Araştirmada örnekleme

Reklamlari:



Indir 80.98 Kb.
TitleAraştirmada örnekleme
Date conversion11.07.2013
Size80.98 Kb.
TypeBelgeleme
Sourcehttp://80.251.40.59/education.ankara.edu.tr/aksoy/eay/mkaratay.doc




ARAŞTIRMADA ÖRNEKLEME

Hazırlayan Mahmut Karatay

Araştırma sonuçlarının geçerli , güvenilir ve kullanılabilir olması için verilerin toplandığı kaynağın özelliği çok önemlidir. En doğru sonuç aranan bilginin elde edileceği kaynağın tümünden elde edilen sonuçtur. Ancak her zaman bu olanaklı değildir. Özellikle kaynak çok büyük ve yaygın olduğunda bunu yapmak son derece zordur. Bunun için araştırmacılar kaynağın tümünü incelemek yerine belirli bir örnek üzerinde çalışmak zorundadırlar.

Bir bütünden ya da evrenden örnek alma işlemi hayat başladığından bu yana yapıla gelmektedir. Bir tencereden tadına ya da tuzuna bakmak için alınan bir kaşık yemek, bir araştırmacının toplumdaki bazı kişilere bir konuda görüş sorması, laboratuar teknisyeninin, bir kişinin vücudundaki kandan bir damla alarak kanın bazı niteliklerini incelemesi, peynir alırken bir parça alıp tadına bakılması, birer evren- örneklem ilişkisidir.

Ancak bazı örnekler evreni tümüyle temsil ederken bazı örneklerde bu temsiliyet yoktur. Örneğin bir damla kan vücuttaki bütün kanı temsil edebilir, ancak bir okulda seçilen 10 öğrenci tüm okulu temsil etmeyebilir. Bunun için örneklemin nasıl seçildiği önemlidir.


ÖRNEKLEME İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR

Evren

Araştırma sonuçlarını genellenmek istediğimiz bütündür.Diğer bir deyişle belli bir özelliği taşıyan canlı ya da cansız elemanlar bütünüdür.Bu doğrultuda evren milyonlarca kişiyi kapsayacak kadar geniş ya da birkaç yüz kişiyi kapsayacak kadar dar olabilir. Evrenin sınırlandırılması ve tanımlanması araştırmacının amacı doğrultusunda ve onun istegi ile olmaktadır. Evreni belirleyen araştırmanın amaçlarıdır.

Evren iki grupta tanımlanabilir.

Genel Evren/ Hedef Evren

Tanımlanması kolay ama ulaşılması güç olan evrendir. Örneğin öğretmenleri bir evren olarak alan bir araştırmacının tüm öğretmelere ulaşması para, denetim gibi sebeplerden dolayı zordur.

Çalışma Evreni

Ulaşılabilen somut bir evrendir. Araştırmacı evrenin tümünden ya da onu temsil edebilecek küçük bir guruptan toplayacağı veriler çalışma evrenini temsil eder. Ancak bu durumda sonuçların da çalışma evrenine genellenmesi gerekir.


Örneklem

Araştırılmak istenen bir olayla ilgili evrenden, belli kurallara göre seçilmiş, evreni temsil ettiği varsayılan küçük bir küme örneklem olarak adlandırılır. Örneklem evreni oluşturan varlıkların alt parçalarından oluşur.


Örnekleme

Bütün evreni yansıtabilecek, evrenin bir kısmını seçme işlemidir. Örnekleme ile yapılacak bir araştırmanın en önemli özelliği evrendeki gerçek durumu ortaya çıkarabilmesi için en önemli koşul örneklemin evreni temsil edebilmesidir. Eğer örneklem:

  • Yeterli sayıda ve çoklukta ise

  • Seçiminde yanlı olunmuş ise

  • Yanlış ve uygun olmayan yöntemlerle seçilmiş ise araştırma sonuçlarına bakarak       doğru kararlar almak olası değildir.



Örneklemin Temsil Yeteneği:

Her araştırmada temsil yeteneğine sahip bir örneklem seçmek temel ilkedir. Temsil yeteneğine sahip bir örneklemin temel özellikleri şunlardır.

  • Örneklemin büyüklüğü yeterli olmalıdır.

  • Örneklem evrendeki dağılıma çeşit ve oran yönünden benzer olmalıdır.

  • Örneklem olasılıklı örnekleme yöntemlerinden biriyle seçilmelidir.

  • Örneklem seçiminde yan tutulmamalıdır.

Örneklem Hatası

Örneklem alınan ve alınmayan birimlerin ortaya çıkardıkları şansa bağlı toplam hata miktarıdır. Bu miktarı gösteren ölçüt ‘standart hata’dır.


ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

Örnekleme yöntemleri iki ana grupta toplanır.

  • Olasılıksız örnekleme yöntemleri

  • Olasılıklı örnekleme yöntemleri



Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri

Evrende bulunan elemanların belli bir olasılık ve eşit şansla seçilme olasılığı olmayabilir ya da buna gerek duyulmayabilir.Bu durumlarda araştırmacılar bu yöntemi kullanabilirler. Bu yöntemde birimler rastgele seçilmez. Yani her birimin araştırmaya girme şansı eşit değildir. Bu yöntemler arasında


Gelişigüzel örnekleme

Araştırma konusu için en uygun kişileri seçme işlemidir. Okulda bulunan hiperaktif çocukların incelenmesi gibi…


Kota Örneklemesi

Evren yaş cinsiyet, öğrenim düzeyi gibi değişkenlere göre tabakalanır. Bu tabakalar homojendir. Her tabakayı temsil edecek örneklem sayısı belirlenir.Kota belirlendikten sonra her kotadan istenilen kişiler ile belirlenir.


Amaçlı Örnekleme

Evren birbirine benzer tabakalara ayrılır. Bunlar içinde araştırmacının sorununu en iyi temsil edebilecek tabaka seçilir.


Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri

Olasılıklı örnekleme, birimlerin evrenden her seferinde eşit olasılıkla seçilmesidir. ayırt edici özelliği elemanların evrenden rastgele seçilmesidir.

En çok kullanılan Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Şunlardır:

  • Basit rastgele örnekleme

  • Tabakalı rastgele örnekleme

  • Küme örnekleme

  • Sistematik örnekleme


Basit Rastgele Örnekleme:

Uygulanması oldukça kolaydır. Evrendeki birimler önce listelenir ve numaralanır. Sonra ‘rastgele sayılar tablosu’ kullanılarak örnekleme girecek elemanlar belirlenir.

Rastgele sayılar tablosunun en üst basamağında 1-4, 5-8, 9-12 ………. gibi kolon numaraları vardır. Rastgele sayılar tablosundaki 40 kolondan herhangi biri rastgele olarak başlangıç kolonu belirlendikten sonra evrendeki eleman sayısının kaç basamaklı olduğuna bakılır. Örneğin 3 basamaklı ise üç kolon birlikte değerlendirilir. Çalışılacak kolonlar belirlendikten sonra ilk satırdan başlanarak sayılar okunur. Eğer okunan sayılar evrendeki eleman sayısı içinde kalıyorsa örnekleme alınır.

Örneğin: 30 kişilik bir evrenden 6 kişi seçilecektir. 30 kişi 1’den 30’a kadar numaralandırılır. Sonra rastgele sayılar tablosundan bir kolondan başlanarak iki basamaklı sayılar okunur. Örneğin iki basamaklı olduğu için 15. ve 16. kolonları birlikte alalım. İlk okunan rakam olan ‘72 30’dan büyük olduğu için atlanır. Örneğin aşağı doğru devam ettikçe görülen 17.,10.,27,……………… kişiler örnekleme alınır.

Yöntemin Yararlı Yönleri

  • Evrendeki her elemanın eşit seçilme şansı vardır

  • Evren çok büyük ve karmaşık değilse seçme işlemi kolaydır

  • Bu yöntemle yapılan örneklemede istatistiksel işlemler ağırlıksız olarak yapıldığı için       değerlendirme işleminde kolay olur.


Yöntemin Sakıncalı Yönleri

  • Evren çok büyükse evreni listelemek ve seçmek güçtür.

  • İncelenen özellik evrendeki elemanların bazı özelliklerine göre değişiklik gösterebilir.

  • Örnekleme seçilecek bireyler çok geniş bir bölgede dağınık bir şekilde yerleşmiş       olabilirler.


Tabakalı Rastgele Örnekleme Yöntemi:

İncelenen karakter deneklerin herhangi bir özelliğine göre değişiklik gösteriyorsa ( yaş, cinsiyet, sosyo-ekonomik, kültürel özellikler vb.) basit rastgele örnekleme yöntemiyle örnekleme yapmak daha doğru sonuç verebilir. Bu yöntemin etkin olabilmesi için tabakalardaki birimlerin kendi içinde homojen olması ve tabakalar arasında gerçek bir farklılık bulunması gerekir.

Örneğin bir ilköğretimdeki çocukların boy uzunlukları ölçülmek istenirse, yaş ile boy arasındaki ilişki dikkate alınmalıdır. Örnekleme girecek çocuklar, yaşları dikkate alınmadan basit rastgele yöntem ile seçilirse elde edilecek sonuçlar gerçeği yansıtmayabilir. Çünkü şans eseri küçük yaştakiler yada büyük yaştakiler seçilen örneklemde daha fazla sayıda bulunabilir. Çocuklar, önce yaşa göre tabakalanıp, her tabakadan basit rastgele örnekleme yöntemiyle belirli sayıda seçilirse sonuç gerçeğe daha yakın olur.


Her tabakaya eşit sayıda birey düşmesi olanaksız olacağından, her tabakadan kaç bireyin örnekleme alınacağı sorunu çıkar. Bu durumda iki yol izlenebilir. Birincisinde, tabakalardaki birey sayısı göz önüne alınmadan her tabakadan eşit sayıda birey örnekleme alınır. Buna orantısız seçim denir. Orantısız seçimde istatistiksel değerlendirmenin kesinlikle ağırlıklı olarak yapılması gerekir. İkincisinde ise, örnekleme alınacak bireyleri tabakalardaki birey sayısına orantılı olarak seçmektir. Başka bir deyişle, çok kişi içeren tabakadan çok, az kişi içeren tabakadan az kişiyi örnekleme almaktır.

Örneklem seçimi orantılı yapıldığında aritmetik ortalama ağırlıksız, standart sapma ise ağırlıklı olarak hesaplanır. Orantılı seçim, işlemleri kolaylaştırdığı için tercih edilen bir yoldur.

Tabakalı rastgele örnekleme yöntemine tabakalar arasında gerçek bir farklılık olduğunda başvurulmalıdır. Bu yöntemin sakıncalı yanları çok azdır. Bunlar;

  • Tabakalardaki birey sayısının bilinmediği durumlarda seçim işlemlerinin güçleşmesi,

  • Örnekleme seçilecek birimlerin çok büyük bir bölgede dağınık olarak oturması durumunda araştırmanın uygulama aşamasının güçleşmesidir.


Küme Örnekleme Yöntemi

Bu yöntemde örnekleme birimi tek kişi yada aile değil bir grup, demet ya da kümedir. Araştırma yapılacak bireyler geniş bir alana dağılmış durumda iseler, basit rastgele ve tabakalı rastgele örnekleme yöntemiyle yapılan seçimle örnekleme çıkan bireylere ulaşmak pratik olmayabilir. Böyle bir durumda küme örnekleme yöntemi uygulama kolaylığı sağlar. Bu yöntemde örneklem hatası büyük olabilir.


Örneklem hatasını etkileyen en önemli faktör kümelerin homojen ya da heterojen olmasıdır. Küme içinin heterojen olması( değişik özellikteki birimleri içermesi) durumunda örneklem hatası küçülür. Küme içindeki birimlerin homojen olması durumunda ise örneklem hatası büyük olur.

Küme örnekleme yönteminde genel kural kümedeki birim sayısının az olması yani kümelerin küçük olmasıdır. Kümelerin küçük olması küme sayısını artıracak, bu da değişik özellikteki kümelerin örnekleme girme şansını arttıracaktır. Örneğin 5 000 aile içeren bir bölgeyi 1000’er ailelik 5 kümeye ayırıp buradan 1 kümeyi örnekleme alma yerine, 250’şer ailelik 20 kümeye ayırıp 4 küme seçmek daha uygundur.


Sistematik Örnekleme Yöntemi

Örneklem seçim işlemlerinin kolay olması nedeniyle özellikle evren büyük olduğunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Bu yöntemin en çok kullanıldığı durumlar:

  • Çok sayıda birim içeren kayıt sistemlerinin incelenmesinde. Örneğin, hasta dosyaları,        hasta ya da işçi kayıtları, kayıt defterleri, fişler , listeler gibi.

  • Birim sayısı çok fazla olduğu için listelenmesi güç ya da olanaksız olan durumlarda.       Örneğin, büyük bir kentte ev seçimi, sokak seçimi, işyeri seçimi otomobil seçimi gibi.


Seçim işlemlerinde evren büyüklüğü( N ) örneklem büyüklüğüne ( n ) bölünerek kaç

birimde bir birimin örnekleme alınacağı saptanır. Örneğin, 15 000 hasta dosyası bulunan bir arşivden 500 dosya örnekleme seçilecekse ( 15 000 / 500 = 30 ) her 30 dosyada bir dosya örnekleme alınacaktır. Başlangıç sayısı rastgele sayılar tablosundan 1 – 30 arasında bir sayı seçilerek bulunur. Seçilen sayı 8 ise önce 8’inci dosya örnekleme alınır, sonra her 30 dosya 1 dosya örnekleme alınır. Böylece örnekleme çıkan dosya numaraları 8, 38, 68, 98, ……14 978 olacaktır.

Bu yöntemi kullanacak araştırıcılar şu noktaları göz önünde bulundurmalıdırlar

  • Başlangıç sayısı dağılımı büyük oranda etkiler.Örneğin dosyalar küçük yaştan büyük yaşa doğru sıralanmışsa ve araştırıcı yaş ortalamasını öğrenmek istiyorsa 3.33.63.93…. sırasında elde edilecek ortalama ile 28,58,88,118…. Sırasından elde edilecek ortalama farklı sonuçlar vermektedir.

  • Birden çok kurumda dosyalar incelenecekse ve her kurumda diyelim 30 dosya varsa ve her kurum dosyaları küçük yaştan büyük yaşa doğru sıralanmış ise başlangıç sayısı dağılımı yine etkiler.

  • Birden çok kurumda dosyalar incelenecekse bir kurum dosyaları büyükten küçüğe bir kurum dosyaları küçükten büyüğe doğru sıralanmışsa bir diğeri de sırasız olarak dizilmişse araştırıcı bunların sırasını belirli bir düzene soktuktan sonra seçim işlemine geçmelidir.


ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ ( ÖRNEKTEKİ BİREY SAYISI )

Örneklemenin en güç aşaması örneklem büyüklüğünün saptanmasıdır. Güvenilir sonuçlar elde edebilmek için en uygun örneklem büyüklüğü ne olmalıdır sorusuna kesin yargılarla yanıt verilemez. Ancak yaklaşık hesaplamalarla bir sonuca varılabilir. Yeter ki seçilecek örneklem evreni temsil etme yeteneğini taşıyan en küçük sayı olabilsin.

Örneklem büyüklüğünü saptamak için formüller

Olayın görülüş sıklığı incelenecek ise

1. Evrendeki eleman sayısı bilinmiyorsa

t² pq.


n=




2. Evrendeki eleman sayısı biliniyorsa

N t² p q


n=

d²(N-1)+ t² p q

Formülleri uygulanır . Formüllerde

N= Evrendeki birey sayısı

n= Örnekleme alınacak birey sayısı

p= İncelenecek olayın görülüş sıklığı ( olasılığı )

q= İncelenecek olayın görülmeyiş sıklığı (1-p)

t= Belirli serbestlik derecesinde ve saptanan yanılma düzeyinde t tablosunda bulunan                 teorik değer

d= Olayın görülüş sıklığına göre yapılmak istenen + sapma olarak simgelenmiştir.


ÖRNEK

Bir ilköğretim okulunda “Okulda Şiddet” ile ilgili bir çalışma planlanmış ve araştırma kapsamına 5. ve 6. sınıflar alınmıştır.

5. sınıflar 150 erkek, 100 kız

6. sınıflar 200 erkek, 150 kız öğrenciden oluşmaktadır.

Örneklem büyüklüğünü belirleyiniz ( = 0.05 )?

ÇÖZÜM

Sayısı belli olan evrenden hareketle

N= 600

p= 0.50

q= 0.50

t= 1.96

d= 0.05

n= ?

N t² p q 600 x (1.96)² x 0.50 x 0.50 576


n= n=----------------------------------------------- = ------------ = 230

d²(N-1)+ t² p q (0.50)² x (1-600) + (1.96)² x 0.50 x 0.50 2.5

Tabaka ağırlığı = 230 / 600 = 0.38

KIZ ERKEK

6. Sınıflar 100 x 0.38 = 38 150 x 38 = 57

5. Sınıflar 150 x 0.38 = 57 200 x 38 = 76


Örnekleme 5. sınıflardan 38 kız 57 erkek, 6. sınıflardan ise 57 kız 76 erkek alınacaktır.


İki Ayrı Güven Düzeyi ve Çeşitli Kesinlik

( Göz Yumulabilir Yanılgı ) Sınırları İçin

Örnek Büyüklükleri

a

%95 Güven Düzeyi

Evren Büyüklüğü



Kesinlik ( Göz Yumulabilir Hata )


+ 1%


+ 2%


+ 3%


+ 4%


+ 5%

1.000







375

278

2.000





696

462

322

3.000



1334

787

500

341

4.000



1500

842

522

350

5.000



1622

879

536

357

10.000

4899

1936

964

566

370

20.000

6489

2144

1013

583

377

50.000

8057

2291

1045

593

381

100.000

8763

2345

1056

597

383

500.000 to 

9423

2390

1065

600

384



Örnek Büyüklükleri

b

%99 Güven Düzeyi

Evren Büyüklüğü



Kesinlik ( Göz Yumulabilir Hata )


+ 1%


+ 2%


+ 3%


+ 4%


+ 5%

1.000









400

2.000





959

683

498

3.000





1142

771

544

4.000





1262

824

569

5.000



2267

1347

859

586

10.000



2932

1556

939

622

20.000

9068

3435

1688

986

642

50.000

12456

3830

1778

1016

655

100.000

14229

3982

1810

1026

659

500.000 to 

16056

4113

1836

1035

663


 Bu çizelge aranan karakteristiğin evrende gerçekleşme oranının alt ya da üst sınırlarını kestirme olanağı bulunmadığı durumlarda kullanılır. Burada, gerekli örnek hacimleri, söz konusu kestirmelerin yapılabildiği durumlara oranla daha büyüktür.

 Bu durumlarda evrenin %50’den fazlasının örnekte yer alması gerekir.

Mahmut KARATAY

Add document to your blog or website
Reklamlari:

Similar:

Araştirmada örnekleme iconÖrnekleme ile iLGİLİ kavramlar

Araştirmada örnekleme iconKüme Örnekleme Yöntemi

Araştirmada örnekleme icon5.Örnekleme dişi hatalar ve cevapsizlik

Araştirmada örnekleme icon* 1 gs/s Gerçek zamanlı örnekleme hızı

Araştirmada örnekleme iconI. BÖLÜm araştirmada kullanilan kavramlar ve kuramsal çERÇeve araştirmada kullanilan kavramlar

Araştirmada örnekleme iconArd arda örnekleme yönteminde oransal tahmiN

Araştirmada örnekleme iconİstatiSTİk II ders iÇERİĞİ hafta tahminleyicilerin Özellikleri, Örnekleme Dağılışları

Araştirmada örnekleme icon3- araştirmada Izlenen Yöntem

Araştirmada örnekleme iconBİLİmsel araştirmada temel kavramlar

Araştirmada örnekleme iconAraştırmada Biçim – Rapor Yazma

Sitenizde bu düğmeye yerleştirin:
Belgeleme


The database is protected by copyright ©trdocs.org 2012
mesaj göndermek
Belgeleme
Main page