Örnekleme Yöntemleri

Örneklemenin Gerekçesi

Ana kütlenin tamamını incelemek (tam sayım) çoğu zaman pahalı, zaman alıcı veya imkânsızdır (incelenen birimin tahrip olması gibi). Bu nedenle ana kütleyi temsil eden bir örneklem seçilir ve sonuçlar ana kütleye genellenir. Örneklemenin başarısı, örneklemin temsil gücüne ve büyüklüğüne bağlıdır. Ana kütledeki tüm birimlerin listesine örnekleme çerçevesi denir.

Olasılıklı (Rassal) Örnekleme Yöntemleri

Her birimin örnekleme girme olasılığının bilindiği yöntemlerdir; örnekleme hatasının hesaplanmasına ve istatistiksel çıkarıma olanak verir.

• Basit rassal örnekleme: Ana kütledeki her birimin örnekleme seçilme olasılığı eşittir (kura, rassal sayılar tablosu).
• Sistematik örnekleme: Ana kütle listesinden rassal bir başlangıç noktasından sonra her k'ıncı birim seçilir (k = N / n). Listede dönemsel bir düzen varsa yanlılık oluşabilir.
• Tabakalı örnekleme: Ana kütle, kendi içinde homojen, birbirinden farklı alt gruplara (tabakalara; yaş, gelir grubu, bölge) ayrılır ve her tabakadan rassal örnek seçilir. Tabakaların ana kütledeki payı korunursa orantılı tabakalı örnekleme olur. Tahmin hassasiyetini artırır.
• Küme örneklemesi: Ana kütle, kendi içinde heterojen doğal kümelere (okullar, mahalleler) ayrılır; kümeler rassal seçilir ve seçilen kümelerdeki birimlerin tamamı (veya bir kısmı) incelenir. Maliyeti düşürür, ancak hassasiyet tabakalıya göre düşüktür.
• Çok aşamalı örnekleme: Örneklemenin birden fazla aşamada yapılması (önce iller, sonra ilçeler, sonra haneler).

Olasılıksız (Rassal Olmayan) Örnekleme Yöntemleri

• Kolayda (uygun) örnekleme: Ulaşılması en kolay birimlerin seçilmesi.
• Kota örneklemesi: Belirli özelliklere göre kotalar belirlenir (yüzde 50 kadın), ancak birimler rassal seçilmez.
• Yargısal (amaçlı) örnekleme: Araştırmacının yargısına göre amaca en uygun birimlerin seçilmesi.
• Kartopu örneklemesi: Ulaşılan birimlerin başka birimleri önermesiyle örneklemin büyütülmesi; ulaşılması zor gruplarda kullanılır.

Olasılıksız yöntemlerde örnekleme hatası hesaplanamaz ve sonuçların genellenmesi sınırlıdır.

Örnekleme Hataları

• Örnekleme hatası: Örneklem istatistiği ile ana kütle parametresi arasındaki, örneklemenin tesadüfî niteliğinden kaynaklanan fark; örneklem büyüdükçe azalır.
• Örnekleme dışı hatalar: Yanıtsızlık, ölçme hataları, yanlış çerçeve, veri girişi hataları, anket sorularının yanlılığı; örneklem büyüklüğüyle azalmaz.
• Standart hata: Örneklem ortalamasının standart sapması: σ / √n. Sonlu ana kütlede örneklemin ana kütleye oranı yüzde beşten büyükse sonlu ana kütle düzeltme faktörü √[(N − n)/(N − 1)] kullanılır.

Örneklem Büyüklüğü

Ortalama tahmininde gerekli örneklem büyüklüğü: n = (Z × σ / E)² (E: kabul edilebilir hata payı). Oran tahmininde: n = Z² p(1 − p) / E²; p bilinmiyorsa en büyük örneklemi veren p = 0,5 kullanılır. Güven düzeyi veya ana kütle değişkenliği arttıkça, kabul edilebilir hata azaldıkça gerekli örneklem büyüklüğü artar.