PAZARLAMA ARAŞTIRMALARI

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Seramik Dental İmplantlar
Advertisements

BİYOGAZ HAZIRLAYANLAR : HAKAN DEMİRTAŞ
BÖLÜM 5 . KÜTLE BERNOULLI ENERJI DENKLEMİ
HAZIRLAYANLAR AYHAN ÇINLAR YUNUS BAYIR
Yeniliği Benimseyen Kategorilerinin Bütüncül ve Analitik Düşünme Açısından Farklılıkları: Akıllı Telefonlar için Bir İnceleme Prof. Dr. Bahtışen KAVAK,
Doç. Dr. Hatice Bakkaloğlu Ankara Üniversitesi
Newton’un Hareket Yasaları
19. VE 20. YÜZYILDA BİLİM.
Enerji Kaynakları-Bölüm 7
AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ BÖLÜM 8 . BORULARDA AKIŞ.
İŞGÜCÜ PİYASASININ ANALİZİ
BRÜLÖR GAZ KONTROL HATTI (GAS TRAİN)
SES DONANIMLARI Ayşegül UFUK Saide TOSYALI
İŞLETİM SİSTEMİ İşletim Sistemi Nedir İşletim Sisteminin Görevleri
Tıbbi ve Aromatik Bitkilerin Hayvansal Üretimde Kullanımı
MUHASEBE YÖNETMELİĞİ KONFERANSI
Bu sitenin konusu kıyamete kadar hiç bitmeyecek
DUYUŞ VE DUYUŞSAL EĞİTİMİN TANIMI
ÇOCUKLARDA BRONŞİOLİT VE PNÖMONİ
Alien hand syndrome following corpus callosum infarction: A case report and review of the literature Department of Neurology and Radiology, Yantai Yuhuangding.
Parallel Dağılmış İşlemci (Parallel Distributed Processing)
TANJANT Q_MATRİS Aleyna ŞEN M. Hamza OYNAK DANIŞMAN : Gökhan KUZUOĞLU.
ADRESLEME YÖNTEMLERİ.
Diksiyon Ödevi Konu:Doğru ve etkili konuşmada
AZE201 ERKEN ÇOCUKLUKTA ÖZEL EĞİTİM (EÇÖE)
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ KARATAŞ TURİZM İŞLETMECİLİĞİ VE OTELCİLİK
EĞİTİMDE YENİ YÖNELİMLER
BAĞIMLILIK SÜRECİ Prof Dr Süheyla Ünal.
FACEBOOK KULLANIM DÜZEYİNİN TRAVMA SONRASI STRES BOZUKLUĞU, DEPRESYON VE SOSYODEMOGRAFİK DEĞİŞKENLER İLE İLİŞKİSİ  Psk. Asra Babayiğit.
BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ NEDİR?
PSİKO-SEKSÜEL (RUHSAL) PSİKO-SOSYAL
Sinir Dokusu Biyokimyası
Can, H. (1997). Organizasyon ve Yönetim.
Bölüm 9 OPERASYONEL MÜKEMMELİYETİ VE MÜŞTERİ YAKINLAŞMASINI BAŞARMA: KURUMSAL UYGULAMALAR VIDEO ÖRNEK OLAYLARI Örnek Olay 1: Sinosteel ERP Uygulamalarıyla.
ERGENLİKTE MADDE KULLANIMI
Şeyda GÜL, Fatih YAZICI, Mustafa SÖZBİLİR
MOL HESAPLARINDA KULLANILACAK BAZI KAVRAMLAR:
AKIŞKANLAR MEKANİĞİ 3. BASINÇ VE AKIŞKAN STATİĞİ
GAZLAR Yrd. Doç. Dr. Ahmet Emin ÖZTÜRK. GAZLAR Yrd. Doç. Dr. Ahmet Emin ÖZTÜRK.
Engellerin farkında mıyız?
CEZA MUHAKEMESİ HUKUKU
DİSİPLİN HUKUKU.
İZMİR.
ACİL YARDIM ve AFET YÖNETİMİ ÖĞRENCİLERİNİN KARAR VERME DÜZEYLERİ
Yazar:ZEYNEP CEREN YEŞİLYURT Danışman: YRD. DOÇ. DR
TEMEL MAKROEKONOMİ SORUNLARI VE POLİTİKA ARAÇLARI
IMPLEMENTATION OF SOME STOCK CONTROL METHODS USED IN BUSINESS LOGISTICS ON DISASTER LOGISTICS: T.R. THE PRIME MINISTRY DISASTER AND EMERGENCY MANAGEMENT.
Mikrodalga Sistemleri EEM 448
Örnekler Programlama Dillerine Giriş
Modülasyon Neden Gereklidir?
A416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 1.
4.BÖLÜM ÇAĞDAŞ BÜYÜME MODELLERİ
Ayçiçeği Neden Stratejik Ürün Olmalı?
Aydınlanma Işığın doğası ile ilgili bilgilerin tarihsel süreç içindeki değişimini farkeder. a. Dalga ve tanecik teorisinden bahsedilir,
Final Öncesi.
Sayısal Haberleşme.
ULUSLARARASI FİNANS.
Elektrik Enerjisi Üretimi, Dağılımı ve Depolanması
İÇ ORGANLARIN YAPISI VE İŞLEYİŞİ
DENK KUVVET SİSTEMLERİ
Dil Materyalleri ve Çalışmaları Doç. Dr. Müdriye YILDIZ BIÇAKÇI
Sosyal Bilimler Enstitüsü
Anlamsal Web, Anlamsal Web Dilleri ve Araçları
Hazırlayan; Görkem Baygın Yabancı Dil / M Şubesi 21 Maddede İngiliz Dili Edebiyatı Okumak Ne Demektir?
FURKAN EĞİTİM VAKFI TEFSİR USULÜNE GİRİŞ
BİN AYDAN DAHA HAYIRLI GECE KADİR GECESİ
Tarımsal nüfus ve tarımda istihdam
AKIŞKANLAR MEKANİĞİ 3. BASINÇ VE AKIŞKAN STATİĞİ
Emir ÖZTÜRK T.Ü. F.B.E. Bilg. Müh. A.B.D. Y.L. Semineri
Sunum transkripti:

PAZARLAMA ARAŞTIRMALARI Hafta 7- Pazarlama Araştırmalarında Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Prof. Dr. Remzi ALTUNIŞIK

Araştırma Evreni ve Örneklem EVREN veya ANA KÜTLE: Hakkında bilgi edinilmeye ve genellemeler yapılmaya çalışılan grup. TAMSAYIM: Ana kütlede (evrende) yer alan bütün birimlerin incelenmesi işlemidir. ÖRNEKLEME ÇERÇEVESİ: Hedef kitleye (evren) ait elemanların bir alt kümesinden oluşan ve örnekleme işleminin yapılacağı grubu temsil eden/gösteren çerçeve. ÖRNEKLEM: Araştırma evrenini temsil etme yeteneğine sahip araştırma evreninden alınan daha küçük sayıdaki örnek kitledir.

Örnekleme Üzerinde araştırma yapılan gözlenebilir ve ortak özelliklere sahip birimler topluluğundan (evren), rassal ve daha az sayıda seçilen birimlerin incelenmesi ve elde edilen sonuçlardan yararlanarak bu topluluğa ilişkin tahminde (çıkarımda) bulunulması işlemine denir.

Ne Zaman Örneklemeye İhtiyaç duyulur? Bütün anakütlenin araştırılmasının uygun olmadığı durumlarda ( anakütlenin tamamına ulaşabilmenin imkansız olması, sayılan birimin sarf olması) Bütçe kısıtlamalarının bütün anakütleyi araştırmaya imkan vermediği durumlarda Zaman kısıtlamalarının bütün anakütleyi araştırmaya imkan vermediği durumlarda Bütün verilerin toplanabildiği ancak, araştırma sonuçlarına acilen ihtiyaç duyulduğu durumlarda

Örnekleme Dizaynı Popülasyonun/Evrenin tanımlanması Örnekleme Çerçevesinin Belirlenmesi Örnekleme Tekniğinin Seçimi Örnek Boyutunun Tespiti Örnekleme İşleminin Uygulanması

Anakütlenin Tanımlanması ANAKÜTLENİN DOĞRU BELİRLENMESİ ARAŞTIRMADA HAYATİ ÖNEM TAŞIR Anakütlenin tanımı yapılırken, tanımın aşağıdaki hususları içermesi gerekir: Araştırmanın odak noktasını oluşturan, araştırmaya konu olan anakütle birimlerinin ne olacağının (insanlar, firmalar, vs.) tespiti Çalışmanın coğrafi kapsamı ve coğrafi alanı Zaman aralığı

Örnekleme Çerçevesinin Belirlemesi Örnekleme çerçevesi, çalışmanın hedeflediği bütün bireyleri kapsamalıdır. Örnekleme çerçevesinin dar tutulması, araştırma için önemli olabilecek bazı grupların dışarıda kalmasına yol açabilir. Örnekleme Çerçevesinin tam ve doğru olması oldukça önemlidir. Tam olmayan veya yanlış bir örnekleme çerçevesi, örneklem içine dahil olabilme şansı olan bazı elemanların dışarıda kalmasına neden olabilir. Böyle bir durumda seçilen örneklemin anakütleyi temsil etme kabiliyeti ortadan kalkar.

Örnekleme Teknikleri Tesadüfi Örnekleme Teknikleri Kartopu Örneklemesi Tesadüfi Örnekleme Teknikleri Tesadüfi Olmayan Örnekleme Teknikleri Basit Tesadüfi Örnekleme Sistematik Örnekleme (Zümrelere göre) Tabakalı Örnekleme Kümelere Göre Örnekleme Kolayda Örnekleme Kasti/ Yargısal Örnekleme Kota Örneklemesi

Tesadüfi veya Tesadüfi Olmayan Örnekleme Tekniklerini Seçme Kriterleri Tesadüfi Olmayan Tesadüfi Faktör Örnekleme Örnekleme 1. Araştırma türü İnceleme Sonuçsal 2. Örnekleme ve örnekleme-dışı Örneklem-dışı hatalar Örnekleme hataları hataların nisbi boyutu yüksek yüksek 3. Populasyonda değişim Homojen (düşük) Heterojen (yüksek) 4. İstatistiki konular Olumsuz Olumlu 5. Çalışmayla ilgili konular Olumlu Olumsuz

Tesadüfi Olmayan Örnekleme Yöntemleri aşağıdaki durumlarda tercih edilebilir Anakütlenin homojen olduğu durumlarda Anakütle hakkında kabaca bir tahmin yapılmak istendiğinde Büyük araştırmalar öncesinde yapılan küçük ölçekli pilot çalışmalarda Hata maliyetinin fazla yüksek olmadığı (sonuçların anakütleyi doğru olarak temsil etmemesinin çok hatalı kararlara yol açmaması) durumunda

Örneklem Büyüklüğü (Hacmi) Genel olarak anakütlenin homojenliği, örneklem hacminin küçük tutulmasını sağlar. Buna karşılık anakütle ne kadar heterojense, örneklemden doğru bir sonuç çıkarabilmek için daha büyük bir örneklem hacmine ihtiyaç duyulur.

Örnek Boyutunu Etkileyen Faktörler Bulguların önem derecesi Araştırmanın türü Değişken sayısı Analiz türü Benzer çalışmalarda kullanılan örnek boyutları İncelenen olayın evrendeki yoğunluğu Cevap verme oranı Mali kaynaklar

Örneklem Hacminin Belirlenmesinde İstatistiksel Yaklaşım Bu yaklaşım, hesaplanabilir bir istatistiksel hata ile örneklem hacminin belirlenmesini sağlar. Araştırmacılar genellikle %95 «belirlilik düzeyi»nde çalışırlar. Bunun anlamı şudur: Örneklem 100 defa seçildiğinde, seçilen bu 100 örneklemden 95 tanesi anakütlenin özelliklerini temsil etme yeteneğine sahip olacaktır.

%95 Belirlilik Düzeyinde Olması Gereken Minimum Örneklem Hacimlerini Göstermektedir ANAKÜTLE HACMİ HATA MARJI %5 %3 %2 %1 50 100 150 200 250 300 400 500 750 1000 2000 5000 10000 100000 1000000 44 79 108 132 151 168 196 217 254 278 322 357 370 383 384 48 91 203 234 291 340 440 516 696 879 964 1056 1066 49 96 141 185 226 267 434 414 571 706 1091 1622 1936 2345 2395 99 148 244 475 906 1655 3288 4899 8762 9513 10000000 1067 2400 9595

Örneklem Hacminin İstatistiksel Olarak Hesaplanabilmesi için Üç önemli Bilgiye İhtiyaç Vardır: Mutlak Hata Marjı İstenen Güven Düzeyi Anakütle Standart Sapmasının Tahmini /Anakütle Oranının Tahmini

Ortalama Tahminine Dayalı Olarak Örneklem Hacmi Aşağıdaki Formül İle Hesaplanır Burada; n= Örneklem hacmi Z= Belirlenen güven düzeyi için standart Z değeri (%99 için 2,58; %95 için 1,96) S=Anakütlenin standart sapmasının tahmini E= Hata marjı

Örnek: Epsilon firması Ocak ayı içinde ortalama bilgisayar satışlarını %95 güven düzeyinde (Z=1,96) ve ±12 hata marjı ile tahmin etmek istemektedir. Geçmiş yıllarda yapılan araştırmalarda standart sapmanın 110 olduğu belirlenmiştir. Bu araştırmada örneklem hacmi ne kadar olmalıdır? 𝒏= 𝒁 𝟐 𝑺 𝟐 𝑬 𝟐 ; 𝒏= 𝟏,𝟗𝟔 𝟐 (𝟏𝟏𝟎) 𝟐 𝟏𝟐 𝟐 =𝟑𝟐𝟑,𝟏𝟕 Firmanın örneklem hacmi 324 kişi olmalıdır.

Oran Tahminine Dayalı Olarak Örneklem Hacmi Aşağıdaki Formül İle Hesaplanır 𝒏= 𝑷 𝟏−𝑷 𝒁 𝟐 𝑬 𝟐 Burada; n= Örneklem hacmi Z= Belirlenen güven düzeyi için standart Z değeri (%99 için 2,58; %95 için 1,96) P=Anakütlenin oran tahmini E= Hata marjı

Örnek: Bir golf kulübü yöneticisi, kulübüne katılabilecek üst düzey yöneticilerin oranını tahmin etmek istemektedir. Bir yıl önce, İstanbul’da üst düzey yöneticiler üzerine yapılan bir çalışmada yöneticilerin %35’inin kulüp üyesi olduğu bulunmuştur. Araştırmacı tahmininin %95 güven aralığında ve örnekleme hatasının %5’i aşmamasını hedeflemektedir. Araştırmada örneklem hacmi ne olmalıdır? 𝒏= 𝟎,𝟑𝟓 𝟏−𝟎,𝟑𝟓 (𝟏,𝟗𝟔) 𝟐 (𝟎,𝟎𝟓) 𝟐 =𝟑𝟒𝟗,𝟓𝟖𝟔 Sonuç olarak 350 kişilik bir örneklem alınmalıdır.

Eğer elde edilen örneklem hacmi, anakütlenin %10’u veya daha fazlasına denk geliyorsa, «Sonlu Anakütle Düzeltme Faktörü»nün uygulanması gerekir. 𝒏 𝒄 = 𝒏𝑵 𝑵+𝒏−𝟏 𝒏 𝒄 = 𝟑𝟓𝟎 (𝟕𝟓𝟎) 𝟕𝟓𝟎+(𝟑𝟓𝟎−𝟏) =𝟐𝟑𝟖,𝟖𝟓𝟒 Yeni örneklem hacmi, 239 kişiye düşmüştür. Burada, Anakütle hacmi=750 alınmıştır.

AKADEMİSYENLERCE YAYGIN KABUL GÖREN ŞU KURALLARIN DİKATE ALINMASI, ÖRNEKLEME KONUSUNDA HATA RİSKİNİ AZALTACAKTIR. 30’dan büyük 500’den küçük örnek büyüklükleri birçok araştırma için yeterlidir. Örneklemin alt gruplara (eğitim, yaş, cinsiyet vb.) ayrılması durumunda, her kategorinin örnek büyüklüğünün en az 30 olması gerekir. Çok değişkenli analizler için örneklem büyüklüğünün çalışmada kullanılan değişken sayısının en az 10 katı veya daha fazla olmasına dikkat edilmelidir. Keşfedici araştırmalarda daha küçük örnek boyutları yeterli iken tanımlayıcı araştırmalarda örnek boyutunun yeterince büyük olması gerekmektedir.

Örneklemede Önemli Hususlar Zaman ve zamanlama Evrenin büyüklüğü Özelliklerdeki değişkenlik Örnekleme hatası Örnekleme dışı hata Bireysel olayların öne çıkması

Sorusu Olan ? ? altunr@akarya.edu.tr

Teşekkürler ....