Örnekleme Prof Dr Halim Kazan

Üzerinde araştırma yapılan evrenden, o evreni temsil edecek ve o evren hakkında güvenilir çıkarımlarda bulunulmasını sağlayacak belli bir bölümünün seçilmesi işlemidir. Bir başka ifade ise şöyle; istatistikte belirli bir yığından alınan (birimi) kümeyi ifade eder. Örneğin; Türkiye'deki tüm üniversite sayıları bir yığın iken İstanbul'daki üniversite sayısı bu yığından alınmış bir örnektir.

Üzerinde çalışılan evrenden örneklem seçme veya belirleme sürecidir. İstatistik bilim dalında örnekleme, N hacimli bir anakütleden, anakütleyi temsil edebilen n hacimli bir altküme elde edilmesidir. Anakütlenin çok büyük olması durumunda anakütle elemanları hakkında bilgiler elde etmek zordur.

Anakütlenin tamamını ölçmek; çok büyük zaman, masraf, çalışan, ve emek gerektirir. Bu nedenle tam sayım ile tüm sayısal değerlerin öğrenilmesi tercih edilmez. Örnekleme ile kullanılabilir bir büyüklükte altküme elde edilir.

Örnek verileri toplanır; örnek verileri hakkında istatistikler hesaplanır ve örnek istatistikleri üzerinde çıkarımsal istatistik veya ekstrapolasyonlar kullanarak anakütle hakkında bilgiler elde edilir.

Ana kütle Belirli bir tanıma uyan ve hakkında bilgilerin üretileceği, çıkarsamaların yapılacağı birimlerden, nesnelerden, olaylardan, kurumlardan ya da bireylerden oluşan topluluktur.

Tam sayım Sonlu bir ana kütlenin bütün birimlerinin incelenmesi ya da sayılması işllemidir. Tamsayım genellikle küçük hacimli ana kütlelere uygulanır. Uyarı: Sonlu bir ana kütlede tüm birimlerin yer aldığı listeye, çerçeve adı verilir.

Örneklemi Temsil Yeteneği Bütün araştırmalarda araştırmanın sağlıklı ilerleyebilmesi için temsil yeteneğine sahip bir örneklem seçmek temel ilkedir. Temsil yeteneğine sahip bir örneklemin temel özellikleri: Örneklemin büyüklüğü yeterli, Örneklem dağılım açısından normal, olasılıklı örnekleme yöntemlerinden biriyle ve örneklem seçiminde yan tutulmadan seçilmelidir.

Örneklem Hatası Örneklem alınan ve alınmayan birimlerin ortaya çıkardıkları şansa bağlı toplam hata miktarıdır. Bu miktarı gösteren ölçüt ‘standart hata’dır. Örnek: Evrenin içinden çeşitli yöntemlerle seçilmiş, evreni temsil edeceği varsayılan ve elde edilen sonuçların evrene genelleyebileceği, öğelerin oluşturduğu alt guruptur.

Örnek hesaplamalarında , , , , gibi semboller kullanılırken yığın hesaplamalarında ise bu simgelerin yerine sırası ile , , , , simgeleri kullanılır. İstatistik sadece örnekler üzerinde hesaplanabilir. Yığında ise parametre değerleri hesaplanır.

Evren Üzerinde çalıştığımız araştırma sonuçlarını genellenmek istediğimiz bütündür. Başka bir ifadeyle belli bir özelliği taşıyan canlı ya da cansız elemanlar bütünüdür.

Örnekleme Yöntemleri Örnekleme yöntemleri iki ana grupta toplanır. Olasılıksız örnekleme yöntemleri ve Olasılıklı örnekleme yöntemleri.

Olasılıksız örnekleme yöntemleri Araştırmayı planlayan kişli yada grubun istekleri ve değer yargıları, örnekleme seçilecek birimlerin ve örneklem hacminin belirlenmesinde etkili oluyorsa, yapılan örneklemeye “olasılıklı olmayan örnekleme” denir. Seçimler keyfi yapılır.

Örneklem oluşturulurken, tanımlanan ana kütleyi oluşturan birimler arasında fark gözetilir ve bütün birimlere, bilinen bir olasılıkla seçilme şlansı verilmezse, söz konusu olan seçim, keyfi seçimdir. Sosyal araştırmalarda sıkça kullanılan olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerinden bazıları aşağıda verilmiştir.

Kolayda Örnekleme Kolayca ulaşılabilir birimlerin seçilmesi ile elde edilen örneklemedir. Kısa zamanda az maliyetlerle ölçüm yapılmak istendiği zaman bu örnekleme kullanılır. Dezavantajı: seçilen örneklemin ilgili ana kütleyi ne kadar temsil edebildiğidir. Betimleyici ve ilişki araştırıcı araştırmalarda kolayda örnekleme uygun bir yöntem olarak görülmemektedir.

Yargısal Örnekleme Örneklemin araştırmacının ya da örneklemecinin kişisel arzu, istek, düşünce ve deneyimlerine göre seçilmiş olduğu örneklemedir. Kolayda örneklemeden farkı, örneklem seçimi için araştırmacının belirli ölçütler belirlemesi ve bu ölçütlerin temsili bir örneklem oluşturacak ölçütler olduğuna inanıyor olmasıdır.

Kota Örneklemesi Örneklem için birim seçiminin keyfi olarak yapıldığı yöntemlerden biri de kota örneklemesidir. Bu yöntemin başarıyla uygulanabilmesi için tanımlanan ana kütleye ilişkin bir çerçevenin var olması, ilgili ana kütle hakkında öncül bilgiye sahip olunması, ana kütlenin tabakalara bölünebilmesi ve tabaka hacimlerinin bilinmesi gerekir.

Evren yaş cinsiyet, öğrenim düzeyi gibi değişkenlere göre tabakalanır. Bu tabakalar homojendir. Her tabakayı temsil edecek örneklem sayısı belirlenir. Kota belirlendikten sonra her kotadan istenilen kişiler ile belirlenir.

Kota örneklemesi sürecinde aşamalar aşağıdaki gibidir : Ana kütle hacmi N ve tabaka hacimleri Nh, (h = 1, 2, ...) belirlenir. Örneklem hacmi n keyfi olarak belirlenir. Her tabakanın, ana kütle hacmi içindeki Nh/N oranı belirlenir. Her tabakadan keyfi seçimle nh=Nh/N*n sayıda birim seçilir ve bu seçilen birimler örneklemi oluşturur.

Kartopu Örneklemesi Kartopu örneklemesi, özellikle bir çerçevenin mevcut olmaması ya da oluşturulmasının imkânsız olduğu durumlarda, faydalı bir örneklemedir. Bu yöntemde, örnekleme süreci tanımlanan evrende yer alan bir bireyin, genellikle rassal olarak

seçilmesiyle başlar. Belirlenen bu birey örneklemeye giren birinci birimdir. Bu bireyle aynı ana kütle tanımında yer alan tanıdığı bir bireyin olup olmadığı araştırılır. Varsa, bu bireye ulaşılır. Böylece örneklemde yer alacak olan ikinci birim belirlenmiş olur. Bu süreç keyfi olarak belirlenen n hacimli örneklem oluşturuluncaya kadar sürdürülür.

Örnek olarak hastaların mahrem sayıp hizmet almakta zorlandığı bir hasalıkla ilgili bir bilginin bir birey yada guruptan elde etmesiyle fısıltı gazetesinin çalışarak kartopu gibi büyüyerek bu hastalıkla ilgili hizmet alması örnek verilebilir.

Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Olasılıklı örnekleme, birimlerin evrenden her seferinde eşit olasılıkla seçilmesidir. Rassal örnekleme yöntemleri olarak da anılan bu yöntemler, örnekleme planlarında yaygın olarak uygulanır. Rassal seçim yapma imkanı veren çeşitli seçim uygulamaları bulunmaktadır. Bunlar, kura usulü, rassal sayılar tablosu, rassal sayı türeten bilgisayar programları ve sistematik seçim olarak sayılabilir.

Basit Rastgele Örnekleme Basit rassal örnekleme, hacmi N olan sonlu bir ana kütleden, birbirinden farklı ve n hacimli oluşturulabilecek sayıdaki olası örneklemlerin her birine, incelenecek örneklem olması bakımından eşlit şans tanıyan örnekleme yöntemidir.

Yöntemin Yararlı Yönleri Evrendeki her elemanın eşit seçilme şansı vardır Evren çok büyük ve karmaşık değilse seçme işlemi kolaydır Bu yöntemle yapılan örneklemede istatistiksel işlemler ağırlıksız olarak yapıldığı için değerlendirme işleminde kolay olur.

Yöntemin Sakıncalı Yönleri Evren çok büyükse evreni listelemek ve seçmek güçtür. İncelenen özellik evrendeki elemanların bazı özelliklerine göre değişiklik gösterebilir. Örnekleme seçilecek bireyler çok geniş bir bölgede dağınık bir şekilde yerleşmiş olabilirler. Uygulanması oldukça kolaydır. Evrendeki birimler önce listelenir ve numaralanır. Sonra ‘rastgele sayılar tablosu’ kullanılarak örnekleme girecek elemanlar belirlenir.

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

Örneğin: 40 kişilik bir evrenden 5 kişi seçilecekse 40 kişi 1’den 40’a kadar numaralandırılır. Sonra rastgele sayılar tablosundan bir kolondan başlanarak iki basamaklı sayılar okunur. Örneğin iki basamaklı olduğu için 17. ve 18. kolonları birlikte alalım. İlk okunan rakam olan ‘65 32’dan büyük olduğu için atlanır. Örneğin aşağı doğru devam ettikçe görülen 19,11.,28,……… kişiler örnekleme alınır.

Tabakalı Örnekleme Örnekleme planlarında amaç, ana kütleyi, ilgilenilen değşikler açısından en iyi temsil edebilecek örneklemi oluşturmaktır. İncelenen karakter deneklerin herhangi bir özelliğine göre değişiklik gösteriyorsa (yaş, cinsiyet, sosyo-ekonomik, kültürel özellikler vb.) basit rastgele örnekleme yöntemiyle örnekleme yapmak daha doğru sonuç verebilir. Bu yöntemin etkin olabilmesi için tabakalardaki birimlerin kendi içinde homojen olması ve tabakalar arasında gerçek bir farklılık bulunması gerekir.

Üzerinde araştırma yapılacak ana kütle, ilgilenilen değişken(ler) yönünden heterojen olduğunda, bu imkânı veren örnekleme yöntemi tabakalı örnekleme yöntemidir. Tabakalı örnekleme dört aşamalı bir süreçtir.

Öncelikle, incelenecek özellikler açısından önemli farklılıklar gösteren N hacimli bir ana kütlenin birimlerini, birbirine daha çok benzeyen birimlerden oluşacak alt kütlelere yada tabakalara ayırmada kullanı-lacak, tabakalama değişkenleri belirlenmelidir. Burada dikkat edilmesi gereken nokta, tabakalama değişkenleri seçilirken, seçilecek değişkenlerin, bir tabakadaki birimlerinin olabildiğince homojen, farklı tabakalardaki birimlerinin de olabildiğince heterojen olmasını sağlamaktır.

Örnek olarak demografik özellik, tüketici türü, sosyoekonomik sınıf, meslek grubu, firma büyüklüğü, coğrafik yerleşim yeri vb. örnek olarakgösterilebilir. N hacimli bir ana kütle daha homojen K sayıda ve hacimleri N1, N 2, ... , N K olan alt tabakalara ayrılır. Her tabakadan basit rassal seçimle sırasıyla n1, n2, ... , n L hacimli alt örneklemler oluşturulur. Oluşturulan alt örneklem birimleri üzerinden derlenen bilgiler kullanılarak, araştırma amaçları için gerekli olan istatistikler hesaplanır ve bu istatistiklere dayanarak, istatistiksel çıkarsamalar yapılır.

Küme Örnekleme Yöntemi Bu yöntemde örnekleme birimi tek kişi yada aile değil bir grup, demet ya da kümedir. Araştırma yapılacak bireyler geniş bir alana dağılmış durumda iseler, basit rastgele ve tabakalı rastgele örnekleme yöntemiyle yapılan seçimle örnekleme çıkan bireylere ulaşmak pratik olmayabilir. Böyle bir durumda küme örnekleme yöntemi uygulama kolaylığı sağlar. Bu yöntemde örneklem hatası büyük olabilir.

Örneklem hatasını etkileyen en önemli faktör kümelerin homojen ya da heterojen olmasıdır. Küme içinin heterojen olması( değişik özellikteki birimleri içermesi) durumunda örneklem hatası küçülür. Küme içindeki birimlerin homojen olması durumunda ise örneklem hatası büyük olur.

Küme örnekleme yönteminde genel kural kümedeki birim sayısının az olması yani kümelerin küçük olmasıdır. Kümelerin küçük olması küme sayısını artıracak, bu da değişik özellikteki kümelerin örnekleme girme şansını arttıracaktır. Örneğin 10000 aile içeren bir bölgeyi 2000’er ailelik 5 kümeye ayırıp buradan 1 kümeyi örnekleme alma yerine, 50’er ailelik 40 kümeye ayırıp 8 küme seçmek daha uygundur.