Ders 8_ Örneklem seçimi PDF

Örneklem Seçimi (Ders 8) PSİ2015 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ I DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN HIDIROĞLU ONGUN  Araştırma ödevi uygulama  Etik kurul başvuru belgesinin yazılmasına devam  Hangi ölçüm araçlarını kullanacaksınız? Belirlediğiniz ölçüm aracının geçerlik/güvenirlik çalış...

Örneklem Seçimi (Ders 8) PSİ2015 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ I DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN HIDIROĞLU ONGUN  Araştırma ödevi uygulama  Etik kurul başvuru belgesinin yazılmasına devam  Hangi ölçüm araçlarını kullanacaksınız? Belirlediğiniz ölçüm aracının geçerlik/güvenirlik çalışmasına ulaştınız mı? Okudunuz mu? Ölçüm aracının kendisine ulaştınız mı?  Ek olarak verilecek demografik/diğer sorulardan oluşan bir form hazırladınız mı?  Bilgilendirilmiş onamınızı yazdınız mı?  http://tip.deu.edu.tr/wp-content/uploads/2017/01/EK- 3_DEU_GOAEK_BOF_30_12_2014.pdf  Araştırma ödevi uygulama Sonraki adımlar:  Ölçeklerin kullanım izinlerinin alınması (ara dönemde alınabilir)  Örneklem seçimine, örnekleme nasıl ulaşılacak karar verme  Veri toplama setlerini hazırlama (ara dönem)  Ölçeklerin nasıl uygulanacağı üzerine çalışma (ara dönem)  Uygun istatistiksel yöntemlere karar verme  Etik kurul başvurularının araştırma gruplarınca ortak bir metne dönüştürülmesi ve yürütücülere iletilmesi  Araştırma önerisi sunumları ve ödevlerin yazılı olarak teslimi  Öğrenme hedefleri  Çalışma evreni ve örneklem nedir?  Güven aralığı nedir?  Örnekleme teknikleri nelerdir?  Örneklem çerçevesi ve yanıt oranı nedir?  Çalışma evreni ve örneklem  Yapılan araştırmaların çoğu ilgilenilen popülasyondan elde edilmiş bir örnekleme sahiptir.  Popülasyon (evren): araştırma sonuçlarının genellenmek istendiği elemanlar bütünüdür. Bu bütün, ortak özellikleri olan canlı ya da cansız her türlü elemanı içerebilir.  Uygun yöntemlerle seçilmiş bir örneklem, araştırmacıların bu örneklemden elde edilen bulguları evrene genellemesini mümkün kılar.  Bütün evreni incelemek yerine, bu evreni temsil etme gücüne sahip sınırlı sayıda birey, olay veya olguyu araştırma kapsamına dahil etmek pratik bir çözümdür.  Araştırma, sonuçlarının genellenebilirliği arttıkça değer kazanır.  Örneklem seçimi Popülasyon (evren): çalışma evreni  Genel evren, soyut bir kavramdır; tanımlanması kolay fakat ulaşılması güç ve hatta çoğu zaman olanaksız bir bütündür.  Örn. insanlar ya da kampüsteki tüm öğrenciler.  Bu nedenle, olası yanlış anlamaları kaldırabilmek için, “çalışma evreni” kavramı geliştirilmiştir. Araştırmacılar evrenin içinden o evrenin tamamını temsil eden bir alt küme seçerler.  Çalışma evreni araştırmacının, ya doğrudan gözleyerek ya da ondan seçilmiş bir örneklem üzerinde yapılan gözlemlerden yararlanarak, hakkında görüş bildirebileceği evrendir.  Örneklem seçimi Popülasyon (evren): çalışma evreni  Her araştırmanın kendine özgü çalışma evreni, belli değişkenlere, belli özelliklere göre tanımlanır.  Örn. “belirli yaştaki (18-70 yaş)”, “belirli biyolojik cinsiyetteki (kadınlarda)”, “belirli sosyo-ekonomik düzeydeki”, “belirli yerleşim merkezindeki” ya da belirlenebilecek başka özellikteki insanlar çalışma evreni olabilir.  Çalışma evreninin sınırlandırılması ve tanımlanması, tümüyle, araştırmacıların amacı doğrultusunda olur (İlgilenilen evrenin operasyonel tanımı yapılmalıdır)  İçleme ve dışlama kriterleri  Örneklem seçimi Örneklem  Çoğu zaman belirlenen çalışma evreninin de tümünü incelemek mümkün değildir.  Araştırmacı sayısı, zaman, maddi kısıtlılıklar vb. nedenler  Bu nedenle, çalışma evrenini temsil yeteneğine sahip, onun küçültülmüş bir modelini oluşturmak gerekir, bu modele örneklem adı verilir.  Örneklem, evrenin bir alt kümesidir.  Not: Her araştırmanın mutlaka örneklem üzerinde yapılma zorunluluğu yoktur. Hakkında bilgi edinilmek istenen bütün mümkün ise tümü ile de incelenebilir.  Örneklem seçimi Örneklemin yararları nelerdir? 1. Örneklem ile çalışmak araştırmacıya zaman, enerji ve para tasarrufu sağlar. 2. Küçük gruplar üzerinde denetim kurmak daha kolaydır. 3. Araştırmada amaç çok veri toplamak değil, geçerli ve güvenilir veriler toplamaktır. 4. Kimi konularda veriler güncelliğini hemen yitirir. Bu tür konularda evrenin tamamı üzerinde araştırma yapılırsa bu iş için gereken süre verilerin zamansal olarak eskimesine neden olabilir.  Örneklem seçimi Birim  Evrenin her bir üyesine birim denir.  Örneklemi oluşturacak olan birimlerin belirlenmesi ve seçim aşaması, örnekleme süreci için en önemli aşamadır.  Araştırmacıların asıl ilgi odağı örneklemler ya da birimlerden çok evrendir.  Örn. bir sosyal psikolog sadece araştırmasına katılan 50 kişinin ırkçılık ile ilgili tutumları ile değil daha çok evrenin tutumları ile ilgilenir.  Örneklemden elde edilen bulguların evrene genellenebilmesi, örneklemin evreni temsil edebilme düzeyine bağlıdır.  Örneklem seçimi EVREN Çalışma Evreni ya da örneklem havuzu Örneklem Birim Araştırma konusu: Deu öğrencilerinin toplumsal cinsiyet eşitsizliği hakkındaki tutumları nasıldır?  Örneklem seçimi EVREN (Kampüsteki tüm öğrenciler) Çalışma Evreni ya da örneklem havuzu (Kayıt yaptırmış öğrencilerin listesi) Örneklem (100 öğrenci) Birim (Bir öğrenci) Araştırma konusu: Deu öğrencilerinin toplumsal cinsiyet eşitsizliği hakkındaki tutumları nasıldır?  Örneklem seçimi  Temsil edicilik ile ilgili en önemli tehlike; yanlılıktır.  Yanlı örneklem: evrenin özelliklerinden sistematik olarak farklı özelliklere sahip olan örneklemdir.  Eğer bir örneklem seçerken kullanılan yöntem, evrenin bazı kısımlarını aşırı ya da eksik temsil ederse, yanlı seçim ortaya çıkar.  Örn. 80 kadın ve 20 erkek toplam 100 kişiden oluşan bir örneklem, içinden alındığı evrendeki kadın oranı %60 ve erkek oranı %40 ise yanlı olacaktır.  Bu tür bir örneklem seçiminde kadınlar olması gerekenden fazla, erkekler ise daha az temsil edilmiş olur.  Güven aralığı  Güven aralığı, örneklem değerlerinin belli sapma sınırları içinde, çalışma evrenini temsil edebilme olasılığıdır.  Bir güven aralığı, örneklemin evrenin gerçek ortalamasını içerme olasılığını ifade eder.  Diğer deyişle örneklemin ortalaması, evrene ait bir tahmindir. Ve örneklem ortalamaları arasında bir durumdan diğerine değişkenlik olması beklenebilir.  Ortalamanın tahmini standart hatası, örnekleme hatasının ‘normal’ aralığına dair bilgi verir.  Güven aralığı  Araştırmacılar örneklemden yola çıkarak evrene dair genellemelerde bulunurken ya da sonuç çıkarırken bunu belli bir güven düzeyinde yapmalıdırlar.  En çok kullanılan güven düzeyleri %90, %95 ve %99’ dur.  Örneğin % 95 güven düzeyi için şunu söyleyebiliriz: elde edilen güven aralığının gerçek evren ortalamasını içerme olasılığı 95/100’dür.  Güven aralığı Güven aralığı (Confidence interval) Örn. Bir sınıfta 33 öğrenci var ve yaş ortalamaları 26.4 ise, bu sınıftan seçilmiş olan 10 öğrencinin (örneklem) yaş ortalaması tam olarak 26.4 olmayacaktır. Sonuçlarda bir miktar ‘hata’ bekleriz. Hata payı bize oluşabilecek değer aralığını verir. Örn. Bir seçim anketi sonuçları örneklemin %63ünün yönetimi desteklediğini göstermektedir. %95 güven düzeyi temel alındığında kamuoyu yoklamasının %5 hata payı olduğunu söyleyebiliriz. Eğer tüm evrene ulaşılabilseydi sonuçlar başka bir aralıkta olacaktı.  Güven aralığı Güven aralığı (Confidence interval)  Tahmin edilecek özelliğin içinde yer alabileceği simetrik bir aralığın önceden belirlenmiş olasılıkta alt ve üst sınırının belirlenmesidir.  Aralığın belirlenmesinde ihtiyaç duyacağımız hata payı; örneklem sayısı, standart sapması, kritik z-değeri gibi bilgilerden yola çıkarak hesaplanır.  Örn. Ortalaması: 50 standart sapması: 8 olan ve n=25 gözlemden oluşan bir örneklemden, gerçek populasyon için %95’lik güven aralığı:  hata payı: ± 3.30 hesaplanır  46.69 ile 53.30 arasında  Güven aralığı Örnekleme hatası (Sampling error)  Güven düzeyini tama (1’e) tamamlayan oran ise yanılma olasılığıdır.  Bir kişi üzerinden elde edilen bir ölçümde göz önünde bulundurulan hata payına benzer bir şekilde, bir örneklemden elde edilen veriler için de gerçek evren değerleri ve örnekleme hatalarından bahsedilebilir.  Buna göre, % 95 ve % 99 için, yanılma olasılıkları nedir?  Sırası ile, % 5 ile % 1’dir.  Örneklem seçimi Araştırmalarda “örnekleme” dış geçerliğe yöntemsel bir katkı niteliğindedir. Bir örneklemin, çalışma evrenini temsil ediciliği büyük önem taşımaktadır. Bu temsil edicilik 3 özelliğe bağlıdır:  Belli bir büyüklüğe sahip olması (Örneklem büyüklüğü)  Yansız olarak seçilmesi  İlgilenilen özellikler bakımından çalışma evrenindeki birimler ile benzeşikliği  Örneklem büyüklüğü (Sample size)  DEÜ öğrencilerini 200 kişiden oluşan bir örneklem mi daha iyi temsil eder yoksa 25 mi?  Örneklem büyüklüğü (Sample size)  DEÜ öğrencilerini 200 kişiden oluşan bir örneklem mi daha iyi temsil eder yoksa 25 mi?  Büyük örneklem sayısının, çalışma evrenini temsil etme gücünü arttırdığı varsayılmaktadır.  Örneklemin çok küçük olması durumunda araştırma sonuçlarının çalışma evreni için genellenebilmesi güçleşir.  Büyük örneklem sayısı aynı zamanda güven aralığını düşürür.  Aralığın büyüklüğü farklı nedenler ile belirlenmesine rağmen bunların en önemlisi örneklem büyüklüğüdür.  Örneklem büyüklüğü (Sample size) Örneklem sayısı nasıl hesaplanır?  Örneklemin alınacağı çalışma evreni sayısı, güven düzeyi, istatistiksel olarak kabul edilebilen hatanın büyüklüğü gibi bilgilerden yola çıkarak örneklem büyüklüğü hesaplanabilir.  Örneklem büyüklüğü (Sample size)  Tabloda %3, %5 ve %10 örnekleme hataları için Evren ±0.03 ±0.05 ±0.10 farklı evren büyüklüklerinden elde edilmesi Büyüklüğü örnekleme örnekleme örnekleme gereken örneklem büyüklükleri hesaplanarak hatası hatası hatası verilmiştir. 100 92 80 49 500 341 217 81  Bu çizelge sadece araştırmacılara bir yol 750 441 254 85 göstermek amacıyla hazırlanmıştır. Araştırmacı 1000 516 278 88 kendi özel durumuna göre örneklem 2500 748 333 93 5000 880 357 94 büyüklüğünü hesaplarken gerekli formüllerden 10.000 964 370 95 yararlanmalıdır. 25.000 1023 378 96  Örnekleme hatasını azaltmak için örneklem 50.000 1045 381 96 büyüklüğünün arttırılması gerektiği 100.000 1056 383 96 1000000 1066 384 96 görülmektedir. 100 1067 384 96  Diğer yandan belli bir değerden sonra örneklem milyon büyüklüğünün artmasına gerek olmadığı söylenebilir.  Örneklem büyüklüğü (Sample size)  Betimsel araştırmalarda minimum %10 örneklem alınır, küçük evrenlerde ise %20’ye ihtiyaç duyulur.  Korelasyon çalışmalarında en az 30, neden sonuç araştıran araştırmalarda her gruptan yine en az 30’ar katılımcı gereklidir.  Deneysel araştırmalarda ise, her grupta 15’er denek gibi az sayıda denek olması sonuçların geçerli olmasını sağlayabilir. Bazı çevreler ise deneysel araştırmalarda her grupta en az 30’ar deneğin bulunmasını önermektedir.  Örnekleme Yöntemleri Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri: Çalışma evrenindeki her birimin/kişinin evrenden her seferinde eşit olasılıkla seçilmesidir. 1. Basit rastgele örnekleme 2. Tabakalı rastgele örnekleme 3. Sistematik örnekleme 4. Küme örnekleme Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri: Çalışma evreninde bulunan birimin/kişinin belli bir olasılık ve eşit şansla seçilme olasılığı olmayabilir ya da buna gerek duyulmayabilir. Bu durumlarda araştırmacılar bu yöntemi kullanabilirler. 1. Gelişigüzel örnekleme 2. Amaçlı örnekleme 3. Kota örneklemesi  Örnekleme Yöntemleri  Seçilen örneklemin evreni temsil etmesini garantilemek için olasılık temelli örnekleme yöntemleri daha güçlü bir yöntemdir.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 1. Basit rastgele örnekleme  Her bir olası örneklem kişisi/elemanına eşit seçilme olasılığının verildiği yöntemdir.  Basit rastgele örnekleme evrenin tümünün listesinin bulunduğu durumlarda uygulanabilecek bir yoldur.  Rastgele sayılar tablosu, bilgisayar programları ya da kura yöntemi kullanılır.  Evren çok büyük ve karmaşık değilse seçme işlemi kolaydır.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 1. Basit rastgele örnekleme  Araştırılmak istenen çalışma evreni belirlenir ve bu evrene göre örneklemin seçileceği bir liste belirlenir (örn. Deu Psikoloji bölümü öğrencilerinin listesi)  Listeye erişildiğinde örneklem sayısına göre rastgele sayılar tablosu, bilgisayar programları yardımı ile liste numarasına göre katılımcılar belirlenir.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 2. Tabakalı rastgele örnekleme  Tabakalı örnekleme sınırları belirlenmiş bir çalışma evreninde alt tabakalar veya alt birim grupların var olduğu durumlarda kullanılır.  Böylece evrendeki alt grupların örneklemde temsil edilmeleri garanti altına alınır.  Burada önemli olan, evreni kendi içinde saf ve benzeşik bir olgu olarak kabul etmek yerine, evren içindeki alt tabakaların varlığından yola çıkarak evren üzerinde çalışmaktır.  Her tabakadan basit rastgele ya da sistematik örnekleme seçim tekniğine göre örneklem alınır, sonrada alt örneklemler toplam örneklemi elde etmek üzere birleştirilir.  Araştırılan özellik bir diğer özelliğine göre değişiklik gösteriyorsa (örn. yaş, cinsiyet, sosyo-ekonomik durum, kültürel özellikler vb.) tabakalı rastgele örnekleme yöntemi kullanmak daha doğru sonuç verebilir.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 2. Tabakalı rastgele örnekleme Örneğin;  İlköğretimdeki çocukların boy uzunlukları ölçülmek istenirse, yaş ile boy arasındaki ilişki dikkate alınmalıdır.  Örnekleme seçilecek çocuklar, yaşları dikkate alınmadan basit rastgele yöntem ile tüm yaşlardan seçilirse elde edilecek sonuçlar gerçeği yansıtmayabilir. Çünkü rastgele küçük yaştakiler yada büyük yaştakiler seçilen örneklemde daha fazla sayıda bulunabilir.  Yapılması gereken çocukların önce yaşa göre tabakalanıp, her tabakadan basit rastgele örnekleme yöntemiyle belirli sayıda seçilmesidir.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 2. Tabakalı rastgele örnekleme  Tabakalı örneklemenin özellikle bazı grupların evrende sayıca az olduğu durumlarda uygulanması önemlidir. Örn. Amerika’da 100.000 nüfuslu bir şehirde Afrikalı Amerikalıların oranı yaklaşık %5’dir. Basit rastgele örnekleme yöntemi ile 100 kişinin seçildiği bir örneklemde, Afrikalı Amerikalıların yer alma ihtimali çok düşüktür. Tabakalı rastgele örnekleme ile 100 kişinin 5 tanesinin Afrikalı Amerikalı olması sağlanabilir.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 2. Tabakalı rastgele örnekleme  Bu tür bir seçimde örneklenen tabakaların araştırma konusu ile ilişkili olması gerekmektedir.  Örn. cinsellik ile ilgili tutumların değerlendirildiği bir araştırmada yaş, cinsiyet, eğitim düzeyine göre tabakalandırma yapmak uygunken, kilo ya da saç rengine göre tabakalandırma yapmak uygun olmayacaktır.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 3. Sistematik örnekleme  Özellikle çalışma evreni büyük olduğunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir.  Hasta dosyaları, hasta kayıtları gibi çok sayıda birim içeren kayıt sistemlerinin incelenmesinde ya da büyük bir kentte ev seçimi, sokak seçimi gibi birim sayısının fazla olduğu durumlarda başvurulur.  Çalışma evreninden her birim veya bireyin belli aralıklarla seçilmesidir.  Ancak seçilme kararları bağımsız olmadığı için tam bir yansız örnekleme sayılamaz.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 3. Sistematik örnekleme Örneğin;  Seçim işleminde çalışma evreni büyüklüğü (N) örneklem büyüklüğüne (n) bölünerek kaç birimde bir birimin örnekleme alınacağı saptanır.  15.000 hasta kaydı bulunan bir arşivden 500 dosya örneklem seçilmesi hedeflendiyse (15.000/500= 30), her 30 dosyada 1 dosya örnekleme alınacaktır.  Başlangıç sayısı rastgele sayılar tablosundan 1 – 30 arasında bir sayı seçilerek bulunur.  Seçilen sayı 6 ise önce 6’ıncı dosya örnekleme alınır, sonra her 30 dosyada 1 dosya örnekleme alınır. Böylece örnekleme çıkan dosya numaraları 6, 36, 66, ….. olacaktır.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 3. Sistematik örnekleme  Bu yöntem kullanılırken başlangıç sayısının dağılımı büyük oranda etkilediği göz önünde bulundurulmalıdır.  Örn. dosyalar küçük yaştan büyük yaşa doğru sıralanmışsa ve araştırmacı yaş ortalamasını öğrenmek istiyorsa 3, 33, 63, 93…. sırasında elde edilecek ortalama ile 28, 58, 88, 118…. sırasından elde edilecek ortalama farklı sonuçlar verecektir.  Birden çok kurumda dosyalar incelenecekse bir kurum dosyaları büyükten küçüğe bir kurum dosyaları küçükten büyüğe doğru sıralanmışsa bir diğeri de sırasız olarak dizilmişse araştırmacı sırayı belirli bir düzene soktuktan sonra seçim işlemine geçmelidir.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 4. Küme örnekleme  Özellikle büyük ölçekli tarama araştırmalarında yaygın olarak kullanılan bir örnekleme türüdür. Küme örnekleme genellikle zaman ve para maliyetlerini düşük tutmak için kullanılmaktadır.  Bazı durumlarda örneklenmesi gereken evrendeki kişilerin yada elemanların bir listesine ulaşmak zor olabilir. Bu durumda da küme örnekleme uygun bir örnekleme türüdür. (Örn. DEÜ tüm öğrencilerin listesine ulaşmak zor olabilir)  Bu gibi durumlarda kişi listesinden rastlantısal olarak örneklem seçmek yerine araştırmacılar benzerlik gösteren birimleri bir araya getirilerek kümeler oluşturulur.  Ardından bu kümeler arasından rastlantısal seçim yapılır. Ve seçilen kümeler örneklemi meydana getirir.  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri 4. Küme örnekleme Örneğin;  Örn. DEÜ’ndeki tüm öğrenciler yerine rastlantısal olarak seçilen sınıflardaki öğrenciler örneklemi oluşturabilir. Bu örnekte küme sınıftır.  Bazen çok aşamalı küme örnekleme de yapılabilir. Örneğin;  Ege bölgesindeki lise son sınıf öğrencileri üzerinden bir örneklem alınmak isteniyorsa önce bu bölgedeki iller listesi çıkarılır. Sonra basit rastgele ya da tabakalı örnekleme yolu ile illerin seçimi yapılır. Son olarak da örnekleme giren illerdeki okulların listesi alınır ve basit rastgele ya da tabakalı örnekleme ile örnekleme girecek okullar seçilir. Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri  Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri 1. Gelişigüzel örnekleme  Kolay örnekleme  Araştırma konusu için en uygun seçme şekli ne ise o şekilde seçme işlemidir.  Örn. sabah öğrenci aktivite merkezi kapısı önünde bekleyerek örneklem seçme, birkaç öğrenci yurdu gezerek örneklem seçmek gibi.  Bu tür bir seçim öğrenci popülasyonunu doğru bir şekilde temsil eder mi?  Örn. eğer öğrenci aktivite merkezi önünde sabah bekliyorsanız 2. öğretim öğrencilerini örnekleme dahil etmeme olasılığınız yüksek.  Bu yöntem ile elde edilen veriler yanlı olabilir ve bu nedenle araştırma sonuçlarını popülasyona genellemede kısıtlılıklar doğacaktır.  Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri 2. Amaçlı örnekleme  Bu örnekleme seçiminde amaç, önceden belirlenmiş bir kritere göre örneklemi oluşturacak kişileri/elemanları belirlemektir.  Amaçlı örneklemede araştırmacı kimlerin seçileceğini önceki bilgi, deneyim ve gözlemlerinden hareketle belirler.  Örn. sinema filmleri hk. bir anket uygulayacak birinin 30 yaş altında, haftada 1 sinemaya giden, vb. kriterlere uygun kişileri seçerek uygulaması.  Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri 3. Kota örneklemesi  Araştırmacının evrendeki çeşitli alt grupları temsil edecek şekilde örneklem seçmesidir. Tabakalı örneklemeden farkı; rastlantısal seçim olmamasıdır.  Örn. örnekleminizde %19 1. sınıf öğrencileri, %23 ikinci sınıf öğrencileri, %15 mezunlar… olmasını istiyorsunuz. Bu sayılara ulaşıncaya kadar örneklemeyi devam ettiriyorsunuz.  Belirlenen kotanın nasıl doldurulacağı ile ilgili kurallar olmadığı için gelişigüzel bir yöntemdir.  Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Örnekleme tekniği Örnek Avantaj Dezavantaj Basit rastgele örnekleme Bilgisayar prg. 10.000 öğrenciyi Evreni temsili Maliyeti yüksek. içeren listeden 100 öğrenciyi yüksek Tüm öğrencilerin rastlantısal olarak belirliyor. listesini edinmek zor olabilir. Tabakalı rastgele 10.000 öğrencinin isimleri Evreni temsili Maliyeti yüksek. örnekleme bölümlere göre sınıflandırılıyor. yüksek Tüm öğrencilerin Bilgisayar prg. Her bölümden listesini edinmek zor rastlantısal olarak 50 öğrenci olabilir. seçiyor. Küme örnekleme Türkiye’deki psikoloji Araştırmacılar tüm Seçilen kümelerdeki bölümlerinin listesi çıkarılır. Bu psikoloji öğrenci listelerine listeden rastlantısal olarak 10 öğrencilerinin ulaşmak zor olabilir. tanesi seçilir ve örneklemi listesini elde etmek oluşturur. zorunda değil  Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri Örnekleme tekniği Örnek Avantaj Dezavantaj Gelişigüzel örnekleme Ders arasına çıkan öğrencilerden Kolay, Örneklem yanlılığı, örneklem oluşturma kullanışlı sonuçların genellenebilirliği düşük Amaçlı örnekleme Sadece belli yaştaki kişilerden Çok sınırlı bir Örneklem yanlılığı, bir örneklem oluşturma araştırma sonuçların konusu için genellenebilirliği düşük uygun Kota örneklemesi Popülasyon içindeki grupların Kolay, Alt gruplar için kişileri yüzdelik dilimler halinde temsil kullanışlı seçerken herhangi bir edilmesi için gelişigüzel yöntem yok. örneklem oluşturma Örneklem yanlılığı, sonuçların genellenebilirliği düşük  Olasılıksız Örnekleme Yöntemlerinin Seçilmesi  Psikoloji araştırmalarında zaman zaman olasılıksız örnekleme yöntemleri zamandan ve paradan tasarruf için kullanılmaktadır.  Örn. kolay olduğu için anaokulu düzeyindeki çocuklar için yapılacak bir araştırma, araştırmacının yaşadığı yerdeki bir anaokulunda yapılabilir. Bu seçim çocuklar belli sosyal ve ekonomik özellikleri taşıdığı için yanlı olacaktır.  Bu tür araştırmalarının sonuçlarını geniş evrene genellemek mümkün değildir. Bulguların farklı/aynı yöntemler ile farklı örneklemlerde tekrarlanması ile de bilimde genelleme mümkündür. Örn. ergenler ile yapılan bir araştırmanın bulguları ilerleyen zamanlarda aynı yöntem ile yaşlı örneklemde de tekrarlanıyor ise o zaman genellenebilir hale gelir.  Olasılıksız Örnekleme Yöntemlerinin Seçilmesi  Bir televizyon kanalında kamu bilgilendirme programında izleyicilere e-mail ya da telefon ile yanıtlayabilecekleri bir soru soruldu: Sizce silah kontrolü yasası meclisten geçmeli mi geçmemeli mi?  Yanıtlayanların %90’ı geçmemesinden yana olduklarını bildirdi.  Sizce burada örnekleme doğru mudur? Sonuçlar popülasyona genellenebilir mi?  Olasılıksız Örnekleme Yöntemlerinin Seçilmesi  Bir televizyon kanalında kamu bilgilendirme programında izleyicilere e-mail ya da telefon ile yanıtlayabilecekleri bir soru soruldu: Sizce silah kontrolü yasası meclisten geçmeli mi geçmemeli mi?  Yanıtlayanların %90’ı geçmemesinden yana olduklarını bildirdi.  Sizce burada örnekleme doğru mudur? Sonuçlar popülasyona genellenebilir mi?  Hayır. Silah kontrolüne karşı olanların daha hızlı cevap verdikleri ve yanıt oranlarının yüksek olacağı aşikar. Konu «sıcak» bir konu.  Bir kişinin kaç kere fikir bildireceği kontrolü yok.  Örneklem, program izleyicisinin özellikleri ile sınırlı.  Örneklemin Değerlendirilmesi Tamamen yansız olarak seçilmiş bir örneklem ancak evreni temsil edebilir. Peki tamamen yansız bir örneklem nasıl elde edilir?  Araştırma konunuza göre belirlediğiniz evrende yer alan tüm kişileri temsil eden bir örneklemi rastlantısal olarak seçmelisiniz.  Örneklemdeki her bireyden tüm verileri eksiksiz olarak toplamalısınız.  Rastlantısal örnekleme yapılsa dahi yanlılık diğer 2 tür kaynaktan gelebilir: örnekleme çerçevesi ve yanıt oranı  Örnekleme çerçevesi  Örneklemin ya da örneklemin belirli bir aşamasının seçileceği örneklem birimlerinin geçerli listesidir. Örn. telefon listesi, öğrenci listesi  Tek aşamalı örneklem çerçevesi araştırma evrenidir.  Örneklem ile gerçek evren arasında nadiren mükemmel bir örtüşme gerçekleşir.  Örn. İzmir’de yaşayan insanlar evreni için uygun olan örnekleme çerçevesi telefon rehberindeki tüm numaralardır. Bu numaraları tek tek arasanız bile telefon kullanmayanlar ya da aradığınız zaman diliminde teli cevaplamayanlara ulaşamazsınız.  Örnekleme çerçevesi  Örneklem çerçevesinde, belirli bir grubun sistematik olarak örneklemin dışında kalmasına yol açacak bir hata ya da eksiklik varsa bu yanlılığa neden olabilir.  Bazı durumlarda örneklem çerçevesi oluşturmak mümkün değildir:  Madde bağımlıları, sokakta yaşayan insanlar gibi grupların tam olarak kaç kişiden oluştuğunun ya da özelliklerinin bilinmediği durumlar gibi.  Yanıt oranı  Anket/ölçek araştırmalarında örneklem içinde yer alan kişilerden anketi/ölçeği tamamlayan kişilerin oranıdır. (Örn %50)  Yanıt oranı önemlidir çünkü uygulama bittiğinde örneklemin final halinde ne kadar yanlılık olabileceği konusunda araştırmacıya fikir verir.  Yanıt vermeyenler verenlerden yaş, evlilik durumu, eğitim vb. değişkenler açısından farklılık gösterebilir. Bu nedenle yanlılık içerebilir.  Araştırmacı yanıt oranını yüksek tutmak için çeşitli yöntemler uygulayabilir. Örn. hatırlatıcı e-mail, tekrar telefonla arama, katılımcılara verilen küçük ödüller ya da teşekkür belgeleri.  Düşük yanıt oranı bulguların farklı yorumlanmasına neden olabilir.  Alıştırma  Bir kitapçıda/kütüphanede yer alan kitapların kaç tanesinin yazarı erkek, kaçının kadın, kaçı hem erkek hem kadın yazarlı bu bilgiyi edinmek istiyorsunuz.  Kitapçıda bulunan binlerce kitabı temsil edecek örneklemi nasıl seçersiniz?  Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemlerinden birini seçiniz, açıklayınız  Olasılıksız Temelli Örnekleme Yöntemlerinden birini seçiniz, açıklayınız.  Her iki yöntem ile elde ettiğiniz varsayımsal bulgularınızı karşılaştırınız.