Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri Dersi 5. Ünite Sorularla Öğrenelim

Bilimsel araştırmalara temel oluşturan veriler insan, bitki, hayvan, nesne, kurum, ülke vb. belirli bireylerden hangi şekillerde toplanabilir?

Bazen kendilerinden veri toplanan bireyler, verilerin toplanabileceği grubun tamamını oluşturur. Bu durumda, kimlerden veri toplanmışsa onlar hakkında yorum yapılır. Bazen de kendilerinden veri toplanacak olan bireyler daha geniş bir grubun içinden seçilir. Bu durumda, veriler görece küçük bir gruptan toplanırken benzer tüm bireylerden oluşan büyük gruba genellemeler yapılır.

Bilimsel araştırmaların çoğu amaca dönük verilerin toplanması için neye dayanmaktadır?

Bilimsel araştırmaların çoğu amaca dönük verilerin toplanması için gerçekleştirilen sayısal ölçümlere dayanmaktadır.

Evren nedir?

Kavramsal olarak evren (population), benzer özellikleri taşıyan bireylerin ya da öğelerin oluşturduğu bir bütündür. Başka bir deyişle, araştırma sorununa ilişkin tüm bireyleri ya da öğeleri (insanları, örgütleri, nesneleri, ülkeleri vb.) kapsar.

Evrenin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer ne ile gösterilir?

Evrenin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “N” ile gösterilir.

Evrenin tümünden veri toplamaya ne denmektedir?

Evrenin tümünden veri toplamaya “tamsayım” denmektedir.

Parametre nedir?

Parametre, evrenin özelliklerine ilişkin sayısallaştırılmış değerlerdir.

Evrenin bu kadar kapsamlı ve genel bir tanımı olmasının sonucunda araştırmalarda veri toplama ile ilgili hangi sonuçlar ortaya çıkmıştır?

Tüm evrenden veri toplamak çoğunlukla maliyet, zaman ve işgücü gibi nedenlerle olanaklı değildir. Ayrıca, geliştirilen istatistiksel yöntemler sonucunda evrene ilişkin parametrelerin belirlenmesinde tüm evrenden veri toplanmasının gerekli olmadığı da görülmüştür. Dolayısıyla, evrendeki tüm bireylerden veri toplama zorunluluğu yoktur ya da böyle yapmak araştırmayı kendiliğinden daha güçlü kılmaz.

Evrenin çok kapsamlı ve içerikli bir kavram olması nedeniyle nasıl bir sınıflandırılma yapılmıştır?

• Araştırma evreni (“genel evren” ya da “kuramsal evren”) • Çalışma evreni (“hedef evren” ya da “erişilebilir evren”)

Kuramsal evren nedir?

Kuramsal evren, genel evrene benzemekle birlikte, çoğu zaman araştırma sonuçlarının kuramsal olarak genellenebileceği evreni ifade etmektedir. Örneğin, bireylerin iş doyumuna ilişkin bir araştırmada dünyada herhangi bir işte çalışmakta olan tüm bireyler araştırma evrenini oluşturmaktadır.

Çalışma evreni nedir?

Evrenin soyut ve aşırı büyük olması nedeniyle evrenin tamamına ulaşmanın olanaksız olduğu ya da sonuçların tüm evrene sağlıklı genellenemeyeceği durumlarda araştırmacının evreni belirli ölçütlere göre sınırlaması gerekmektedir. Araştırmanın amaçları doğrultusunda ve uygun bir gerekçelendirmeyle araştırmacı evreni daraltabilir. Bu durumda, görece hem daha küçük hem daha somut olan evren uygun biçimde tanımlandıktan sonra çalışma evreni olarak değerlendirilir.

Örneklem nedir?

Genel anlamıyla örneklem (sample), evren içinden belirli ölçütlere göre seçilen ve evreni temsil etme yeterliğine sahip olduğu varsayılan bir alt gruptur.

Örneklemin büyüklüğü ne ile simgelenmektedir?

Örneklemin büyüklüğü “n” ile simgelenmektedir.

Örnekleme nedir?

Örnekleme, evrenden örneklem alma işlemidir.

İstatistik nedir?

Örneklemin ortalama, standart sapma vb. sayısal değerlerinin belirlenmesine ise istatistik denilmektedir. Başka bir deyişle, buradaki anlamıyla istatistik kavramı, örnekleme ilişkin değerlerdir ve istatistik yoluyla evrene ilişkin değerler anlamındaki parametrelere ulaşılmaya çalışılmaktadır.

Örnekleme işleminin doğru yapılmaması haline ne gibi maddi sorunlarla karşılaşılabilir?

Maddi kayıplara zaman, para, işgücü kaybı örnek verilebilir.

Örnekleme işleminin doğru yapılmaması haline ne gibi manevi sorunlarla karşılaşılabilir?

Manevi kayıplara ise örneklemin doğru seçilmemesi sonucunda cinayet, ayıplanma, kürtaj, taciz, bunalım, töre vb. tartışmalı konularda yaşanabilecek olası etik sıkıntılar, çalışmanın kontrol dışına çıkması, araştırmanın tamamlanamaması ve doğru verilerin toplanamaması gibi durumlar örnek gösterilebilir.

İstatistiksel olarak nasıl bir mantığa dayanarak evrenden örneklem alınmaktadır?

Büyük bir örneklemde örneklemin ortalaması ve varyansının yaklaşık olarak evrene eşit olacağı ve evrenin dağılımının şekli ne olursa olsun örneklem ortalamalarının evren ortalaması çevresinde normal dağılım göstereceği saptanmıştır. Örneklem ortalamasının gerçek ortalamadan farkı 1 standart hata için .32, iki standart hata için .05 ve üç standart hata için .01 olarak belirtilmektedir.

Temsil gücü nedir?

Temsil gücü, örneklem istatistiği ile evrenin parametreleri arasındaki genel uyumdur. Temsil gücü yüksek örneklemin, evrenin tüm özelliklerini yansıtması beklenmektedir.

Örneklemin büyüklüğü ve temsil gücünün yüksek olmasının, ilişkili olduğu bazı durumlar ya da koşullara hangi örnekler verilebilir?

Değişken sayısı, • Evrenin türdeşliği, • Örneklem alma yöntemi, • Kabul edilen örnekleme hatası ve anlamlılık düzeyi olarak belirtilebilir.

Gerçekliğin genel doğası ne anlama gelmektedir?

Doğa bilimlerinde evreni oluşturan pek çok öğenin normal dağılım gösterdiği varsayılmaktadır. Bu yüzden de pek çok istatistiksel yöntem normal dağılım varsayımı üzerine kurulmuştur. Normal dağılıma “gerçekliğin genel doğası” denilmekte olup, ortalama ve standart sapma değerlerine dayalı empirik yollarla gerçekliğin genel yapısı açıklanabilmektedir.

Normallik nasıl test edilmektedir?

Normallik, çarpıklık ya da diklik kavramlarıyla test edilmektedir.

Merkezi limit teoremi nedir?

Genel olarak örneklem büyüklüğünün arttıkça örneklem dağılımının normale yaklaşmasına “merkezi limit teoremi” denmektedir.

Örneklemin evreni iyi bir şekilde temsil etmesi nelere bağlıdır?

Örneklemin büyüklüğü ile temsil gücü arasında mantıksal bir bağ olmakla birlikte, her zaman büyük örneklemin evreni daha iyi temsil edeceği söylenemez. Örneklemin temsil gücünün olması, örneklem seçiminde doğru yöntemlerin kullanılmasını ve evrende bulunan alt değişkenlerin yansız biçimde ve benzer oranlarda örneklemde bulunmasını gerektirir. En önemli kural olarak evrendeki tüm alt gruplar ve tabakalar örneklemde kapsanmış olmalıdır.

Test işleminin gücü nedir?

Test işleminin gücü, gerçekte yanlış olan Ho hipotezini reddetme olasılığıdır. Başka bir deyişle, testin gücü, bir testin gerçekte var olan farkı bulabilme yeteneğidir.

Tip I hata nedir?

Tip I hata iki değişken arasında fark yokken fark bulunması durumudur.

Tip II hata nedir?

Tip II hata iki değişken arasında gerçekte fark varken araştırma sonucunda bu farkın bulunamaması durumudur.

Kabul edilen anlamlılık düzeyi nedir?

Kabul edilen anlamlılık düzeyi Tip I hatayı yapmama oranını göstermektedir. Buna güven düzeyi de denilmektedir. İlke olarak, anlamlılık düzeyinin değeri azaldıkça örneklem sayısı artmalıdır. Tip I hata ise (1- ?) anlamlılık düzeyi ile sınırlandırılır.

Anlamlılık düzeyinin 0.05 olması ne anlama gelir?

Anlamlılık düzeyinin 0,05 olması, her 100 karardan 5’inin gerçekte doğru olmasına karşın reddedilmesi anlamına gelmektedir.

Güvenirlik nedir?

Örnekleme sürecindeki anlamıyla güvenirlik, ölçme işlemine karışan yanılgıların ve hata payının en aza indirilmesidir. Başka bir deyişle, güvenirlik düzeyi ölçmenin kendi içindeki tutarlılığıdır.

Örnekleme sürecinde ne tür hatalarla karşılaşılabilir?

• Ölçme aracından kaynaklanan sabit hatalar, • Araştırmacının kendi yanlılığından kaynaklanan sistemli hatalar, • Nedeni bilinmeyen ve meteorolojik durumdan bireyin psikolojik yapısına kadar birçok etmenden kaynaklanabilen yansız hatalar.

Varyans nedir?

Varyans kavramı, bireysel puanların ortalamaya göre değişkenliğini göstermektedir. Bir anlamda ortalamalar arasındaki farklılıkların karşılaştırılması da denebilir.

Varyans nasıl hesaplanır?

Varyans şu şekilde hesaplanır: Tüm puanlar toplanıp, örneklem büyüklüğüne (n) bölünerek ortalama (M) bulunur. Her bireyin puanı ile ortalama arasındaki fark belirlenir. Bu rakamların teker teker kareleri hesaplanır. Hesaplanan değerler toplanır. Bulunan son toplam örneklem büyüklüğüne (n) bölünür. Bulunan değer varyanstır.

Standart sapma nedir?

Standart sapma, varyansın kareköküdür. Tüm puanların ortalama değerden gösterdiği sapmaların ortalamasıdır.

Güven aralığı nedir?

Güven aralığı, normal dağılımı oluşturan bir örneklemin hangi olasılıkla hangi değer aralığına düşeceğine ilişkin karardır.

Güven düzeyi nedir?

Güven düzeyi, bir örneklemin ortalamaya göre sahip olduğu konuma ilişkin olasılıktır.

Güven düzeyinin %95 olarak alınması ne anlama gelir?

Eğer güven düzeyi %95 olarak alınırsa bu durumda her yüz kişiden 95’ine ilişkin örneklem dağılımının ortalaması µ ± 1.96 ortalama standart hata aralığı içinde olacaktır (µ= evren ortalaması).

Örnekleme hatası nedir?

Örnekleme hataları, örneklem büyüklüğüne göre evren parametrelerinin ne ölçüde doğru kestiriminin yapılabildiğini göstermektedir. Evrenin ortalaması ile örneklemin ortalaması arasındaki fark örneklem hatasıdır.

Örnekleme hatasının azalması için ne yapılmalıdır?

Örnekleme hatasının azalması için örneklem büyüklüğünün artması gerekmektedir.

Homojenlik nedir?

Homojenlik ya da türdeşlik kavramı, evrendeki öğelerin birbiriyle olan benzerliği hakkındadır. Evrenin homojenliği arttıkça gerekli örneklem büyüklüğü azalmaktadır çünkü seçilen daha az sayıdaki örneklem evreni temsil edebilmektedir.

Heterojenlik nedir?

Heterojenlik ya da karışıklık, evrendeki öğelerin farklılığıdır. Heterojenliğin olduğu bir yerde değişken sayısı ve gözenek sayısı örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde etkilidir. Araştırılacak değişken sayısı arttıkça daha fazla örnekleme gereksinim duyulmaktadır.

Örnekleme yönteminin seçilmesinde etkili olan etmenler nelerdir?

• Araştırmanın amacı, • Evrenin büyüklüğü, • Evrendeki dağılımın türdeşliği, • Araştırma için öngörülen süre, • Sahip olunan kaynaklar ve olanaklar.

Olasılıklı örnekleme ne demektir?

Olasılıklı örnekleme, örneklemin evreni temsil etme olasılığına dikkat edilen örnekleme yöntemidir. Örneklemden elde edilen veriler aracılığıyla evrene ilişkin parametreler kestirilmeye çalışılır. Bunun için evrendeki tüm bireylerin ya da öğelerin örnekleme seçilme şansının eşit olması gerekir. Olasılıklı örneklemede seçme işlemi rastlantısal olduğundan yanlılık ve seçmeye ilişkin örnekleme hatasının en az düzeyde olması hedeflenir.

Olasılıksız örnekleme ne demektir?

Araştırma açısından önemli olan belirli bir ölçüte dayanarak örneklem alınmasıdır. Bu tür örneklemeler çoğu zaman araştırmacının görüşlerine ve kararlarına dayandığından bunlara “yargısal örnekleme” ya da “rastlantısal olmayan örnekleme” de denilmektedir. Olasılıksız örneklemede evreni temsil etme kaygısı taşınmaz.

Olasılıklı örnekleme yöntemleri nelerdir?

• Yansız örnekleme, • Sistematik örnekleme, • Küme örnekleme ve • Tabakalı örnekleme.

Olasılıksız örnekleme yöntemleri nelerdir?

• Gelişigüzel örnekleme, • Amaçlı örnekleme, • Kota örneklemesi, • Kartopu örnekleme, • Kolaylı örnekleme ve • Gönüllü örnekleme.

Yansız örneklemede kullanılan piyango yaklaşımı tekniği nedir?

Piyango yaklaşımı kullanılırken önce evrendeki tüm bireyleri temsil eden numaralar oluşturularak her bireyin hangi numaraya sahip olduğu belirlenir. Ardından kura yoluyla numaralar çekilerek seçilen her numaraya karşılık gelen birey örnekleme alınır. Buna “kura yöntemi” de denilmektedir.

Yansız örneklemede kullanılan yansız sayılardan yararlanma tekniği nedir?

Yansız sayılardan yararlanma, aslında kura çekme işleminin farklı bir biçimidir. Bu kez evrendeki bireyler belirli bir sıradadır ama seçim ölçütünü oluşturan sayılar rastlantısal olarak belirlenir.

Sistematik örnekleme ne zaman kullanılmaktadır?

Sistematik örnekleme evrenin kaç bireyden oluştuğu biliniyorsa kullanılır.

Sistematik örnekleme uygulanırken sırasıyla hangi adımlar izlenmelidir?

• Öncelikle evrenin büyüklüğüne ve araştırmanın amacına dayanarak örneklemin kaç bireyden oluşacağına karar verilir. • Ardından evrenin büyüklüğü örneklem büyüklüğüne bölünerek aralık genişliği saptanır. • Sonra, aralık genişliğinden küçük olacak şekilde rastgele bir sayı belirlenir. • Son olarak, belirlenen sayıdan başlayıp her seferinde aralık genişliği kadar atlayarak kimlerin örnekleme gireceğine karar verilir.

Kartopu örnekleme nedir?

Kartopu örnekleme tekniğine çoğu zaman “dedektif yaklaşımı” da denilmektedir. Araştırma konusuna ilişkin örneklemin başlangıçta belirsiz olduğu durumlar için özellikle uygun bir örnekleme tekniğidir. Bir noktadan başlayarak yeni bilgilere ve yeni kitlelere ulaşılır. Başlangıçta örnekleme seçilen bireylerden toplanan bilgiler ya da sağlanan yardımla başka bireylere ulaşılır ve onlar da örnekleme katılarak veri toplama işlemine devam edilir.

Küme örnekleme nedir?

Bu tekniğin kullanıldığı durumlarda bireylerden çok evrenin içindeki alt grupları örnekleme birimi alarak seçki yapılır. Başka bir deyişle, tek tek bireyler yerine belirli bir özellik etrafında kümeleşmiş birimler örnekleme alınır.

Tabakalı örnekleme nedir?

Örneklemin içinde tabakalar ya da katmanlar (strata) vardır. O yüzden bu tekniğe “katmanlı örnekleme” de denilmektedir. Bu tabakalar genelde demografik özelliklere (yaş, cinsiyet vb.) bağlı olarak oluşturulur. Tabakayı belirlerken kendi içinde benzeşme, diğer tabaka ile farklılaşma ölçüt alınmalıdır.

Gelişigüzel örnekleme nedir?

Bu teknikte örneklem büyüklüğü çoğu zaman araştırmacı tarafından keyfi olarak belirlenir ve örneklem seçiminde belli bir sistematik kullanılmaz.

Amaçlı örnekleme nedir?

Araştırmacının kendi hedefi doğrultusunda evrenden seçim yaparak örneklemi belirlemesidir. Örneklem belirlenirken araştırma sorununa en uygun olan öğelerin seçimine özen gösterilir.

Kota örneklemesi nedir?

Evrenin belirli özelliklerine bakılarak örneklemde de bu özelliklerin bulunması için belirli kotaların konulduğu örnekleme tekniğidir. Bu özellikler gruplar, kümeler, katmanlar şeklinde olabilir.

Kota örneklemesinin tabakalı örneklemeden farkı nedir?

Kota örneklemesi, tabakalı örneklemeye benzemekle birlikte araştırmacı tarafından her özelliğe ilişkin belirli sayıda örnek alınması yönüyle farklılaşır.

Kolaylı örnekleme nedir?

Kolaylı örnekleme, araştırmacının rahatlıkla ulaşabileceği katılımcılardan oluşturduğu örneklemdir. Diğer bir adı da “hazır örneklem”dir.

Gönüllü örnekleme nedir?

Gönüllü örnekleme tekniğinin kullanıldığı durumlarda araştırmaya gönüllü bireyler denek ya da yanıtlayıcı olarak katılır.

Çok düzeyli örnekleme nedir?

Bu tür örnekleme, çoğunlukla olasılıklı ve olasılıksız örnekleme tekniklerinin değişik bileşimlerine dayanır. Genelde birden çok örnekleme tekniğinin bir araya getirilip uygulanmasıyla ortaya çıkan bir örneklemedir. Uygun bileşkenin ne olduğuna, araştırma amaçları doğrultusunda karar verilir. Sosyal bilimlerde örneklem genellikle büyük, belirsiz ve karışık yapıda olduğundan çok düzeyli örnekleme ciddi kolaylık sağlamaktadır.

Örneklem büyüklüğü belirlenirken dikkat edilmesi gereken öğeler nelerdir?

• Araştırma olanakları, • Evrenin niteliği, • Araştırılan özelliklerin dağılımı, • Örnekleme yöntemi, • Örnekleme hatasına gösterilen tolerans, • Güven düzeyi.

Araştırma olanakları neleri kapsar?

Araştırma olanakları, araştırmaya ayrılan süre, kaynak, işgücü ve donanım gibi öğeleri kapsar.

Araştırılan özelliğin dağılımı evrende neyi belirler?

Araştırılan özelliğin dağılımı, o özelliğin evrende bulunma oranıdır ve evrenin niteliğini belirler.

Örnekleme hatasına gösterilen tolerans neyi gösterir?

Örnekleme hatasına gösterilen tolerans, araştırmacının kendi ölçüm sonuçları ile evren ortalaması arasında ne kadar farklılığı kabul edilebilir bulduğunu gösterir.

Örneklem büyüklüğü nasıl belirlenir?

Bir araştırmada örneklem büyüklüğü belirlenirken ya bu amaçla geliştirilmiş bazı formüller kullanılmakta ya da yine bu amaçla hazırlanmış bazı çizelgelerden yararlanılmaktadır. İstatistiksel analizin türü de örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında belirleyicidir.

Örneklem büyüklüğü hesaplanmasında belirleyici olan etmenler nelerdir?

Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında; örnekleme hatasına gösterilen tolerans (kabul edilebilir yanılgı), rastgele hatayı betimleyen alfa (Tip I hata-?) katsayısı ve evrenin varyansı belirleyicidir.

Araştırmalarda gözlenen örnekleme sorunları nelerdir?

• Evreni tanımadan örneklem alınması • Örneklem büyüklüğünün uygun olmaması • Yanlış örnekleme tekniği kullanılması • Kolaylı örneklem ile çalışılması • Gönüllü örneklem ile yetinilmesi • Kayıp deneklerin göz ardı edilmesi • Evren ve örneklemin yeterince betimlenmemesi

İdeal örneklem büyüklüğü nedir?

Önemli olan büyük ya da küçük örneklem almak değil, evreni temsil eden bir örneklem almaktır. Rastgele seçilen 500 kişilik bir örneklem evreni temsil etmeyebilir, buna karşılık dikkatli biçimde seçilen 100 kişilik bir örneklem evreni daha iyi temsil edebilir. Araştırmacılar, evrenin kompozisyonunu öğrendikten sonra onu en iyi yansıtacak örneklemi almaya çalışmalıdırlar.

Kolaylı örnekleme tekniğinin kullanılması ne tür bir soruna yol açar?

Hazır ya da kolaylı örneklemlerin ciddi anlamda bir temsil sorunu vardır. Örneklemden elde edilen bulgular evrene genellenemeyince dış geçerlik sorunu ortaya çıkmaktadır.

Bilimsel araştırmalarda evren ne anlama gelmektedir?

Kavramsal olarak evren (population), benzer özellikleri taşıyan bireylerin ya da öğelerin oluşturduğu bir bütündür. şöyle de söylenebilir: Evren, araştırma sorununa ilişkin tüm bireyleri ya da öğeleri (insanları, örgütleri, nesneleri, ülkeleri vb.) kapsar. Evrenin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “N” ile gösterilir. Evren bazı kaynaklarda anakütle, kitle, popülasyon ya da nüfus olarak da adlandırılmaktadır. 

Bilimsel araştırmalarda örneklem ne anlama gelmektedir?

Genel anlamıyla örneklem (sample), evren içinden belirli ölçütlere göre seçilen ve evreni temsil etme yeterliğine sahip olduğu varsayılan bir alt gruptur. Örneklemin büyüklüğü “n” ile simgelenmektedir. Örnekleme, evrenden örneklem alma işlemidir. Örneklemin ortalama, standart sapma vb. sayısal değerlerinin belirlenmesine ise istatistik denilmektedir. Başka bir deyişle, buradaki anlamıyla istatistik kavramı, örnekleme ilişkin değerlerdir ve istatistik yoluyla evrene ilişkin değerler anlamındaki parametrelere ulaşılmaya çalışılmaktadır.

Bilimsel araştırmalarda örnekleme neden önemlidir?

Araştırmalarda evrenin tümü üzerinde çalışma olanağı yoksa ya da zorsa örneklem almak uygun bir yaklaşımdır. Örneklem aracılıyla evren hakkındaki bilgilere sahip olunabilmektedir. Örnekleme işleminin gerektiği gibi yapılması, hem maddi hem de manevi kayıpların en az düzeye indirgenmesini sağlamaktadır. Maddi kayıplara zaman, para, işgücü kaybı örnek verilebilir. Manevi kayıplara ise örneklemin doğru seçilmemesi sonucunda cinayet, ayıplanma, kürtaj, taciz, bunalım, töre vb. tartışmalı konularda yaşanabilecek olası etik sıkıntılar, çalışmanın kontrol dışına çıkması, araştırmanın tamamlanamaması ve doğru verilerin toplanamaması gibi  durumlar örnek gösterilebilir. Somut bir durumdan söz etmek gerekirse, yeni bir ilaç türünün denenmesine dayalı araştırmalarda hem örneklem olarak belirlenen deneklerin hem de ilacı kullanacak evrenin sağlığının etkilenmesi gündemde olduğundan örneklemin doğru biçimde seçilmesi yaşamsal öneme sahiptir.

Örnekleme sürecindeki anlamıyla güvenirlik neyi ifade etmektedir?

Örnekleme sürecindeki anlamıyla güvenirlik, ölçme işlemine karışan yanılgıların ve hata payının en aza indirilmesidir. Her ölçme işlemi elbette bir miktar hata içerir. Söz konusu hatalar sabit hata, sistemli hata ya da yansız hata olabilir. Sabit hatalar, ölçme aracından kaynaklanırken, sistemli hatalar araştırmacının kendi yanlılığından kaynaklanır. Yansız hatalar ise nedeni bilinmeyen ve meteorolojik durumdan bireyin psikolojik yapısına kadar birçok etmenden kaynaklanabilen hatalardır. Yinelenen ölçümlerde sonuçların fazla değişmemesi açık bir güvenirlik göstergesidir. Başka bir deyişle, güvenirlik düzeyi, ölçmenin kendi içindeki tutarlılığıdır.

Güven aralığı ve güven düzeyi kavramları ne anlama gelmektedir?

Güven aralığı, normal dağılımı oluşturan bir örneklemin hangi olasılıkla hangi değer aralığına düşeceğine ilişkin karardır. Genellikle normal dağılımda standart sapmaya bağlı olarak %68 (ortalama ± 1 standart sapma), %95 (ortalama ± 2 standart sapma) ve %99’luk (ortalama ±3 standart sapma) aralıklar kullanılır. Güven düzeyi ise bir örneklemin ortalamaya göre sahip olduğu konuma ilişkin olasılıktır. Ortalama ±2 standart sapma dikkate alınırsa %95 oranında örneklem bu aralık içinde olacaktır.

Örnekleme hataları nedir ve azaltmak için neler yapılmalıdır?

Örnekleme hataları, örneklem büyüklüğüne göre evren parametrelerinin ne ölçüde doğru kestiriminin yapılabildiğini göstermektedir. Evrenin ortalaması ile örneklemin ortalaması arasındaki fark örneklem hatasıdır. Örnekleme hatasının azaltılması için örneklem büyüklüğünün artırılması gerekir. Kabul edilebilir örnekleme hatasının belirlenmesi, bir anlamda araştırmacının aldığı örneklemin evreni tam olarak ne ölçüde tanımlayabilmesine ilişkin verdiği karardır. Olasılıklı örneklemede örnekleme hatası hesaplanabilir. Eğer güven düzeyi %95 olarak alınırsa bu durumda her yüz kişiden 95’ine ilişkin örneklem dağılımının ortalaması µ ± 1.96 ortalama standart hata aralığı içinde olacaktır (µ= evren ortalaması). Eğer %95 güven düzeyinde örnekleme hatası %3 olarak belirlenirse, örneklem ortalaması, evren ortalamasından ± 3 değerinden fazla olmaz. Bu parametreler için evrenin ortalaması eğer µ =100 ise örneklemin ortalaması M = 100 ± 3’dür.

Homojenlik ne demektir?

Homojenlik ya da türdeşlik kavramı, evrendeki öğelerin birbiriyle olan benzerliği hakkındadır. Evrenin homojenliği arttıkça gerekli örneklem büyüklüğü azalmaktadır çünkü seçilen daha az sayıdaki örneklem evreni temsil edebilmektedir. Ancak sosyal bilimlerde tam anlamıyla homojen bir evren ya da örneklem olması pek olanaklı değildir. Bu yüzden, genel benzerlikler ve eğilimler oluşturulmaya çalışılmaktadır. Homojenlik azaldıkça örneklem sayısının artması şöyle bir örnekle açıklanabilir. Ayran genelde homojen bir yapıya sahip değildir. Bir şişe ayranın yoğunluğuna ilişkin bir araştırmada alınan bir bardak örneklem, evren olarak kabul ettiğimiz şişedeki tüm ayranı temsil etmez. İlk bardak daha sulu, son bardak daha koyudur. Bu nedenle, ayranın yoğunluğunu hesaplayabilmek için tüm bardakların ortalaması alınmalıdır. Hatta şişe çalkalandıktan sonra örneklem alınmalıdır. Ancak bir şişe kola ayrana göre daha homojendir. Bu nedenle, bir şişe koladan alınacak tek bardak örneklem, kolanın yoğunluğunu doğru biçimde yansıtacaktır. Başka bir deyişle, bir bardak kola örneklemi, bir şişeden oluşan evreni doğru biçimde temsil edebilecektir.

Heterojenlik ne demektir?

Heterojenlik ya da karışıklık, evrendeki öğelerin farklılığıdır. Heterojenliğin olduğu bir yerde değişken sayısı ve gözenek sayısı örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde etkilidir. Araştırılacak değişken sayısı arttıkça daha fazla örnekleme gereksinim duyulmaktadır. Tarama modelindeki araştırmalarda kontrol edilemeyen çok sayıda değişken olduğundan deneme türü araştırmalara oranla daha büyük bir örneklem kullanılmalıdır. Değişkenler arasındaki ilişki yüksek ise daha küçük bir örneklem kullanılabilir. Benzer şekilde, farklı tabakalara ya da özelliklere sahip olan bir evren, genelde heterojen olup örneklemin evreni temsil edebilmesi ve normal dağılıma yaklaşılabilmesi için görece daha büyük olması gerekmektedir. 

Bilimsel araştırmalarda örnekleme yöntemi nasıl seçilmektedir?

Evrenden örneklem alınırken rastgele hareket edilmez. Bu konuda araştırmacıların kullanabileceği bazı yöntemler vardır. Ancak tüm örnekleme yöntemlerinin temeli örneklemenin olasılıklı ya da olasılıksız yapılmasıdır. Burada olasılık kavramından anlaşılması gereken şey, evrendeki her bireyin örnekleme girebilme ve dolayısıyla örneklemin evreni doğru olarak temsil etme şansıdır. Araştırmanın amacı, evrenin büyüklüğü, evrendeki dağılımın türdeşliği, araştırma için öngörülen süre, sahip olunan kaynaklar ve olanaklar gibi etmenler olasılıklı ya da olasılıksız örnekleme yöntemlerinin seçilmesinde etkilidir.

Olasılıklı örnekleme nedir?

Olasılıklı örnekleme yapılırken örneklemin evreni temsil etme olasılığına dikkat edilir çünkü örneklemden elde edilen veriler aracılığıyla evrene ilişkin parametreler kestirilmeye çalışılır. Bunun için evrendeki tüm bireylerin ya da öğelerin örnekleme seçilme şansının eşit olması gerekir. Olasılıklı örneklemede seçme işlemi rastlantısal olduğundan yanlılık ve seçmeye ilişkin örnekleme hatasının en az düzeyde olması hedeflenmektedir. Ayrıca, olasılıklı örneklemede örnekleme hatası hesaplanabilir. Olasılıklı örnekleme yaparken yansız örnekleme, sistematik örnekleme, küme örnekleme ve tabakalı örnekleme yöntemleri kullanılabilir.

Olasılıksız örnekleme nedir?

Olasılıksız örnekleme, araştırma açısından önemli olan belirli bir ölçüte dayanarak örneklem alınmasıdır. Bu tür örneklemeler çoğu zaman araştırmacının görüşlerine ve kararlarına dayandığından bunlara “yargısal örnekleme” ya da “rastlantısal olmayan örnekleme” de denilmektedir. Olasılıksız örneklemede evreni temsil etme kaygısı taşınmaz. Olasılıklı örneklemeden farklı olarak, evren parametrelerini belirlemek değil örneklemin amaç doğrultusundaki verilerini derinlemesine çözümleme çabası baskındır. Gelişigüzel örnekleme, amaçlı örnekleme, kota örneklemesi, kartopu örnekleme, kolaylı örnekleme ve gönüllü örnekleme bunlara örnektir. Ayrıca, çok düzeyli örnekleme vardır ki o da hem olasılıklı hem de olasılıksız örnekleme yöntemlerini içerebilen karma bir yönteme dayanmaktadır.

Olasılıklı örekleme yöntemlerinden yansız örneklemede örneklem nasıl belirlenir?

Bu örnekleme tekniğinde evrendeki tüm bireylerin örnekleme girebilme şansının  eşit ve birbirinden bağımsız olması gerekir. Bu teknik; tesadüfî örnekleme, rastsal örnekleme, basit raslantısal örnekleme, yalın raslantılı örnekleme gibi isimlerle de anılmaktadır. Yansız örneklemeyi doğru yapabilmek için evreni ve özelliklerini iyi tanımak gerekir. Bazı yansız örnekleme teknikleri olarak piyango yaklaşımı ve yansız sayılar çizelgesini kullanma gösterilebilir. Yansız örneklemede evreni tanımanın önemi ya da gereği bir örnek üzerinden şöyle açıklanabilir. Internet kullanıcılarıyla ilgili bir araştırmada Türkiye’de evine Internet bağlatan tüm abonelerin örneklem olarak alınması yanlış bir örneklemedir. Böyle bir örnekleme yapıldığında, ev aboneleri dışında Internet kafelerde ve işyerlerinde Internet kullanan ya da cep telefonundan Internete bağlanan kişiler örneklem dışında bırakıldığından burada yansız örneklemeden söz edilemez.

Olasılıklı örekleme yöntemlerinden sistematik örneklemede örneklem nasıl belirlenir?

Bu teknik, evrenin kaç bireyden oluştuğu biliniyorsa kullanılmaktadır. Uygulamada sırasıyla şu adımlar izlenmektedir: Önce evrenin büyüklüğüne ve araştırmanın amacına dayanarak örneklemin kaç bireyden oluşacağı kararlaştırılır. Ardından evrenin  büyüklüğü örneklem büyüklüğüne bölünerek aralık genişliği saptanır. Bundan sonraki adım, aralık genişliğinden küçük olacak şekilde rastgele bir sayının belirlenmesidir. Son olarak, belirlenen sayıdan başlayıp her seferinde aralık genişliği kadar atlayarak kimlerin örnekleme gireceğine karar verilir.

Olasılıklı örekleme yöntemlerinden tabakalı örneklemede örneklem nasıl belirlenir?

Örneklemin içinde tabakalar ya da katmanlar (strata) vardır. O yüzden bu tekniğe “katmanlı örnekleme” de denilmektedir. Bu tabakalar genelde demografik özelliklere (yaş, cinsiyet vb.) bağlı olarak oluşturulur. Tabakayı belirlerken kendi içinde benzeşme, diğer tabaka ile farklılaşma ölçüt alınmalıdır. Cinsiyet, yaş grubu, eğitim durumu, sosyo-ekonomik düzey gibi tabakalar oluşturulabilir. Bu tabakaları dikkate almadan örneklem seçimi yapılması, doğru verilerin toplanmasını güçleştirecektir. Bu nedenle, araştırma sonuçlarını etkileyebilecek her katman için ayrı örnekleme yapılması gerekmektedir. Böylece, evren ile örneklemin benzeşikliği sağlanarak örneklemin evreni temsil gücü artırılmış olur. Ancak tabaka sayısının artması her tabaka için yeterli sayıda bireyin alınmasını gerektireceğinden örneklemeyi zorlaştırır. Bu noktadan hareketle, yalnızca en önemli özelliklerin tabaka olarak belirlenmesinde yarar vardır. Örneğin, gelir güzeyine dayalı olarak yapılan bir araştırmada evrende %60 düşük, %30 orta, %10 yüksek gelir düzeyinden birey varsa alınan örneklem de benzer oranları içermelidir.

Olasılıksız örnekleme yöntemlerinden amaçlı örneklemede örneklem nasıl belirlenir?

Araştırmacının kendi hedefi doğrultusunda evrenden seçim yaparak örneklemi belirlemesidir. Örneklem belirlenirken araştırma sorununa en uygun olan öğelerin seçimine özen gösterilir. Örneklem belirli bir amaç doğrultusunda belirlendiğinden evreni temsil etme gücü azalır. Bu durumda yalnızca araştırma amacına ve seçilen örnekleme göre sonuçların yorumlanması doğru olacaktır. Örneğin, iş kazalarına ilişkin bir araştırmada ölümlü ya da yaralanmalı kazaların pek yaşanmadığı gıda sektörü yerine daha çok kazanın yaşandığı ağır sanayiden ve en ciddi kazaların yaşandığı fabrikaların ilgili birimlerindeki çalışanlardan örneklem alınması amaçlı örneklemedir. Burada önemli olan nokta, örnekleme alınan her bireyin araştırmanın amaçları açısından özellikli olmasıdır.

Olasılıksız örnekleme yöntemlerinden kartopu örneklemede örneklem nasıl belirlenir?

Bu tekniğe çoğu zaman “dedektif yaklaşımı” da denilmektedir. Araştırma konusuna ilişkin örneklemin başlangıçta belirsiz olduğu durumlar için özellikle uygun bir örnekleme tekniğidir. Bir noktadan başlayarak yeni bilgilere ve yeni kitlelere ulaşılır. Başlangıçta örnekleme seçilen bireylerden toplanan bilgiler ya da sağlanan yardımla başka bireylere ulaşılır ve onlar da örnekleme katılarak veri toplama işlemine devam edilir. Kartopunun yuvarlanarak büyümesi gibi gittikçe genişleyen bir örneklem söz konusudur. Araştırmanın başında belirsiz olan örneklem, ulaşılan bilgiler sayesinde gittikçe belirginleşir ve katılımcı sayısı artar. Örneklemin belirlenmesi; ulaşılabilen bireylerin bilgisine, deneyimine, tercihine, olanaklarına vb.bağlı olduğundan kartopu yaklaşımı çeşitli yanlılıklar içerir. Kuşkusuz, araştırma sonuçları da bundan etkilenir. Bir örnek vermek gerekirse, ünlü bir sanatçının yaşamını ve yapıtlarını inceleyen bir araştırmacı bu teknik yoluyla topladığı bilgileri kullanıp tezini tamamlayabilir ya da söz konusu sanatçının biyografisini yazabilir.

Örneklem büyüklüğü belirlenirken etki eden etmenler nelerdir?

Bilimsel araştırmalarda evrenin boyutları ve örneklemin büyüklüğü uygun bir betimlemeyle belirtilmelidir. Örneklem evreni temsil etmek zorunda olduğu için bu koşulu karşılayacak büyüklükte olmalıdır. Temel amaç örneklem istatistikleri ile evren parametreleri arasında uyumu yakalamaktır. Ancak her zaman evrene ilişkin parametreler ile örneklemden elde edilen istatistikler arasında biraz fark olacaktır. Bu farka örnekleme hatası denilmektedir. Örneklem büyüklüğü belirlenirken ne ölçüde örnekleme hatasına izin verilebileceği önemlidir. Örneklem büyüklüğü belirlenirken dikkat edilmesi gereken öğeler araştırma olanakları, evrenin niteliği, araştırılan özelliklerin dağılımı, örnekleme yöntemi, örnekleme hatasına gösterilen tolerans ve güven düzeyi olarak sınıflandırılmıştır.

İstatiksel yöntemlerle örneklem büyüklüğü nasıl hesaplanmaktadır?

Araştırmalarda “evren hakkında genelleme yapabilmek için örneklem büyüklüğü ne olmalıdır?” sorusu mutlaka araştırmacının düşünmesi gereken bir konudur. Hangi büyüklükte bir örneklem kullanarak evren hakkında yorumlar yapılabileceği sürekli ve süreksiz değişkenler bağlamında hesaplanabilir. Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında evreni temsil edebilecek ve istatistiksel hesaplamalar için yeterli olacak en az örneklem büyüklüğünün belirlenmesi hedeflenir. Çok büyük  ya da çok küçük miktarda örneklem ile evreni temsil etme yeterliğine sahip olmayan örnekleme dayalı çözümlemeler ya alfa (Tip I hata-a) ya da beta (Tip II hata-b) hatalarının yapılmasına neden olur. Alfa hatasında doğru olmasına karşın hipotezin yanlış olduğu sonucuna ulaşılmaktadır. Beta hatasında ise hipotez yanlış olmasına karşın sonuçta doğru olarak kabul edilmektedir. Alfa hatası testin güvenirliği, beta hatası ise testin gücüyle ilişkilidir. Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında; örnekleme hatasına gösterilen tolerans (kabul edebilebilir yanılgı), rastgele hatayı betimleyen alfa (Tip I hata-a) katsayısı ve evrenin varyansı belirleyicidir. Araştırmacının kabul edebileceği yanılgı payı genelde kategorik değişkenler için %5, sürekli değişkenler için %3 olarak alınabilir. Alfa düzeyi ise anlamlılık düzeyi olarak da anılmakta olup genellikle .05 olarak kabul edilir. Eğer sonuçların mali riskler ya da insan yaşamını ilgilendiren ciddi riskler taşıması öngörülüyorsa alfa düzeyi .01 olarak alınabilir. Evrenin varyansının bilinmemesi ise sosyal bilimlerdeki araştırmalarda bu konuda en çok sıkıntı yaşanan noktadır. Bu sorunun çözümünü kolaylaştırabilmek için evrenin parametrelerinin belirlendiği önceki çalışmalardan ve pilot uygulamalardan yararlanarak evren hakkında kestirimler yapılabilir. Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında göz önünde bulundurulması gereken önemli bir başka konu verilerin geri dönüş oranıdır. Bu oran dikkate alınarak hesaplanan örneklem büyüklüğünün artırılması gereklidir. Örneğin, posta yoluyla gönderilen bir veri toplama aracının tahmini dönüş oranı genellikle düşüktür. Geri dönüş oranı %25 olduğunda ve araştırmada 80 kişilik bir örneklem gerektiğinde 320 kişiden oluşan bir örnekleme veri toplama aracının gönderilmesi uygun olacaktır.

Evreni tanımadan örneklem alınması ne gibi sorunlar oluşturabilmektedir?

Örneklem seçmeden önce araştırmacının evreni çok iyi incelemesi ve ilgili boyutlar açısından evrenin genel durumunu öğrenmesi gerekmektedir. Evreni yeterince tanımayan bir araştırmacı hem gerekli örnekleme tekniğine karar veremez hem de uygun örneklemi aldığından emin olamaz; dolayısıyla seçilen örneklemin evren ile uyumluluğunu da tam tartışamaz. Buradan hareketle denilebilir ki, araştırmacılar evren hakkında gerekli bilgileri edinmeden örneklem almamalıdırlar.

Yanlış örnekleme tekniği kullanılması sonucunda oluşabilecek sorunlar nelerdir?

Birçok araştırmacı, araştırmanın amacına ya da desenine uygun düşmeyen tekniklerle örnek almaktadır. Örneğin, tam deneysel bir araştırmada deneklerin uygulama gruplarına yansız olarak atanması gerekmektedir. Buna karşılık, deneysel bazı çalışmalarda küme örnekleme tekniği kullanılmaktadır. Oysa öteki tüm koşullar tümüyle aynı olsa bile yalnızca deneklerin gruplara yansız atanmaması araştırmayı yarı-deneysel bir çalışmaya dönüştürmektedir. Bu nedenle, araştırmacılar kendi çalışmalarının amaçlarına ve desenlemesine uygun örnekleme tekniğini seçerken özenli davranmalıdırlar.