örnekleme nedir?

Örnekleme onlardan istatistiksel çıkarımlar yapmak ve tüm popülasyonun özelliklerini tahmin etmek için popülasyonun tek tek üyelerini veya bir alt kümesini seçme tekniğidir. Farklı örnekleme yöntemleri araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Pazar araştırması , böylece eyleme geçirilebilir içgörüler toplamak için tüm popülasyonu araştırmalarına gerek kalmaz.

Aynı zamanda zaman açısından uygun ve uygun maliyetli bir yöntemdir ve bu nedenle herhangi bir araştırma tasarımının temelini oluşturur.. Örnekleme teknikleri, optimum türetme için bir araştırma anket yazılımında kullanılabilir.

Örneğin, Bir ilaç üreticisi, bir ilacın ülke nüfusu üzerindeki olumsuz yan etkilerini araştırmak isterse, herkesi kapsayan bir araştırma çalışması yapmak neredeyse imkansızdır. Bu durumda, araştırmacı her birinden birer insan örneğine karar verir. demografik ve daha sonra bunları araştırır ve ona ilacın davranışı hakkında gösterge niteliğinde geri bildirim verir.

Yanıtlayanlarınızı seçin

Örnekleme türleri: örnekleme yöntemleri

Pazar araştırmasında örnekleme iki türdür – olasılıklı örnekleme ve olasılıksız örnekleme. Bu iki örnekleme yöntemine daha yakından bakalım.

  1. Olasılık örneklemesi: Olasılık örneklemesi araştırmacının birkaç kriterden oluşan bir seçim belirlediği ve bir popülasyonun üyelerini rastgele seçtiği bir örnekleme tekniğidir. Bu seçim parametresi ile tüm üyeler, örneklemin bir parçası olmak için eşit fırsata sahiptir.
  2. Olasılıksız örnekleme: Olasılıksız örnekleme örnekleme, araştırmacı araştırma için rastgele üyeler seçer. Bu örnekleme yöntemi, sabit veya önceden tanımlanmış bir seçim süreci değildir. Bu, bir popülasyonun tüm unsurlarının bir örneğe dahil edilmek için eşit fırsatlara sahip olmasını zorlaştırır.

Bu blogda, herhangi bir pazar araştırması çalışmasında uygulayabileceğiniz çeşitli olasılık ve olasılık dışı örnekleme yöntemlerini tartışıyoruz .

Örneklerle olasılık örnekleme türleri:

Olasılık örneklemesi araştırmacıların olasılık teorisine dayalı bir yöntem kullanarak daha büyük bir popülasyondan örnekler seçtiği bir örnekleme tekniğidir. Bu örnekleme yöntemi, popülasyonun her üyesini dikkate alır ve sabit bir sürece dayalı olarak örnekler oluşturur.

Örneğin, 1000 üyeli bir popülasyonda, her üyenin bir örneklemin parçası olmak üzere seçilme olasılığı 1/1000 olacaktır. Olasılık örneklemesi, popülasyondaki yanlılığı ortadan kaldırır ve tüm üyelere örneğe dahil edilmek için adil bir şans verir.

Dört tür olasılık örnekleme tekniği vardır:

Types of probability sampling

  • Basit rastgele örnekleme: Zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmeye yardımcı olan en iyi olasılıklı örnekleme tekniklerinden biri Basit Rastgele Örneklemedir . yöntem. Bir popülasyonun her bir üyesinin sadece tesadüfen rastgele seçildiği güvenilir bir bilgi edinme yöntemidir. Her bireyin bir örneğin parçası olarak seçilme olasılığı aynıdır.
    Örneğin, 500 çalışanı olan bir organizasyonda, İK ekibi ekip oluşturma faaliyetleri yürütmeye karar verirse, büyük olasılıkla bir kaseden küçük parçalar almayı tercih edeceklerdir. Bu durumda 500 çalışanın her biri eşit seçilme şansına sahiptir.
  • Küme örneklemesi: Küme örneklemesi araştırmacıların tüm popülasyonu bir popülasyonu temsil eden bölümlere veya kümelere böldüğü bir yöntemdir. Kümeler yaş, cinsiyet, yer vb. gibi demografik parametrelere dayalı olarak tanımlanır ve bir örneğe dahil edilir. Bu, bir anket oluşturucunun geri bildirimden etkili çıkarımlar yapmasını çok kolaylaştırır.
    Örneğin, Birleşik Devletler hükümeti Anakara ABD’de yaşayan göçmenlerin sayısını değerlendirmek isterse, bunu Kaliforniya, Teksas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawaii vb. eyaletlere göre kümelere ayırabilir. Sonuçlar eyaletler halinde düzenleneceği ve içgörülü göç verileri sağlayacağı için bu anketi yürütme yöntemi daha etkili olacaktır.
  • Sistematik örnekleme: Araştırmacılar sistematik örnekleme yöntemini kullanır bir popülasyonun örnek üyelerini düzenli aralıklarla seçmek. Numune için bir başlangıç noktasının ve düzenli aralıklarla tekrar edilebilecek numune büyüklüğünün seçilmesini gerektirir. Bu tür örnekleme yönteminin önceden tanımlanmış bir aralığı vardır ve bu nedenle bu örnekleme tekniği en az zaman alan yöntemdir.
    Örneğin, bir araştırmacı 5000 kişilik bir popülasyonda 500 kişilik sistematik bir örneklem toplamayı amaçlamaktadır. Popülasyonun her bir öğesini 1-5000 arasında numaralandırır ve her 10. bireyi örneklemin bir parçası olarak seçer (Toplam popülasyon/Örnek Büyüklüğü = 5000/500 = 10).
  • Tabakalı rastgele örnekleme: Tabakalı rastgele örnekleme araştırmacının popülasyonu örtüşmeyen ancak tüm popülasyonu temsil eden daha küçük gruplara böldüğü bir yöntemdir. Örnekleme yapılırken bu gruplar düzenlenebilir ve daha sonra her gruptan ayrı ayrı örnek alınabilir.
    Örneğin, farklı yıllık gelir gruplarına ait kişilerin özelliklerini analiz etmek isteyen bir araştırmacı, yıllık aile gelirine göre katmanlar (gruplar) oluşturacaktır. Örneğin – 20.000 ABD Dolarından az, 21.000 ABD Doları – 30.000 ABD Doları, 31.000 ABD Doları ila 40.000 ABD Doları, 41.000 ABD Doları ila 50.000 ABD Doları vb. Bunu yaparak araştırmacı, farklı gelir gruplarına ait kişilerin özelliklerini sonuca varır. Pazarlamacılar, verimli sonuçlar verecek bir yol haritası oluşturmak için hangi gelir gruplarını hedefleyeceklerini ve hangilerini ortadan kaldıracaklarını analiz edebilirler.

Olasılık örneklemesinin kullanımları

Olasılık örneklemesinin birden fazla kullanımı vardır:

  • Örnek Sapmasını Azaltın: Olasılıklı örnekleme yöntemini kullanarak, bir popülasyondan türetilen örnekte yanlılık yok denecek kadar azdır. Örneklemin seçimi esas olarak araştırmacının anlayışını ve çıkarımını gösterir. Olasılık örneklemesi daha yüksek kaliteye yol açar örneklem popülasyonu uygun şekilde temsil ettiğinden veri toplama .
  • Çeşitli Nüfus: Nüfus çok geniş ve çeşitli olduğunda, verilerin tek bir demografiye doğru çarpıtılmaması için yeterli temsile sahip olmak esastır.. Örneğin, Square, satış noktası cihazlarını üretebilecek insanları anlamak isterse, ABD genelinde farklı endüstrilerden ve sosyo-ekonomik geçmişlerden gelen bir insan örneğinden yapılan bir anket yardımcı olur.
  • Doğru Bir Örnek Oluşturun: Olasılık örneklemesi, araştırmacıların doğru bir örnek planlamasına ve oluşturmasına yardımcı olur. Bu, iyi tanımlanmış verilerin elde edilmesine yardımcı olur.

Örneklerle olasılık dışı örnekleme türleri

Olasılık dışı yöntem sabit bir seçim sürecine değil, bir araştırmacının veya istatistikçinin örnek seçme yeteneklerine dayalı bir geri bildirim toplamayı içeren bir örnekleme yöntemidir. Çoğu durumda, olası olmayan bir örneklemle yürütülen bir anketin çıktısı, istenen hedef popülasyonu temsil etmeyebilecek çarpık sonuçlara yol açar. Ancak, olasılıksız örneklemenin diğer türden çok daha faydalı olacağı, araştırmanın ön aşamaları veya araştırma yapmak için maliyet kısıtlamaları gibi durumlar vardır.

Dört tür olasılık dışı örnekleme, bu örnekleme yönteminin amacını daha iyi açıklar:

  • Uygun örnekleme: Bu yöntem, bir alışveriş merkezindeki müşterileri veya yoğun bir caddede yoldan geçenleri araştırmak gibi konulara erişim kolaylığına bağlıdır. Genellikle olarak adlandırılır kolay örnekleme, araştırmacının bunu gerçekleştirme ve deneklerle temasa geçme kolaylığı nedeniyle. Araştırmacıların örnek öğeleri seçme konusunda neredeyse hiçbir yetkisi yoktur ve bu tamamen yakınlık temelinde yapılır, temsili değil. Bu olasılık dışı örnekleme yöntemi, geri bildirim toplamada zaman ve maliyet sınırlamaları olduğunda kullanılır. Araştırmanın ilk aşamaları gibi kaynak sınırlamalarının olduğu durumlarda kolayda örnekleme kullanılır.
    Örneğin, yeni başlayanlar ve STK’lar genellikle yaklaşan etkinliklerin broşürlerini dağıtmak veya bir amacın tanıtımını yapmak için bir alışveriş merkezinde kolay örnekleme gerçekleştirir – bunu alışveriş merkezi girişinde durarak ve rastgele broşürler dağıtarak yaparlar.
  • Yargılayıcı veya amaçlı örnekleme: Yargılayıcı veya amaçlı örnekler araştırmacının takdirine bağlı olarak oluşturulmuştur. Araştırmacılar, hedef kitlenin anlayışı ile birlikte tamamen çalışmanın amacını dikkate alır. Örneğin, araştırmacılar yüksek lisans eğitimi almakla ilgilenen insanların düşünce sürecini anlamak istediklerinde. Seçim kriterleri şöyle olacaktır: “Ustalarınızı …’da yapmakla ilgileniyor musunuz?” “Hayır” yanıtı verenler ise örnekleme dahil edilmemiştir.
  • Kartopu örneklemesi: Kartopu örneklemesi deneklerin izlenmesinin zor olduğu durumlarda araştırmacıların başvurduğu bir örnekleme yöntemidir. Örneğin, barınmayan insanları veya yasa dışı göçmenleri araştırmak son derece zor olacaktır. Bu gibi durumlarda, araştırmacılar, kartopu teorisini kullanarak, görüşme yapmak ve sonuçlar elde etmek için birkaç kategoriyi izleyebilirler. Araştırmacılar ayrıca bu örnekleme yöntemini, örneğin HIV Aids hakkında bilgi toplamak için yapılan anketler gibi, konunun oldukça hassas olduğu ve açıkça tartışılmadığı durumlarda da uygularlar. Pek çok mağdur sorulara kolayca cevap vermeyecektir. Yine de araştırmacılar, mağdurlarla temasa geçmek ve bilgi toplamak için tanıdıkları kişilerle veya konuyla ilişkili gönüllülerle iletişim kurabilir.
  • Kota örnekleme: Kota örneklemede, bu örnekleme tekniğinde üyelerin seçimi önceden belirlenmiş bir standarda göre yapılır. Bu durumda, belirli niteliklere dayalı bir örneklem oluşturulduğundan, oluşturulan örneklem, toplam popülasyonda bulunan aynı niteliklere sahip olacaktır. Örnek toplamanın hızlı bir yöntemidir.

Olasılıksız örneklemenin kullanımları

Olasılıksız örnekleme aşağıdakiler için kullanılır:

  • Bir hipotez oluşturun: Araştırmacılar olasılıklı olmayan örnekleme yöntemini kullanır önceden hiçbir bilgi mevcut olmadığında bir varsayım oluşturmak. Bu yöntem, verilerin anında geri döndürülmesine yardımcı olur ve daha fazla araştırma için bir temel oluşturur.
  • Keşfedici araştırma: Araştırmacılar, nitel araştırma, pilot çalışmalar veya keşif araştırmaları yürütürken bu örnekleme tekniğini yaygın olarak kullanırlar .
  • Bütçe ve zaman kısıtlamaları: Bütçe ve zaman kısıtlamaları olduğunda ve bazı ön verilerin toplanması gerektiğinde olasılık dışı yöntem. Anket tasarımı katı olmadığından, katılımcıları rastgele seçmek ve anketi veya anketi doldurmalarını sağlamak daha kolaydır.

Kullanacağınız örnekleme türüne nasıl karar veriyorsunuz?

Herhangi bir araştırma için, çalışmanızın amaçlarına ulaşmak için doğru bir örnekleme yöntemi seçmek önemlidir. Örneklemenizin etkinliği çeşitli faktörlere bağlıdır. İşte uzman araştırmacıların en iyi örnekleme yöntemine karar vermek için izledikleri bazı adımlar.

  • Araştırma hedeflerini not edin. Genel olarak, maliyet, kesinlik veya doğruluğun bir kombinasyonu olmalıdır.
  • Potansiyel olarak araştırma hedeflerine ulaşabilecek etkili örnekleme tekniklerini belirleyin.
  • Bu yöntemlerin her birini test edin ve amacınıza ulaşmanıza yardımcı olup olmadıklarını inceleyin.
  • Araştırma için en uygun yöntemi seçin.

Yanıtlayanlarınızı seçin

Olasılıklı örnekleme ve olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri arasındaki fark

Yukarıda farklı türde örnekleme yöntemlerine ve bunların alt türlerine baktık. Bununla birlikte, tüm tartışmayı özetlemek için, olasılıklı örnekleme yöntemleri ile olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri arasındaki önemli farklar aşağıdaki gibidir:

Olasılık Örnekleme Yöntemleri Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri
Tanım Olasılık Örneklemesi, olasılık teorisine dayalı bir yöntem kullanılarak daha büyük bir popülasyondan örneklerin seçildiği bir örnekleme tekniğidir. Olasılıksız örnekleme, araştırmacının rastgele seçimden ziyade araştırmacının öznel yargısına dayalı olarak örnekleri seçtiği bir örnekleme tekniğidir.
Alternatif Olarak Bilinen Rastgele örnekleme yöntemi. Rastgele olmayan örnekleme yöntemi
Nüfus seçimi Popülasyon rastgele seçilir. Popülasyon keyfi olarak seçilir.
Doğa Araştırma kesindir. Araştırma keşif amaçlıdır.
Örneklem Örnekleme karar vermenin bir yöntemi olduğundan, nüfus demografisi kesin olarak temsil edilir. Örnekleme yöntemi keyfi olduğundan, nüfus demografisi gösterimi neredeyse her zaman çarpıktır.
Geçen süre Araştırma tasarımı, pazar araştırması çalışması başlamadan önce seçim parametrelerini tanımladığı için yürütülmesi daha uzun sürer. Bu tür örnekleme yöntemi, ne örnek ne de örneğin seçim kriterleri tanımsız olduğundan hızlıdır.
Sonuçlar Bu tür örnekleme tamamen tarafsızdır ve bu nedenle sonuçlar da tarafsız ve kesindir. Bu tür örnekleme tamamen taraflıdır ve bu nedenle sonuçlar da taraflıdır, bu da araştırmayı spekülatif hale getirir.
Hipotez Olasılık örneklemesinde, çalışmaya başlamadan önce altında yatan bir hipotez vardır ve bu yöntemin amacı hipotezi kanıtlamaktır. Olasılıksız örneklemede, araştırma çalışması yapıldıktan sonra hipotez türetilir.