ÖRNEKLEME Öğr. Gör. Funda Veren

Araştırma sonuçlarının geçerli, güvenilir ve kullanılabilir olması için verilerin toplandığı kaynağın özelliği çok önemlidir. Araştırma sonuçlarının geçerli, güvenilir ve kullanılabilir olması için verilerin toplandığı kaynağın özelliği çok önemlidir.

Bir tencereden tadına ya da tuzuna bakmak için alınan bir kaşık yemek, Bir araştırmacının toplumdaki bazı kişilere bir konuda görüş sorması, Laboratuar teknisyeninin, bir kişinin vücudundaki kandan bir damla alarak kanın bazı niteliklerini incelemesi, Peynir alırken bir parça alıp tadına bakılması, birer evren- örneklem ilişkisidir.

ÖRNEKLEME İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR

EVREN (POPULATION) Araştırma sonuçlarının genellenmek istendiği elemanların tümüdür. Yalnızca insan denekler değil aynı zamanda dosyalar, kan örnekleri, malzeme olabilir. Her araştırmanın evreni kendine özgüdür.

Genel evren / hedef evren; tanımlanabilen ancak ulaşılması güç olan evrendir. Örn yaş kadınlar

Çalışma evreni; araştırma sonuçlarının genelleneceği, ulaşılabilen somut evrendir. Örn. 15 no lu sağlık ocağı bölgesinde yaşayan yaş kadınlar

ÖRNEKLEM Evrenden belli kurallara göre seçilmiş, evreni temsil ettiği varsayılan küçük kümedir.

QUESTIONS ANSWERS Who do you want to generalize to? The Population What population can you get access to? The Target Population How can you get access to them? The Sampling Frame Who is in your study? The Sample

ÖRNEKLEM SEÇMENİN YARARLARI Zaman, enerji ve para kaybını önler. Evren üzerinde yapılamayacak denetlemenin yapılmasını sağlar. Böylece toplanan veriler daha geçerli ve güvenilir olur. Etik yönleri nedeni ile tüm topluma yönelik yapılamayacak çalışmaların yapılmasına olanak sağlar.

ÖRNEKLEME (SAMPLING) Tüm evren hakkında bilgi verebilecek şekilde evrenden kimlerin seçileceğine karar verme işlemidir.

ÖRNEKLEMİN EVRENİ TEMSİL YETENEĞİ 3 TEMEL KURALA BAĞLIDIR Büyüklüğü yeterli olmalıdır. Yansız seçilmelidir. Uygun yöntemle seçilmelidir.

Örneklemin Temsil Yeteneği Örneklemin büyüklüğü yeterli olmalıdır. Örneklem evrendeki dağılıma çeşit ve oran yönünden benzer olmalıdır. Örneklem olasılıklı örnekleme yöntemlerinden biriyle seçilmelidir. Örneklem seçiminde yan tutulmamalıdır.

Örneklem Hatası Örnekleme alınan ve alınmayan birimlerin ortaya çıkardıkları şansa bağlı toplam hata miktarıdır. Bu miktarı gösteren ölçüt ‘standart hata’dır. Standart hata, örneklemin büyüklüğü ile ters orantılıdır.

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Örnekleme yöntemleri iki ana grupta toplanır Olasılıklı örnekleme yöntemleri Basit rastgele örnekleme Tabakalı rastgele örnekleme Küme örnekleme Sistematik örnekleme Olasılıksız örnekleme yöntemleri

Basit rastgele örnekleme yöntemi

Basit rasgele örnekleme yöntemi Bu yöntemle seçim yapabilmek için evrendeki tüm bireyler önce listelenir ve numaralanır, sonra “Rasgele Sayılar Tablosu” kullanılarak örnekleme girecek bireyler seçilir.

Bu yöntemin avantajları Seçim olasılıklı olduğundan evrendeki her bireye eşit olasılıkla seçilme şansı verir. Evren çok büyük olmadığında seçim işlemleri kolaydır. Ağırlandırma gibi sorunlar olmadığından istatistiksel değerlendirme kolay yapılır.

Bu yöntemin dezavantajları Evren çok büyükse hem listeme hem de seçim işlemleri güçleşir. İncelenen özellik evrendeki bireylerin bazı özelliklerine göre farklılık gösterebilir.

Bu yöntemin dezavantajları Örnekleme seçilecek bireyler çok büyük bir bölgede dağınık şekilde yerleşmişse her katılımcının bulunması ve incelenmesi gerektiğinden araştırmanın uygulama aşaması güçleşebilir.

Rastgele sayılar tablosunun en üst basamağında 1-4, 5-8, 9-12 ……… gibi kolon numaraları vardır. Rastgele sayılar tablosundaki 40 kolondan herhangi biri rastgele olarak başlangıç kolonu belirlendikten sonra evrendeki eleman sayısının kaç basamaklı olduğuna bakılır.

Örneğin 3 basamaklı ise üç kolon birlikte değerlendirilir. Çalışılacak kolonlar belirlendikten sonra ilk satırdan başlanarak sayılar okunur. Eğer okunan sayılar evrendeki eleman sayısı içinde kalıyorsa örnekleme alınır.

Örneğin; 30 kişilik bir evrenden 6 kişi seçilecektir. 30 kişi 1’den 30’a kadar numaralandırılır. Sonra rastgele sayılar tablosundan bir kolondan başlanarak iki basamaklı sayılar okunur. Örneğin iki basamaklı olduğu için 1. ve 2. kolonları alalım. İlk okunan rakam olan ’23 30’dan küçük olduğu için kabul edilir. Örneğin aşağı doğru devam ettikçe görülen 5.,14. kişiler örnekleme alınır. Bu işlem 6 kişi tamamlanana kadar devam eder. Eğer çıkan sayısı evrenden büyük olursa atlanarak bir sonraki satıra geçilir

Tabakalı rastgele örnekleme yöntemi

Tabakalı rasgele örnekleme yöntemi Evrendeki bireylerin bazı özelliklerine göre tabakalanıp sonra her tabakadan yeteri kadar bireyi basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçmektir. Daha doğru sonuç verebilir ve evrendeki gerçek durumu daha iyi yansıtabilir.

Tabakalı rasgele örnekleme yöntemi Orantısız seçim Orantılı seçim

Bu yöntemin etkin olabilmesi için tabakalardaki birimlerin kendi içinde homojen olması ve tabakalar arasında gerçek bir farklılık bulunması gerekir.

Örneğin; Bir ilköğretimdeki çocukların boy uzunlukları ölçülmek istenirse, yaş ile boy arasındaki ilişki dikkate alınmalıdır. Örnekleme girecek çocuklar, yaşları dikkate alınmadan basit rastgele yöntem ile seçilirse elde edilecek sonuçlar gerçeği yansıtmayabilir. Çünkü şans eseri küçük yaştakiler ya da büyük yaştakiler seçilen örneklemde daha fazla sayıda bulunabilir. Çocuklar, önce yaşa göre tabakalanıp, her tabakadan basit rastgele örnekleme yöntemiyle belirli sayıda seçilirse sonuç gerçeğe daha yakın olur.

Her tabakaya eşit sayıda birey düşmesi olanaksız olacağından, her tabakadan kaç bireyin örnekleme alınacağı sorunu çıkar. Bu durumda iki yol izlenebilir.

Orantısız Seçim Tabakalardaki birey sayısı göz önüne alınmadan her tabakadan eşit sayıda birey örnekleme alınır. Buna orantısız seçim denir. Orantısız seçimde istatistiksel değerlendirmenin kesinlikle ağırlıklı olarak yapılması gerekir.

Orantılı seçim Örnekleme alınacak bireyleri tabakalardaki birey sayısına orantılı olarak seçmektir. Başka bir deyişle, çok kişi içeren tabakadan çok, az kişi içeren tabakadan az kişiyi örnekleme almaktır.

Orantılı seçim, işlemleri kolaylaştırdığı için tercih edilen bir yoldur.

Sakıncaları Tabakalardaki birey sayısının bilinmediği durumlarda seçim işlemlerinin güçleşmesi, Örnekleme seçilecek birimlerin çok büyük bir bölgede dağınık olarak oturması durumunda araştırmanın uygulama aşamasının güçleşmesidir.

Orantılı seçim Her tabakadaki birey sayısı evrendeki birey sayısına bölünür ve her tabakanın ağırlığı bulunur. N İ /N = a i i = tabaka numarası N İ = i nolu tabakadaki birey sayısı N = Evrendeki birey sayısı a i = i nolu tabakanın ağırlığı

2. Tabaka ağırlıkları örnekleme alınacak birey sayısı ile çarpılarak her tabakadan kaç birey alınacağı hesaplanır. a i x n = n i i = tabaka numarası a i = i nolu tabakanın ağırlığı n = örnekleme alınacak birey sayısı n i = İ nolu tabakadan alınacak birey sayısı olarak simgelenir. Orantılı seçim

Örnek: A hastanesinde Sağlık Meslek Lisesi, Ön Lisans ve yüksek okul mezunu 300 hemşire çalışmaktadır. Bu hemşirelerin 50’sinin “Diyabetli Hasta”nın bakımı konusundaki bilgi düzeylerini saptamak üzere bir araştırma yapabilmek için tabakalı rastgele örnekleme yöntemini kullanmamız gerekir. Tabaka ölçütü olarak hemşirelerin eğitim düzeylerini kullanmak istersek, eğitim düzeylerine göre hemşireleri 3 tabakaya ayırabiliriz.

Eğitim düzeyiHemşire sayısı Sağlık Meslek Lisesi150 (N 1 ) Önlisans100 (N 2 ) Lisans50 (N 3 )

1. Tabaka ağırlığı N i / N = ai i = tabaka numarası Nİ = i nolu tabakadaki birey sayısı N = Evrendeki birey sayısı ai = i nolu tabakanın ağırlığı 2. Tabakadan alınacak birey sayısı ai x n = ni i = tabaka numarası ai = i nolu tabakanın ağırlığı n = örnekleme alınacak birey sayısı ni = İ nolu tabakadan alınacak birey sayısı olarak simgelenir.

Küme örnekleme yöntemi

Örnekleme grubu tek birey ya da aile değil bir grup, demet ya da kümedir. Örnekleme çıkan bireylere ulaşmak için kolay bir yöntemdir. Örneklem yanılgısının çok olabileceğidir. Küme içindeki elemanların hetorejenlik göstermesi örnekteki yanılgıyı küçültür. Genel kural kümedeki birim sayısının az olması yani kümelerin küçük olmasıdır.

Örneğin; aile içeren bir bölgeyi 1000’er ailelik 5 kümeye ayırıp buradan 1 kümeyi örnekleme alma yerine, 250’şer ailelik 20 kümeye ayırıp 4 küme seçmek daha uygundur.

Örneğin; Ankara il merkezindeki tüm huzurevlerinde yaşayan yaşlıların yalnızlık duygusu yaşayıp yaşamadıklarını değerlendirmek üzere planlanan bir araştırmada il merkezindeki her huzurevi bir küme kabul edilebilir. Ankara’daki huzurevlerinin bir listesi çıkarılır ve bu listeden rastgele sayılar tablosu kullanılarak yeter sayıda huzurevi örnekleme alınır. Alınan huzurevlerindeki tüm yaşlıların yalnızlık duygusu yaşayıp yaşamadığı belirlenir. Alınan sonuçlar, Ankara’daki tüm huzurevlerinde yaşayan yaşlılar için genellenir. Bu örneklemeye oransız küme örnekleme denir.

Sistematik örnekleme yöntemi

Birim sayısı çok fazla olduğu için listelenmesi güç olan durumlarda kullanılanılır. Birim sayısı çok fazla olduğu için listelenmesi güç olan durumlarda kullanılanılır. Örneklem seçiminin kolay olması nedeniyle özellikle evren büyük olduğunda kullanılır. Örneklem seçiminin kolay olması nedeniyle özellikle evren büyük olduğunda kullanılır. Hasta dosyaları, hasta ya da işçi kayıtları, kayıt defterleri, fişler, listeler, büyük bir kentte ev seçimi, sokak seçimi gibi. Hasta dosyaları, hasta ya da işçi kayıtları, kayıt defterleri, fişler, listeler, büyük bir kentte ev seçimi, sokak seçimi gibi. Sistematik örnekleme yöntemi

Bu yöntemle seçimde kesin rastlantısallık olmadığı için her elemanın eşit seçilme şansı olmayabilir. Bu seçimin bir bakıma rastgele seçime benzemesi için çeşitli hesaplamalar yapılmaktadır. Seçim işlemlerinde evren büyüklüğü (N) örneklem büyüklüğüne (n) bölünerek kaç birimde bir birimin örnekleme alınacağı saptanır.

Bu yöntemle seçilen örneklemden elde edilecek sonuçlarda yanılma payının yani örneklem yanılgısının çok olabileceği göz nüne alınmalıdır.

Örneğin; hasta dosyası bulunan bir arşivden 500 dosya örnekleme seçilecekse ( / 500 = 30) her 30 dosyada bir dosya örnekleme alınacaktır. Başlangıç sayısı rastgele sayılar tablosundan 1 – 30 arasında bir sayı seçilerek bulunur. Seçilen sayı 8 ise önce 8’inci dosya örnekleme alınır, sonra her 30 dosya da 1 dosya örnekleme alınır. Böylece örnekleme çıkan dosya numaraları 8, 38, 68, 98, …… olacaktır.

Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri

Gelişigüzel örnekleme (Convenience Sampling, Accidental Hap Sampling) Kota Örneklemesi Amaçlı (Purposive) Örnekleme

Gelişigüzel Örnekleme Araştırma konusu için en uygun kişileri seçme işlemidir. Araştırmacı kendi tanıdığı kişiler ile örneklemini oluşturabilir. Seçilen örneklemin evreni temsil etmesi olası değildir. Yan tutma riskinin yanı sıra sonuçların yanlış olması gibi sakıncaları vardır. Bir başka çeşidi de “Kartopu / Network” örneklemedir.

Kota Örneklemesi Evren yaş cinsiyet, öğrenim düzeyi gibi değişkenlere göre tabakalanır. Bu tabakalar homojendir. Her tabakayı temsil edecek örneklem sayısı belirlenir. Bu teknikle küçük örnekler üzerinde çalışılabilir. Özellikle cevaplanması zor soruları ve duyarlı konuları içeren araştırmalar için kullanılan bir yöntemdir. Örnekleme gireceklerin seçilmesi araştırmacı tarafından yapıldığı için, araştırmacının kişisel eğilimleri seçimde ağırlık kazanabilir. Sonuçların genellenmesi olanaksızdır.

Örneğin; Diyabet hastalarının yaşam kalitelerinin belirlenmesi için planlanan bir araştırmanın A hastanesinde yapılmasına karar verilmiş olsun. Bu durumda, istenen örneklemin bir yıl içinde A hastanesinde yatan hasta sayısına bölünmesi sonucu elde edilecek orana kota (Q) denilmektedir. A hastanesinde bir yıl içinde yatan hasta sayısı 500 ise ve bunun 100 tanesi örnekleme alınacaksa araştırmada kullanılacak kota (Q)= 100/500 = 1/5’dir. Bu durumda saptanan değişkenlerin oluşturduğu her tabakadan 1/5 oranında birey örnekleme alınır. Yani her tabakadan 20 kişi ile görüşme yapılır.

Amaçlı Örnekleme Evren birbirine benzer tabakalara ayrılır. Bunlar içinde araştırmacının sorununu en iyi temsil edebilecek tabaka seçilir. Örneğin; kontak dermatit insidans hızını saptamak amacı ile yapılacak bir araştırma için, çalışma evreni olarak tüm sanayi kollarında çalışan işçiler değil de, hastalığın ortaya çıkma olasılığı daha fazla olan deri sanayinde çalışan işçiler belirlenir.

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ (ÖRNEKTEKİ BİREY SAYISI)

Olayın görülüş sıklığı incelenecekse örnekleme alınacak birey sayısını saptamak için formüller; Evrendeki birey sayısı bilinmiyorsa; n = t²pq d²

2. Evrendeki birey sayısı biliniyorsa; N t²pq n= d²(N-1)+t²pq N: evrendeki birey sayısı n: örnekleme alınacak birey sayısı p: incelenen olayın görülüş sıklığı (olasılığı) q: incelenen olayın görülmeyiş sıklığı (1-p) t: belirli serbestlik derecesinde saptanan ve yanılma düzeyinde t tablosundan bulunan teorik değer. d: olayın görülüş sıklığına göre yapılmak istenen + sapma

ÖRNEK Bir ilköğretim okulunda “Okulda Şiddet” ile ilgili bir çalışma planlanmış ve araştırma kapsamına 5. ve 6. sınıflar alınmıştır. 5. sınıflar 150 erkek, 100 kız 6. sınıflar 200 erkek, 150 kız öğrenciden oluşmaktadır. Örneklem büyüklüğünü belirleyiniz ( α = 0.05 )?

ÇÖZÜM Sayısı belli olan evrenden hareketle N= 600 p= 0.50 q= 0.50 t= 1.96 d= 0.05 n= ?

N t² p q 600 x (1.96)² x 0.50 x 0.50 n= n= = d²(N-1)+ t² p q (0.05)² x (600-1) + (1.96)² x 0.50 x = N: evrendeki birey sayısı n: örnekleme alınacak birey sayısı p: incelenen olayın görülüş sıklığı (olasılığı) q: incelenen olayın görülmeyiş sıklığı (1-p) t: belirli serbestlik derecesinde saptanan ve yanılma düzeyinde t tablosundan bulunan teorik değer. d: olayın görülüş sıklığına göre yapılmak istenen + sapma

Tabaka ağırlığı = 230 / 600 = 0.38 KIZ ERKEK KIZ ERKEK 6. Sınıflar 100 x 0.38 = x 38 = Sınıflar 150 x 0.38 = x 38 = 76 Örnekleme 5. sınıflardan 38 kız 57 erkek, 6. sınıflardan ise 57 kız 76 erkek alınacaktır.