örnekleme nedir, örneklemenin amacı, nedenleri, örnekleme yöntemleri, örneklem büyüklüğü hesapla | istatistik-tezdestek.com
veri analizi, istatistik, tezdestek, istatistiksel analiz
0554 265 89 50istatistiktezdestek@gmail.comdestek@istatistik-tezdestek.com
Anket geliştirme Dış bağlantılar
örnekleme nedir, örneklemenin amacı, nedenleri, örnekleme yöntemleri, örneklem büyüklüğü hesapla, basit tesadüfi örnekleme, zümrelere göre örnekleme, kümelere göre örnekleme, Örnekleme nedir?
Bilimsel araştırmalarda veri analizinde kullanılacak verilerin toplanmasında hataya yer verilmemesi (veya mümkün olabilecek en küçük hataya yer verilmesi) önemlidir. Verilerin alınacağı kaynaklara birim birimlerin oluşturduğu topluluğa da anakütle
Bir televizyon kanalı prime time izleyici kitlesini hesaplayacaksa birim, belirlenen zaman dilimindeki her bir izleyici; anakütle ise aynı zaman dilimindeki tüm izleyicilerdir.
Anakütleler hesaplanabilirliklerine göre sonlu (finite) veya sonsuz (infinite) olarak adlandırılmaktadır.
Türkiye'de yaşayan insan nüfusu sonlu bir anakütledir. Zira insan nüfusu hesaplanabilmektedir. Türkiye'deki sinek sayısı ise hesaplanması mümkün olmayan, diğer bir ifadeyle sayısı belirli olmadığından sonsuzdur.
İstatistiğin amacı anakütleye ait istatistik ölçülerinin (ortalama, standart sapma, asimetri ölçüleri, varyans, korelasyon vb.) saptanarak gerekli çıkarımlarda bulunabilmektir. Bu amaçla yukarıda sözü edilen anakütleyi oluşturan tüm birimlerden verilerin toplanması gerekir. Fakat bu her zaman mümkün olamaz (sonsuz anakütle, zaman yetersizliği, maddi imkansızlıklar vs.). Bu durumda anakütleden örnekler seçilirerek (örnekleme yapılarak) veriler örnekleme giren birimlerden alınır. Seçilen birimlerden istatistik ölçüleri hesaplanarak anakütle ölçülerinin tahmini (estimation) yapılır. Özet olarak örnekleme; "tüm birimlerin gözlenmesinin mümkün olmadığı durumlarda anakütleyi temsil ettiği varsayılan birimlerden alınan verilerle anakütle parametrelerinin (istatistik ölçülerinin) tahmin edildiği yöntem olarak tanımlanabilmektedir. Örneklemenin amacı
Örneklemenin diğer bir amacı da daha önceden tahmin edilmiş veya hesaplanmış anakütle parametrelerinde değişim olup olmadığını incelemektir. Diğer bir ifadeyle anakütle parametrelerinde değişimin belirli bir anlamlılık düzeyinde (α) araştırılmasıdır. Anakütle parametrelerinde değişim olup olmadığı örneklemi oluşturan birimlere ait değerlerden yola çıkılarak belirli bir güven aralığında hesaplanmakta ve sonuca göre eylem belirlenebilmektedir. Örneklemenin nedenleri
2- Anakütle birim sayısı sonlu olmakla birlikte çok büyük olduğunda (Örnek: Türkiye'de yaşayan insanların ayak uzunlukları hesaplanmak istendiğinde),
4- Anakütleyi oluşturan birimlerin test sırasında yok olmaları durumunda (Örnek: Süt ürünlerin kullanım ömürlerinin tespitinde), 5- Anakütleyi oluşturan birimlerin ayrıntılı olarak incelenmesi gerektiğinde (Örnek: Türkiye nüfusunun demografik özelliklerinin incelenmesi gerektiğinde), 6- Tam sayımla ulaşılamayan anakütle parametrelerinin tahmin edilmesi, parametrelerdeki değişiklik olup olmadığının incelenmesi veya bu parametreler hakkındaki hipotezlerin araştırılması gerektiğinde örnekleme yoluna gidilir.
Örnekleme yöntemleri tesadüfi örnekleme (random sampling) ve tesadüfi olmayan örnekleme (nonrandom sampling) olmak üzere iki gruba ayrılmaktadır. Tesadüfi örneklemede istatistik hesaplamaları yapılabilmekte, kurallar uygulanabilmektedir. Tesadüfi olmayan örneklemede ise olasılık dağılım ve kuralları uygulanamaz ve anakütle hakkında bilgi edinilmesi mümkün değildir.
1- Tesadüfi örnekleme (random sampling):
Anakütleyi temsil etmek üzere örnek birimler seçilmek istendiğinde (örnekleme yapılacağı zaman) anakütleyi yansız olarak temsil etmesi gerekmektedir. Bu gereklilik hipotez testlerinin tümünde vazgeçilmez bir koşuldur. Anakütleyi yüzde yüz temsil edecek veya yüzde yüz yansız olacak örneklemi bulmak mümkün örnek birimlerin tesadüfi olarak seçilmesi tesadüfi örnekleme yöntemi olarak adlandırılmaktadır. Bilimsel araştırmalarda olasılık kuralları uygulanabildiğinden ve örnek sonuçlarının anakütleyi temsil etme durumu tespit edilebildiğinden tesadüfi örnekleme yöntemi kullanılmaktadır. Tesadüfi örnekleme yöntemleri 5 gruba ayrılmaktadır:
1- Basit tesadüfi örnekleme (Simple random sampling)
2- Kümelere göre örnekleme (Cluster sampling)
3- Zümrelere göre örnekleme (Stratified sampling)
4- Sistematik örnekleme (Systematic selection)
5- İkili, çoklu ve aşamalı örnekleme (Double, multiple and sequential sampling)
1.1. Basit tesadüfi örnekleme:
N birimlik bir anakütleden, tüm n birimlik örneklere eşit seçilme şansı verilerek bir n birimlik örneğin seçilmesidir. En önemli koşulu anakütledeki birimlerin tümünün tespit edilmiş olması ve seçimde bulundurulması gerekir. Aksi durumda anakütlenin iyi temsil edilmesi güçleşir.
Örnek: Şanlıurfa ilinde 60 yaş nüfusta (N) okuma yazma bilenlerin oranı hesaplanmak istendiğinde kadın (n) ve erkek (n) birimlerine eşit temsil hakkı verilmelidir. 1.2. Kümelere göre örnekleme:
N birimlik anakütle eşit veya farklı sayıda birimden oluşan M adet alt kümeye ayrılır. "M" adet alt kümeden tesadüfi olarak seçilen "m" sayıda kümenin tüm birimlerine gözlem uygulanır. Anakütledeki birimlerin tümünün tespit edilemediği veya coğrafi olarak geniş bir alana yayılmış olması nedeniyle tespit edilmesi zaman ve maliyet açısından masraflı olduğunda kümelere göre örnekleme yöntemi tercih edilir.
Örnek: Marmara bölgesindeki doktorlar (M) ile bir araştırma yapılmak istensin. (coğrafi olarak geniş bir alana yayıldığından) önce Marmara bölgesindeki iller belirlenip (m), her ilden 100 doktor (n) tesadüfi olarak seçilir ve seçilen tüm birimlere gözlem uygulanır.
1.3. Zümrelere göre örnekleme:
Anakütle özellikleri bakımından sınıflara ayrılır ve her sınıftan basit tesadüfi örnekler orantılı veya orantısız olarak seçilip gözlem yapılacak örneklem oluşturulur. Hatası en düşük örnekleme yöntemi olmakla birlikte karmaşıklığı nedeniyle pek tercih edilmeyen bir yöntemdir. Karmaşıklığı ise anakütleyi oluşturan birimlerin tüm özelliklerinin bilinmesinin gerekliliğinden kaynaklanmaktadır.
Örneklem büyüklüğü hesapla
Örnek 2 (Oran tahmini için - Belirli bir olasılıkla):
5000 seçmenin bulunduğu bir seçim bölgesinde A partisinin oy oranının önceki seçimde
%50 olduğu bilinmektedir. Oy oranında değişiklik olup olmadığının inceleneceği anket çalışmasında; %95 olasılıkla ve %5'lik bir hata ile tahmin edilebilmesi için kaç kişiye anket uygulanmalıdır?
(Yukarıdaki örnekte N=4000, P=%50 ve anakütle parametresinin tahmininde hata oranının E=%5 olması istenmektedir. %95 olasılıkta Z=1,96'dır. Olasılık oranını %99 veya %90 olarak değiştirebilirsiniz.)
Araştırmalarda çoğu zaman anakütle oranı bilinmez. Bu yüzden en yüksek hata oranı kabul edilerek
hesaplama yapılır. Eğer anakütle oranı hakkında bilginiz yoksa aşağıdaki "P" değerini değiştirmeyiniz. Bu oran
en yüksek hata oranını ifade etmektedir. %95%99%90
Anakütle gözlenen oran P= %
Kabul edilen hata oranı E= %
Tesadüfi olarak çekilecek örneklem sayısı:
Oran tahmininde belirli bir olasılıkla
Copyright 2011-2015 | Tüm Hakları Saklıdır. | istatistik-tezdestek.com | Yasal Uyarı ve Kullanım Sözleşmesi
istatistiktezdestek@gmail.com | istatistik-tezdestek@hotmail.com | destek@istatistik-tezdestek.com | 0554 265 89 50 | Mesaj Gönder