi özelliklere sahip bir örneklem oluşturması gerektiği konusunda yeterli bilgiye sahip olmadığı zamanlarda kullanılabilir (Morse, 2004:993). Bununla birlikte bu teknikle seçilen örneklemler araştırma evrenini son derece yanlış temsil ettiği gibi, olasılığa dayalı olmayan diğer teknikler gibi belirli özelliklere sahip birimlerin seçilmesini de içermez, bu açıdan son derece etkisizdir. Bu nedenle, en hızlı ve en düşük maliyetli örneklem seçim tekniği olsa da gelişigüzel örneklem seçim tekniği tavsiye edilebilecek bir teknik değildir.

Kota Örneklem Seçim Tekniği Kota örneklem seçim tekniği, önce örnekleme girecek olanların sahip olması gereken özelliklerin saptandığı, sonra her özelliğe sahip kaç kişinin seçileceğine ilişkin kotaların oluşturulduğu ve bu kota sayısı kadar birimin gelişigüzel örneklem seçim tekniğiyle seçildiği örnekleme tekniğidir. Kota örnekleme tekniği, hedeflenen evrenin özelliklerinin betimlenmesiyle başlar. Daha sonra örnekleme girecek olan birimlerde aranacak özellikler konusunda belirli kotalar (kontenjanlar) oluşturulur ve bireyler, bu kotaları dolduracak şekilde seçilir (Sencer ve Sencer, 1978:482). Kotalar, bağımlı değişkeni etkilediği düşünülen değişken(ler)in temel kategorileri için oluşturur.

Örneğin, gelişigüzel örnekleme için verilen örnekteki görüşmeci, kampüste önünden geçen ilk 20 öğrenciyle konuşmak yerine örneğin cinsiyet kotaları oluşturur ve kotaları dolduracak şekilde ilk 10 erkek ve ilk 10 kadın ile görüşürse, kotalı örnekleme yapmış olacaktır. Kotalar belirlenirken birden fazla değişken de kullanılabilir, örneğin ilk 10 kadın ve sosyoloji bölümü öğrencisi, ilk 10 erkek ve sosyoloji bölümü öğrencisi gibi. Kotalar belirlendikten sonra her gözlemci, elindeki kotalarda öngörülen sayıya ulaşmak amacıyla ilgili özellikleri taşımak şartıyla istediği kişiyi örnekleme dahil edebilir. Kota örnekleme, pratik ve ekonomik bir tekniktir. Ancak her kotadan birimler gelişigüzel örnekleme yoluyla seçildiği için, örneklerin seçimini bir ölçüde verileri toplayan gözlemciye bırakmış olur ve görüşmeci yanlılığı yaratır. Bunun anlamı, görüşmeci kotanın ölçütlerini yerine getiren herhangi bir kişiyle görüşebileceği için daha kolay ulaşılanlar, daha yakın yerlerde oturanlar, araştırmaya katılmaya istekli olanlar örneklemde daha fazla temsil edileceklerdir.

Amaçsal Örneklem Seçim Tekniği Bazı durumlarda örneklem, evrenin özellikleri hakkındaki bilgiye dayanılarak ve araştırmanın amacına göre seçilir. Bu tip örneklemeye amaçsal örnekleme adı verilir. Amaçsal örneklemede araştırmacı, evreni temsil ettiğini, evrenin tipik bir örneği olduğunu düşündüğü bir alt grubu örneklem olarak seçer. Özellikle örneklem çerçevesinin belirli olmadığı ve araştırmacının evren hakkında bilgili olduğu durumlarda kullanılır (Lin, 1976:158; Sencer ve Sencer, 1978:481-4). Örneğin Türkiye’de kırsal kesimin ortalama özelliklerini taşıyan bir köy, amaçsal örnekleme tekniğiyle seçilebilir. Bu köyde yaşayanların hepsiyle görüşülebilir. Bunun yanında, örneklem seçiminde ikinci bir alt örnekleme yapılarak seçilen köy içinden sadece belirli ailelerle de görüşülebilir.

Kartopu Örneklem Seçim Tekniği ‘Zincirleme örneklem seçim tekniği’ olarak da adlandırılan kartopu örneklem seçim tekniği, evren hakkındaki bilgilerin eksik olduğu ve evreni oluşturan bireylere ulaşmanın zor olduğu durumlarda kullanılan bir tekniktir. Örneğin belirli etnik ya da dini grupların mensupları, kaçak göçmenler ya da kayıtsız işçilerle ilgili yapılacak araştırmalarda, kimlerin bu gruplara dâhil olduğunu saptamak mümkün değildir. Bu durumda araştırmacı, örnekleme girmeye uygun olan birkaç kişiyle görüşerek onlardan aynı ölçüte uyan diğer kişiler hakkında bilgi toplar. Bu süreci defalarca tekrar ederek yeterli sayıda insanla görüşmelerini tamamlar. Kartopu tekniği ancak hedeflenen grubun kendi arasında bir iletişim ağı varsa anlamlı olacaktır. Bu ağın olması, bu gruptaki herkesin birbirini tanıdığı anlamına gelmez ama herkes bu ağın bir parçasıdır. Bu ağdaki bir kişiye ulaşıldığında, onun bağlantıları sayesinde ağdaki diğer bir ya da birkaç kişiye ulaşılır ve bu süreç, gerekli örneklem büyüklüğüne ulaşılana kadar sürer. Bu teknik, bir birimden başlayıp giderek artan sayıda örnekleme birimine ulaşıldığı için yuvarlandıkça büyüyen bir kartopuna benzetilmiş ve bu nedenle bu adı almıştır.

Teorik Örneklem Seçim Tekniği ‘Teorik doyma’ örneklemesi ya da ‘ardışık örnekleme’ olarak da bilinen teorik örneklem seçim tekniği amaçsal örnekleme tekniğine benzer şekilde teorik amaca uygun birimlerin örnekleme seçilmesini içerir. Ancak amaca yönelik örnekleme tekniğinde mümkün olduğunca çok sayıda örneğe ulaşılmaya çalışılırken teorik örnekleme tekniğinde belirli bir doyma noktasına ulaşana kadar örnekleme birim seçilir (Neuman, 2010:326). Teorik örnekleme genellikle teori ya da hipotez geliştirmeye yönelik olan, özellikle de gömülü teori yöntemiyle yürütülen araştırmalarda kullanılır. Araştırmacı, elde ettiği verileri analiz ederek teorik önermeler ve hipotezler geliştirir, bunları sınamak için veri toplar, elde ettiği verileri inceleyerek teorisini geliştirir. Diğer bir deyişle araştırmacı veri analizi sürecinde elde ettiği bulguları inceleyerek hangi özelliklere sahip kişilerle görüşmesi gerektiğine karar verir ve örneklemine bu özelliklere sahip olan kişileri ekler. Bu teknikte araştırmacı, örneklem büyüklüğünü önceden belirlemez, değişkenler arasındaki ilişkileri ve kategorileri ortaya çıkarana kadar örnekleme yapmaya devam eder. Basit tesadüfi ya da sistematik örneklem seçim teknikleri, mevcut bir teoriden yola çıkarak oluşturulmuş bir hipotezi sınamak üzere veri elde etmek amacıyla örneklem seçmek için kullanılırlar. Genellikle gömülü teori yönteminde kullanılan teorik örneklem seçim tekniği ise aksine, bir sonra elde edilecek verinin nasıl bir veri olduğuna araştırmacının karar verdiği ve bu veriyi kendisine sağlayabilecek olan kişileri örnekleme kattığı analitik bir süreçtir.

Güdümlü Örneklem Seçim Tekniği Güdümlü örneklemede araştırmacı, araştırmanın amaçları doğrultusunda evreni temsil eden bir örneklem yerine güdümlü bir alt grubu, yani evrenin bir kesimini seçer. Amaçsal örneklemeden farkı, amaçsal örneklemede seçilen örneklem evrenin tipik bir örneği olarak kabul edilmesi, güdümlü örneklemede ise bunun kabul edilmemesidir. Güdümlü örnekleme tekniğinin kullanıldığı araştırmalarda evrenin tamamı değil, sadece bir kısmı hakkında, araştırma problemini en belirgin olarak yansıttığı düşünülen grup hakkında bilgi toplanır. Başka bir deyişle güdümlü örnekleme, araştırma evreni içinde araştırma probleminin en tipik biçimde gözlenebileceği bir alt grubun örneklem olarak seçilmesidir (Sencer ve Sencer, 1978: 486). Burada önemli olan, seçilen birimlerin evrenin tipik örnekleri olarak görülmüyor olması, araştırma problemini tipik olarak yansıtan birimler olarak görülüyor olmasıdır. Örneğin barınma koşulları ile sağlık durumu arasındaki ilişkinin inceleneceği bir araştırmada, kötü koşullarda barınan gençlerin sağlığı henüz bu koşulların etkisiyle bozulmamış olacağı için, güdümlü örneklem seçim tekniği ile sadece uzun zaman kötü koşullarda barınmış yaşlılar seçilebilir. Bu kişiler evreni tipik olarak yansıtmıyor olabilirler, yani evrenin tipik örnekleri değildirler, ama araştırma problemini belirgin ve tipik bir şekilde yansıtmaktadırlar.

Mekânsal Örneklem Seçim Tekniği Bazı evrenler sabit değildir, sadece belirli bir olay söz konusu olduğunda oluşurlar. Bir protesto ya da politik gösteri grubu buna örnek olarak verilebilir. Bu gibi durumlarda tanımlanmış bir evren yoktur, katılımcılar değişir, alt gruplar oluşur, bu gruplar ortadan kalkar, insanlar gruptan ayrılır, gruba yeni insanlar katılır. Araştırma evreni hareketli durumdadır ve evreni belirleyen, sosyal olayın kendisidir. Bununla birlikte, insanlar bu olay boyunca fiziksel olarak aynı yerde bulunurlar. Bu gibi evrenler söz konusu olduğunda, belirli bir alanda örnekleme girenlerin hepsinin hızlı ve eş zamanlı bir şekilde sistematik olarak seçilmesine mekânsal örnekleme denir.

Aykırı Durum Örneklem Seçim Tekniği ‘Aykırı durum’, ‘aşırı durum’, ‘uç olay’ ya da ‘aykırı olay’ örneklemesi olarak adlandırılan bu teknikte, bütünü, yani evreni temsil etmeyen, alışılmadık, büyük ölçüde farklı, aykırı olan örnekler örnekleme seçilir. Burada amaç, genel eğilimin dışında kalan örneklerden, normal örneklerin veremeyeceği ayrıntılı ve zengin bilgiyi elde etmek, böylece araştırma konusu hakkında çok boyutlu bir anlayışa ulaşmaktır.

ÖRNEKLEM BÜYÜLÜĞÜNÜ BELİRLEME Örneklem seçimi, örneklemin temsil yeteneğiyle, yani örneklemin araştırma evrenini ne derece temsil ettiği ile ilgilidir. Örneklemin büyüklüğü ise yeterliliğini belirtir. Örneklemin yeterli olması, özelliklerinin kararlı olduğu yolunda güven verecek bir büyüklükte olması anlamına gelir. iyi bir örneklem hem evreni temsil etmeli hem de yeterli olmalıdır. Yani örneklemin, evrenden alınabilecek aynı büyüklükteki sayısız örnekte benzer özelliklerin yineleneceğine güven duyabilmemizi sağlayacak büyüklükte olması gerekir (Sencer ve Sencer, 1978: 487). Evren ne kadar büyükse örneklemin de o kadar büyük olması gerektiği düşüncesi ancak bir dereceye kadar doğrudur. Evrenin büyüklüğü örneklemin ne büyüklükte olacağını etkiler, ancak örneklem yeterince büyükse, evrenin büyüklüğünden en düşük düzeyde etkilenir (Lin, 1976:160). Bir örneklemin büyüklüğünü belirlerken dikkat edilmesi gereken öğeler şunlardır: Evrenin niteliği: Evrenin kendi içinde ne derece homojen olduğu örneklem büyüklüğünü etkiler. Evren araştırılan özellikler açısından birbirine ne kadar benziyorsa, gerekli örneklem o derece küçüktür. Aranan özelliklerin evren içindeki dağılımı: Araştırma konusunu evren içinde sık rastlanan özellikler oluşturuyorsa örneklem daha küçük, evrende seyrek rastlanan özellikler oluşturuyorsa örneklem daha büyük olacaktır. Örneğin sağlık ile ilgili bir araştırmada çok nadir görünen hastalıkları da gözlemlemek istersek örneklem daha büyük, çok yaygın görülen hastalıkları gözlemlemek istersek örneklem daha küçük olacaktır.

Araştırma olanakları: Hiçbir araştırmanın kaynakları sınırsız olmadığı için, eldeki mali ve teknik kaynaklar örneklemin büyüklüğünü belirlemede etkilidir. Eldeki kaynaklar yeterli büyüklükte örneklemin oluşturulmasına izin vermiyorsa, araştırma anlamsız ve yararsız olacaktır. Bununla birlikte, eldeki kaynaklar sınırsız bile olsa örneklemi gereğinden büyük tutmak anlamsızdır. Örneklem seçim tekniği: Farklı örnekleme tekniklerinin gerektirdiği örneklem büyüklükleri birbirinden farklıdır. Örneğin basit tesadüfi örneklem seçimi, tabakalı örneklem seçimi tekniğinden daha büyük bir örneklem gerektirir (Sencer ve Sencer, 1978:491). Hipotezin özelliği: Araştırmada sınanacak hipotezlerdeki bağımsız değişkenlerin sayısı ne kadar artarsa örneklemin büyüklüğü de o kadar artar

Kabul edilebilecek hata payı ve kesinlik derecesi: Tam sayım yapılması hâlinde bulunacak gerçek değerle örneklemde elde edilen değer arasındaki farka örnekleme hatası adı verilir. Nicel araştırmalarda araştırmacılar örneklemin kendisinin özellikleri ile yetinmezler, araştırma evrenine çıkarsamalar yapmak isterler, böylece ellerinde somut olarak bulunan bilgi ile bu bilgiyi soyut olarak genelledikleri bilgi arasında bir farklılık oluşur. Bu farklılık örnekleme hatasıdır ve belirli bir dereceye kadar örnekleme hatası her araştırmada söz konusudur. Örnekleme hatası ve örneklem üzerinden yapılacak çıkarımların kesinliği, örneklem büyüklüğüne ve örneklemdeki çeşitlilik miktarına bağlıdır (Neuman,2010:351). Örneklem ne kadar büyük ve ne kadar homojen (türdeş) olursa, örnekleme hatası da o kadar düşük olur. Araştırmada ne kadarlık bir örnekleme hatasının kabul edilebileceği önceden belirlenmelidir. Örneğin, gelecekte yapılacak konutların düzenlenmesiyle ilgili olarak İstanbul’da barınma sorunu olan yaşlıların oranını saptamaya çalışan bir araştırma düşünelim. Bu araştırmada %4’lük bir hata payının kabul edildiğini varsayalım. Bu durumda örneklemde barınma sorunu olan yaşlıların oranı %15 olarak bulunursa belirli bir güven düzeyinde evrende barınma sorunu olan yaşlıların oranının hata payı kadar eksik ya da fazla olarak %11-%19 arasında olduğu söylenebilir.

ÖLÇÜM VE ÖLÇÜM HATALARI Ölçme, obje ya da bireylere, bir özelliğe sahip oluş derecesini belirtmek için, belirli kurallara uyularak sembolik değerler verme işlemidir. Başka bir deyişle ölçme, bir değişkenin cevap kategorilerine rakamların atanmasıdır. Bu kategoriler nicel de nitel de olabilirler. Ölçüm ise, ölçme sonunda elde edilen değerdir. iyi bir ölçümün iki özelliği vardır: ilk olarak, ölçmek istediği sosyal etkinliği doğru bir şekilde ölçebilmesi gerekir. Ölçülmek istenen şeyin ne derece doğru bir şekilde ölçüldüğü geçerlik kavramıyla ifade edilir. ikinci özellik ise, farklı durumlar da dahil olmak üzere her kullanıldığında benzer sonuçları verebilmesi gerekir, bu da güvenirlik kavramıyla ifade edilir.

Ölçme Düzeyleri Sağlıklı bir ölçümün ilk adımı, ölçülecek olguyu ifade eden kavramın tam olarak tanımlanmasıdır. Bilimsel araştırmalarda kavramların netleştirilmesi ve tanımlanması son derece önemlidir, çünkü örneğin meşruiyet, güç, iktidar, zenginlik, eşitsizlik gibi çeşitli kavramlar farklı insanlar için farklı anlamlara sahip olabilirler. Bu nedenle araştırmacının, kavramın herkese aynı şeyi ifade ettiğinden emin olması, bunun için de araştırmasının başında kullandığı temel kavramları tanımlaması gerekir. Bir yapıyı alarak ona kuramsal, teorik bir tanım verme, onu soyutlama ve rafine etme işlemine kavramsallaştırma adı verilir (Neuman, 2010:267). Soyutluk dereceleri değişse de kavramlar soyut ifadelerdir, ölçülmeye uygun değildirler. Örneğin beşeri sermaye, zenginlik, hatta eğitim kavramlarını ele alalım. Eğitim, beşeri sermayeden daha az soyut olsa da yine de ölçülmeye hazır değildir. Eğitim kavramını ölçebilmemiz için “eğitim görülen yıl sayısı” ya da “son mezun olunan okul düzeyi” gibi ölçülebilir bir hâle, yani bir değişkene indirgemek gerekir.

Ölçüm, değişkenlerin niteliklerine sayılar ya da başka türden etiketler veya kodlar atanması olarak tanımlanabilir. Bu yüzden işlemselleştirme sürecinde araştırmacı, kavramların ampirik olarak gözlemlenebilir ve ölçülebilir yönlerine odaklanır. Değişkenleri ölçecek soruların sorulup uygun cevap kategorilerinin belirlenmesi işlemine araçsallaştırma adı verilir, çünkü bu sorular ve cevap kategorileri, değişkeni ölçmemize yarayan araçlardır. Bir kavram birden fazla değişkenle ölçülebilir ancak her bir değişken ölçüm sonucunda yalnızca tek bir değer alabilir. Örneğin, endüstrileşme kavramının çok sayıda boyutu vardı r ve çok sayıda değişkenle ölçülebilir. Bu yüzden öncelikle kavramın çeşitli boyutları listelenmeli ve her boyutunu ölçmek için değişkenler oluşturulmalıdır. Diyelim ki “toplam iş gücü içinde imalat endüstrisinde çalışanların oranı”, “bir yılda üretilen endüstriyel ürünlerin toplam ekonomik değeri” ve “son bir yılda yeni açılan endüstriyel işletme sayısı” şeklinde üç değişken belirledik. Bu değişkenlere yenileri eklenebilir, değişken sayısı artırılabilir ama örneğin “toplam işgücü içinde imalat endüstrisinde çalışanların oranı” değişkeni sadece tek bir değer alabilir. Benzer şekilde, ne kadar çok değişken kullanılırsa kullanılsın her değişken her ölçmede sadece tek bir değer alır.

Ölçüm Hataları Her ölçümde belirli bir düzeyde ölçüm hatası söz konusu olur. Ölçüm hataları, araştırmaya bağlı olan ya da olmayan durumlardan kaynaklanabilir. Araştırmaya bağlı hatalar, soruların ölçmek istenen şeyi ölçmeye yönelik olarak iyi hazırlanmaması ya da yeterince anlaşılır bir şekilde ifade edilmemesi, cevaplayıcıların yönlendirilmesi, örneklemin yanlış seçilmesi, verilerin yanlış kodlanması gibi hatalardır (Lin, 1976: ). Araştırmaya bağlı olmayan hatalar ise sosyal tarih olaylarından (örneğin araştırma yürütülürken meydana gelen afetler); kişisel tarih olaylarından (cevaplayıcıların ölümü, evlenmesi ya da işini kaybetmesi); doğal olgunlaşma sürecinden (etkisini incelediğimiz olayın cevaplayıcılar üzerindeki etkisini zamanla kaybetmesi ya da cevaplayıcıların yaşlanmaları) ya da aynı ölçüm aracında sorulacak sorulara verilecek cevapların kültürel faktörler nedeniyle farklılaşmasından kaynaklanır.

Nedenleri araştırmaya bağlı olsa da olmasa da ölçüm hataları iki tür hataya neden olur. Bunlar sistematik ve tesadüfi hatalardır. Sistematik hata, ölçüm sürecini sürekli olarak aynı yönde etkileyen ve kaynaklar yeterince denetlenmediği için meydana gelen bir hatadır. Tesadüfi hata ise şansa bağlı olarak ölçmeden ölçmeye değişen ve denetlenmesi olanaksız olduğu için her ölçümde meydana gelebilecek bir hatadır (Sencer ve Sencer, 1978:521-2). Tesadüfi hata, hatadan sadece bazı cevaplar etkilendiğinde meydana gelir. Tesadüfi hata ölçümün güvenirliğini etkiler.

Nicel Araştırmalarda Güvenirlik ve Geçerlik Güvenirlik, bir ölçme aracının ayrı ayrı ölçümlerde benzer, kararlı sonuçlar elde etme yeteneği ya da araştırma tekrarlandığında benzer bulguların elde edilme derecesi olarak tanımlanabilir. Her ölçme işlemine karışabilecek tesadüfi hataları en aza indiren ve değişik ölçümlerde benzer sonuçlar veren bir ölçme aracı güvenirliği yüksek, yani güvenilir bir ölçme aracıdır (Sencer ve Sencer, 1978:512). Güvenirliği yüksek olan bir ölçme aracının istikrarsız olmadığı, tutarlı, dengeli, sağlam sonuçlar verdiği söylenebilir. Örneğin bir kitabın ağırlığını defalarca tarttığımız hâlde hep aynı sonuca ulaşıyorsak güvenilir bir ölçme aracı kullandığımızı söyleyebiliriz. İnsanlara farklı zamanlarda aynı soruları sorduğumuzda aynı cevapları alıyorsak, sorularımızın güvenirliği yüksektir (De Vaus, 1990:54). Bir ölçüm işleminin güvenirliğini araştırmak, ölçüm sonucunda bireyler arasında beliren farklılıkların ne kadarının tesadüfi hatalardan ya da ölçmedeki tutarsızlıktan kaynaklandığını belirlemektir. Bir ölçme işlemi aynı koşullar altında tekrarlandığında, tesadüfi hatalardan arındığı ölçüde aynı sonuçları verir (Sencer ve Sencer, 1978: 523).

Güvenirlik, nicel araştırmada son derece önemli bir kıstastır, çünkü nicel araştırma yönteminde bir araştırma, başka araştırmacılar tarafından tekrarlanabildiği ölçüde güvenilir kabul edilir. Bu nedenle nicel araştırmalarda güvenirliğin yüksek olması, yani araştırmanın yeniden yapıldığında aynı sonuçların alınacağının bilinmesi önemlidir. Güvenirliğin sağlanabilmesi için değişmezlik, iç güvenirlik ve gözlemciler arası tutarlılık koşullarının yerine getirilmesi gerekir. Diğer bir deyişle yapılan ölçüm farklı zamanlarda tekrarlandığında değişmemeli, aynı sonuçları vermeli; ölçekte aynı şeyi ölçmeye çalışan sorular birbirleriyle tutarlı bir şekilde aynı şeyi ölçmeli ve farklı gözlemcilerin yaptıkları gözlem ve kodlamalar birbirleriyle tutarlı olmalıdır.

Kararlılık Güvenirliği: Kararlılık güvenirliği, değişmezlik koşulu ile ilgilidir. Değişmezlik, bir ölçümün ne derece kararlı olduğunu, zaman içinde ne derece değişmeden kaldığını ifade eder. Kararlılık güvenirliği, ölçüm aracının farklı zamanlarda uygulandığında aynı sonucu verip vermemesine bağlı olarak değişir. Bunu ölçmek için, güvenirliği ölçme yollarından biri olan test-tekrar test yolu kullanılabilir. Test-tekrar test, ölçüm aracının aynı örnekleme benzer koşullar altında 2- 4 haftalık aralıklarla iki kere uygulanması ve elde edilen sonuçların karşılaştırılması dır. Sonuçlar arasındaki ilişkinin katsayısı, güvenirlik katsayısıdır. Temsil Güvenirliği: Temsil güvenirliği, aynı ölçüm aracı farklı gruplara uygulandığında aynı sonucun elde edilip edilmediğine bağlı olarak değişir. Diyelim ki ölçüm aracımızda eğitim düzeyi ile ilgili bir soru soruyoruz. Eğer ilkokul mezunları kendilerinin lise mezunu olduğunu söylüyorsa sorunun temsil güvenirliği düşük olacaktır. Bu güvenirlik türünü sınamak için altnüfus analizi kullanılabilir (Neuman, 2010:278). Alt nüfus analizinde soruya verilen yanıtlar, örneklemdeki çeşitli alt gruplar açısından karşılaştırılır, sorunun her alt grup için aynı derece işleyip işlemediği, gruplar arasında tutarlılık olup olmadığı incelenir.

Eşdeğerlik Güvenirliği: ‹ç güvenirlik olarak da adlandırılan eşdeğerlik güvenirliği, aynı olguyu ölçtüğünü varsaydığımız birden fazla gösterge olduğunda, farklı göstergelerin tutarlı sonuçlar verip vermediği ile ilgilidir. Eşdeğerlik güvenirliğini sınamak için yarıya-bölme yolu kullanılabilir. Yarıya bölme yolunda ölçme tamamlandıktan sonra elde edilen veriler tesadüfi yollarla ikiye ayrılır. Bu iki veri grubu ayrı ayrı ele alınarak birbirleriyle karşılaştırılır ve aralarındaki tutarlılık ölçülerek güvenirlik düzeyi belirlenir. Örneğin bir iş yerinde iş tatmini ölçmeye yönelik on soruluk bir ölçek hazırladığımızı düşünelim. Bu soruların hepsi eşdeğer bir şekilde iş tatmini düzeyini ölçüyorsa, bu ölçümün eşdeğerlik güvenirliği yüksektir. Yarıya-bölme yoluyla bir sınama yapmak için iş tatmini düzeyini ölçtüğünü varsaydığımız on soruyu tesadüfi bir şekilde beşer soruluk iki gruba bölebilir, ilk beş soruyu iki farklı gruba sorup bulguları karşılaştırırız. Diyelim ki bu ilk beş soruya verilen cevapların analizi sonucunda birinci grubun iş tatmini düzeyi ikinci grubun iki katı daha yüksek olduğunu ortaya koydu. İkinci beş soruyu da aynı iki gruba sorarız. Eğer ikinci beş soruya verilen cevapların analizi de aynı sonucu verirse, yani yine birinci grubun iş tatmini düzeyi ikinci grubunkinin iki katı çıkarsa, o halde bu ölçümün eşdeğerlik güvenirliği yüksektir.

Her gözlemci bir gösterge olduğu için gözlemciler arası tutarlılık koşulunun yerine getirilmesi de eşdeğerlik güvenirliği ile ilgilidir (Neuman, 2010:279). Gözlemciler arası tutarlılık, çeşitli gözlemcilerin gözlemlerini kaydetme ya da verileri kategorilere çevirme konusundaki kararlarını ifade eder. Eşdeğerlik güvenirliğinin yüksek olması için her gözlemcinin gözlemlerinin ve notlarının ve kodlayıcıların da işaretledikleri kodların birbirleriyle tutarlı olması gerekir. Örneğin iki farklı gözlemcinin açık uçlu olarak karşılarındaki kişiye mesleklerini sorduklarını ve ellerindeki çizelgeye uygun şıkkı işaretlediklerini düşünelim. Aynı kişinin mesleği ile ilgili bir gözlemci “vasıflı mavi yakalı”, bir diğeri ise “yarı-vasıflı mavi yakalı” şıkkını işaretlerse ölçümün eşdeğerlik güvenirliği düşük olacaktır. Eşdeğerlik güvenirliğinin artırılması için gözlemciler önceden alınmış kararlara bağlı kalmalıdır.

Güvenirliği Yükseltme Yolları Soruların kötü ifade edilmesi, cevapları kodlayan araştırmacıların bireylerin verdikleri açık uçlu soruları farklı kodlarla kodlamaları ya da soruların ilgisiz ya da konuyla ilgili çok az bilgisi olan kişilere sorulması (örneklemin yanlış seçilmesi) gibi faktörler, güvenirlik düzeyinin düşmesine neden olur. Güvenirliğin artırılması için (Neuman, 2010: ): Her bir ölçümün sadece tek bir kavrama ilişkin bir değişkeni ölçmesi sağlanmalıdır. Örneğin olası bir depreme yönelik kaygı düzeyini ölmek istiyorsak, hazırladığımız sorunun önceki depremlerden duyulmuş olan kaygıyla ya da korkuyla karışmaması gerekir. Diğer bir deyişle, geçerli ölçütlerin güvenirliği daha yüksek olacaktır. Ölçümlerin mümkün olduğunca kesin bir şekilde yapılması, cevap kategorilerinin daha yüksek ölçme düzeylerinde hazırlanması güvenirliği artırır. Örneğin bir önceki depremde kişinin ne derece korktuğunu ölçecek bir sorunun cevap kategorileri nominal ölçekle de aralık ölçeğiyle de hazırlanabilir. Cevap kategorileri daha detaylı bir şekilde ölçebilecek şekilde, aralık ölçeğ inde hazırlandığında ölçümün güvenirliği artar. Pilot çalışmalar yaparak ölçüm aracında güvenirliği düşüren sorular belirlenebilir, ölçüm aracı geliştirilir ve güvenirlik artırılır. Bir değişkene ilişkin ölçümlerin birden fazla göstergeyle yapılması, aynı duruma ilişkin birden fazla soru sorulması güvenirliği artırır.

Geçerlik Sağlam bilgi elde edebilmek için bir ölçme aracının güvenilir olması yeterli değildir. Elde edilen ölçümlerin geçerli de olması gerekir. Bir ölçüm aracının geçerli olması, en genel anlamda konusuna uygun olması ve bu konuyu hatasız bir şekilde ölçmesi, yani gerçekten ölçmek istediği şeyi ölçmesi anlamına gelir. Güvenirlik, geçerlik için gereklidir fakat yeterli değildir. Bir ölçme aracı ölçmeyi amaçladığı özelliği ölçüyor olabilir ancak her uygulandığında benzer sonuçları vermiyorsa bu ölçüm geçerli olduğu halde güvenilir değildir. Örneğin baskül, insan ağırlığını ölçmek için geçerli bir ölçüm aracıdır. Ancak aynı basküle birer dakika aralıklarla her çıktığımızda kilomuzu farklı gösteriyorsa, güvenilir bir ölçüm aracı değildir. Bir araştırmadan elde edilen sonuçların geçerliği üç açıdan değerlendirilir, yani üç geçerlik türü vardır. Bunlardan ilki ölçüt geçerliği, ikincisi iç geçerlik ve üçüncüsü de dış geçerliktir (Seale ve Filmer, 1998:134; Jupp, 2006: 311).

Ölçüt Geçerliği: Ölçüt geçerliği, bir ölçüm aracının ölçmeyi amaçladığı şeyi ölçmesidir. Örneğin ağırlık ölçme aracı olan tartı ile uzunluğu ölçmeye çalışırsak bu ölçüm geçerli bir ölçüm değildir. Örneğin sosyal statüyü ölçmek için eğitim düzeyini soruyorsak burada mesele bizim eğitimi doğru bir şekilde ölçüp ölçmediğimiz değil, eğitimin sosyal statüyü ölçüp ölçmediğidir (De Vaus, 1990:55). Bir ölçüm aracının geçerliği, ölçmek istediğimiz kavramı nasıl tanımladığımıza ve işlemselleştirme sürecinin başarısına, yani geliştirdiğimiz değişkenlerin bu kavramı ne kadar başarılı bir şekilde ölçtüğüne bağlıdır. Ölçüm aracının ne kadarıyla ölçtüğü konuyu, ne kadarıyla da çeşitli ölçüm hatalarını yansıttığını ortaya koymak için ölçme aracının geçerliğinin saptanması gerekir.

İç Geçerlik (Mantıksal Geçerlik): İç geçerlik, ölçüm aracının ölçmeyi amaçladığı özelliği, bir başka özellikle karıştırmadan doğru bir şekilde ölçebilme derecesidir. Başka bir deyişle bağımlı değişkendeki farklılaşmanın, bağımsız değişkenlerle açıklanma derecesidir. Neden sonuç ilişkisinde bulunan sonuca, ölçülmekte olan özellik değil de çalışmanın kendisi, çalışma yolu ya da tekniği neden olursa araştırma iç geçerlik açısından geçersizdir. Örneğin ders çalışma sıklığının final notları üzerindeki etkisinin incelendiği bir araştırmada, ders çalışma sıklığı ve final notlarının ortalaması arasındaki ilişkinin iç geçerliliği, notlardaki değişikliklerin gerçekten de ders çalışma sıklığından kaynaklanması olasılığıdır. Eğer notlar araştırmacının kontrolü dışındaki başka etkenler tarafından da etkileniyorsa iç geçerlik düşüktür.

Örneklem seçiminde yanlılık: Örneklemin birbirine denk olmayan bireylerden oluşması iç geçerliğin düşük olmasına neden olur. Örneklemin bütünlüğünün bozulması: Örnekleme giren bazı birimler veri toplama aşaması sonlandırılmadan önce ölüm, hastalık ya da kişisel nedenlerle araştırmadan ayrılabilirler. Bu durum örneklemin yapısını değiştireceği için iç geçerliği tehdit eden bir faktördür. Tarihsel olaylar: Araştırma sırasında meydana gelecek olan araştırma dışındaki bir olay, bağımlı değişkeni etkileyebilir. Olgunlaşma: Olgunlaşma, örnekleme girenlerin zaman içinde yaşadıkları biyolojik, psikolojik veya duygusal değişimleri ifade eder. Ölçüm aracında değişim: Bu daha çok ölçümün araçlarla yapıldığı araştırmalarda geçerli olan ve kararlılık güvenirliği ile ilgili olan bir durumdur. Müdahale: Araştırmacının örneklemi yönlendirmesi, sorulan sorularda belirli cevaplar beklendiği yönünde bir izlenim yaratması iç geçerliği tehdit eder.

Dış Geçerlik (Olgusal Geçerlik): Dış geçerlik, genelleme geçerliği olarak da adlandırılır ve bir araştırmadan elde edilen sonuçların başka insanlara ve diğer bağlamlara ne derece genellenebileceğini ifade eder (Jupp, 2006:311). Örneklem hakkında elde edilen bulguların ne dereceye kadar genellenebileceği, araştırmanın dış geçerliğini oluşturur (Robson, 2000:46). Diğer bir deyişle, bir örneklemden elde ettiğimiz bilgilerin evren hakkında, ya da bir ortamdan elde ettiğimiz bilgilerin başka ortamlar hakkında ne derece bilgi verdiği, dış geçerlik olarak ifade edilir. Örneğin bir deneyde grubun iş motivasyonunu artıran bir etkenin, gerçek işyerlerindeki çalışanların da iş motivasyonunu benzer düzeyde artırma olasılığı, bu etkenin dış geçerliğini ifade eder.

Nitel Araştırmalarda Güvenirlik ve Geçerlik Güvenirlik özellikle nicel araştırmalarda aranan bir özelliktir ve araştırmanın başka araştırmacılar tarafından da tekrarlandığında aynı sonucu vermesini ifade eder. Bunun için araştırmanın başka araştırmacılar tarafından da tekrarlanabilir nitelikte olması gerekir. Tekrarlanabilirliği sağlayan öğe, ölçme aracının sabit, değişmez bir araç olmasıdır. Ölçme aracı ne kadar değişmez nitelikteyse ölçümün güvenirliği de o derece yüksek olacaktır. Pozitivist bilim anlayışına dayanan nicel bir araştırmanın doğruluğu, güvenirlik düzeyi ile ölçüldüğü için yüksek güvenirlik düzeyine (0,70 ve üzeri) ulaşılması nicel araştırmalarda son derece önemlidir. Yorumlayıcı yaklaşıma dayanan nitel araştırmalarda ise araştırma, bulguların başka araştırmalar tarafından tekrarlanıp tekrarlanmadığı açısından değil, niteliği açısından değerlendirilir. Üçüncü ünitede ayrıntılı bir şekilde ele aldığımız gibi, nicel ve nitel araştırmaların amaçları birbirinden farklıdır. Nicel araştırmalar nedensel ilişkileri açıklama amacına yönelikken nitel araştırmalar açıklamadan önce anlamaya, olguyu yaşayanların gözünden görüp derin bir anlamaya ulaşmayı amaçlarlar. Genel olarak iyi bir nitel araştırmanın karmaşık ya da anlaşılmaz bir durumu anlamamıza yardım eden, konusuyla ilgili kapsamlı bir anlayışa ulaşmayı sağlayan bir araştırma olduğu kabul edilmektedir.

Araştırmaların değerlendirilmesi konusundaki bu farklılık nedeniyle bazı nitel araştırmacılar, nicel araştırmalarda çok önemli olan güvenirlik kavramının nitel çalışmaların değerlendirilmesi açısından yetersiz, hatta anlamsız olduğunu savunmaktadır (Stenbacka, 2001:552). Buna karşılık nitel araştırmacıların çoğu “doğru bilgiye ulaşma konusunda gereken önlemlerin alınmasının, (yani geçerliğin) ve araştırma sürecinin ve verilerin açık ve ayrıntılı bir biçimde, yani bir başka araştırmacının değerlendirmesine olanak verecek biçimde tanımlanmasının (yani güvenirliğin), nitel araştırmacıların karşılaması gereken önemli beklentiler”.

İnanılırlık (credibility): inanılırlık, nicel araştırmalardaki iç geçerlik kavramına karşılık gelmektedir. Araştırma bulgularının inanılırlığı, bu bulguların örneklemde yer alan katılımcılar ve diğer araştırmacılar tarafından inandırıcı bulunmasına bağlıdır. Araştırmanın ne derece inanılır ya da inandırıcı olduğunu sormak, bulguların incelenen toplumsal gerçeklik ile ne derece uyumlu olduğunu sormak anlamına gelir. Aktarılabilirlik (transferability): Aktarılabilirlik kavramı nicel araştırmalardaki dış geçerlik kavramına karşılık gelmektedir. Nitel araştırmalar, hem toplumsal olguların sürekli değişim halinde olduklarını göz önünde bulundurdukları, hem de veri toplarken standartlaştırılmamış veri toplama araçları kullandıkları için genelleme amacı taşımazlar. Bununla birlikte nicel araştırmalardaki genellemeye karşılık nitel araştırmalarda da bulguların benzer sosyal bağlamlara aktarılabilmesi söz konusudur. Araştırma bulgularını okuyan farklı kişi veya gruplar, bu bulguların kendi içinde bulundukları durumu yansıttığını düşünebilir ve bulguları kendi toplumsal ortamlarına aktarabilirler.

Güvenilirlik/ istinat (dependability): Güvenilirlik kavramı, nicel araştırmalardaki güvenirlik kavramına karşılık gelmektedir. Bu koşulun yerine getirilebilmesi için araştırmacının araştırmanın verilerini, yöntemlerini ve araştırma sürecinde alınan kararları yazılı olarak kaydetmesi ve bu kayıtların diğer araştırmacılar tarafından incelenmesine olanak sağlaması gerekir. Nitel araştırma yapacak bir araştırmacı, aynı konuda daha önceden yapılmış çalışmaları, bu çalışmalarda kullanılan veri toplama araçlarını, araçların nasıl kullanıldığını ve ne derece etkili olduğunu inceleyebilir ve aynı veri toplama araçlarını benzer şekilde kendisi de kullanabilir. Doğrulanabilirlik (confirmability): Doğrulanabilirlik kavramı, nicel araştırmalardaki nesnellik kavramına karşılık gelmektedir. Nitel araştırmaların dayandığı yorumlayıcı anlayışa göre pozitivizmin iddia ettiği ölçüde bir nesnellik inşa etmek mümkün değildir ancak bu iddia nitel araştırmacıların önyargılı ya da taraflı olacağı anlamına gelmez. Yorumlayıcı yaklaşım toplumsal gerçekliğin aktörler arasındaki etkileşim sürecinde, onlar tarafından inşa edilen bir gerçeklik olduğunu kabul etse de bu gerçekliğin ancak araştırmacı yansız olduğu takdirde anlaşılabileceğini savunur.