Örnekleme Yöntemleri Nelerdir?

Örnekleme yoluyla yapılan her araştırmada amaç en az gider karşılığında en fazla bilgi elde etmektir.Bu amacın gerçekleşmesini sağlayan yöntemler iki ayrı başlık altında incelenecektir.

  1. Tahminlerin İsabetini Arttıran Yöntemler
  2. Seçim ve Gözlemi Kolaylaştıran Yöntemler

TAHMİNLERİN İSABETİNİ ARTTIRAN YÖNTEMLER

İncelenmek istenen olayla ilgili bazı bilgiler daha önceki araştırmalar yardımıyla veya herhangi bir yoldan sağlanmış olabilir.Bu tür bilgilerden iki şekilde yararlanılabilir;

Örneği oluştururken ve ana kütle karakteristik değerleri tahmin edilirken, bu iki durumda ilgili olasılıklı örnekleme yöntemleri aşağıda incelenmektedir.

Zümrelere Göre Örnekleme 

Olasılıklı örnekleme yöntemleri; örneğin mutlaka ana kütlenin bütününü içerisinde seçimini şart koşmaz.Ana kütleyi belirli özelliklere sahip gruplara ayırmak ve her gruptan farklı örneklerin alınması mümkün olduğu gibi, ayrıca istenilen bir husustur.Farklı özelliklere sahip birimlerin oluşturduğu ve “zümre” olarak adlandırılan gruplar için aynı örnekleme oranlarının kullanılabilmesi yöntemi “Zümrelere Göre Örnekleme” olarak adlandırılır.Her zümreden örnek, basit tesadüfi örnekleme yöntemi ile seçilmektedir.

Örnekleme yapılacak ana kütlenin asimetrik bir dağılıma sahip olması halinde zümrelere göre örnekleme yapmak özellikle bir zorunluluk olmaktadır.Ayrıca, inceleme konusu vasıf ve zümrelerin oluşturulmasında göz önünde bulundurulan vasıf veya vasıflar arasında bir ilişki mutlaka olmalıdır.Söz konusu ilişki olmadığı taktirde, zümrelerin değişkenliği ana kütleninkinden ya farketmez veya az farkeder, dolayısıyla tahminlerin isabeti arttırılamamış olur.

  • Farklı sosyal ve ekonomik gruplar için yapılan hanehalkı araştırmalarında zümrelere göre örnekleme yönteminin uygun bir araştırma yöntemi midir? Bir ana kütlenin çeşitli alt bölümleri için ayrı ayrı tahminlerin gerekli olduğu zamanlar, birimleri bir veya birkaç vasıfları bakımından homojen gruplara ayırmanın yerinde olacağı açıktır.

Oran Yöntemi

Bu yönteme göre ortalamalar söz konusu olduğunda, daha önceden bilinen örnek ortalamasının gerçek ortalamaya olan oranının, hesaplanan örnek ortalamasının, tahmini söz konusu olan gerçek ortalamaya olan oranından pek farklı olmayacağı düşünülüp orantıyla gerçek ortalamanın tahmini yapılır.Parametrenin oran yöntemiyle tahmini doğrudan doğruya tahminden (yani ana kütle ortalamasının örnek ortalamasına eşit kabul edilmesinden ) daha isabetlidir.

Bu zümrelere göre örnekleme ile oran yöntemi birleştirilerek örnekleme hatalarının küçültülmesi, böylece tahminlerin isabetinin büsbütün arttırılması mümkündür.Bu yöntemde ana kütle önce zümrelere ayrılmakta, bundan sonra her zümre bağımsız bir ana kütle gibi düşünülerek tahminler oran yöntemiyle yapılmakta, zümre tahminlerinden oluşan seriden esas ana kütleye geçişle sonuç tamamlanmaktadır.

Örn: Daha önceden elde edilen bilgilerden, örnek ortalamasının gerçek ortalamaya olan oranının 13/23 olduğu bilinmektedir.Aynı birimlerden oluşan örnek ortalamasının 14’e yükseldiği belirlendiğine göre, gerçek ortalamayı oran yöntemine göre hesaplayınız.

14×23/13 = 24.77 olarak belirlenir.

SEÇİM VE GÖZLEMİ KOLAYLAŞTIRAN YÖNTEMLER

Sistematik Örnekleme

N birimden oluşan bir ana kütleden n birimlik bir örneğin oluşturulmasının söz konusu olduğunu varsayalım.Birimlere 1 ile N arasındaki tamsayılara karşı gelen sıra numarası verilir.Örnekleme oranı olarak adlandırılan n/N oranının tersine (N/n) en yakın C ile göstereceğimiz tamsayı belirlendikten sonra, 1 ile C arasındaki tam sayılardan biri çekilir.Bu sayı a ile gösterildiğinde,

a, a+c, a+2c, …, a+ (n-1)c sıralarından birimler seçilir.

Örnekleme tabi tutulacak istatistik birimlerin numaralanmadığı veya numaralanamadığı, teker teker elden geçirilmesinin masraflı olduğu durumlarda sistematik örnekleme yararlı olmaktadır.Daha önce örneğe girecek birimlerin sıra numarası arasındaki fark olarak tanımlanan C, bu defa örneğe girerek birimler arasındaki fiziksel uzaklık olarak düşünülür.Böyle bir durum, doğal olarak ilgili bilgilerin fişlere geçirilmiş ve fişlerin de yan yana belli bir mekanda saklanması halinde söz konusu olacaktır.

Örnekleme aralığının dikkatlice belirlenmemesi durumunda belirli özelliğe sahip birimlerin gereksiz bir oranının örneğe sokularak sistematik bir hatanın meydana gelmesine neden olunabilir.

Kümelere Göre Örnekleme

Kümelere göre örneklemede oluşturulan kümeler (gruplar) birim olarak düşünülür.Kümeler (birimler) arasından tesadüfi olarak birkaçı çekilir, çekilen kümeler bir araya getirilerek örnek oluşturulur.

Kümeler oluşturulurken, komşu mekanlardaki birimlerin biraraya getirilmesine özen gösterilir.Böylece oluşturulan örnekteki birimlerin gözlemi kısa bir zamanda ve az masrafla yapılmış olur.

Kümelere göre örneklemede gözlem konusu olan birimlerin yerine kümeler, örnekleme birimi olarak benimsediklerinden, ana kütleyle ilgili listenin hazırlanması gerekmez.Kümelerdeki ortalama birim sayısı M ile gösterirsek, örnekleme birim sayısı N/M kadar olacağı için, hazırlanacak olan liste N/M kadar birim içerecektir.

Bu yöntemde bütün kümelerden birimler seçilmeyip birkaç kümedeki birimlerin tamamı gözlemlendiğinde ve aynı kümedeki birimler arasında önemli farklar bulunmadığından kümelerin incelenmesiyle alınacak sonuçlar ana kütleyi temsil etmeyebilir.Bu yüzden örnekleme hatasının büyük olması söz konusudur.Bu bakımdan, örnekleme hatasının azaltılması amacıyla çok sayıda kümeden birimlerin bir kısmının seçilerek örnek oluşturulması yolu seçilir.Örnek olarak bir şehirdeki kira değerinin tahmin edilmesi.

Aşamalı (Kademeli) Örnekleme

Bu yöntemde ana kütleyi oluşturan birimler belirli gruplar içinde toplanır.Söz konusu gruplar örnekleme birimi olarak tanımlanıp, basit tesadüfi örnekleme yöntemiyle aralarından bir kısmı seçilir.Belirlenmiş gruplardaki birimler arasından yine basit tesadüfi örnekleme yöntemiyle ikinci bir seçim yapılır.Böylece iki aşamalı bir örnekleme tanımlanmış olur.Gözlemlenecek olan birimlerin seçimi üç veya daha fazla aşamada da yapılabilir.Bu durumda çok aşamalı örnekleme söz konusudur.

Bu yöntemde birimlerin gözlemlenmesi ucuza malolmakla beraber, oluşturulması mümkün örneklerin standart hataları büyük olacaktır.Ayrıca gruplardaki birim sayısının eşit olmaması durumunda, bir kaç grubun bir araya getirilmesiyle oluşturulacak örneğin ortalaması da sistematik hata içerecektir.

Çok Safhalı Örnekleme

Bir ana kütleden tesadüfi olarak seçilen n tane birimin belirli bir vasfın hangi şıklarına karşı geldiğini belirleyerek kaydedelim.n birimlik örneği tekrar örneklemeye tabi tutarak seçilen n tane birimin ilk belirlenenden farklı herhangi başka bir vasfın hangi şıklarına karşı geldiğini kaydettiğimizde iki safhalı bir örnekleme yapılmış olur.Bu işlem kuramsal olarak devam ettirilerek ikinci örnekten üçüncü bir örnek, üçüncü örnekten dördüncü bir örnek, vb. böylece çok safhalı bir örnekleme yapmak mümkündür.

Çok safhalı örnekleme, göz önünde bulundurulan vasıfların değişkenliği çok farklı veya yardımcı bilgiye gereksinim olduğundan başvurulan bir örnekleme yöntemidir.

X endüstri bölgesinde yaşayan sabit gelirli ailelerin bir yıl boyunca yaptıkları masrafların çeşitli kalemler arasında nasıl dağıldığını belirlenmesinin söz konusu olduğunu varsayalım.Bütün kütlenin gözlemlenmesinin çok zor ve masraflı olacağı açıktır.Bu bakımdan büyük bir örneğin alınması bile düşünülemez.

admin Yazar

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir