Küme örneklemesi, araştırmacının bir popülasyondan homojen özellikler gösteren ve örneklemin bir parçası olmak için eşit şansa sahip birden fazla insan kümesi oluşturduğu bir örnekleme yöntemi olarak tanımlanır.
Bir kuruluşun Almanya genelinde akıllı telefonların performansını araştırmak istediği bir senaryo düşünün. Tüm ülke nüfusunu şehirlere (kümelere) bölebilir, en yüksek nüfusa sahip diğer şehirleri seçebilir ve mobil cihaz kullananları filtreleyebilirler.
Küme Örneklemesi Nedir?
Küme örneklemesi, araştırmacıların araştırma için popülasyonu birden fazla gruba (kümeye) ayırdığı bir olasılıklı örnekleme tekniğidir. Bu nedenle araştırmacılar, veri toplama ve analiz için basit rastgele veya sistematik rastgele örnekleme tekniğiyle rastgele gruplar seçerler.
Örnek: Bir araştırmacı, ABD genelinde işletme eğitimi alan ikinci sınıf öğrencilerinin performansını değerlendirmek için bir çalışma yürütmek istemektedir. Her üniversitede bir öğrenciyi kapsayan bir araştırma çalışması yürütmek mümkün değildir. Bunun yerine küme örneklemesi, araştırmacının her şehirdeki üniversiteleri tek bir kümede toplamasına olanak tanır. Bu kümeler daha sonra ABD’deki ikinci sınıf öğrenci nüfusunu tanımlamaktadır. Ardından, basit rastgele örnekleme veya sistematik rastgele örnekleme kullanılarak araştırma çalışması için rastgele kümeler seçilmektedir. Daha sonra, basit veya sistematik örnekleme kullanılarak, seçilen bu kümelerin her birinden araştırma çalışmasının yürütüleceği ikinci sınıf öğrencileri seçilebilir.
Bu örnekleme tekniğinde araştırmacılar, demografik özellikler, alışkanlıklar, geçmiş gibi birden fazla örneklem parametresinden oluşan bir örneklemi veya yürütülen araştırmanın odak noktası olabilecek diğer herhangi bir popülasyon özelliğini analiz eder. Bu yöntem genellikle benzer ancak içsel olarak farklı gruplar istatistiksel bir popülasyon oluşturduğunda uygulanır. Küme örneklemesi, tüm popülasyonu seçmek yerine, araştırmacıların verileri küçük, daha verimli gruplara ayırarak toplamasına olanak tanır.
Küme Örnekleme Türleri
Bu örnekleme tekniğini sınıflandırmanın iki yolu vardır. Birinci yol, küme örneklemini elde etmek için izlenen aşama sayısına dayanırken, ikinci yol ise grupların tüm küme analizinde temsil edilmesidir. Çoğu durumda, kümelere göre örnekleme birden fazla aşamada gerçekleşir. Bir aşama, istenen örneğe ulaşmak için atılan adım olarak kabul edilir. Bu tekniği tek aşamalı, iki aşamalı ve çok aşamalı olarak ayırabiliriz.
Tek Aşamalı Küme Örneklemesi:
Adından da anlaşılacağı gibi, örnekleme sadece bir kez yapılır. Tek aşamalı küme örneklemesine bir örnek – Bir STK, eğitim sağlamak için beş komşu kasabada kız çocuklarından oluşan bir örneklem oluşturmak istiyor. Tek aşamalı örnekleme yöntemini kullanan STK, örneklem oluşturmak için rastgele kasabalar (kümeler) seçmekte ve bu kasabalardaki eğitimden yoksun kız çocuklarına yardım eli uzatmaktadır.
İki Aşamalı Küme Örneklemesi:
Burada, bir kümenin tüm elemanlarını seçmek yerine, sistematik veya basit rastgele örnekleme uygulanarak her gruptan sadece bir avuç üye seçilir. İki aşamalı küme örneklemesine bir örnek – Bir işletme sahibi, ABD’nin çeşitli bölgelerine yayılmış olan tesislerinin performansını araştırmak istemektedir. Ev sahibi bitki kümeleri oluşturur. Daha sonra araştırma yapmak için bu kümelerden rastgele örnekler seçer.
Çok Aşamalı Küme Örneklemesi:
Çok aşamalı küme örneklemesi, iki aşamalı örneklemeden bir veya birkaç adım daha ileri gider.
Birden fazla coğrafyada etkili bir araştırma yürütmek için karmaşık kümeler oluşturmak gerekir ki bu da ancak çok aşamalı örnekleme tekniği kullanılarak başarılabilir. Kümelere göre çok aşamalı örnekleme örneği – Bir kuruluş, Almanya genelinde akıllı telefonların performansını analiz etmek için anket yapmayı planlamaktadır. Tüm ülke nüfusunu şehirlere (kümelere) bölebilir ve en yüksek nüfusa sahip şehirleri seçebilir ve ayrıca mobil cihaz kullananları filtreleyebilirler.
Küme Örneklemesi yürütmek için adımlar
İşte küme örneklemesi gerçekleştirme adımları:
Örneklem:
Hedef kitleye ve ayrıca örneklem büyüklüğüne karar verin.- Örnekleme çerçeveleri oluşturma ve değerlendirme: Mevcut bir çerçeveyi kullanarak ya da hedef kitle için yeni bir çerçeve oluşturarak bir örnekleme çerçevesi oluşturun. Çerçeveleri kapsama ve kümelemeye göre değerlendirin ve buna göre ayarlamalar yapın. Bu gruplar, özel ve kapsamlı olabilen nüfus göz önünde bulundurularak çeşitlendirilecektir. Bir örneklemin üyeleri bireysel olarak seçilir.
- Grupları belirleyin: Her gruba aynı ortalama üyeleri dahil ederek grup sayısını belirleyin. Bu nedenle, bu grupların her birinin birbirinden farklı olduğundan emin olun.
Kümeleri seçin:
Rastgele bir seçim uygulayarak kümeleri seçin.
Alt tipler oluşturun:
Kümeleri oluşturmak için araştırmacılar tarafından izlenen adımların sayısına göre iki aşamalı ve çok aşamalı alt tiplere ayrılır.
Küme Örnekleme Uygulamaları
Bu örnekleme tekniği, pazar araştırması için bir alan veya coğrafi küme örneklemesinde kullanılır. Geniş bir coğrafi bölgede anket yapmak, bölgelere göre ayrılmış kümelere gönderilen anketlere kıyasla pahalı olabilir. Doğru sonuçlara ulaşmak için numune sayılarının artırılması gerekir, ancak maliyet tasarrufu bu yükselen küme sürecini ulaşılabilir kılmaktadır.
İstatistikte Küme Örneklemesi
Bu teknik, araştırmacının tüm popülasyondan veri toplayamadığı istatistiklerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu nedenle, araştırma istatistikçileri için en ekonomik ve pratik çözümdür. Almanya’da akıllı telefon kullanımını anlamak isteyen bir araştırmacı örneğini ele alalım. Bu durumda Almanya’nın şehirleri kümeler oluşturacaktır. Bu örnekleme yöntemi, ikamet eden her bireyden veri toplamanın imkansız olduğu savaşlarda ve doğal afetlerde bir nüfus hakkında çıkarımlarda bulunmak için de kullanılır.
DAHA FAZLA BİLGİ EDİNİN: Popülasyon vs Örneklem & Amaçlı Örnekleme
Küme Örneklemesinin Avantajları
Küme örneklemesi kullanmanın birçok avantajı vardır. İşte buradalar:
Daha az zaman ve maliyet tüketir:
Coğrafi bölümlere ayrılmış grupların örneklenmesi daha az iş, zaman ve maliyet gerektirir. Kümeleri belirli bir bölge genelinde rastgele yapmak yerine, seçilen kümelere sınırlı sayıda kaynak tahsis ederek gözlemlemek oldukça ekonomik bir yöntemdir.
Uygun erişim:
Araştırmacılar bu kolayda örnekleme tekniği ile büyük örneklemler seçebilir ve bu da çeşitli kümelere erişilebilirliği artıracaktır.
Veri doğruluğu:
Her kümede büyük örnekler olabileceğinden, birey başına bilgideki veri doğruluğu kaybı telafi edilebilir.- Uygulama kolaylığı: Küme örneklemesi, çeşitli alanlardan ve gruplardan bilgi alınmasını kolaylaştırır. Araştırmacılar, diğer olasılıklı örnekleme yöntemlerine kıyasla pratik durumlarda hızlı bir şekilde uygulayabilirler.
Basit rastgele örnekleme ile karşılaştırıldığında, bu teknik popülasyon gibi bir grubun özelliklerine karar vermede yararlı olabilir ve araştırmacılar tüm popülasyon için tüm unsurlar için bir örnekleme çerçevesine sahip olmadan bunu uygulayabilirler.
Küme Örneklemesi vs Tabakalı Örnekleme
Küme örneklemesi ve tabakalı rastgele örnek leme birbirine oldukça benzediğinden, aralarındaki ince nüansların anlaşılmasında sorunlar yaşanabilir. Şimdi küme örneklemesi ile tabakalı örnekleme arasındaki önemli farklardan bahsedelim:
| Küme Örneklemesi | Tabakalı Örnekleme |
|---|---|
| Bir popülasyonun unsurları, grupların (kümelerin) bir parçası olmak üzere rastgele seçilir. | Araştırmacı, tüm nüfusu eşit bölümlere (tabakalara) ayırır. |
| Rastgele seçilen kümelerden gelen üyeler bu örneklemin bir parçasıdır. | Araştırmacılar, tabakaların tek tek bileşenlerini rastgele örnekleme birimlerinin bir parçası olarak kabul etmektedir. |
| Araştırmacılar kümeler arasında homojenliği korur. | Araştırmacılar tabaka içinde homojenliği korurlar. |
| Araştırmacılar kümeleri doğal olarak bölerler. | Tabaka ayrımına öncelikle araştırmacılar veya istatistikçiler karar verir. |
| Temel amaç, ilgili maliyeti en aza indirmek ve yetkinliği artırmaktır. | Temel amaç, doğru örneklemenin yanı sıra nüfusun uygun şekilde temsil edilmesidir. |
Sonuç
QuestionPro ile hedef popülasyonu kümelere ayırarak küme örneklemesi uygulayabilirsiniz. Anket yapmak için bu kümelerden rastgele bir örneklem de seçebilirsiniz.
QuestionPro’nun güçlü araştırma araçları paketi, küme örneklemesini türetmek için ihtiyacınız olan her şeyi sağlar. Bu nedenle, araştırmanız için sürekli pazar araştırması çalışmaları yürütmek üzere 22 milyondan fazla mobil kullanıma hazır katılımcı arasından seçim yapın.
