Araştırmada örnekleme nedir? Örnekleme yöntemleri

Örnekleme tanımı (ve doğru oturtmanız gereken 5 terim)

Örnekleme, herkesi ölçmeden evren hakkında bilgi edinebilmeniz için daha küçük bir grubun (bir örneklem) daha büyük bir gruptan (bir evren) seçilmesi sürecidir. Evrenin tamamını incelemek çoğu zaman pratik değildir; bu yüzden araştırmacılar, yararlı sonuçlar üretmeyi sürdürürken işi uygulanabilir kılmak için örnekleme yapar.

Aşağıdaki beş terim, her yöntem bölümünde işin büyük kısmını üstlenir. Bunları yanlış kurarsanız sonraki her karar bu hatayı devralır.

• warning
  Evren: betimlemek istediğiniz grubun tamamı; sınırlarıyla ve bir zaman aralığıyla yazılır. "Üç kampüste 1 Mart itibarıyla kayıtlı tüm son sınıf hemşirelik öğrencileri" bir evrendir. "Hemşireler" değildir.
• warning
  Hedef evren ile erişilebilir evren: kimi betimlemek istediğiniz ile katılımcı toplama yöntemlerinizin ve araçlarınızın gerçekte kime ulaşabildiği. İkisi arasındaki farkı adlandırmak, bir raporda zayıflık değil güçlü bir yandır.
• warning
  Örnekleme çerçevesi: örneklemi çektiğiniz liste ya da mekanizma. Bir öğrenci kaydı, bir hasta kaydı, bir müşteri veritabanı, bir köyün hane listesi, bir seçmen kütüğü. Çerçeve sorunları kapsam hatası yaratır ve hiçbir yöntem bunları onaramaz.
• warning
  Örnekleme birimi: gerçekte seçilen şey. Bir kişi, bir hane, bir klinik, bir sınıf, bir vardiya, bir sipariş. Küme ve çok aşamalı tasarımlarda ilk aşamadaki birim bir gruptur ve bu gruba birincil örnekleme birimi denir.
• warning
  Örnekleme tasarımı: yazıya dökülmüş planın tamamı. Çerçeve, yöntem, kaç birim seçileceği, bunlarla nasıl iletişime geçileceği ve yanıt vermeyen kişiler için ne yapacağınız. Bir jüri üyesi ya da hakem örneklemenizi sorduğunda gerçekte istediği şey "örnekleme tasarımı"dır.

Aynı fikrin kısa ve resmî bir tanımı için ABD Araştırma Dürüstlüğü Ofisi'nin (U.S. Office of Research Integrity) örnekleme üzerine eğitim notuna bakın.¹ Örneklemeyi daha geniş bir çalışma planının içine yerleştiriyorsanız, araştırma tasarımı kılavuzumuz öncesindeki ve sonrasındaki adımları ele alır.

Neden örnekleme yapılır ve tam sayım ne zaman daha iyi bir yanıttır

Örnekleme ihtiyacı, istatistiksel olmadan önce pratiktir. Dört gerekçe tekrar tekrar karşımıza çıkar.

1. Maliyet

   Her ek katılımcı para, personel zamanı ya da iyi niyet demektir. İyi çekilmiş 600 kişilik bir örneklem, 60.000 kişiye ulaşmaya yönelik kötü yürütülmüş bir girişimle aynı soruyu yanıtlayabilir.

2. Hız

   Kararların son tarihleri vardır. Örneklem, yanıtın hâlâ işe yaradığı zaman aralığında size bir yanıt verir.

3. Uygulanabilirlik

   Bazı evrenler hiç sayılamaz: bir pazardaki yoldan geçenler, bir hizmeti yarıda bırakanlar, kayıt dışı esnaf. Diğerleri fiilen sonsuzdur ya da bir birimi ölçmek onu yok eder.

4. Kalite

   Bu, insanları şaşırtır. Çabayı daha küçük bir gruba yoğunlaştırmak, yanıt vermeyenlerin peşine düşmenizi, anketörleri gerektiği gibi eğitmenizi ve verileri kontrol etmenizi sağlar. Birim başına harcanan çaba genellikle birim sayısından daha değerlidir.

Tam sayım ise herkesi ölçer. Evren ulaşılabilecek kadar küçük olduğunda, iletişim bilgileri zaten mevcut olduğunda ya da her üyenin kendisine sorulma hakkı olduğunda daha iyi seçimdir. 200 kişilik bir kuruluşta çalışan anketi bir örnekleme sorusu değil, bir tam sayım sorusudur. Bir ders değerlendirmesi de öyle. Evren küçük olduğunda örnekleme size neredeyse hiçbir şey kazandırmaz ve ekip bazında raporlama imkânınızı elinizden alır.

İyi bir örneklem aslında neye benzer

Ders kitapları iyi bir örneklemi "temsil edici" diye tanımlar; bu, uygulanabilir bir test değildir. Şu dört özellik ise öyledir.

• Kapsam: hedef evrendeki herkes, ilke olarak seçilebilecek durumdaydı.
• Kontrollü seçim: örneklemde kimin yer alacağına gönüllü olanlar ya da kapıya en yakın olanlar değil, bir kural karar verir.
• Raporlamanız gereken en küçük grupta yeterli birim: genel sayı sağlıklı görünürken asıl önem verdiğiniz grup 11 gönderime dayanıyor olabilir.
• Tanımlanabilirlik: nasıl çekildiğini tam olarak yazıya dökebilirsiniz ve başka biri bunu tekrarlayabilir.

Örneklemlerin evren tahminlerini nasıl desteklediğine dair sade bir anlatım için ABD Nüfus Sayım Bürosu'nun (U.S. Census Bureau) anket örneklemesi ve çıkarım üzerine genel bakışı iyi bir başlangıç noktasıdır.²

Örnekleme çerçeveniz tavanı belirler

Örnekleme çerçevesi, örneklemi çektiğiniz somut liste ya da mekanizmadır. Örneklemenin en az konuşulan kısmıdır ve gerçek çalışmaların çoğunun sessizce yanlış gittiği yerdir, çünkü kimin seçilmeye uygun olduğuna bile çerçeve karar verir.

Çerçeveler sıradan nesnelerdir. Bir öğrenci kaydı, bir hasta kaydı, bir İK personel listesi, bir müşteri veritabanı. Hane sayılarıyla birlikte bir köy listesi, bir seçmen kütüğü, bir dizi sipariş, bir ilçedeki kliniklerin listesi. Bazı çerçevelerin kişileri, bazılarının ise yerleri listelediğine dikkat edin. Hangi yöntemlerin size açık olduğuna bu ayrım karar verir.

Çerçeveyi çekimden sonra değil, önce denetleyin. Satırları sayın. Bu sayıyı bulabileceğiniz bağımsız herhangi bir toplamla, örneğin İK'nın personel sayısıyla ya da bir kayıt rakamıyla karşılaştırın. Kaçırdığınızda en çok mahcup olacağınız kesimi arayın ve listede bulunduğunu kontrol edin. Mükerrer kayıtları temizleyin. Çerçevenin neyi dışarıda bıraktığını yazın, çünkü o cümle her durumda sınırlılıklar bölümünüze aittir.

9 örnekleme yönteminin karşılaştırması

Örnekleme yöntemleri iki aileye ayrılır. Olasılıklı örnekleme rastgele bir mekanizma kullanır; böylece çerçevedeki her birimin bilinen ve sıfırdan büyük bir seçilme şansı olur. Olasılıksız örnekleme kullanmaz; bu yüzden seçilme olasılıkları bilinmez. Geri kalan her şey bu tek ayrımdan çıkar.

İkinci sütun çoğu kılavuzun atladığı sütundur, bu yüzden burada öne alındı. Hata payını, güven aralığını ya da "artı eksi 5 puan" cümlesini yalnızca olasılıklı bir tasarım destekler. Bir yöntem orada hayır diyorsa, ondan yine de çok şey öğrenebilirsiniz. Yalnızca sonucun yanında bir kesinlik rakamı yayımlayamazsınız. Kesinliğin kendisi ayrı bir konudur ve örneklem büyüklüğü kılavuzumuzda ele alınır.

Tabloyu okuma: ilk beş yöntem olasılıklı tasarımlardır, son dördü değildir. Bir kesinlik rakamının dürüst olup olmadığına tek tek yöntem adları değil, bu tek ayrım karar verir.

Olasılıklı örnekleme yöntemleri, tek tek

Olasılıklı örnekleme, çerçevedeki her birimin bilinen ve sıfırdan büyük bir seçilme şansı olduğu ve seçimi rastgele bir mekanizmanın yaptığı anlamına gelir. Evren hakkında sayısal herhangi bir şey söylemenin bütün dayanağı budur. Beş tasarım, gerçek çalışmaların neredeyse tamamını kapsar. Klinik ve sağlık araştırmalarına yönelik derlemeler aynı aileyi biraz farklı adlarla ele alır ve ikisiyle de karşılaşmadan önce nedenini bilmekte yarar var: burada atıf yapılan iki derlemenin her biri çok aşamalı örneklemeyi ayrı listelemek yerine küme örneklemesinin içinde ele alır.³⁴

Basit rastgele örnekleme

Basit rastgele örnekleme, listedeki her birime tam olarak aynı seçilme şansını verir. Listeyi numaralandırır, rastgele sayılar üretir ve bu sayıların denk geldiği birimleri alırsınız.

Çözümlü örnek. Bir üniversitenin kaydında 12.000 kayıtlı öğrenci var ve 400 gönderime ihtiyacınız var. Kaydı 1'den 12.000'e kadar numaralandırın, bir elektronik tablo ya da istatistik paketiyle bu aralıkta birbirinden farklı 400 rastgele sayı üretin ve bu öğrencileri davet edin. Yüzde 40 yanıt oranı bekliyorsanız, 400 tamamlanmış gönderimin gerçekçi olması için 1.000 kişiyi çekip davet edin.

Nerede başarısız olur. 12.000 öğrencilik bir kayda yayılmış 400 gönderimde, 300 öğrencili bir bölümün katkısı yaklaşık 10 kişidir. Bu, raporlamak için yeterli değildir. Sonuçlarınızda herhangi bir alt grubun yer alması gerekiyorsa, basit rastgele örnekleme yanlış araçtır ve çözüm tabakalı örneklemedir.

Rastgeleleştirme işleminizi yazıya geçirin. Kullanılan yazılım, varsa çekirdek (seed) değeri ve tarih. Çekimi yeniden üretilebilir kılan o tek cümledir ve hakemler bunu gerçekten sorar.

Sistematik örnekleme

Sistematik örnekleme, rastgele bir başlangıçtan sonra sıralı bir listeden her k'ıncı birimi alır. k aralığını bulmak için liste büyüklüğünü ihtiyacınız olan sayıya bölün, başlangıç noktanız olarak 1 ile k arasında rastgele bir sayı seçin, ardından ileriye doğru sayın.

Çözümlü örnek. Bir ilçe hastanesi bir çeyrekte 9.000 ayakta tedavi başvurusu kaydediyor ve 600 çıkış görüşmesi yapmak istiyor. Aralık 9.000 bölü 600'dür, yani k 15'e eşittir. 1 ile 15 arasında rastgele bir başlangıç seçin, diyelim 7, ardından 7., 22., 37., 52. başvuruyla ve bu şekilde devam ederek görüşün. Bir saha ekibi bu kuralı dizüstü bilgisayar olmadan izleyebilir; bu yöntemin ayakta kalmasının asıl nedeni de budur.

Nerede başarısız olur. Periyodiklik. Listede k ile örtüşen tekrarlayan bir döngü varsa her seferinde aynı dilimi örneklersiniz. Klinik gününe göre sıralanmış, 7 günlük döngüsü olan bir başvuru listesi ve 7'lik bir aralık size yalnızca haftanın tek bir gününü verir, başka hiçbir şeyi vermez. k'yı sabitlemeden önce sıralamayı kontrol edin ve sıralama ölçtüğünüz şeyle ilişkiliyse listeyi karıştırın.

Tabakalı örnekleme

Tabakalı örnekleme, evreni tabaka adı verilen, birbiriyle örtüşmeyen gruplara ayırır, ardından her tabakanın içinden rastgele bir örneklem çeker. Çoğu çalışma için mevcut en yararlı iyileştirmedir, çünkü raporlamanız gereken her grubun gerçekten yer almasını garanti eder.

Hesaplamalarıyla birlikte çözümlü örnek. Bir kuruluşun altı ilde toplam 4.200 çalışanı var ve 600 gönderime ihtiyacı var.

• Orantılı dağıtım. 1.400 çalışanı olan bir il, 1.400 bölü 4.200'ü, yani iş gücünün üçte birini barındırır; bu yüzden 600'ün üçte birini, yani 200 gönderimi alır. 210 çalışanı olan bir il 210 bölü 4.200 çarpı 600, yani 30 gönderim alır. Her il büyüklüğüyle orantılı olarak temsil edilir ve analizde ağırlıklandırma gerekmez.
• Orantısız dağıtım, diğer adıyla fazla örnekleme. Otuz gönderim, o küçük ili ayrıca raporlamak için çok azdır. Bu yüzden bilinçli olarak oradan 80 gönderim alır ve bunu dengelemek için en büyük ilin payını azaltırsınız. Artık seçilme olasılıkları iller arasında farklıdır, dolayısıyla kuruluş geneline ait herhangi bir rakamı aktarmadan önce verileri gerçek oranlara göre yeniden ağırlıklandırmanız gerekir. Bu adımı atlamak, tabakalı örneklemede en sık yapılan tek hatadır.

Tabakaları seçmek. Sonuçla ya da kimin yanıt vermesinin muhtemel olduğuyla ilişkili ve çerçevenizde zaten bulunan değişkenleri seçin. Bölge, birim, görev, kıdem aralığı, ders, plan türü ve yaş grubu olağan adaylardır. Sonuçla hiçbir ilgisi olmayan tabakalar idari yük ekler ve hiç kesinlik kazandırmaz. Gruplama değişkeni çerçevenizde yoksa, onu bunun yerine anket formunun içinde toplamanız gerekebilir. Demografik anket soruları kılavuzumuz, katılımcıları kaybetmeden bu değişkenleri nasıl soracağınızı anlatır.

Küme örneklemesi

Küme örneklemesi, doğal olarak oluşmuş grupların tamamını rastgele seçer ve ardından seçilen grupların içindeki herkese anket uygular. Kişi listesine değil, grup listesine ihtiyacınız vardır; yöntemin var olma nedeni de budur.

Çözümlü örnek. Bir ilçede 180 ilkokul var ve merkezi bir öğrenci listesi yok. Rastgele 24 okul seçer ve her birindeki tüm 8. sınıf öğrencilerine anket uygularsınız. 180 yerine 24 okul ziyareti yapmış olursunuz ve başlamak için hiçbir zaman öğrenci kaydına ihtiyaç duymazsınız.

Bunun bedeli. Aynı okuldaki öğrenciler birbirlerine, ilçe genelindeki öğrencilere benzediklerinden daha çok benzer. Bu yüzden zaten seçtiğiniz bir okuldaki her ek öğrenci, bağımsız bir öğrencinin katacağından daha az yeni bilgi ekler. Etkin gönderim sayınız gerçek gönderim sayınızdan küçüktür. Bu şişme tasarım etkisidir ve analiz sırasında fark edilmek yerine plana baştan dahil edilmelidir.

Nerede başarısız olur. Çok az küme. Rastgele seçilen altı okul birbirinden çok farklı olabilir ve sonuç, tesadüfen hangi altısını çektiğinize göre değişir. Her birinde daha az kişi bulunan daha fazla küme, neredeyse her zaman tersinden daha iyidir.

Çok aşamalı örnekleme

Çok aşamalı örnekleme, iki ya da daha fazla aşamada seçim yapar: önce gruplar, ardından seçilen grupların içindeki birimler ve bazen bunların içinde üçüncü bir aşama. Dünyadaki ulusal hane anketlerinin neredeyse tamamı bu şekilde kurulur.

Çözümlü örnek. Ulusal mahalle listesinden 120 mahalle seçin. Seçilen her mahallede bir saha ekibi haneleri yerinde listeler, ardından bunlardan 20'sini rastgele seçer. Seçilen her hanede, kapıyı kim açarsa ona bırakmak yerine bir yetişkin rastgele seçilir. Bu üç aşamadır ve sonuncusu önemlidir: kimin yanıt vereceğine hanenin karar vermesine izin vermek, tasarımın önlemek için kurulduğu seçim yanlılığını tam olarak geri getirir.

Bunun bedeli. Farklı kişilerin seçilme olasılıkları farklı olur, bu yüzden analiz ağırlık gerektirir ve varyans hesabı her aşamadaki kümelenmeyi hesaba katmalıdır. Bu, ağırlıklı analiz yapabilecek birine ihtiyaç duyan gerçek bir tasarımdır. Projede bunu yapabilecek kimse yoksa ağırlıksız bir çok aşamalı tasarım yerine daha basit bir tasarım seçin.

Tabakalı ve küme örneklemesi: tek satırda fark

Bu ikisi sürekli karıştırılır, çünkü ikisi de evreni gruplara ayırarak başlar. Fark, bir sonraki adımda ne yaptığınızdadır.

Olasılıksız örnekleme yöntemleri, tek tek

Olasılıksız örnekleme, seçilme olasılıklarının bilinmediği anlamına gelir, çünkü kimin seçileceğine rastgele bir mekanizma karar vermemiştir. Dört durumda doğru seçimdir. Kullanılabilir bir çerçeve oluşturamıyorsunuz. Grup gizlidir. Hız kesinlikten daha önemlidir. Ya da soru büyüklükle değil anlamla ilgilidir.

Bu yöntemler ikinci sınıf değildir. Farklı bir soruyu yanıtlarlar. Hata hiçbir zaman onları kullanmak değildir; hata, onları kullanıp ardından yalnızca olasılıklı bir örneklemin destekleyebileceği bir cümle yazmaktır.

Kolayda örnekleme

Kolayda örnekleme, diğer adıyla erişilebilirlik örneklemesi, ulaşması en kolay kim varsa onu katılımcı olarak alır. Bir web sitesindeki açılır pencere, bir bültendeki bağlantı, kendi sınıfınızdaki öğrenciler, pazardaki bir standın önünden geçen insanlar.

Örnek. Bir mağaza fişin üzerine bir geri bildirim bağlantısı koyuyor. Yanıt veren herkes bir şey satın almış, yanında telefon taşıyor, vakti var ve uğraşmak için bir nedeni var. Bu filtrelerin her biri müşteri tabanının farklı bir kısmını dışarıda bırakır.

Dürüst kullanım. Bir anket formunun pilot uygulaması, hipotez üretmek, müşterilerin hangi dili kullandığını öğrenmek, bir sorunun anlaşıldığını kontrol etmek. Hepsi mükemmel kullanımlardır. Hiçbiri evren tahmini gerektirmez.

Kota örneklemesi

Kota örneklemesi, belirli gruplar için katılımcı hedefleri belirler ve bunları doldurur. Kırk kırsal ve altmış kentsel. Elli kadın ve elli erkek. Beş yaş grubunun her birinde yirmi.

Örnek. Bir pazar araştırması ekibinin yaş, cinsiyet ve bölge bakımından ulusal dağılımla örtüşen 500 gönderime ihtiyacı var ve elinde evrenin bir listesi yok. Her hücre dolana kadar katılımcı toplarlar.

Neden yine de olasılıklı örnekleme değildir. Kotalar örneklemin yapısını kontrol eder, içindeki kişilerin seçimini değil. Katılımcıları kim topluyorsa yine o seçer ve yaklaşılması kolay insanlar, kolay olmayanlardan sistematik olarak farklıdır. Bir örneklem yaş ve cinsiyet bakımından evrenle mükemmel biçimde örtüşüp tutumlar konusunda yine de çok yanlış olabilir, çünkü zararı veren değişkenler hiçbir zaman yaş ve cinsiyet değildi.

Amaçlı örnekleme

Amaçlı örnekleme, diğer adıyla yargısal örnekleme, belirtilmiş ölçütleri karşılayan vakaları bilinçli olarak seçer. Yaygın türleri tipik vaka, uç vaka, kritik vaka, maksimum çeşitlilik ve uzman seçimidir.

Örnek. Yeni bir ödeme sisteminin nasıl kullanıldığına dair bir çalışma sekiz kişi seçiyor. Onu her gün kullanan iki kişi, kullanmaktan vazgeçen iki kişi, hiç kullanmaya başlamayan iki kişi ve şikâyetlerle ilgilenen iki destek personeli. Bu dağılım bilerek seçilmiştir ve gerekçenin kendisi yöntemdir.

Dürüst kullanım. Nitel araştırmaların çoğu. Buradaki ölçüt rastgelelik değildir. Ölçüt, başkalarını değil de neden bu vakaları seçtiğinizi söyleyip söyleyemeyeceğiniz ve görüş yelpazesinin iddialarınızı destekleyecek kadar geniş olup olmadığıdır.

Kartopu örneklemesi

Kartopu örneklemesi, az sayıda katılımcı toplar; bu katılımcılar ölçütlere uyan başkalarını önerir, onlar da başkalarını.

Örnek. Kayıt dışı sınır ötesi tüccarlar üzerine bir çalışma, yerel bir dernek aracılığıyla belirlenen dört katılımcıyla başlıyor ve her biri iki kişiyi daha tanıştırıyor. Kayıt dışı tüccarların bir kaydı yoktur, bu yüzden çerçeveye dayalı hiçbir yöntem kullanılamaz.

Örnekleminize etkisi. Homofili. İnsanlar kendilerine benzeyen kişileri önerir. Örneklem tek bir sosyal ağa doğru kayar ve evrenin yalıtılmış üyelerinden uzaklaşır; oysa araştırmanın en çok duyması gereken kişiler çoğu zaman onlardır. Tek bir başlangıç noktası yerine birbiriyle bağlantısız birkaç başlangıç noktasından yola çıkmak bu kaymayı azaltır ama ortadan kaldırmaz.

Olasılıksız bir örneklem nasıl savunulabilir kılınır

Çoğu kılavuz "genelleme yapamazsınız" deyip durur ve okuru ortada bırakır; oysa okurların çoğu tam da bu türden bir çalışma yürütmektedir. Genellikle eksik kalan kısım şudur.

• Yalnızca yöntemin adını değil, katılımcı toplama sürecini de anlatın. Bağlantının nerede paylaşıldığı, hangi tarihler arasında, kimin gördüğü, bir teşvik sunulup sunulmadığı ve kaç kişiye ulaşıldığına karşılık kaç kişinin yanıt verdiği. Okurun tahmin yürütmek yerine örneklemi değerlendirmesini sağlayan budur.
• Elde ettiğiniz örneklemi bilinen bir karşılaştırma ölçütüyle karşılaştırın ve bu karşılaştırmayı yayımlayın. Kuruluşunuzun yüzde 60'ı saha personeliyse ve katılımcılarınızın yüzde 25'i saha personeliyse, bunu bir tabloda belirtin. Açıkça belirtilmiş bir çarpıklık bir bulgudur. Gizlenmiş bir çarpıklık ise bir kusurdur.
• Ağırlıklandırmanın neyi yapıp neyi yapamayacağını bilin. Verilerinizi demografik özellikler evrenle örtüşecek şekilde düzeltmek görünür dengesizliği giderebilir. Ölçmediğiniz bir konuda katılımcılardan farklılaşan kişileri düzeltemez ve olasılıksız bir örneklemi hiçbir zaman kesinlik iddiasını destekleyen bir örnekleme dönüştürmez.
• İstatistikleri değil, cümleyi değiştirin. "Müşterilerin yüzde 38'i memnun değil, artı eksi 4 puan" yerine şunu yazın: "Yanıt veren 620 müşterinin yüzde 38'i memnuniyetsizlik bildirdi. Katılımcılar iki hafta boyunca uygulama içi bir bildirimle toplandı ve müşterilerin rastgele bir örneklemi değildir." İkinci cümle daha kısa, daha yararlıdır ve saldırıya açık değildir.

Nitel çalışmaların bunun için kendi terminolojisi vardır. Bir protokol genellikle sayısal bir hedef yerine bir gerekçe ister. Bu gerekçe, hedeflenen sayıyı ve görüş yelpazesini kapsamalıdır; University of Bath kılavuzu bu ayrımı kısaca ortaya koyar.⁵

Yöntemi duruma göre eşleştirin

Altı durum, altı yöntem. Yanıtı açmadan önce karar verin. Yukarıdaki tablonun gerçekten anlaşılıp anlaşılmadığını öğrenmenin en hızlı yolu budur.

Örnekleme yöntemi nasıl seçilir

Çoğu çalışma, birisi bilinen tekniklerden yanlış olanını seçtiği için başarısız olmaz. Teknik çerçeveye, alınacak karara ya da saha ekibinin gerçekçi olarak yapabileceklerine uymadığı için başarısız olur. Üç soru, neredeyse her seferinde meseleyi çözer.

1. Ortaya koymanız gereken iddiayla başlayın

   Herhangi bir şey seçmeden önce yayımlamak istediğiniz cümleyi yazın. "Müşterilerimizin yüzde altmış ikisi bizi tavsiye eder" ile "ayrılan müşteriler tekrarlayan üç sorundan söz ediyor" farklı tasarımlar gerektiren farklı cümlelerdir. Sonucu kimse bir evren rakamı olarak ele almayacaksa, sandığınızdan çok daha fazla serbestliğe sahipsiniz.

2. Karar vermeden önce çerçeveyi denetleyin

   Evreni ya da ona yakın bir temsilini gerçekten listeleyebilir misiniz? Listeleyemiyorsanız, ait oldukları grupları listeleyebilir misiniz? Bu tek soruyu yanıtlamak dokuz yöntemin çoğunu hemen eler; sonda değil ikinci sırada yer almasının nedeni de budur.

3. Raporlamak zorunda olduğunuz alt grupları belirleyin

   Bir sonucun her bölge, birim ya da görev için ayrı ayrı yer alması gerekiyorsa, bu durum tasarımı tabakalar ya da kotalar yoluyla belirler. Her grupta kaç gönderime ihtiyacınız olduğunu da belirler. Buna saha çalışmasından sonra karar vermenin telafisi yoktur.

4. Tasarımı sahadaki gerçeklikle karşılaştırın

   Zaman, bütçe, iletişim kurulabilirlik, dile erişim, okuryazarlık, bağlantı ve teşvik politikası neyin uygulanabilir olduğuna karar verir. Saha ekibinin izleyemediği bir tasarım, resmî bir ad takılmış kolayda örneklemeye dönüşür; bu da kolayda örneklemeyi dürüstçe seçmekten daha kötüdür. Kapsayıcı bir katılımcı toplama planlaması, sistematik olarak yetersiz temsili azaltır.⁶ Örneklemi seçtikten sonra, anket formunu hazırlamak ve örnekleme planınızın seçtiği kişilere göndermek için bir online anket oluşturucu kullanın. Herkese açık, kısıtlamasız bir bağlantı paylaşmak kimin yanıt verebileceğini değiştirir; rastgele bir örneklemi korumaz.

Örneklemler aslında nerede bozulur: kapsam, seçim ve yanıt vermeme

Seçim, herkesin endişelendiği ve en seyrek yanlış giden kısımdır. Hasar genellikle seçimden önce, çerçevede ya da seçimden sonra, kimin yanıt vermeye zahmet ettiğinde meydana gelir. Her ikisi de temiz görünen elektronik tablolar ve yanlış sonuçlar üretir.

En ünlü örnekleme başarısızlığının 2,4 milyon katılımcısı vardı

1936'da Literary Digest, Alf Landon'ın oyların yaklaşık yüzde 55'ini alacağını öngördü. Franklin Roosevelt yaklaşık yüzde 61 ile kazandı.⁷ Dergi 10 milyon oy pusulası postalamış ve yaklaşık 2,4 milyonunu geri almıştı; bu, bugün hiçbir ulusal kamuoyu yoklamasının yaklaşamadığı yüzde 24'lük bir yanıt oranıdır.⁸ Yoklama, iki buçuk milyon kişilik bir örneklemle Roosevelt'i gerçek oy oranının yirmi puan altında gösterdi.

Her örnekleme sayfasında yer alması gereken sayı. Daha sonra yapılan bir yeniden analiz, Digest'in eyalet düzeyindeki tahminleri için örnekleme hata payını hesapladı: 0,18 ile 2,3 yüzde puan arasında değişiyordu, ortanca değeri 0,6'ydı.⁸ Yirmi puanlık bir hatanın üzerinde duran artı eksi yarım puanlık bir kesinlik rakamı. Hiçbir şey, hata payının bir anketin yanılabileceği birkaç yoldan yalnızca birini ölçtüğünü bundan daha açık göstermez.

Üstelik standart açıklama da ancak yarı yarıya doğrudur. Herkese, Digest'in zengin ve Cumhuriyetçi olan otomobil sahipleriyle telefon abonelerini örneklediği öğretilir. Bu iddianın ampirik bir sınaması, Mayıs 1937 tarihli bir Gallup anketini kullandı. Hem otomobili hem telefonu olan kişiler bile 55'e 45 ile Roosevelt'ten yanaydı. Digest oy pusulası aldığını söyleyenlerin tamamında Roosevelt 55'e 44 öndeydi. Çerçeve Cumhuriyetçilere yatkındı, ama Landon'a ezici bir zafer kazandıracak kadar değil.⁷

Eksik yarı, yanıt vermemedir. Oy pusulasını geri gönderdiğini söyleyenler arasında Landon 51'e 48 öndeydi. Geri göndermeyenler arasında Roosevelt 69'a 30 öndeydi. Kaba bir ayrıştırma, hatanın yaklaşık on bir puanını çerçeveye, yaklaşık yedi puanını ise farklılaşan yanıt vermemeye yükler.⁷ Gelen yanıtları Digest'in zaten sorduğu bir soruya, yani 1932'de kime oy verildiğine göre ağırlıklandırmak, 1936'da mevcut olan aritmetikle doğru kazananı ortaya koyardı.⁸

Yüksek yanıt oranı sandığınız hedef değildir

Pew Research Center'ın kendi telefon yoklamalarının yanıt oranları 1997'de yüzde 36'dan 2012'de yüzde 9'a, 2018'de ise yüzde 6'ya düştü.⁹ Bu arada Hindistan'ın yüz yüze yürütülen Ulusal Aile Sağlığı Anketi (National Family Health Survey) 664.972 hane seçti ve bunların 653.144'ünü dolu buldu. Bunlardan 636.699'uyla görüştü; bu yüzde 97,5'lik bir yanıt oranıdır. Bu paydayı dikkatle okuyun, çünkü bir yanıt oranının en sık yanlış hesaplandığı yer burasıdır: dolu hane sayısı yerine seçilen hane sayısına göre hesaplandığında, aynı saha çalışması yüzde 95,7 olarak okunur. Anket örneklemini 707 ilçenin tamamına yayılan 30.456 kümeden çekti.¹⁰

Bu iki olgu aynı on yıla aittir. Yanıt oranlarını, anket yorgunluğuna dair herhangi bir genel iddiadan çok daha fazla, uygulama yöntemi ve saha çalışmasına harcanan çaba belirler. Bir kılavuz size ortalama yanıt oranının tek bir sayı olduğunu söylüyorsa, gerçek bir niceliği tanımlamıyordur.

Şimdi daha zorlu bulgu. Yayımlanmış 30 çalışmadan derlenen 235 yanıt vermeme yanlılığı tahminine dayanan bir meta-analiz, yanıt oranı ile yanıt vermeme yanlılığının büyüklüğü arasındaki korelasyonu 0,33 buldu. Karesi alındığında bu, yanıt oranının yanlılıktaki değişkenliğin yaklaşık yüzde 11'ini açıkladığı anlamına gelir.¹¹ Özellikle yanıt vermeme yanlılığını ölçmek için tasarlanmış 59 çalışmayı kapsayan bir izleme çalışması da aynı sonuca ulaştı.¹²

Yanıt oranı raporlamaya ve iyileştirmeye değerdir. Ama bir sertifika değildir. Yanlılığa neden olan şey, yanıt verme eğiliminin ölçtüğünüz şeye bağlı olup olmadığıdır. Gönüllülük üzerine bir anket bundan, geniş bant hızı üzerine bir anketten çok daha fazla etkilenir. Yüzdenin değil, korelasyonun peşine düşün.

Daha fazla gönderim bozuk bir çerçeveyi onaramaz

2021'deki aşılama sürecinde iki çok büyük anket, Amerika Birleşik Devletleri'nde aşılanma oranını izledi. Biri haftada yaklaşık 250.000 gönderim topladı ve ilk doz aşılanma oranını resmî karşılaştırma ölçütüne göre 17 yüzde puan fazla gösterdi. Diğeri iki haftada bir yaklaşık 75.000 gönderim topladı ve oranı 14 puan fazla gösterdi. Standart olasılıklı örnekleme uygulamasıyla yürütülen, yaklaşık 1.000 katılımcılı üçüncü bir anket güvenilir tahminler üretti.¹³

Aynı örüntü sıradan anket çalışmalarında da görülür. Üç olasılıklı paneli üç çevrim içi gönüllü katılım kaynağıyla 28 karşılaştırma ölçütü ve 29.937 görüşme üzerinden karşılaştıran bir çalışmada ortalama mutlak hata, gönüllü katılım örneklemleri için 5,8 yüzde puan, olasılıklı paneller için 2,6 idi. Bu karşılaştırma ölçütlerinden alt gruplar için mevcut olan 25'inde, 18 ile 29 yaş arası yetişkinlerde bu değerler 11,2'ye karşı 3,6 idi.¹⁴

Bir de akılda kalıcı bir teşhis: bir gönüllü katılım anketinde 30 yaşın altındaki yetişkinlerin yüzde 12'si nükleer denizaltı kullanma lisansına sahip olduğunu söyledi.¹⁵ Gerçek rakam sıfıra yakındır. Bir panel bunu üretebiliyorsa her şeyi üretebilir ve aynı panelden daha büyük bir sipariş vermek bundan yalnızca daha fazlasını satın almak demektir.

ABD ve Birleşik Krallık dışında çerçevenizin kimleri kaçırdığı

Çoğu örnekleme kılavuzu sessizce Batılı bir çerçeve varsayar: bir e-posta listesi, sabit hat, ulusal bir adres kaydı. Dünyanın büyük bölümü bu şekilde örnekleme yapmaz ve kapsam açıklarının ölçülmüş bir biçimi vardır.

• Düşük ya da orta gelirli bir ülkede yapılan online anket, o ülkenin bağlantılı kesiminden alınmış bir örneklemdir ve bu kesim erkekler lehine çarpıktır. Düşük ve orta gelirli ülkelerde kadınların mobil internet kullanma olasılığı erkeklerden yüzde 14 daha düşüktür; bu da internette erkeklerden yaklaşık 235 milyon daha az kadın olması demektir.¹⁶
• Telefon örneklemleri hane reislerini olduğundan fazla temsil eder. Dünya Bankası'nın dört Afrika ülkesinde yaptığı telefon anketlerinde, yetişkin nüfusun kabaca yarısına karşılık, katılımcıların Uganda'da yüzde 52'si, Nijerya'da ise yüzde 73'ü erkekti. Uganda'da telefon katılımcılarının yüzde 6'sı 15-24 yaş aralığındaydı; yetişkin nüfusta bu oran yüzde 38'dir.¹⁷
• Ne yapmalı. Tek bir yöntemi savunmak yerine yöntemleri birleştirin. Kayıt bulunmayan yerlerde haneleri yerinde listeleyin. Sahada evreninizin gerçekten okuduğu dilleri kullanın ve çeviriyi geri çeviriyle doğrulamak yerine ön test uygulayın. Ardından kalan açığı sınırlılıklar bölümünüzde belirtin, çünkü o açık yine de orada olacaktır.

Ağırlıklandırma neyi düzeltebilir, neyi düzeltemez

Ağırlıklandırma, örneklemin bileşimi bilinen evren rakamlarıyla örtüşsün diye verilerinizi düzeltir. Gerçekten güçlüdür ve sürekli olarak abartılır.

Lehindeki gerekçe. 2016'da University of New Hampshire'ın son yoklaması, 0,4 puan farkla kazandığı bir yarışta Clinton'ı 11 puan önde gösteriyordu. Eğitim düzeyine göre düzeltme yapılmamıştı. İnceleme komitesi, yalnızca bu düzeltmenin hatanın neredeyse tamamını ortadan kaldıracağı sonucuna vardı.¹⁸ Hem yanıt verme hem de sonuçla ilişkili tek bir değişken, bütün işi yapıyor.

Ona güvenmenin aleyhindeki gerekçe. 30.000'den fazla çevrim içi gönüllü katılım görüşmesi 24 karşılaştırma ölçütüne göre değerlendirildiğinde, ağırlıklandırılmamış ortalama tahmini yanlılık 8,4 yüzde puandı. Gelişmiş eşleştirme yaklaşımları dahil test edilen ağırlıklandırma yöntemlerinin hiçbiri ortalama yanlılığı 6 puanın altına indiremedi.¹⁹ Örneklem büyüklüğünü dört katına çıkarmak yalnızca 0,2 puanlık ek bir kazanç sağladı.

Buradan çıkan kural basittir. Ağırlıklandırma, ağırlıklandırmada kullandığınız değişkenlerdeki dengesizliği, bu değişkenlerin sonuçla ilişkili olduğu ölçüde düzeltir. Katılımcıların, yanıt vermeyenlerden hiç ölçmediğiniz konularda farklılaştığı durumlar için hiçbir şey yapmaz ve olasılıksız bir örneklemi hiçbir zaman kesinlik iddiasını destekleyen bir örnekleme dönüştürmez.

Kesinlik rakamı bir tavan değil, bir tabandır

Hata payı örnekleme değişkenliğini, yalnızca onu ölçer. Örneklemin hedef evrenden rastgele çekildiğini ve kalan yanlılığın giderildiğini varsayar. Kapsam hatası, yanıt vermeme yanlılığı, ölçme hatası ve sahte katılımcılar bunun tamamen dışındadır.

Kanıtlar açıktır. 2020'nin son iki haftasında eyalet düzeyindeki 348 başkanlık yoklaması bir hata payı raporladı ve raporlanan ortalama rakam 3,9 puandı. Bu ortalamaya göre ölçüldüğünde, yoklamaların yüzde 55'i nihai farkı bir hata payından daha fazla, yüzde 21'i ise iki katından daha fazla ıskaladı.²⁰ Bunlar modern yöntemlerle yapılmış modern yoklamalardı. Hata payını belirsizliğiniz için hiçbir zaman bir tavan olarak değil, bir taban olarak ele alın.

A derecesi; resmî bir istatistik, bir meta-analiz ya da tekrarlanmış bir bulgu anlamına gelir. B derecesi, sonucu henüz bağımsız olarak tekrarlanmamış güçlü tek bir çalışma anlamına gelir.

Tasarım etkisi: kümelenmiş örneklemler neden daha fazla kişiye ihtiyaç duyar

Neredeyse her kılavuz küme örneklemesini maliyet tasarrufu için önerir ve orada durur. Tasarruf gerçektir, faturası da öyle. Aynı okuldaki, klinikteki, servisteki ya da mağazadaki kişiler birbirine benzer. Birbirlerine, evrenin genelinden rastgele seçilmiş kişilere benzediklerinden daha çok benzerler. Bu yüzden zaten seçtiğiniz bir gruptan gelen her ek gönderim daha az yeni bilgi taşır.

Bunu ölçen sayı tasarım etkisidir. Sözle ifade edersek: aynı sayıda kişiyi birbirinden bağımsız olarak çekmeye kıyasla belirsizliğinizin ne kadar genişlediği. Eşit büyüklükte gruplardan oluşan bir tasarım için şöyledir

tasarım etkisi = 1 + (ortalama grup büyüklüğü - 1) x sınıf içi korelasyon

Sınıf içi korelasyon, bir grubun içindeki kişilerin ölçtüğünüz konuda birbirine ne kadar benzediğidir. Sıfır, aynı okulda olmanın bir öğrencinin yanıtı hakkında size hiçbir şey söylemediği anlamına gelir. Bir, bir okuldaki herkesin aynı yanıtı verdiği ve okulun tek bir kişi sayılabileceği anlamına gelir. Gerçek değerler küçüktür, ama grup büyüklükleri arttığında küçük değerler büyük hasar verir. 48 ulusal hane anketi bir araya getirildiğinde ortalama sınıf içi korelasyon yaklaşık 0,06'dır. Ölçtüğünüz şeye göre değişir. Ulusal rakamlarda doğurganlık maddeleri yaklaşık 0,01 ile 0,03, mevcut doğum kontrolü kullanımı 0,03 ile 0,05 arasındadır; sağlık personeli eşliğinde yapılan doğumlarda ise 0,22'ye kadar çıkar.²¹

Kendi tahmininiz yoksa, varsayılan bir değeri dikkatle ödünç alın. DHS örnekleme el kitabı, bir anketin kendine ait bir rakamı olmadığında deft için 1,5 değerine başvurur.²² Deft, yukarıdaki formüldeki tasarım etkisiyle aynı nicelik değildir: tasarım etkisi iki varyansın oranıyken deft iki standart hatanın oranıdır. Karesini alırsınız; yani 1,5'lik bir deft, 2,25'lik bir tasarım etkisidir. El kitabı bu değeri tipik bir değer olarak değil, son çare olarak tanımlar ve kendi çözümlü örneklerinde modern doğum kontrolü kullanımı için 1,40, çocuk aşılaması için 1,22 kullanır.

Ağırlıklandırma kendi bileşenini ekler. Bir bölgeyi fazla örnekleyip ardından onu yeniden ağırlıklandıran ulusal bir anket, aynı anda iki tasarım etkisi taşır. 1,22'lik bir ağırlıklandırma etkisi ile 1,80'lik bir kümelenme etkisi, 2,20'lik bir genel tasarım etkisi verir. Böylece görüşme yapılan 5.000 hane, 2.277 bağımsız hane gibi davranır.²³

Tasarım dersi. Her birinde daha az kişi bulunan daha fazla grup, her birinde daha fazla kişi bulunan daha az gruptan neredeyse her zaman daha iyidir. 24'er öğrencili kırk okul ile 40'ar öğrencili 24 okul aşağı yukarı aynı 960 gönderime mal olur, ancak ilkinin tasarım etkisi daha küçüktür ve sonucu savunulabilir. Toplamda kaç gönderime ihtiyacınız olduğunu planlıyorsanız, bunu örneklem büyüklüğü kılavuzumuzda hesaplayın ve ardından tasarım etkisiyle çarpın. Bunu tersinden yapmak, kümelenmiş çalışmaların istatistiksel gücünün yetersiz kalmasına yol açar.

Baştan sona üç çözümlü örnek

Yöntem adları kolaydır. Çalışmaların asıl yanlış gittiği yer, bu yöntemlerin etrafındaki kararlardır. Bu üç örnek, gerçek bir tasarımı evren tanımından yayımlayabileceğiniz cümleye kadar taşır.

Örnek 1: bir ilçe genelinde hasta deneyimi

• Evren. 1 Nisan ile 30 Haziran arasında ilçedeki 46 kamu kliniğinden herhangi birinde ayakta tedavi muayenesine gelen yetişkinler.
• Çerçeve. İlçe genelinde bir hasta kaydı yoktur. Aylık başvuru sayılarıyla birlikte 46 kliniğin bir listesi ise vardır.
• Yöntem. Çok aşamalı. Başvuru sayısıyla orantılı olasılıkla 18 klinik seçin, ardından rastgele seçilen iki klinik gününde çıkış yapan her 8. hastayı sistematik olarak örnekleyin.
• Neden daha basit bir yöntem değil. Tam bir hasta listesi tabakalı örneklemeye olanak tanırdı, ancak böyle bir liste yoktur ve zaman çizelgesi içinde oluşturulamaz. En büyük üç klinikte yapılacak kolayda bir örnekleme daha hızlı olurdu ve en büyük üç kliniği betimlerdi.
• Neyin raporlanması gerekir. Seçilme olasılıkları klinik büyüklüğüne göre değişir, bu yüzden analiz ağırlık gerektirir ve aralığın tasarım etkisine göre genişletilmesi gerekir.
• Yayımlanabilir cümle. "Başvuru sayısıyla orantılı olasılıkla seçilen 18 klinikte yapılan 1.240 çıkış görüşmesine göre, ikinci çeyrekte ilçedeki kamu ayakta tedavi kliniklerine başvuran yetişkinlerin tahminen yüzde 71'i bekleme süresini kabul edilebilir buldu."

Örnek 2: bir öğrenci evreni üzerine tez çalışması

• Evren. Ticaret Fakültesi'ne içinde bulunulan akademik yılda kayıtlı öğrenciler: üç sınıf düzeyinde toplam 3.100 kişi.
• Çerçeve. Sınıf düzeyini ve programı içeren fakülte kayıt listesi.
• Yöntem. Sınıf düzeyine göre tabakalı rastgele örnekleme, orantılı dağıtım, hedef 350 tamamlanmış gönderim.
• Hesaplama. Birinci sınıfta 1.300 öğrenci var; bu 3.100'ün yüzde 42'sidir, dolayısıyla 350'nin yüzde 42'sini, yani 147 gönderimi alır. Bunu her sınıf düzeyi için tekrarlayın. Dağıtım orantılı olduğu için ağırlıklandırma gerekmez.
• Yanıt planlaması. Beklenen yüzde 35 yanıt oranıyla 350 tamamlanmış gönderime ulaşmak için yaklaşık 1.000 öğrenciyi davet etmeniz gerekir; davetleri tabaka tabaka göndermelisiniz ki bir sınıf düzeyindeki zayıf katılım, harekete geçmek için hâlâ zaman varken görünür olsun.
• Belirtilmesi gereken sınırlılıklar. Kaydını sildirmiş ama listede kalmaya devam eden öğrenciler aşırı kapsamadır. Liste çekildikten sonra kayıt yaptıran öğrenciler eksik kapsamadır. Her ikisi de sınırlılıklar paragrafına aittir.

Örnek 3: bir online mağaza için müşteri geri bildirimi

• Evren. Son 90 gün içinde sipariş tamamlamış müşteriler.
• Çerçeve. Sipariş tablosu. Online siparişler için de misafir alışverişleri için de eksiksizdir, ancak iki hesabı olan bir müşteri iki kez görünür.
• Yöntem. Mükerrer kayıtları müşteri başına tek satır kalacak şekilde temizleyin, ardından rastgele bir başlangıçtan sonra her 12. müşteriyi sistematik olarak örnekleyin; bunu tek bir parti hâlinde değil, sürekli olarak yürütün.
• Bunun önlediği tuzak. Yalnızca bülten abonelerini davet etmek daha hızlıdır ve en ilgili müşterilerinizden oluşan kolayda bir örneklemdir. Memnuniyeti olduğundan iyi gösterir; güvenilir biçimde, her çeyrekte.
• Çalışanlara dair bir not. Aynı kuruluş kendi 180 çalışanına anket uygularken hiç örnekleme yapmamalıdır. Bu evren küçüktür, ulaşılabilirdir ve herkesin kendisine sorulma hakkı vardır. Tam sayım yapın ve katılım düşük kalırsa bunu bir örnekleme sorunu olarak değil, bir bulgu olarak ele alın.

Yöntem bölümünüzün örnekleme kısmı nasıl yazılır

Bu, çoğu kılavuzun atladığı adımdır ve bir danışmanın, hakemin ya da müşterinin gerçekten okuduğu kısımdır. Örnekleme anlatımı beş soruyu sırasıyla yanıtlamalıdır: kim, hangi listeden, nasıl seçildi, kaç kişi ve dolayısıyla neyi iddia etmenize izin var.

Aşağıdaki boşlukları doldurun. Bilerek sade tutulmuştur: jüri üyeleri burada zarif bir anlatım değil, değerlendirebilecekleri bir tasarım arar.

Aynı çalışma, zayıf ve iyi yazılmış hâliyle

Zayıf. "Öğrencilerden rastgele bir örneklem alındı ve 350 gönderim toplandı."

Burada hiçbir şey kontrol edilemez. "Rastgele" kelimesi hak etmediği bir yükü taşıyor; çerçeve yok, payda yok ve kimin dışarıda kaldığına dair bir ifade yok.

Güçlü. "Hedef evren, 2026'da Ticaret Fakültesi'ne kayıtlı 3.100 öğrenciydi. Örnekleme çerçevesi, 3 Mart 2026'da alınan fakülte kayıt listesiydi. Her sınıf düzeyinin ayrı raporlanabilmesi için sınıf düzeyine göre orantılı dağıtımlı tabakalı rastgele örnekleme kullanıldı. Bin öğrenci davet edildi ve 350'si anket formunu tamamladı; yanıt oranı yüzde 35'tir. Dağıtım orantılı olduğu için ağırlıklandırma uygulanmadı. Listenin alındığı tarihten sonra kaydını sildiren öğrenciler çerçevede kaldı ve belirlenemedi; bu, küçük bir aşırı kapsama kaynağıdır."

İkinci versiyon daha uzundur ve her ek cümle, bir hakemin artık sormak zorunda kalmadığı bir cümledir.

Örnekleme planı kontrol listesi

Yazılı bir örnekleme planı önlenebilir hataların çoğunu engeller, çünkü kararların analiz sırasında değil, saha çalışmasından önce verilmesini zorunlu kılar. Sekiz madde, bir sayfa.

Plan netleştiğinde, örneklemin çekilmeye değip değmediğine ölçme aracı karar verir. Kusursuz bir örneklem yönlendirici ya da tek soruda iki şey soran bir soruyu kurtaramaz; bu yüzden sahaya herhangi bir şey çıkarmadan önce anket sorusu örneklerine göz atmaya değer.

Sıkça sorulan sorular

İlgili okumalar

Örnekleme, daha büyük bir çalışmanın içindeki kararlardan biridir. Bu kılavuzlar öncesindeki ve sonrasındaki kararları ele alır.

• Araştırma tasarımı, evrenin tanımlanmasından başlatmaya kadar örneklemeyi bir çalışmanın geri kalanıyla birlikte sıraya koyar.
• Örneklem büyüklüğü nasıl belirlenir, bu sayfanın bilerek devrettiği kesinlik hesaplarını formülleriyle birlikte ele alır.
• Anket soruları nasıl yazılır, hiçbir örnekleme tasarımının kurtaramayacağı ölçme tarafını ele alır.
• Anket formu tasarım ilkeleri, sorular hazır olduğunda bütün bir ölçme aracının nasıl bir araya getirildiğini ele alır.
• Yanıt yanlılığı, seçtiğiniz kişiler ile yanıt veren kişiler arasındaki farkı daha derinlemesine ele alır.
• Demografik anket soruları, çerçevenizde tabakalamak için ihtiyaç duyduğunuz değişken bulunmadığında işe yarar.
• İstatistiksel anlamlılık, örneklem toplandıktan sonra sayılarla ne yapacağınızı ele alır.
• Nicel veri analizi, ağırlıkların nereye ait olduğu dahil, ardından gelen analiz adımlarını ele alır.

Bu kılavuz nasıl yazıldı ve neleri kapsamıyor

Kim yazdı. SuperSurvey'de anket metodolojisi, soru tasarımı ve veri kalitesi üzerine çalışan ve Kılavuzlar ve Yardım bölümümüzdeki uygulamalı kılavuzları yazan Michael Hodge.

Neye dayanıyor. Tanımlar, aşağıda atıf yapılan metodolojik derlemeyi ve üniversitelerin araştırma kılavuzlarını izler; teknik terimlerin asıl tanımlandığı yer burasıdır. Resmî araştırma dürüstlüğü ve istatistik kurumu sayfaları, bu tanımların kaynağı olarak değil, sade dilli kısa başlangıç noktaları olarak listelenmiştir. Yöntem açıklamaları da aynı derlemeleri ve kılavuzları izler. Kanıtlar bölümündeki her sayı, aşağıda listelenen ve adı verilen bir birincil kaynaktan gelir. Her iddia ayrıca bir güvenilirlik derecesi taşır; böylece hangi bulguların kesinleştiğini, hangilerinin tek bir çalışmaya dayandığını görebilirsiniz. Grafik ve tablodaki tasarım etkisi rakamları kendi hesaplamamızdır. Varsayımları açıklamada belirtilmiş standart formülü kullandık; böylece kendi küme büyüklüklerinizle bunları yeniden yapabilir ya da tartışabilirsiniz.

Neleri kapsamıyor. Bu kılavuz, anketler ve gözlemsel çalışmalar için örnekleme hakkındadır. Deney tasarımını ya da rastgele atamayı, ikisini birbirinden ayırmanın ötesinde ele almaz. Aynı kelimeyi farklı şeyler için kullanan kabul testi, denetim ve sinyal işleme alanlarındaki örneklemeyi de dışarıda bırakır. Katılımcı güdümlü örnekleme, zaman-mekân örneklemesi ve uyarlanabilir küme örneklemesi, uzmanların gizli evrenler için kullandığı gerçek yöntemlerdir ve burada kapsam dışındadır. Sınıf içi korelasyon rakamları düşük ve orta gelirli ülkelerdeki hane anketlerinden gelir. Bunları başka bir bağlama aktarılacak değerler olarak değil, açıklayıcı olarak ele alın.

Rakamların en zayıf olduğu yer. Literary Digest yeniden analizi tek bir 1937 anketine ve daha sonra yapılmış tek bir yeniden analize dayanır ve her iki yazar da kendi belirsizliklerine dikkat çeker; bu nedenle B derecesi verilmiştir. Yoklama hatası rakamları, olağanüstü iyi incelenmiş olan ve genel olarak anket hatasını temsil etmesi gerekmeyen Amerika Birleşik Devletleri seçim yoklamalarından gelir.

Açıklama. SuperSurvey anket yazılımı satar. Bu sayfadaki hiçbir şey satılık değildir, hiçbir bölümü üyelik şartına bağlı değildir ve hiçbir kuruluş bu kılavuza sponsor olmamış ya da onu incelememiştir. Kendi sayfalarımıza bağlantı verdiğimizde bunun nedeni, bağlantının bize bir kazanç sağlaması değil, o sayfaların bir sonraki kararı ele almasıdır.

Kaynaklar