Olasılık Örneklemesi nedir? Tanım, Yöntemler
Yayınlanan: 2021-11-22Araştırma, pazar araştırması, bilimsel araştırma vb. gibi çeşitli türlerde olabilir. Araştırma yapılacaksa, gerekli olan önemli şeylerden biri veridir. Veriler, herhangi bir konunun gizli bilgilerinin anlaşılmasına yol açtığı için faydalı olduğunu kanıtlıyor. Genellikle veriler farklı kaynaklardan ve farklı kişilerden toplanır. Araştırma bir grup insana odaklanmışsa, o zaman herkesten veri toplamak olası bir iş değildir. Bu gibi durumlarda, grubu temsil etmek ve araştırma sürecine yardımcı olmak için bir insan örneği seçilir.
Sonuçlardan etkili sonuçlar çıkarılmasını sağlamak için seçilen örnek grubu iyi temsil etmelidir. Bu nedenle, araştırma çalışmasında örnekleme yönteminin seçilmesi kararı oldukça önemlidir. Genel olarak, olasılıklı örnekleme ve olasılıksız örnekleme olmak üzere iki örnekleme yolu vardır .
Olasılıklı örnekleme yöntemi, örneklerin rastgele seçilmesini içerirken, olasılıklı olmayan örnekleme yöntemi durumunda, örnekleme için rastgele olmayan seçim yöntemleri kullanılır.
Makale, olasılık örnekleme yöntemlerine odaklanacaktır .
Örnekleme yöntemi kavramını anlamadan önce, örneklem ve popülasyonun ne anlama geldiği hakkında bir fikir edinmek en iyisidir.
- Popülasyon, araştırmacının belirli sonuçlar çıkarmak istediği tüm birey grubunu ifade eder.
- Örneklem, popülasyondan toplanan belirli bir grup insan veya bireyi ifade eder ve veriler toplanır.
- Nüfus tanımlanırken yaş, coğrafi konum, gelir vb. gibi çeşitli özellikler göz önünde bulundurulur.
- Araştırmanın araştırmasına dayanarak, hedef kitle iyi tanımlanmalıdır.
- Popülasyon boyutunun çok büyük olduğu düşünüldüğünde, popülasyonu temsil eden iyi bir örneklem oluşturmak zorlaşır.
- Örnekleme Yöntemlerinde Kullanılan Terimler
Örnekleme çerçevesi ve örneklem büyüklüğü gibi örnekleme yöntemlerinde çoğunlukla birkaç terim kullanılır.
- Örnekleme boyutu : Örnekleme boyutu, örneğin boyutunu ifade eder. Bu, bir örneklem içinde ele alınan bireylerin sayısı anlamına gelir. İnsanları bir örneğe dahil etmek, popülasyonun değişkenliği ve büyüklüğü gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Aynı zamanda araştırmanın tasarımına da bağlıdır.
- Örnekleme çerçevesi: Asıl örneği oluşturacak kişilerin listesi olarak tanımlanır.
İçindekiler
Olasılık örneklemesi
Bir popülasyondan bir örnek seçen örnekleme yöntemine olasılık örneklemesi denir. Bu, örneğin rastgele veya tesadüfen seçildiği anlamına gelir. Bu tür numune alma işlemi daha fazla zaman alır ve maliyetlidir.
Olasılık örneklemesinde örneklem tesadüfen rastgele seçildiğinden, her popülasyonun her üyesi veya bireyinin örneklemin bir parçası olma olasılığı vardır. Bu, her üyenin örneklemden seçilme şansı olduğu anlamına gelir.
Herhangi bir kullanıcı veya araştırmacının, genel popülasyonun özelliklerini temsil edecek bir grup birey üzerinde çalışmayı yürütmek istediğini varsayalım. Bu durumda, olasılıklı örnekleme yöntemi en iyi seçim olarak kabul edilir.
Olasılık Türleri Örnekleme Yöntemleri
Olasılık örnekleme yöntemleri ayrıca beş farklı örnekleme yöntemine göre sınıflandırılır.
1. Basit rastgele örnekleme
Örnekleme yöntemlerinin ilk grubu basit tesadüfi örnekleme yöntemidir. Bu örnekleme yönteminde, bir anakütle içindeki üyelerin hepsi aynı seçilme şansına sahiptir.
Örnekleme çerçevesi, gerçek popülasyonun tamamı olmalıdır.
Bu örnekleme yönteminde kullanabileceğiniz araçlar rasgele sayı üreteçleri veya şansa dayalı teknikleri dikkate alan diğer araçlardır.
- Basit rastgele örnekleme örneği
Bir organizasyondaki bir grup çalışandan 100 çalışandan oluşan bir örneklem seçileceğini varsayalım. Bu durumda 1'den 100'e kadar olan sayılar çalışanlara rastgele dağıtılabilir. Daha sonra rastgele sayı üreteci aracılığıyla dağıtılan sayılardan 100 sayı seçilir.
2. Sistematik örnekleme
Örnekleme yöntemi süreci basit rastgele örneklemeye benzer. Bununla birlikte, bu yöntem, daha önce bahsedilen yöntemden daha basit bir işlem olarak kabul edilir. Bu yöntemde, bir popülasyondaki her üye sayısal bir varlık ile listelenir. Ancak bireylere atanan sayılar rastgele seçilmez. Bunun yerine, onlara düzenli aralıklarla sayılar verilir.
- Sistematik örnekleme örneği
100 kişilik bir gruptan 20 kişinin seçileceğini varsayalım. Bu gibi durumlarda sistematik örnekleme uyguladığımızda, bireylere sistematik olarak sayılar atanır. Bireyler seçilirken, başlangıçta rastgele bir sayı seçilir. Başlangıç numarasına karar verildikten sonra bir sonraki sayı 8, 18, 28 gibi belirli aralıklarla devam eder. Aynı şekilde 20 kişi de sistematik olarak seçilebilir.
Sistematik örnekleme tekniği kullanılırken, kişi listesinde herhangi bir gizli örüntü olmamasına dikkat edilmelidir.
3. Tabakalı örnekleme
Daha önce tartışılan yöntemlerden farklı olarak, bu yöntemde popülasyon ilk önce alt popülasyonlara bölünür. Nüfus bölündükçe, bu küçük gruplar bir şekilde önemli hale geliyor. Tabakalı örnekleme, çalışma ile ilgili daha spesifik sonuçların elde edilmesine yardımcı olur. Bunun nedeni, yöntemin, örnekleme sırasında her bir alt grubun dikkate alınan örnekte uygun şekilde temsil edilmesini sağlamasıdır.
Süreç, nüfusun belirli alt gruplara veya tabakalara bölünmesiyle başlar. Bu alt gruplar yaş, iş, maaş vb. özelliklere göre oluşturulabilir. Bu alt gruplar, çalışılan nüfusa göre bölündükten sonra, her bir alt popülasyonu temsil eden bir örneklem oluşturmak için herhangi bir örnekleme yöntemi uygulanabilir.
4. Küme örnekleme
Küme örnekleme yöntemi, daha büyük bir popülasyondan bir alt popülasyonun oluşturulmasını içerir. Tabakalı örnekleme ile küme örnekleme arasındaki tek fark, oluşturulan her bir alt grubun birbirine benzer özelliklere sahip olması gerektiğidir. Her alt grupta benzer özellikler bulunduğundan, alt gruplardan bireyleri örneklemek yerine tüm alt grubu rastgele seçebilirsiniz. Maliyetin düşürülmesi için istatistikçiler tarafından bu tip bir yöntem seçilebilir.
Küme örnekleri, örneği tüm popülasyona yaymak yerine, örneklenen birimler için “cepler” oluşturur. Bu, tahsilatlarda yer alan operasyonların maliyetlerini azaltır. Küme örneklemenin kullanılmasının başka bir nedeni olabilir. Bunun nedeni, diğer örnekleme yöntemlerinde popülasyon için birim listesinin mevcut olmayabilmesidir. Öte yandan, küme örnekleme durumunda, küme listesi kolayca oluşturulabilir veya kullanılabilir durumdadır.
Bununla birlikte, küme örnekleme, basit rastgele örnekleme yönteminden daha az verimli olduğu için bir dezavantaja sahiptir. Bu nedenle, anket, az sayıda daha büyük boyutlu kümeleri araştırmak yerine, çok sayıda daha küçük boyutlu kümeler için yapılmalıdır. Küme örnekleme yönteminin rapor edilen diğer bir dezavantajı, örneğin nihai boyutu üzerinde herhangi bir kontrolün olmamasıdır.
5. Çok aşamalı örnekleme
Yöntem, küme örnekleme yöntemine neredeyse benzer. Bununla birlikte, fark, tüm kümeden ziyade her kümeden bir örneğin seçildiği bir örneklem oluşturmada yatmaktadır. Bu örnekleme yönteminde iki aşama mevcuttur. İlk aşamada, çok sayıda küme belirlenir ve ardından seçilir. Yöntemin ikinci aşaması, oluşturulan kümelerden birimlerin seçimini içerir. Bu, olasılıklı örnekleme yöntemlerinden herhangi birinin kullanılmasıyla yapılabilir. Bu nedenle çok aşamalı tarama sürecinde oluşan kümeler birincil örnekleme birimleri yani PSU'dur.
Buna karşılık, küme içinde bulunan birimler, ikincil örnekleme birimleri olarak adlandırılır. Bu tür örnekleme yönteminde daha fazla örnekleme aşaması mevcut olabilir. Bu durumlarda, üçüncül örnekleme birimleri seçilir ve süreç, nihai örnek oluşana kadar devam eder.
Olasılık Örneklemesinin Avantajları
Olasılık örnekleme yöntemleri, farklı faydalar sağlayan farklı tekniklerden oluşur. Tek yöntemin benzersiz bir avantajı vardır. Avantajların listesi aşağıda belirtilmiştir .
- Küme örnekleme yönteminin kullanımı oldukça kolay ve kullanışlıdır.
- Basit rastgele örnekleme yöntemi, tüm popülasyonu temsil edebilecek örneklerin oluşturulmasına yol açar.
- Tabakalı örnekleme yöntemi, tüm popülasyonu temsil eden popülasyon katmanlarının oluşturulmasına yol açar.
- Sistematik örnekleme yöntemlerinde rastgele sayı üretimi için herhangi bir araç kullanılmadan kolayca örnek oluşturulabilir.
Çözüm
Olasılık örneklemesi, bir popülasyondan bir örneklem seçilmesine yardımcı olan bir örnekleme yöntemi türüdür. Olasılık örneklemesi yoluyla örnek seçmenin önemli amaçlarından biri, tahminler için örnekleme hatalarını en aza indirmektir. Ayrıca, anketin yapılması için geçen süre ile birlikte anket maliyetinin de düşürülmesi gerektiği unutulmamalıdır. Bu yazıda, olasılık örneklemesine dahil edilen farklı yöntemleri tartıştık.
Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev sunan Çevrimiçi Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Programına göz atın. IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.
