2. 2
Temel Kavramlar
Evren; araştırmada elde edilecek sonuçların
yorumlanacağı ve genelleneceği gruptur.
Evren Birimi; sonuçların geçerli olacağı
evrenin sınırlandırılmış bir parçasıdır.
Evren Değer (parametre); evreni betimlemek
için kullanılan değerlere denir.
3. 3
Temel Kavramlar
Sayım; evrenin tüm birimlerine ulaşılarak
bilgilerin toplanmasıdır.
Hedef Evren; araştırmacının ulaşmak istediği
ideal seçimi,
Ulaşılabilir Evren; araştırmacının gerçekçi
seçimi ve ulaşılabilir olanıdır.
4. 4
Tanımlar
Örneklem, evrenin temsili bir kümesidir.
Evrenden seçilir ve sınırlı bir parçasıdır.
Örneklem Değer (İstatistik);
örneklemlerden elde edilen verilerden
hesaplanan, örneklemi betimlemede
kullanılan değerlerdir.
5. 5
Tanımlar
Örnekleme, araştırma evreninin bir kesitinin
çalışma birimi olarak alınması ve buradan
elde edilen sonuçların araştırma planının
tümüne genellenmesidir.
Örnekleme Evreni simgeleyebilecek nitelikte
bir miktar birimin oluşturduğu alt grup
olarak da tanımlanmıştır.
6. 6
Tanımlar
Örnekleme bir bütünün kendi içinden
seçilmiş bir parçasıyla temsil edilmesidir.
Örnekleme birimi; örneklem oluşturmadaki
temel birime denir.
Eleman ve grup örnekleme.
9. 9
ÖrneklemeÖrnekleme
Evrenden seçilmiş bir gruptan veri toplama yöntemiEvrenden seçilmiş bir gruptan veri toplama yöntemi
ZorluklarıZorlukları
Tam ve doğru
bilgiye ulaşma
zorluğu
YararlarıYararları
Maliyeti azaltması
Süre kısalığı
Fazla işgücü gerektirmemesi
Derleme, değerlendirme
kolaylığı
10. 10
Örneklemeye GirişÖrneklemeye Giriş
Örneklemeden YararlanmaÖrneklemeden Yararlanma
KoşullarıKoşulları
Uygun ÖrneklemUygun Örneklem
BüyüklüğüBüyüklüğü
Uygun ÖrneklemeUygun Örnekleme
YöntemiYöntemi
Uygun ÖrneklemeUygun Örnekleme
YöntemiYöntemi
12. 12
Maliyet
Araştırmanın nitel ve nicel olması
Araştırmanın yöntemi, modeli, veri toplama
araçları, veri analizi teknikleri.
Değişken türleri (Sürekli ve süreksiz)
Maliyet
Araştırmanın nitel ve nicel olması
Araştırmanın yöntemi, modeli, veri toplama
araçları, veri analizi teknikleri.
Değişken türleri (Sürekli ve süreksiz)
Örneklem BüyüklüğüÖrneklem Büyüklüğü
13. 13
Örneklemede temel amaç seçilen örneklemin
Evreni temsil edebilecek özellikte olmasıdır.
Örneklemin evreni tümüyle temsil etmesi
beklenir. Ancak bu gerekli değildir.
Örneklemin, evrene ulaşmak istediğimiz
bilgide farklılık yaratabilecek etkenler
yönünden temsil edebilecek özellikte olması
yeterlidir.
Örneklemede temel amaç seçilen örneklemin
Evreni temsil edebilecek özellikte olmasıdır.
Örneklemin evreni tümüyle temsil etmesi
beklenir. Ancak bu gerekli değildir.
Örneklemin, evrene ulaşmak istediğimiz
bilgide farklılık yaratabilecek etkenler
yönünden temsil edebilecek özellikte olması
yeterlidir.
Uygun Örnekleme YöntemiUygun Örnekleme Yöntemi
14. 14
Örneklemden elde edilen istatistikÖrneklemden elde edilen istatistik xx
evren parametresievren parametresi μ olmak üzereolmak üzere
μx örnekleme hatasıörnekleme hatası olarak adlandırılır.olarak adlandırılır.
Uygun Örnekleme YöntemiUygun Örnekleme Yöntemi
Örnekleme hatası, örneklemin evreniÖrnekleme hatası, örneklemin evreni
temsil düzeyi ile orantılıdır.temsil düzeyi ile orantılıdır.
15. 15
Örneklemede RastgelelikÖrneklemede Rastgelelik
Örneklemede Rastgelelik, evrendeki her deneğeÖrneklemede Rastgelelik, evrendeki her deneğe
örnekleme seçilme yönündenörnekleme seçilme yönünden eşit şanseşit şans verilmesidir.verilmesidir.
Bu şansın eşitlenememesi durumunda;Bu şansın eşitlenememesi durumunda;
örneklemeden elde edilecek sonuçlardaki hatalarörneklemeden elde edilecek sonuçlardaki hatalar
rastgele olmayacağı için sonuçlarrastgele olmayacağı için sonuçlar yanlıyanlı olur.olur.
Örneklemede yansız sonuçlar elde edebilmek içinÖrneklemede yansız sonuçlar elde edebilmek için
rastgelelik koşullarına uyulmalıdır.rastgelelik koşullarına uyulmalıdır.
Uygun Örnekleme YöntemiUygun Örnekleme Yöntemi
16. 16
ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİÖRNEKLEME YÖNTEMLERİÖRNEKLEME YÖNTEMLERİÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
KotaKota
ÖrneklemeÖrnekleme
KotaKota
ÖrneklemeÖrnekleme
Olasılığa Dayalı ÖrneklemeOlasılığa Dayalı ÖrneklemeOlasılığa Dayalı ÖrneklemeOlasılığa Dayalı Örnekleme
B. RasgeleB. Rasgele
ÖrneklemeÖrnekleme
B. RasgeleB. Rasgele
ÖrneklemeÖrnekleme
TabakalıTabakalı
ÖrneklemeÖrnekleme
TabakalıTabakalı
ÖrneklemeÖrnekleme
KümeKüme
ÖrneklemesiÖrneklemesi
KümeKüme
ÖrneklemesiÖrneklemesi
Olasılık Dışı ÖrneklemeOlasılık Dışı ÖrneklemeOlasılık Dışı ÖrneklemeOlasılık Dışı Örnekleme
KartopuKartopu
ÖrneklemeÖrnekleme
KartopuKartopu
ÖrneklemeÖrnekleme
KazaraKazara
ÖrneklemeÖrnekleme
KazaraKazara
ÖrneklemeÖrnekleme
AmaçlıAmaçlı
ÖrneklemeÖrnekleme
AmaçlıAmaçlı
ÖrneklemeÖrnekleme
17. 17
Olasılığa Dayalı örnekleme yöntemlerinde örnekleme
seçilecek örnek birimlerine eşit şans verilir.
Örnek birimlerine eşit şans verilerek evrendeki değişkenliğin
örneklemde korunması sağlanır. Böylece örneklemin evreni
temsil yeteneği artırılmış olur.
Evrendeki her örnek birimine örnekleme seçilme yönünden
eşit şans verebilmek için evrendeki birimler arasından rastgele
seçim yapılır.
Rasgeleliği sağlayabilmek için rasgele sayılar tablosu yada
rasgele sayı üreten bilgisayar yazılımlarından yararlanılır.
Olasılığa Dayalı ÖrneklemeOlasılığa Dayalı Örnekleme
YöntemleriYöntemleri
18. 18
Basit Rasgele Örnekleme, elde edilmesi istenen
bilgide farklılık yaratacak herhangi faktörün olmadığı,
evrendeki deneklere ulaşmanın olanaklı olduğu
durumlarda basit rasgele seçim yöntemine göre
örneklem oluşturulmasına denir.
Bu yöntemde uygun örneklem büyüklüğü
belirlendikten sonra, basit rasgele örnek seçim
yöntemi ile örnekler seçilir. Seçim sonrası oluşan
örneklem istatistikleri hesaplanarak evren
parametreleri için kestirimler yapılır.
Basit Rasgele ÖrneklemeBasit Rasgele Örnekleme
19. 19
Örnek Seçim YöntemleriÖrnek Seçim Yöntemleri
Basit RasgeleBasit Rasgele
SeçimSeçim
SistematikSistematik
SeçimSeçim
Dairesel SistematikDairesel Sistematik
SeçimSeçim
20. 20
Bir örneklemin elemanlarının tesadüfi –rastgele olarakBir örneklemin elemanlarının tesadüfi –rastgele olarak
alınmasına basit rastgele örnekleme – basit tesadüfi örneklemealınmasına basit rastgele örnekleme – basit tesadüfi örnekleme
adı verilir.adı verilir.
Evrendeki her elemanın örneklemde bulunması olasılığı aynıdır.Evrendeki her elemanın örneklemde bulunması olasılığı aynıdır.
Evrendeki denek sayısıEvrendeki denek sayısı NN örnekleme seçilecek denek sayısıörnekleme seçilecek denek sayısı nn iseise
Evrendeki denekler istenilen biçimde sıraya dizilerekEvrendeki denekler istenilen biçimde sıraya dizilerek
numaralandırılır.numaralandırılır.
11 ileile NN arasındaarasında nn tane rasgele sayı seçilir.tane rasgele sayı seçilir.
Seçilen rasgele sayı numaralı denek örnekleme alınır..Seçilen rasgele sayı numaralı denek örnekleme alınır..
basit rasgele seçimbasit rasgele seçim
21. 21
Alfabetik ya da numaralı olmak üzere evrendekiAlfabetik ya da numaralı olmak üzere evrendeki
elemanlar sıralanır.elemanlar sıralanır.
Örnekleme alınacak eleman sayısı önceden saptanır.Örnekleme alınacak eleman sayısı önceden saptanır.
Örneklemdeki eleman sayısının evrendeki elemanÖrneklemdeki eleman sayısının evrendeki eleman
sayısına oranı hesaplanır.sayısına oranı hesaplanır.
1 ile k arasında rasgele bir sayı seçilir (R).1 ile k arasında rasgele bir sayı seçilir (R).
R’ye k eklenerek seçilecek diğer sıra numaraları belirlenir.R’ye k eklenerek seçilecek diğer sıra numaraları belirlenir.
n
N
k =
sistematik seçimsistematik seçim
22. 22
1-N arasında rasgele sayı belirlenir (R).1-N arasında rasgele sayı belirlenir (R).
R’ye k eklenerek seçilecek diğer sıra numaralarıR’ye k eklenerek seçilecek diğer sıra numaraları
belirlenir.belirlenir.
Ekleme işlemi sırasında elde edilecek sıraEkleme işlemi sırasında elde edilecek sıra
numaraları N’yi aşarsa elde edilen sıra numarasındanumaraları N’yi aşarsa elde edilen sıra numarasında
N çıkarılarak seçilecek sıra numarası belirlenir.N çıkarılarak seçilecek sıra numarası belirlenir.
n
N
k = bulunurbulunur
dairesel sistematik seçimdairesel sistematik seçim
23. 23
32 birimlik bir evrenden 4 tane örnek seçmek32 birimlik bir evrenden 4 tane örnek seçmek
istiyoruz.istiyoruz.
Evrendeki eleman sayısı 32, örneklemdeki elemanEvrendeki eleman sayısı 32, örneklemdeki eleman
sayısı 4 olur.sayısı 4 olur.
ÖRNEKÖRNEK
Basit rasgele örneklem seçimi yaparsak;Basit rasgele örneklem seçimi yaparsak;
o Evrendeki 32 sayıdan rasgele 4 tanesi seçilir: 03,Evrendeki 32 sayıdan rasgele 4 tanesi seçilir: 03,
08, 19, 32.08, 19, 32.
24. 24
ÖRNEKÖRNEK 8
4
32
==k
Sistematik örnekleme yaparsak;Sistematik örnekleme yaparsak;
1 ile 8 arasından tesadüfi olarak seçilecek bir1 ile 8 arasından tesadüfi olarak seçilecek bir
seçmenden örneğin 3. başlanılarak 8’er artıralarakseçmenden örneğin 3. başlanılarak 8’er artıralarak
seçilir.seçilir.
3., 11., 19., 27 olmak üzere toplam 4 kişi seçilir.3., 11., 19., 27 olmak üzere toplam 4 kişi seçilir.
Dairesel sistematik örnekleme yaparsak;Dairesel sistematik örnekleme yaparsak;
1 ile 32 arasında tesadüfi bir sayı seçilir; 151 ile 32 arasında tesadüfi bir sayı seçilir; 15
1515
15+8 = 2315+8 = 23
23+8 = 3123+8 = 31
15-8 = 715-8 = 7
25. 25
Bu örnekleme, toplanmak istenen bilginin
doğruluğunu etkileyecek faktörler olduğunda, evreni
bu faktör gruplarına göre tabakalara ayırarak her
tabakadan ayrı ayrı örneklem seçerek yapılır.
Her tabakadan ayrı örneklem seçerek, tabakaların
(faktör gruplarının) evrendeki değişkenliği
örneklemde de korunarak örneklemin evreni temsil
yeteneği artırılmış olur.
Tabakalı ÖrneklemeTabakalı Örnekleme
26. 26
Yararları
Eğer tabakalama iyi yapılmış ise daha doğru bilgi
elde etme olanağı sağlar
Her tabakadan alınan örneklemin kendi
tabakasını temsil yeteneği olduğundan her tabaka
için ayrı sonuç elde etme olanağı sağlar.
Eksikleri
Örnekleme hatası hesaplamak zordur.
Eğer tabaka örneklem büyüklükleri küçük ise
bilginin doğruluğu azalır.
Tabakalı ÖrneklemeTabakalı Örnekleme
27. 27
•Tabakalı örneklemeden iyi sonuç alabilmek için
•Tabakalar, kendi içinde homojen
•Tabakalar, kendi aralarında heterojen olmalıdır.
Tabakalı ÖrneklemeTabakalı Örnekleme
28. 28
•Örneklem Büyüklüğü
•Tabakalı örneklemede örneklem büyüklüğü, her
tabaka için ayrı değil, tüm evren için bilinen
yöntemlerle hesaplanır.
•Hesaplanan örneklem büyüklüğü, tabaka
büyüklüklerine göre orantılı olarak dağıtılır.
•Her tabaka için hesaplanan sayıda örnek, bilinen
örnek seçim yöntemlerinden yararlanarak seçilir.
Tabakalı ÖrneklemeTabakalı Örnekleme
29. 29
ÖRNEK 1ÖRNEK 1
Bir ilin ilkokullarındaki
öğrencilerin belli bir
konudaki özelliklerinin
sınıflara göre değişiklik
gösterip göstermediğinin
çalışıldığı bir araştırma
yapıldığını varsayalım. Bu
ildeki ilkokul öğrencilerinin
sınıflara göre sayıları
yandaki gibi olsun
Sınıf Öğrenci
Sayısı
1 7352
2 7208
3 7520
4 6833
5 6429
Topla
m
35342
30. 30
Bu evrende 800 kişilik bir
örneklem oluşturulmak
istenirse;
k=800/35342=0,0226
1. sınıf için: 7352*0,0226=166
2. sınıf için: 7208*0,0226=163
3. sınıf için: 7520*0,0226=170
4. sınıf için: 6833*0,0226=155
5. sınıf için: 6429*0,0226=146
ÖRNEK 1ÖRNEK 1
Sınıf Öğrenci
Sayısı
1 7352
2 7208
3 7520
4 6833
5 6429
Topla
m
35342
31. 31
Evrendeki deneklerin listelenemediği bu
nedenle tek tek deneklere ulaşmanın
olanaksız olduğu durumlarda kullanılan
örnekleme yöntemidir.
Bu yöntemde, Evren birbirine benzer
deneklerden oluşan kümelere (denek
gruplarına) ayrılır.
Bu yöntemde, denek seçme yerine küme
seçilerek örneklem oluşturulur.
Küme (Grup) ÖrneklemesiKüme (Grup) Örneklemesi
32. 32
Kümeler kendi aralarında benzer oldukları gibi
herbiri
ayrı ayrı evreni temsil edebilir özellikte olmalı
ya da
kümeler bu özelliği taşıyacak biçimde
oluşturulmalıdır.
Küme örneklemesi özellikle saha araştırmalarında
deneklere (kişilere) ulaşmanın zor olduğu
durumlarda kullanılır.
Bu durumda sınıflar, köyler, sokaklar gibi
deneklerin birarada bulunduğu birimler küme
olarak belirlenir.
Küme ÖrneklemesiKüme Örneklemesi
33. 33
ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİÖRNEKLEME YÖNTEMLERİÖRNEKLEME YÖNTEMLERİÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
KotaKota
ÖrneklemeÖrnekleme
KotaKota
ÖrneklemeÖrnekleme
Olasılığa Dayalı ÖrneklemeOlasılığa Dayalı ÖrneklemeOlasılığa Dayalı ÖrneklemeOlasılığa Dayalı Örnekleme
B. RasgeleB. Rasgele
ÖrneklemeÖrnekleme
B. RasgeleB. Rasgele
ÖrneklemeÖrnekleme
TabakalıTabakalı
ÖrneklemeÖrnekleme
TabakalıTabakalı
ÖrneklemeÖrnekleme
KümeKüme
ÖrneklemesiÖrneklemesi
KümeKüme
ÖrneklemesiÖrneklemesi
Olasılık Dışı ÖrneklemeOlasılık Dışı ÖrneklemeOlasılık Dışı ÖrneklemeOlasılık Dışı Örnekleme
KartopuKartopu
ÖrneklemeÖrnekleme
KartopuKartopu
ÖrneklemeÖrnekleme
KazaraKazara
ÖrneklemeÖrnekleme
KazaraKazara
ÖrneklemeÖrnekleme
AmaçlıAmaçlı
ÖrneklemeÖrnekleme
AmaçlıAmaçlı
ÖrneklemeÖrnekleme
34. 34
Olasılık Dışı Örnekleme Yöntemleri
Pratik nedenlerle Olasılığa Dayalı örnekleme yaklaşımlarının
uygulanma imkanı olmadığı durumlarda temsil yeteneğinin
belki de bir dereceye kadar sağlanabilmesi amacıyla bu tür
örneklemelere başvurulur.
Olasılık dışı, örneklemelerde örneklemin, seçiminde yansızlık
kuralına uymak yerine, belli karakteristikleri taşıması aranır
(Sencer ve Sencer 1978,481).
35. 35
Uygun Örnekleme
(Kazara Örnekleme)
Burada örneklemin doğruluğu,
zaman
paradan
ekonomi karşılığında feda edilir.
Özellikle giriş niteliğindeki sosyal bilim
öğrencilerinin, ankete cevap verenler olarak
kullanılmasında olduğu gibi yakalanan kişiye anket
uygulanması buna örnektir.
Araştırmacıya tanıdık çevresinden örnekleme alma
imkanıvermektedir (Aziz, 1990, 48)
36. 36
Kota Örnekleme
Yansız olmayan tabakalı örnekleme olarak
görülebilir.
Her tabaka genelde tüm evren içindeki
oranına göre örneklemde temsil edilir.
Burada önce yapılan araştırma ile ilgili tabaka
kararlaştırılır.
Bu örnekleme olasılığa dayanmasa da
elemanların seçimi titizlikle, yanlılıklardan
uzak olarak yapılırsa pekala da temsili ve
genellenebilir olabilir (Bailey 1987,93).
37. 37
***ÖrneğinBir seçimde Demokratlar ve Cumhuriyetçiler; ırk ilişkilerinde
ise zenci, beyaz ve Asyalılar uygun olabilir. İkinci aşamada
araştırmacı her tabakanın evrendeki oranına göre örneklemde
yer almasını sağlamak üzere her tabaka için bir kota koyar.
Diyelim ki bir seçimde evrenin % 40’ı Demokratlar, %60’ı
Cumhuriyetçilerden oluşuyorsa, bu durumda bu oranların
örneklemde de yansıtılması gerekir. Sonra da örnekleme
girecek özellikleri-nitelikleri taşıyan insanların bulunmasına
sıra gelir. Burada seçilme biçimi değil, iki tabakanın evrendeki
oranında örneklemde temsili öenmlidir. Diyelim ki yukarıdaki
oranlarla 200 kişilik bir örneklemin 120’si Cumhuriyetçi 80’i ise
demokratlardan oluşacaktır. (Bailey 1987,93).
• Aynı karaktestikleri taşıyan birimlerden örnekleme girerek
olanların seçimi bütünüyle gözlemciye bırakılmıştır (Sencer ve
sencer 1978, 482-483).
38. 38
Amaçlı örnekleme (Yargısal örnekleme)
Araştırmacı kimlerin seçileceği konusunda kendi
yargısını kullanır ve araştırmanın amacına en
uygun olanları örnekleme alır.
Evrendeki her tabaka için bir kota konmaz,
ancak uygunluk örneklemesinde olduğu gibi her
önüne gelen de örnekleme alınmaz.
Bazı alt kümelerin evreni genel hatlarıyla
yansıttığı gözlenmişse, bundan sonra da
yansıtacağı varsayımına dayalı olarak bu alt
kümelerden örneklem yapılır (İşcil, 1973, 300).
Örnekleme yönteminde kişi ve olaylar kümeler
halinde seçilir.
39. 39
Amaçlı örnekleme (Yargısal örnekleme)
Avantajı deneklerin seçiminde
araştırmacının önceki bilgi ve becerilerini
kullanmasıdır.
Ortalama olarak istenen özellikleri
taşıyanların seçilmesi bir yoldur.
Ortalama tipik bir “türk ailesi”nin
bulunması böyledir. Böylece onların
normdan sapma nedenleri bulunabilir
(Baikey 1987, 95).
40. 40
Kartopu ÖrneklemeKartopu Örnekleme
Özellikle gözlem araştırmalarında kullanılan bir yoldur.
Son zamanlarda olasılığa dayalı kartopu örneklemesi yaklaşımı da
geliştirilmiştir.Yaklaşım her iki halde de belli aşamaları izler.
1. Aşamada istenen özellikleri taşıyanlar saptanır ve onlarla, görüşme
yapılır. Bu insanlar örnekleme girecek istenen nitelikleri taşıyan
diğerlerini tanımlamada bilgi kaynağı olarak kullanılırlar.
2. Aşamada bu insanlarla görüşmeler yapılır, onlar da sırasıyla daha
çok insanla üçüncü aşamada görüşme yapılmasına imkan verir.
Böylece devam eder.
Kartopu terimi küçükken başlayıp yuvarlandıkça büyüyen bir evreni
tanımlar (Bailey 1987 95; Aziz 1990,49).
Eğer kartopu yaklaşımının olasılığa dayalı olması istenirse her
aşamanın örnekleminin random olması gerekir. Eğer olasılık dışı
kartopu yaklaşımı uygunsa; her aşamada örneğin kota örneklemesi
uygulanabilir. Bu yaklaşıma zincirleme kaynak örneklemesi (chain
referrral sampling) (Biernaeki and Waldorf 1981, 95) de denir.