Olasılık örneklemesi, araştırmacının olasılık teorisine dayalı bir yöntem kullanarak daha büyük bir popülasyondan örnekler seçtiği bir örnekleme tekniği olarak tanımlanır. Bir katılımcının olasılık örneği olarak kabul edilebilmesi için rastgele bir seçimle seçilmesi gerekir.
Olasılık örneklemesinin en kritik şartı, popülasyonunuzdaki herkesin bilinen ve eşit seçilme şansına sahip olmasıdır. Örneğin, 100 kişilik bir nüfusunuz varsa, her kişinin seçilme olasılığı 100’de 1’dir. Olasılık örneklemesi, popülasyonu gerçekten temsil eden bir örnek oluşturmak için size en iyi şansı verir.
Olasılık örneklemesi, mevcut büyük bir popülasyondan küçük bir grup insanı (örnek) rastgele seçmek için istatistiksel teoriyi kullanır ve ardından tüm yanıtlarının genel popülasyonla eşleşeceğini tahmin eder.
Olasılık Örneklemesi Çeşitleri Nelerdir?
Basit rastgele örnekleme , adından da anlaşılacağı gibi, numuneyi seçmenin tamamen rastgele bir yöntemidir. Bu örnekleme yöntemi, bireylere (örnek) numaralar atamak ve daha sonra otomatik bir işlemle bu numaralardan rastgele seçim yapmak kadar kolaydır. Son olarak, seçilen sayılar örneğe dahil olan üyelerdir.
Bu örnekleme yönteminde araştırmacıların örnekleri seçmesinin iki yolu vardır: Piyango sistemi ve sayı üreten yazılım/rastgele sayı tablosu kullanma. Bu örnekleme tekniği genellikle büyük bir popülasyonda kullanışlıdır.
Tabakalı rastgele örnekleme , araştırmacının daha geniş bir popülasyonu, genellikle örtüşmeyen ancak tüm popülasyonu temsil eden daha küçük gruplara böldüğü bir yöntemi içerir. Örnekleme yaparken bu grupları düzenleyin ve ardından her gruptan ayrı ayrı örnek alınır.
Standart bir yöntem, cinsiyete, yaşa, etnik kökene ve benzer yollara göre düzenlemek veya sınıflandırmaktır. Konuları birbirini dışlayan gruplara ayırmak ve ardından gruplardan üye seçmek için basit rastgele örnekleme kullanmak.
Bu grupların üyeleri farklı olmalıdır, böylece tüm grupların her üyesi basit olasılık kullanılarak seçilmek için eşit fırsata sahip olur. Bu örnekleme yöntemine rastgele kota örneklemesi de denir.
Küme örneklemesi , coğrafi olarak yayılmış katılımcıları rastgele seçmenin bir yoludur. Örneğin, Türkiye’nin tüm nüfusundan 100 katılımcı seçmek isterseniz, herkesin tam bir listesini elde etmek muhtemelen imkansızdır. Bunun yerine, araştırmacı rastgele alanları (yani, şehirler veya ilçeler) seçer ve bu sınırlar içinden rastgele seçer.
Küme örneklemesi genellikle, örneğin şehir, aile, üniversite vb. gibi birkaç öğeden daha fazlasını içeren belirli bir popülasyonu analiz eder. Araştırmacılar daha sonra popülasyonu çeşitli küçük bölümlere ayırarak kümeleri seçerler.
Sistematik örnekleme , örneğin bir parçası olarak her “n.” bireyi seçtiğiniz zamandır. Örneğin, örneklemde olmak için her 5 kişiyi seçebilirsiniz. Sistematik örnekleme, grubun her bir üyesinin bir örnek oluşturmak üzere düzenli aralıklarla seçildiği aynı eski olasılık tekniğinin genişletilmiş bir uygulamasıdır . Bu örnekleme tekniği kullanılarak bir popülasyonun her üyesinin seçilmesi için eşit fırsat vardır.
Olasılık Örneklemesi Örneği
Bu örnekleme tekniğini anlamak için bir örnek alalım. Türkiye’nin nüfusu 82 milyon. Bilgi toplamak için her bireye bir anket göndermek pratik olarak imkansızdır . Daha küçük bir popülasyondan topluyor olsanız bile, veri toplamak için olasılık örneklemesi kullanılmalıdır.
Örneğin, bir kuruluşun farklı coğrafi konumlarda oturan 500.000 çalışanı vardır. Kuruluş, insan kaynakları politikasında belirli değişiklikler yapmak ister, ancak değişikliği uygulamaya koymadan önce, çalışanların değişiklikten memnun olup olmayacağını bilmek isterler.
Ancak, 500.000 çalışanın tamamına ulaşmak sıkıcı bir iştir. Olasılık örneklemesinin kullanışlı olduğu yer burasıdır. Daha büyük nüfustan, yani 500.000 çalışandan bir örneklem seçilir. Bu örnek popülasyonu temsil edecektir.
Alınan yanıtlardan yönetim, artık o kuruluştaki çalışanların değişiklikten memnun olup olmadığını öğrenebilecektir.
Olasılık Örneklemesinde Nelere Dikkat Edilmelidir?
Olasılık örneklemesi yaparken aşağıdaki maddelere dikkat edilmelidir.
1. İlgi alanınızı dikkatlice seçin: Dikkatlice düşünün ve popülasyondan, görüşlerinin alınması gerektiğine inandığınız kişileri seçin ve ardından onları örnekleme dahil edin.
2. Uygun bir örnek çerçeve belirleyin: Çerçeveniz, ilgilendiğiniz popülasyondan bir örnekten oluşmalıdır ve doğru veri toplamak için dışarıdan hiç kimse olmamalıdır.
3. Numunenizi seçin ve anketinize başlayın: Bazen doğru numuneyi bulmak ve uygun bir numune çerçevesi belirlemek zor olabilir. Tüm faktörler sizin lehinize olsa bile, maliyet faktörü, yanıtlayanların kalitesi ve yanıt verme hızı gibi öngörülemeyen sorunlar olabilir. Bir olasılık anketine doğru bir şekilde yanıt verecek bir örnek almak zor olabilir ancak imkansız değildir.
Ancak çoğu durumda bir olasılık örneği çizmek size zamandan, paradan ve birçok hayal kırıklığından tasarruf etmenizi sağlar. Muhtemelen herkese anket gönderemezsiniz, ancak her zaman herkese katılma şansı verebilirsiniz, olasılık örneğinin konusu budur.
Olasılık Örneklemesi Ne Zaman Kullanılır?
Şu durumlarda olasılık örneklemesini kullanabilirsiniz:
1. Örnekleme yanlılığını azaltmak istediğinizde: Bu örnekleme yöntemi, yanlılığın minimum olması gerektiğinde kullanılır. Örneklemin seçimi, büyük ölçüde araştırmanın çıkarımının kalitesini belirler. Araştırmacıların örneklemlerini nasıl seçtikleri, araştırmacının bulgularının kalitesini büyük ölçüde belirler. Olasılık örneklemesi, popülasyonun tarafsız bir temsilini sağladığı için daha kaliteli bulgulara yol açar.
2. Popülasyon genellikle çeşitli olduğunda: Araştırmacılar, popülasyonu tam olarak temsil eden örnekler oluşturmalarına yardımcı olduğu için bu yöntemi yoğun bir şekilde kullanır. Diyelim ki kaç kişinin kendi ülkesinde tedavi görmek yerine sağlık turizmi tercih ettiğini bulmak istiyoruz. Bu örnekleme yöntemi, daha geniş nüfusu temsil etmek için çeşitli sosyo-ekonomik katmanlardan, arka plandan vb. örneklerin seçilmesine yardımcı olacaktır.
3. Doğru bir örnek oluşturmak için: Olasılık örneklemesi, araştırmacıların popülasyonlarının doğru örneklerini oluşturmalarına yardımcı olur. Araştırmacılar, elde edilen iyi tanımlanmış verilere kesin bir örnek boyutu çizmek için kanıtlanmış istatistiksel yöntemler kullanır.
Olasılık Örneklemesinin Avantajları
Olasılık örneklemesinin avantajları şunlardır:
1. Maliyet Etkindir: Bu süreç hem maliyet hem de zaman açısından etkilidir ve örneklere atanan sayılara göre daha büyük bir örneklem seçilebilir ve ardından daha önemli örnekten rastgele sayılar seçilebilir.
2. Basit ve anlaşılır: Olasılık örneklemesi, karmaşık bir süreç içermediği için kolay bir örnekleme yöntemidir. Hızlıdır ve zaman kazandırır. Kaydedilen zaman böylece verileri analiz etmek ve sonuçlar çıkarmak için kullanılabilir.
3. Teknik değildir: Bu örnekleme yöntemi, basitliği nedeniyle herhangi bir teknik bilgi gerektirmez. Karmaşık bir uzmanlık gerektirmez ve hiç de uzun değildir.
Olasılık örneklemesi , araştırmacıların olasılık teorisine dayalı bir yöntem kullanarak daha büyük bir popülasyondan örnekler seçtiği bir örnekleme tekniğidir. Bu örnekleme yöntemi, popülasyonun her bir üyesini dikkate alır ve sabit bir sürece dayalı olarak örnekler oluşturur.
Örneğin, 1000 kişilik bir popülasyonda, her üyenin bir örneklemin parçası olmak üzere seçilme şansı 1/1000 olacaktır. Olasılık örneklemesi, popülasyondaki yanlılığı ortadan kaldırır ve tüm üyelere örneğe dahil edilmek için adil bir şans verir.
Olasılıklı Örnekleme ile Olasılıksız Örnekleme Arasındaki Fark Nedir?
Olasılıklı örneklemeyi olasılıksız örneklemeden nasıl ayırt edeceğiniz aşağıda açıklanmıştır,
| Olasılık örneklemesi | Olasılıksız örnekleme |
|---|---|
| Örnekler rastgele seçilir. | Örnekler, araştırmacının öznel yargısı temelinde seçilir. |
| Popülasyondaki herkesin seçilme şansı eşittir. | Herkesin katılmak için eşit şansı yoktur. |
| Araştırmacılar bu tekniği örnekleme yanlılığı üzerinde bir sekme tutmak istediklerinde kullanırlar. | Örnekleme yanlılığı araştırmacı için bir endişe değildir. |
| Çeşitli nüfusa sahip bir ortamda kullanışlıdır. | Benzer özellikleri paylaşan bir ortamda kullanışlıdır. |
| Araştırmacı doğru örnekler oluşturmak istediğinde kullanılır. | Bu yöntem, popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmede yardımcı olmaz. |
| Doğru kitleyi bulmak kolay değil. | Seyirci bulmak çok basit. |