Küme örneklemesi, araştırmacıların araştırma için popülasyonu birden çok gruba (kümelere) böldüğü bir olasılık örnekleme tekniğidir. Küme örneklemeyi, araştırmacının homojen özelliklerin göstergesi olduğu ve örneğin bir parçası olma şansının eşit olduğu bir popülasyondan birden fazla insan kümesi oluşturduğu bir örnekleme yöntemi olarak da tanımlanabilir.
Araştırmacılar daha sonra veri toplama ve veri analizi için basit rastgele veya sistematik rastgele örnekleme tekniği ile rastgele grupları seçerler.
Örneğin bir araştırmacı Türkiye’de işletme eğitiminde ikinci sınıf öğrencilerinin performansını değerlendirmek için bir araştırma yapmak istiyor. Her üniversiteden bir öğrenciyi içeren bir araştırma çalışması yürütmek mümkün değildir.
Bunun yerine, küme örneklemesini kullanarak, araştırmacı her şehirdeki üniversiteleri tek bir kümede toplayabilir. Bu kümeler daha sonra Türkiye’deki tüm ikinci sınıf öğrenci nüfusunu, ya basit rastgele örnekleme ya da sistematik rastgele örnekleme kullanarak tanımlar ve araştırma çalışması için rastgele kümeleri seçer.
Daha sonra, basit veya sistematik örnekleme kullanılarak, bu seçilen kümelerin her birinden ikinci sınıf öğrencileri araştırma çalışmasını kimin yürüteceği seçilebilir.
Bu örnekleme tekniğinde, araştırmacılar, yürütülen araştırmanın odak noktası olabilecek demografik bilgiler, alışkanlıklar, geçmiş veya diğer herhangi bir popülasyon özelliği gibi birden fazla örnek parametresinden oluşan bir örneği analiz eder.
Bu yöntem genellikle, benzer ancak içsel olarak farklı olan gruplar istatistiksel bir popülasyon oluşturduğunda gerçekleştirilir. Küme örnekleme, tüm popülasyonu seçmek yerine, araştırmacıların verileri küçük, daha üretken gruplara ayırarak veri toplamasına olanak tanır.
Küme örnekleme, araştırmacının homojen özelliklerin göstergesi olduğu ve örneğin bir parçası olma şansının eşit olduğu bir popülasyondan birden fazla insan kümesi oluşturduğu bir örnekleme yöntemi olarak tanımlanır.
Küme Örnekleme Türleri
Bu örnekleme tekniğini sınıflandırmanın iki yolu vardır. Birinci yol, küme örneğini elde etmek için izlenen aşama sayısına dayalıdır.
İkinci yol, grupların tüm kümede temsil edilmesidir. Çoğu durumda, kümelere göre örnekleme, birden çok aşamada gerçekleşir. Aşama, istenen örneğe ulaşmak için atılan adım olarak kabul edilir. Bu tekniği tek aşamalı, iki aşamalı ve çoklu aşamalara ayırabiliriz.
Tek aşamalı küme örneklemesi:
Adından da anlaşılacağı gibi, örnekleme sadece bir kez yapılır. Örneğin eğitim vermek için beş komşu köydeki kızlardan oluşan bir örneklem oluşturmak istiyor.
Tek aşamalı örneklemeyi kullanarak, bir örneklem oluşturmak ve bu şehirlerdeki eğitimden yoksun kız çocuklarına yardım sağlamak için rastgele kasabalar seçilir.
İki aşamalı küme örneklemesi:
Burada, bir kümenin tüm öğelerini seçmek yerine, sistematik veya basit rastgele örnekleme uygulanarak her gruptan yalnızca bir miktar üye seçilir.
Örneğin Bir işletme sahibi, Türkiye’nin çeşitli bölgelerine yayılmış tesislerinin performansını araştırmak istiyor. İşletme sahibi, tesis kümelerini oluşturur. Daha sonra araştırma yapmak için bu kümelerden rastgele örnekler seçer.
Çok Aşamalı Küme Örneklemesi:
Çok aşamalı küme örneklemesi, iki aşamalı örneklemeye göre bir veya birkaç adım daha ileri gider.
Birden fazla coğrafyada etkili araştırma yapmak için, yalnızca çok aşamalı örnekleme tekniği kullanılarak elde edilebilecek karmaşık kümeler oluşturulması gerekir.
Örneğin Bir kuruluş, Türkiye genelinde akıllı telefonların performansını analiz etmek için anket yapmayı planlıyor. Tüm ülke nüfusunu şehirlere (kümelere) bölebilir ve en yüksek nüfusa sahip şehirleri seçebilir ve ayrıca mobil cihaz kullananları filtreleyebilir.
Küme Örneklemesi Nasıl Uygulanır?
Küme örnekleme gerçekleştirme adımları şunlardır:
- Örnek: Hedef kitleye ve ayrıca örnek boyutuna karar verin.
- Örnekleme çerçeveleri oluşturun ve değerlendirin: Mevcut bir çerçeveyi kullanarak veya hedef kitle için yeni bir çerçeve oluşturarak bir örnekleme çerçevesi oluşturun. Kapsama ve kümelemeye dayalı çerçeveleri değerlendirin ve buna göre ayarlamalar yapın.
- Grupları belirleyin: Her gruba aynı ortalama üyeleri dahil ederek grup sayısını belirleyin. Bu grupların her birinin birbirinden farklı olduğundan emin olun.
- Kümeleri seçin : Rastgele bir seçim uygulayarak kümeleri seçin.
- Alt türler oluşturma: Araştırmacılar tarafından kümeleri oluşturmak için izlenen adımların sayısına bağlı olarak iki aşamalı ve çok aşamalı alt türlere ayrılır.
Küme Örneklemesi Nerelerde Kullanılır?
Küme örneklemesi, pazar araştırması için bir alan veya coğrafi küme örneklemesinde kullanılır. Bölgeye göre bölünmüş kümelere gönderilen anketlere kıyasla, geniş bir coğrafi alanı araştırmak pahalı olabilir.
Doğru sonuçlar elde etmek için örnek sayıları artırılmalıdır, ancak ilgili maliyet tasarrufları bu kümelenme sürecini ulaşılabilir kılmaktadır.
İstatistikte Küme Örneklemesi Kullanımı
Teknik, araştırmacının tüm popülasyondan bir bütün olarak veri toplayamadığı istatistiklerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Araştırma yapan istatistikçiler için en ekonomik ve pratik çözümdür.
Türkiye’deki akıllı telefon kullanımını araştırmak isteyen bir araştırmacı örneğini hatırlayalım. Bu durumda Türkiye’nin şehirleri kümeler oluşturacaktır.
Bu örnekleme yöntemi, savaşlar ve doğal afetler gibi durumlarda, popülasyonda ikamet eden her bireyden veri toplamanın imkansız olduğu bir popülasyondan çıkarımlar yapmak için de kullanılır.
Küme Örnekleme Avantajları Neleredir?
Küme örneklemeyi kullanmanın birçok avantajı vardır.
- Daha az zaman ve maliyet Gerektirir: Coğrafi olarak bölünmüş grupların örneklenmesi daha az iş, zaman ve maliyet gerektirir. Seçilen kümelere sınırlı sayıda kaynak tahsis ederek belirli bir bölgede rastgele yapmak yerine kümeleri gözlemlemek oldukça ekonomik bir yöntemdir.
- Rahat erişim: Araştırmacılar bu örnekleme tekniğiyle büyük örnekleri seçebilir ve bu, çeşitli kümelere erişilebilirliği artıracaktır.
- Veri doğruluğu: Her kümede büyük örnekler olabileceğinden, kişi başına bilgideki doğruluk kaybı telafi edilebilir.
- Uygulama kolaylığı: Küme örneklemesi, çeşitli alanlardan ve gruplardan gelen bilgileri kolaylaştırır. Araştırmacılar, diğer olasılıklı örnekleme yöntemlerine kıyasla pratik durumlarda hızlı bir şekilde uygulayabilirler.
Basit rastgele örnekleme ile karşılaştırıldığında, bu teknik, popülasyon gibi bir grubun özelliklerine karar vermede faydalı olabilir ve araştırmacılar, tüm popülasyon için tüm öğeler için bir örnekleme çerçevesine sahip olmadan uygulayabilir.
Küme Örnekleme ve Tabakalı Örnekleme Arasındaki Farklar Nelerdir?
Küme örneklemesi ve tabakalı örnekleme oldukça benzer olduğundan, ince nüanslarını anlamada sorunlar olabilir. Dolayısıyla, küme örnekleme ile tabakalı örnekleme arasındaki temel farklar şunlardı sizler için tablo haline getirdik.
| Küme örneklemesi | Tabakalı örnekleme |
| Bir popülasyonun öğeleri, grupların (kümelerin) bir parçası olacak şekilde rastgele seçilir. | Araştırmacı, tüm popülasyonu eşit parçalara (tabakalara) böler. |
| Rastgele seçilen kümelerden üyeler bu örneğin bir parçasıdır. | Araştırmacılar, tabakaların bireysel bileşenlerini rastgele olarak örnekleme birimlerinin bir parçası olarak kabul eder. |
| Araştırmacılar kümeler arasında homojenliği korurlar. | Araştırmacılar tabakalar içinde homojenliği korurlar. |
| Araştırmacılar kümeleri doğal olarak bölerler. | Araştırmacılar ya da istatistikçiler öncelikle tabaka ayrımına karar verirler. |
| Temel amaç, ilgili maliyeti en aza indirmek ve yetkinliği artırmaktır. | Temel amaç, uygun şekilde temsil edilen bir popülasyonla birlikte doğru örnekleme yapmaktır. |