EVREN VE ÖRNEKLEM KAVRAMLARI 5. ÜNİTE ÖZETİ

SOSYAL BİLİMLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
EVREN VE ÖRNEKLEM KAVRAMLARI 5. ÜNİTE ÖZETİ

EVREN
* Benzer özellikleri taşıyan biteylerin yada öğelerin oluşturduğu bir bütündür.
* Evren büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “N” ile gösterilir.
* Evrenin tümünden veri toplamaya TAMSAYIM denir.
* Tamsayım durumunda evreni oluşturan her öğeden tek tek ve eksiksiz veri toplanarak evrenin porametreleri belirlenir.
Porametre: Evrenin özeliklerine ilişkin sayısallaştırılmış değerlerdir tam sayıma verilebilecek en güzel örnek nüfus sayımıdır.
Nüfus sayımı ile evrene ilişkin olarak belirlenen parametrelerden bazıları şöyle sıralanabilir: Nüfusun miktarı, artış hızı çeşitli özelliklere (yaş, cinsiyet, eğitim durumu, gelir düzeyi vb.) göre dağılımı köy-kent nüfusu, işsizlik oranı, seçmen sayısı, okullaşma oranları, illerin nüfusları vb.
* Evrenin çok kapsamlı ve içerikli bir kavram olması nedeniyle, evrene ilişkin olarak “araştırma evreni” ve “çalışma evreni” biçiminde ayrı bir sınıflandırma yapma gereği duyulmuştur.
* Araştırma evreni, bazı yazarlarca “genel evren” ya da “kuramsal evren” olarak da adlandırılmaktadır.
* Genel evren bazı durumlarda çok geniş ve soyut olabilmektedir.
* Kuramsal evren de, genel evrene benzemekle birlikte, çoğu zaman araştırma sonuçlarının kuramsal olarak genellenebileceği evreni ifade etmektedir.
* Çalışma evreni ise “hedef evren” ve “erişilebilir evren” olarak da adlandırılmaktadır.
ÖRNEKLEM
* Genel anlamıyla örneklem (sample), evren içinden belirli ölçütlere göre seçilen ve evreni temsil etme yeterliğine sahip olduğu varsayılan bir alt gruptur.
* Örneklemin büyüklüğü “n” ile simgelenmektedir.
* Örnekleme, evrenden örneklem alma işlemidir.
* Örneklemin ortalama, standart sapma vb. sayısal değerlerinin belirlenmesine ise istatistik denilmektedir.

ÖRNEKLEMENİN ÖNEMİ
Araştırmalarda evrenin tümü üzerinde çalışma olanağı yoksa ya da zorsa örneklem almak uygun bir yaklaşımdır. Maddi kayıplara zaman, para, işgücü kaybı örnek verilebilir. Manevi kayıplara ise örneklemin doğru seçilmemesi sonucunda cinayet, ayıplanma, kürtaj, taciz, bunalım, töre vb.
Örneklem ortalamasının gerçek ortalamadan farkı 
* 1 standart hata için 32,
* iki standart hata için .05
* üç standart hata için .01 olarak belirtilmektedir.
* Öte yandan, örneklemin yeterli büyüklükte olması, istatistiksel analizlerde gerekli olan normallik koşulundan kaynaklanmaktadır.
* Normal dağılım gösteren durumlarda gözlemlenen değişkenlerin %68’i ortalamadan ±1 standart sapma, %95’i ortalamadan ±2 standart sapma, %99’u ise ortalamadan ±3 standart sapma uzaklıkta bulunmaktadır
NOT:Örneklemde aranan en önemli özellik evreni temsil etme gücüdür.
Merkezi limit teoremi: Örneklem büyüklüğü arttıkça örneklem dağılımı normale yaklaşmasıdır.
* Örneklem büyüklüğünün artması, istatistiksel testlerin de gücünün ve güvenirliğin artmasını sağlamaktadır.
* Test işleminin gücü, gerçekte yanlış olan Ho hipotezini reddetme olasılığıdır.
Varyans kavramı: Bireysel puanların ortalamaya göre değişkenliğini göstermektedir. Varyansın karekökü ise standart sapmayı gösterir. Standart sapma: Tüm puanların ortalama değerden gösterdiği sapmaların ortalamasıdır.
Güven aralığı: Normal dağılımı oluşturan bir örneklemin hangi olasılıkla hangi değer aralığına düşeceğine ilişkin karardır.
Güven düzeyi: Bir örneklemin ortalamaya göre sahip olduğu konuma ilişkin olasılıktır.
* Örnekleme hatasının azaltılması için örneklem büyüklüğünün artırılması gerekir.
ÖRNEKLEME YÖNTEMLERI
Araştırmanın amacı evrenin büyüklüğü, evrendeki dağılımın türdeşliği, araştırma için öngörülen süre, sahip olunan kaynaklar ve olanaklar gibi etmenler olasılıklı ya da olasılıksız örnekleme yöntemlerinin seçilmesinde etkilidir.
Olasılıklı örnekleme yapılırken örneklemin evreni temsil etme olasılığına dikkat edilir çünkü örneklemden elde edilen veriler aracılığıyla evrene ilişkin parametreler kestirilmeye çalışılır.
Olasılıksız örnekleme, araştırma açısından önemli olan belirli bir ölçüte dayanarak örneklem alınmasıdır. Bu tür örneklemeler çoğu zaman araştırmacının görüşlerine ve kararlarına dayandığından bunlara “yargısal örnekleme” ya da “rastlantısal olmayan örnekleme” de denilmektedir.
* Olasılıklı örneklemeden farklı olarak, evren parametrelerini belirlemek değil örneklemin amaç doğrultusundaki verilerini derinlemesine çözümleme çabası baskındır.
OLASILIKLI ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
* Yansız Örnekleme
Evrendeki tüm bireylerin örnekleme girebilme şansının eşit ve birbirinden bağımsız olması gerekir.
* Bu teknik; tesadüfî örnekleme, rastsal örnekleme, basit rastlantısal örnekleme, yalın rastlantılı örnekleme gibi isimlerle de anılmaktadır.
* Bazı yansız örnekleme teknikleri olarak piyango yaklaşımı ve yansız sayılar çizelgesini kullanma gösterilebilir.
*Sistematik Örnekleme
Bu teknik, evrenin kaç bireyden oluştuğu biliniyorsa kullanılmaktadır.
*Küme Örnekleme
Bu tekniğin kullanıldığı durumlarda bireylerden çok evrenin içindeki alt grupları örnekleme birimi alarak seçki yapılır.
*Tabakalı Örnekleme
Örneklemin içinde tabakalar ya da katmanlar (strata) vardır. O yüzden bu tekniğe “katmanlı örnekleme” de denilmektedir. Bu tabakalar genelde demografik özelliklere (yaş, cinsiyet vb.) bağlı olarak oluşturulur. Tabakayı belirlerken kendi içinde benzeşme, diğer tabaka ile farklılaşma ölçüt alınmalıdır.
OLASILIKSIZ ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
* Gelişigüzel Örnekleme
Bu teknikte örneklem büyüklüğü çoğu zaman araştırmacı tarafından keyfi olarak belirlenir.
* Amaçlı Örnekleme
Araştırmacının kendi hedefi doğrultusunda evrenden seçim yaparak örneklemi belirlemesidir. Amaçlı örneklemede araştırmacının yargıları önemlidir.
* Kota Örneklemesi
Evrenin belirli özelliklerine bakılarak örneklemde de bu özelliklerin bulunması için belirli kotalarıın konulduğu örnekleme tekniğidir.
* Kartopu Örnekleme
Bu tekniğe çoğu zaman “dedektif yaklaşımı” da denilmektedir.
*Kolaylı Örnekleme
Bu tekniğin kullanıldığı durumlarda örneklem, araştırmacının rahatlıkla ulaşabileceği katılımcılardan oluşur. Nitekim bu yüzden kolaylı örneklemin bir adı da “hazır örneklem”dir.
* Gönüllü Örnekleme
Bu tekniğin kullanıldığı durumlarda araştırmaya gönüllü bireyler denek ya da yanıtlayıcı olarak katılır.
*Çok Düzeyli Örnekleme
Bu tür örnekleme, çoğunlukla olasılıklı ve olasılıksız örnekleme tekniklerinin değişik bileşimlerine dayanır. Genelde birden çok örnekleme tekniğinin bir araya getirilip uygulanmasıyla ortaya çıkan bir örneklemedir.
ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ
* Evrenin niteliği, evrenin çeşitli özellikleri bakımından örneklem büyüklüğü değişebilir.
* Evren, homojen ya da heterojen olabilir.
* Kendi içinde katmanlara, gözeneklere, tabakalara, alt kümelere ayrılabilir.
* Orantısız kotalı örneklemede araştırmacı örneklem büyüklüğünü kendi belirleyebilirken, yansız örneklemede istatistiksel yöntemler yardımıyla uygun örneklem büyüklüğü hesaplanır.
* Örnekleme hatasına gösterilen tolerans, araştırmacının kendi ölçüm sonuçları ile evren ortalaması arasında ne kadar farklılığı kabul edilebilir bulduğunu gösterir. Bu, araştırmacının vereceği karara bağlıdır ve genel olarak %1’lik, %2’lik ya da %5’lik yanılgı kabul edilebilir.
* Örnekleme hatasına ilişkin tolerans azaldıkça daha büyük örneklem alınmalıdır.
Örneklem Büyüklüğünün Hesaplanması
İstatistiksel Yöntemlerle Hesaplama
* Hangi büyüklükte bir örneklem kullanarak evren hakkında yorumlar yapılabileceği sürekli ve süreksiz değişkenler bağlamında hesaplanabilir.
* Çok büyük ya da çok küçük miktarda örneklem ile evreni temsil etme yeterliğine sahip olmayan örnekleme dayalı çözümlemeler ya alfa (Tip I hata-a) ya da beta (Tip II hata- b) hatalarının yapılmasına neden olur.
* Beta hatasında ise hipotez yanlış olmasına karşın sonuçta doğru olarak kabul edilmektedir.
*Alfa hatası testin güvenirliği, beta hatası ise testin gücüyle ilişkilidir.
* Alfa düzeyi anlamlılık düzeyi olarak da anılmakta olup genellikle .05 olarak kabul edilir. Eğer sonuçların mali riskler ya da insan yaşamını ilgilendiren ciddi riskler taşıması öngörülüyorsa alfa düzeyi .01 olarak alınabilir.
Öteki Yöntemlerle Hesaplama
*Örneklem büyüklüğü tabloları çeşitli parametrelere göre örneklem büyüklüğünü belirlemede en kısa yoldur.
* istatistiksel analizin türü de örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında belirleyicidir.
ARAŞTIRMALARDA GÖZLENEN ÖRNEKLEME SORUNLARI
* Evreni tanımadan örneklem alınması: Örneklem seçmeden önce araştırmacının evreni çok iyi incelemesi ve ilgili boyutlar açısından evrenin genel durumunu öğrenmesi gerekmektedir.
*Örneklem büyüklüğünün uygun olmaması: Birçok araştırmacı daha büyük örneklemin daha uygun olacağı yanılgısı içindedir.
*Yanlış örnekleme tekniği kullanılması: Birçok araştırmacı araştırmanın amacına ya da desenine uygun düşmeyen tekniklerle örnek almaktadır.
* Kolaylı örneklem ile çalışılması: Özellikle okullarda ve işletmelerde veri toplayan tarama modeline dayalı birçok araştırmada bu sorun gözlenmektedir.
* Gönüllü örneklem ile yetinilmesi: Bu tür araştırmalar gerçekleştirilirken genel bir duyurum yapılmakta ve çalışmaya katılmaya gönüllü olan bireyler örneklem olarak kabul edilmektedir.
* Kayıp deneklerin göz ardı edilmesi: Genel olarak belirli bir süre devam eden araştırmalarda denek kaybının pek tesadüfi olmadığı ve nedenlerinin araştırılması gerektiği belirtilmektedir.
Evren ve örneklemin yeterince betimlenmemesi: Araştırmanın ulaştığı sonuçların anlaşılabilmesi için nasıl bir evrenden ne tür bir örneklem alındığı iyi bilinmelidir.

KAYNAK: NorFuLL Paylaşım Mekanı | www.norfulpaylasim.com

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Şu HTML etiketlerini ve özelliklerini kullanabilirsiniz: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>