Düşünün ki 100 kişilik bir nüfusunuz var. Bu senaryoda, her bir kişinin seçilme olasılığı 100’de 1 olacaktır. Olasılık örneklemesi, popülasyonu temsil eden bir örneklem oluşturmak için size en iyi şansı verir. Alınan yanıtlar sayesinde yönetim artık o kuruluştaki çalışanların değişiklikten memnun olup olmadığını öğrenebilecektir. Olasılık örneklemesi hakkında konuşalım.
Olasılıklı örnekleme nedir?
Olasılık örneklemesi, araştırmacının olasılık teorisine dayalı bir yöntem kullanarak daha büyük bir popülasyondan örnekler seçtiği bir tekniktir. Bir katılımcının olasılıklı bir örneklem olarak kabul edilebilmesi için rastgele bir seçimle seçilmiş olması gerekir.
Olasılıklı örneklemenin en kritik şartı, popülasyonunuzdaki herkesin seçilme şansının bilinen ve eşit olmasıdır.
Olasılık örneklemesi, mevcut büyük bir popülasyondan küçük bir grup insanı (örneklem) rastgele seçmek ve ardından tüm yanıtlarının genel popülasyonla eşleşeceğini tahmin etmek için istatistik teorisini kullanır.
Olasılıklı örnekleme türleri nelerdir?
Basit rastgele örneklemeadından da anlaşılacağı üzere, örneklem seçiminde tamamen rastgele bir yöntemdir. Bu örnekleme yöntemi, bireylere (örneklem) numaralar atamak ve ardından otomatik bir süreçle bu numaralar arasından rastgele seçim yapmak kadar kolaydır. Son olarak, seçilen sayılar örnekleme dahil edilen üyelerdir.
Bu örnekleme yönteminde araştırmacıların örnekleri seçmesinin iki yolu vardır: Kura sistemi ve sayı üreten yazılım/rastgele sayı tablosu kullanımı. Bu örnekleme tekniği genellikle büyük bir popülasyon üzerinde çalışır ve kendine özgü avantaj ve dezavantajları vardır.
Tabakalı rastgele örnekleme Araştırmacının daha geniş bir popülasyonu, genellikle birbiriyle örtüşmeyen ancak tüm popülasyonu temsil eden daha küçük gruplara ayırdığı bir yöntemi içerir. Örnekleme yaparken bu grupları düzenleyin ve ardından her gruptan ayrı ayrı bir örneklem çekin.
Standart bir yöntem, cinsiyet, yaş, etnik köken ve benzer şekillerde düzenlemek veya sınıflandırmaktır. Denekleri birbirini dışlayan gruplara ayırmak ve ardından gruplardan üye seçmek için basit rastgele örnekleme kullanmak.
Bu grupların üyeleri farklı olmalıdır, böylece tüm grupların her üyesi basit olasılık kullanılarak seçilmek için eşit fırsata sahip olur. Bu örnekleme yöntemine “rastgele kota örneklemesi” de denmektedir.
Rastgele küme örneklemesi coğrafi olarak dağılmış katılımcıları rastgele seçmenin bir yoludur. Örneğin, ABD nüfusunun tamamından 100 katılımcı seçmek isteseniz, herkesin tam bir listesini elde etmeniz muhtemelen imkansızdır. Bunun yerine, araştırmacı rastgele alanlar (yani şehirler veya ilçeler) seçer ve bu sınırlar içinden rastgele seçim yapar.
Küme örneklemesi genellikle örneklemin şehir, aile, üniversite vb. gibi birkaç unsurdan oluştuğu belirli bir popülasyonu analiz eder. Araştırmacılar daha sonra nüfusu çeşitli küçük bölümlere ayırarak kümeleri seçerler.
Sistematik örnekleme
örneklemin bir parçası olması için her “n’inci” bireyi seçtiğiniz zamandır. Örneğin, örneklemde yer alması için her 5 kişiden birini seçebilirsiniz. Sistematik örnekleme, aynı eski olasılık tekniğinin genişletilmiş bir uygulaması olup, grubun her bir üyesinin düzenli aralıklarla seçilerek bir
örnek
. Bu örnekleme tekniği kullanılarak bir popülasyonun her üyesinin seçilmesi için eşit fırsat vardır.
P örneğisoyulabi̇li̇rli̇k örneklemesi̇
Bu örnekleme tekniğini anlamak için bir örnek verelim. Sadece ABD’nin nüfusu 330 milyondur. Pratik olarak bir anket bilgi toplamak için her bir bireye. Daha küçük bir popülasyondan toplasanız bile veri toplamak için olasılıklı örnekleme kullanın.
Örneğin, bir kuruluşun farklı coğrafi konumlarda oturan 500.000 çalışanı var. Kuruluş, insan kaynakları politikasında bazı değişiklikler yapmak istiyor, ancak değişikliği uygulamaya koymadan önce çalışanların değişiklikten memnun olup olmayacağını bilmek istiyor. Ancak, 500.000 çalışanın tamamına ulaşmak sıkıcı bir iştir. Olasılıklı örneklemenin kullanışlı olduğu yer burasıdır. Büyük popülasyondan, yani 500.000 çalışandan bir örneklem seçilmiştir. Bu örnek popülasyonu temsil edecektir. Örnekleme şimdi bir anket dağıtın.
Alınan yanıtlar sayesinde yönetim artık o kuruluştaki çalışanların değişiklikten memnun olup olmadığını öğrenebilecektir.
Olasılıklı örneklemede yer alan adımlar nelerdir?
Olasılıklı örnekleme yapmak için aşağıdaki adımları izleyin:
1. İlgilendiğiniz popülasyonu dikkatlice seçin:
Dikkatlice düşünün ve popülasyondan, görüşlerinin toplanması gerektiğine inandığınız kişileri seçin ve ardından onları örnekleme dahil edin.
2. Uygun bir örneklem çerçevesi belirleyin:
Çerçeveniz, ilgili popülasyonunuzdan bir örneklemden oluşmalı ve doğru veri toplamak için dışarıdan kimse olmamalıdır.
3. Örnekleminizi seçin ve anketinizi başlatın: Uygun örneklemi bulmak ve uygun bir örneklem çerçevesi belirlemek bazen zor olabilir. Tüm faktörler lehinize olsa bile, maliyet faktörü, yanıt verenlerin kalitesi ve yanıt verme hızı gibi öngörülemeyen sorunlar olabilir. Bir örneklemin bir olasılık anketine doğru yanıt vermesini sağlamak zor olabilir ancak imkansız değildir.
Ancak, çoğu durumda, bir olasılık örneği çizmek size zaman, para ve çok fazla hayal kırıklığı kazandıracaktır. Muhtemelen herkese anket gönderemezsiniz, ancak her zaman herkese katılma şansı verebilirsiniz. Olasılık örnekleminin amacı da budur.
Olasılıklı örnekleme ne zaman kullanılmalıdır?
Bu durumlarda olasılıklı örnekleme kullanın:
1. Örnekleme yanlılığını azaltmak istediğinizde: Bu örnekleme yöntemi, yanlılığın minimum olması gerektiğinde kullanılır. Örneklem seçimi, araştırmanın çıkarım kalitesini büyük ölçüde belirler. Araştırmacıların örneklemlerini nasıl seçtikleri, bir araştırmacının bulgularının kalitesini büyük ölçüde belirler. Olasılık örneklemesi, popülasyonun tarafsız bir şekilde temsil edilmesini sağladığı için daha kaliteli bulgulara yol açar.
2. Nüfus genellikle çeşitlilik gösterdiğinde: Araştırmacılar, popülasyonu tam olarak temsil eden örnekler oluşturmalarına yardımcı olduğu için bu yöntemi yaygın olarak kullanmaktadır. Diyelim ki kaç kişinin kendi ülkelerinde tedavi olmak yerine sağlık turizmini tercih ettiğini öğrenmek istiyoruz. Bu örnekleme yöntemi, daha geniş bir nüfusu temsil etmek için çeşitli sosyo-ekonomik katmanlardan, geçmişten vb. örneklerin seçilmesine yardımcı olacaktır.
3. Doğru bir örnek oluşturmak için: Olasılık örneklemesi, araştırmacıların popülasyonlarının doğru örneklerini oluşturmalarına yardımcı olur. Araştırmacılar, iyi tanımlanmış veriler elde etmek amacıyla kesin bir örneklem büyüklüğü oluşturmak için kanıtlanmış istatistiksel yöntemler kullanmaktadır.
Olasılıklı örneklemenin avantajları
Olasılık örneklemesinin avantajları şunlardır:
1. Uygun Maliyetlidir:
Bu süreç hem maliyet hem de zaman açısından etkilidir ve örneklere atanan sayılara göre daha büyük bir örneklem seçilebilir ve daha sonra daha anlamlı örneklemden rastgele sayılar seçilebilir.
2. Basit ve anlaşılır: Olasılık örneklemesi, karmaşık bir süreç içermediği için kolay bir örnekleme yöntemidir. Hızlıdır ve zaman kazandırır. Böylece tasarruf edilen zaman, verileri analiz etmek ve sonuçlar çıkarmak için kullanılabilir.
3. Teknik değildir: Bu örnekleme yöntemi, basitliği nedeniyle herhangi bir teknik bilgi gerektirmez. Karmaşık bir uzmanlık gerektirmez ve hiç de uzun değildir.
Olasılıklı ve olasılıklı olmayan örnekleme arasındaki fark nedir?
Olasılıklı örneklemeyi olasılıklı olmayan örneklemeden şu şekilde ayırt edebilirsiniz,
|
Olasılık örneklemesi |
Olasılıksız örnekleme |
|---|---|
| Örnekler rastgele seçilmiştir. | Örnekler, araştırmacının öznel yargısı temelinde seçilir. |
| Popülasyondaki herkesin seçilme şansı eşittir. | Herkesin katılım için eşit şansı yoktur. |
| Araştırmacılar, örnekleme yanlılığını kontrol altında tutmak istediklerinde bu tekniği kullanırlar. | Örnekleme yanlılığı araştırmacı için bir endişe kaynağı değildir. |
| Farklı bir nüfusa sahip bir ortamda kullanışlıdır. | Benzer özellikleri paylaşan bir ortamda kullanışlıdır. |
| Araştırmacı doğru örnekler oluşturmak istediğinde kullanılır. | Bu yöntem nüfusun doğru bir şekilde temsil edilmesine yardımcı olmamaktadır. |
| Doğru hedef kitleyi bulmak basit değildir. | Bir izleyici kitlesi bulmak çok basittir. |
QuestionPro’nun güçlü araştırma araçları paketi, araştırma sonuçlarını elde etmek için ihtiyacınız olan her şeyi size sağlar. Çevrimiçi anket platformumuz, özel işaretle ve tıkla mantığı ve gelişmiş soru türleri içerir.
Çevrimiçi topluluklarınızla birlikte yaratın ve sürekli keşif süreciniz için nitel ve nicel içgörüler toplayın. Devam eden pazar araştırması çalışmalarını yürütmek için 22 milyondan fazla mobil kullanıma hazır katılımcı arasından seçim yapın.
