Chapter Twelve ÖRNEKLEM YÖNTEMLERİ

Örneklem Tasarım süreci Populasyonu tanımla Örneklem çatısını belirle Örneklem yöntemini seç Örneklem büyüklüğünü belirle Örneklem sürecini yürüt

Figure 12.6 Classification of Sampling Techniques Örneklem Yöntemlerinin sınıflandırılması Örneklem Yöntemleri Olasılık Dışı Örneklem Yöntemleri Olasılık Örneklem Yöntemleri

Table 12.2 Sample Sizes Used in Marketing Research Studies

Figure 12.7 Non-probability Sampling Techniques Olasılık dışı örnekleme yöntemleri Olasılık dışı örnekleme yöntemleri Uygunluk örnekleme Hükümsel örnekleme Kota örnekleme Kartopu örnekleme

Uygunluk örneklemesi Uygunluk örneklemesi ulaşılması en uygun birimlerin örnekleme seçilmesidir. Katılımcılar genellikle doğru zamanda doğru yerde oldukları için seçilirler. Akademisyenlerin öğrencileri seçmesi Sokaktan geçen insanlarla görüşme Bir alışveriş mağazasına gidip karşımıza çıkan kişilerle görüşme (özelliklerini göz ardı ederek)

A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling Techniques Convenience Sampling D E 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Group D happens to assemble at a convenient time and place. So all the elements in this Group are selected. The resulting sample consists of elements 16, 17, 18, 19 and 20. Note, no elements are selected from group A, B, C and E.

Hükümsel Örnekleme Hükümsel Örnekleme katılımcıların tamamen araştırmayı yapan kişinin hükmüne bağlı olarak seçildiği, uygunluk örneklemesinin bir biçimidir. test pazarları

A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling Techniques Judgmental Sampling 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 The researcher considers groups B, C and E to be typical and convenient. Within each of these groups one or two elements are selected based on typicality and convenience. The resulting sample consists of elements 8, 10, 11, 13, 22 and 24. Note, no elements are selected from groups A and D.

Kota Örnekleme Kota Örnekleme iki aşamalı hükümsel örneklemedir. Birinci aşama populasyon birimlerinin kontrol gruplarının ya da kotaların belirlenmesidir. İkinci aşama, örneklem elamanlarının uygunluk ya da hükümsel örnekleme ile seçilmesidir. Population Sample composition composition Control Characteristic Percentage Percentage Number Sex Male 48 48 480 Female 52 52 520 100 100 1000

A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling Techniques Quota Sampling A B C D E 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 A quota of one element from each group, A to E, is imposed. Within each group, one element is selected based on judgment or convenience. The resulting sample consists of elements 3, 6, 13, 20 and 22. Note, one element is selected from each column or group.

Kartopu örneklemesi Kartopu örneklemesi, katılımcıların araştırmayı yönlendirmesiyle örneklemin oluştuğu örnekleme şekli. İlk katılımcı rassal belirlenir. İlk kişi ya da grupla görüştükten sonra bu kişilere hedef populasyon kitlemizde olan kişilere ulaşmamız konusunda yardımları sorulur. Alınan referanslara göre diğer kişilere ulaşılır.

A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling Techniques Snowball Sampling Random Selection Referrals Elements 2 and 9 are selected randomly from groups A and B. Element 2 refers elements 12 and 13. Element 9 refers element 18. The resulting sample consists of elements 2, 9, 12, 13, and 18. Note, no element from group E. A B C D E 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25

Figure 12.8 Probability Sampling Techniques Olasılık örnekleme yöntemleri Figure 12.8 Probability Sampling Techniques Olasılık örnekleme yöntemleri Basit Rassal Örnekleme Sistematik Örnekleme Katmanlandırılmış Örnekleme Cluster Sampling

Basit rassal örnekleme Populasyon içindeki her birim biliniyordur ve eşit seçilme şansı vardır. Olası herbir örneklem büyüklüğündeki (n) örneklemin bilinen ve eşit seçilme şansı vardır. Her bir birimin seçilme diğerlerininkinden bağımsızdır.

A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques Simple Random Sampling A B C D E 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Select five random numbers from 1 to 25. The resulting sample consists of population elements 3, 7, 9, 16, and 24. Note, there is no element from Group C.

Sistematik örnekleme k değeri populasyon büyüklüğünün örneklem büyüklüğüne bölünmesiyle elde edilir. k =(N/n). Rastsal bir başlangıç noktasından başlanır. Bu nokta 1 ile k arasında bir değerdir. İlk değer rassal belirlendikten sonra ker k. Birim örnekleme dahil edilir. Popupasyondaki birimlerin sıralaması bizim ilgilendiğimiz konuyla ilişkili ise sistematik örnekleme örneklemin temsil gücünü arttırır. Popupasyondaki birimlerin sıralaması devirsel bir şekle sahip ise sistematik örnekleme örneklemin temsil gücünü azaltır. Örneğin populasyon büyüklüğü 1000 olsun, 100 kişilik örneklem seçilecek olsun. K=1000/100 = 10. 1 ile 10 arasındaki bir kişi rassal belirlenir. Ör: 6. 6. kişiden sonraki her 10. kişi örnekleme dahil edilir. ÖR: 6, 16, 26, 36 vs.

Select a random number between 1 to 5, say 2. Figure 12.10 A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques Systematic Sampling A B C D E 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Select a random number between 1 to 5, say 2. The resulting sample consists of population 2, (2+5=) 7, (2+5x2=) 12, (2+5x3=)17, and (2+5x4=) 22. Note, all the elements are selected from a single row.

Katmanlandırılmış örnekleme-I Populasyonların alt populasyonlara ya da katmanlara bölündüğü örneklem biçimi. Katmanlar belirlenirken her bir popupalsyon elemanının sadece bir katmana ait olmasına ve her bir birimin mutlaka bir katmana dahil edilebilmesine dikkat edilmelidir. Örnekleme seçilecek olan birimler olasılık örneklemesi ile (ör: basit rassal) seçilmelidir. Katmanlandırılmış örneklemenin en temel amacı, maliyeti artırmadan örneklemin kesinliğini arttırmaktır.

Katmanlandırılmış örnekleme-II Katmanlar kendi içinde homojen birbirlerine göre heterojen gruplar olmalıdırlar. Katmanlar araştırma konusuyla ilgili olmalıdır. Oranlandırılmış katmanlandırılmış örneklemede her bir katmandan, o katmanın populasyon içindeki göreli büyüklüğü kadar örneklem seçilir. Oranlandırılmamış katmanlandırılmış örneklemede ise, her bir katmandan belirli bir büyüklükte örneklem seçilir.

Randomly select a number from 1 to 5 Figure 12.10 A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques Stratified Sampling A B C D E 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Randomly select a number from 1 to 5 for each stratum, A to E. The resulting sample consists of population elements 4, 7, 13, 19 and 21. Note, one element is selected from each column.

Küme örnekleme Populasyon birbiriyle bağdaşmayan alt populasyonlara ya da kümelere bölünür. Bu kümelerden bir ya da daha fazlası rassal olarak seçilir. Seçilen kümede yer alan tüm birimler örnekleme dahil edilir. Küme içindeki elemanlar heterojen olmalı, kümeler birbirlerine göre homojen olmalıdırlar. Hatta ideal olarak her bir küme populasyonun küçük ölçekli bir temsili gibi olmalıdır.

Randomly select 3 clusters, B, D and E. Figure 12.10 A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques Cluster Sampling (2-Stage) A B C D E 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Randomly select 3 clusters, B, D and E. Within each cluster, randomly select one or two elements. The resulting sample consists of population elements 7, 18, 20, 21, and 23. Note, no elements are selected from clusters A and C.

Figure 12.9 Types of Cluster Sampling Populasyonu kümelere böl Figure 12.9 Types of Cluster Sampling Kümeleri rassal örnekle Tek aşama İki-aşama Seçilen her kümedeki Elemanı al Her kümeden rassal olarak seç

Table 12.3 Strengths and Weaknesses of Basic Sampling Techniques

Örneklem yöntemlerinin güçlü ve zayıf yönleri ________________________________________________________________ yöntem güçlü yönler zayıf yönler ________________________________________________________________ kartopu nadir bulunan zaman örneklemesi özellikleri tahminler alıcıdır. OLASILIK ÖRNEKLEMESİ Basit rassal kolay anlaşılır, yapılandırılması örnekleme (SRS) sonuçlar geneli zordur; yansıtır pahalıdır temsil gücünde kesinlik, yoktur

Table 12.3 Strengths and Weaknesses of Basic Sampling Techniques (Cont.)

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ BELİRLEME

Tanımlar ve Semboller Parametre: Populasyona ait belirli bir özelliğin ya da ölçümün tanımıdır. Tüm populasyondan veri toplandığı zaman hesaplanan ölçümler “populasyon parametreleri” olarak tanımlanır. İstatistik: Örnekleme ait bir özelliğin ya da ölçümün tanımıdır. Örneklem verileri kullanılarak hesaplanan ölçümler “örneklem istatistikleri”dir. Örneklem istatistikleri populasyon parametrelerini tahminlemek için kullanılır.

Definitions and Symbols Precision level: When estimating a population parameter by using a sample statistic, the precision level is the desired size of the estimating interval. This is the maximum permissible difference between the sample statistic and the population parameter. Güven Aralığı: Belirli bir güven düzeyinde (1-α) gerçek populasyon parametresini içeren aralık. Güven düzeyi: Güven aralığının populasyon parametresini içerme olasılığı.

Table 13.1 Symbols for Population and Sample Variables

Table 13.2 Sample Size Determination for Means and Proportions

GÜVEN ARALIĞI GÜVEN ARALIĞI ORTALAMA ORAN

Chapter Fifteen Veri analiz süreci

Figure 15.3 Data Preparation Process Veri hazırlama süreci Veri analizini planla Figure 15.3 Data Preparation Process Soru kağıdını kontrol et düzenle kodla Veri girişi Veri temizleme Veri analizi için strateji seç

Soru kağıdı kontrolü Geçerli sayılmayacak soru kağıtları: Soru kağıdının belirli kısımları eksik doldurulmuş ise. Yanlış ya da istenilenden farklı doldurulmuş ise. Cevaplar düşük değişkenlik gösteriyor ise. Bir ya da daha fazla sayfa kayıp ise. Soru kağıdı araştırma için istenilen özelliğe sahip olmayan biri tarafından doldurulmuş ise

hatalı cevaplar için uygulama Alan çalışmasına dönmek Kayıp verilere değer atamak Hatalı cevapları olanları çalışmadan elemek Substitute a Neutral Value Casewise Deletion Pairwise Deletion

Figure 15.7 Selecting A Data Analysis Strategy Veri analiz stratejisini belirleme Pazarlama araştırması süreci Figure 15.7 Selecting A Data Analysis Strategy Verinin özelliklerini bilmek İstatistiksel yöntemlerin özelliklerini bilmek Araştırmacının özellikleri Veri analiz stratejisi