Küme Örnekleme ve Tabakalı Örnekleme yöntemlerini keşfetme

Tüm yıllık planlarda %65'e varan indirim! 🎁 Yıla yıllık planla temiz başlayın. Şimdi %65 indirim ile birlikte! ❄️ 🏷️

Hemen Yükselt

Küme Örnekleme ve Tabakalı Örnekleme yöntemlerini keşfetme

Sena Akman

Bir grup birey üzerinde çalıştığınızda, her bir üyeden veri toplamak zor olabilir. Büyük bir insan grubunu araştırırken her bir kişiden tek tek veri almak neredeyse imkansızdır. Bunun yerine bir örneklem seçersiniz. Örneklem, araştırma çalışmasına katılacak olan nüfustur.

Araştırmanız için en uygun örnekleme yöntemini seçmek çok önemlidir. Küme ve tabakalı örnekleme, örneklerin oluşturulması ve analiz edilmesine yönelik farklı olasılıklar içeren örnekleme prosedürleridir. Bu makalede küme örneklemesi ve tabakalı örneklemenin tanımı, bu yöntemlerin örnekleri ve arasındaki farklar açıklanacaktır.

Tanımlarla başlayalım

Küme örneklemesi ve tabakalı örnekleme benzer görünebilir ancak ikinci yöntemde oluşturulan gruplar heterojendir. Yani her küme farklı bireysel özelliklere sahiptir. Tabakalı örnekleme ise tersine, birimler benzer olduğu için homojen gruplamalarla sonuçlanır.

Küme örnekleme

Küme örneklemesi, geniş bir bölgeye dağılmış büyük nüfusları incelemek için kullanılan standart bir örnekleme tekniğidir. Böylece araştırmacılar, basit veya sistematik rastgele örnekleme stratejisi kullanarak veri toplama ve analiz için rastgele gruplar seçerler.

Küme örneklemesi, gerekli örneği elde etmek için kaç aşama gerektiğine bağlı olarak tek aşamalı, iki aşamalı ve çok aşamalı örnekleme prosedürlerini kullanır. Bu örnekleme tekniği, kullanımı kolay olduğu ve örnek oluşturmak için çok az çaba gerektirdiği için son derece uygun maliyetlidir. İşte üç ana küme örnekleme türü:

Küme örnekleme türleri

Tek aşamalı örnekleme: Tek aşamalı örnekleme veya tek aşamalı küme örneklemesi, seçilen kümelerdeki her elemanın örneklem grubuna dahil edildiği bir tekniktir. Böylece, seçilen kümelerdeki tüm bireyler tek aşamalı örnekleme kullanılarak bilimsel analize katılabilir.

İki aşamalı örnekleme: Araştırmacı, çalışma örneklemini iki aşamada seçmek için bu örnekleme yöntemi kullanır. Alt gruplar, tek aşamalı örneklemenin ilk aşamasında rastgele bir örneklem seçer. Ardından, seçilen kümeden katılımcıların sınırlı bir alt kümesi seçilerek örneklem büyüklüğü düşürülür.

Çok aşamalı örnekleme: Araştırmacı, daha fazla inceleme için çok aşamalı örnekleme kullanarak hedef kitlenin bir alt kümesini seçebilir. İki aşamalı örneklem seçildikten sonra araştırmacı çalışma örneklemini seçmek için belirlenmiş kriterleri kullanır.

Örnekleme tekniği, pazar araştırmalarında coğrafi konumlar veya alan küme örneklemesi olarak uygulanır. Geniş bir coğrafi alan, bölgeye göre bölünmüş küme örneklemesine dağıtılan anketlere kıyasla daha fazla maliyete neden olabilir. Daha iyi anlamak için aşağıdaki küme örnekleme örneğini inceleyebilirsiniz:

Örnek: Bir araştırmacı, Kanada'daki üçüncü sınıf öğretmenlik öğrencilerinin performansını değerlendirmek için bir çalışma yürütmek istemektedir. Her üniversite öğrencisini kapsayan bir araştırma yürütmek mümkün değildir. Bunun yerine araştırmacı, bir şehirdeki tüm üniversiteleri içeren tek bir küme oluşturmak için küme örneklemesini kullanabilir.

Daha sonra, bu kümeler sistematik ya da basit rastgele örnekleme yoluyla bulunur. Kümeler, Kanada'daki üçüncü sınıf öğrencilerinin evrenini belirlemek üzere araştırma çalışması için rastgele seçilir. Seçilen bu gruplardaki üçüncü sınıf öğrencileri daha sonra basit veya sistematik örnekleme yoluyla araştırma çalışmasını gerçekleştirmek üzere seçilebilir.

Tabakalı örnekleme

Tabakalı örnekleme veya rastgele kota örneklemesi, oldukça büyük bir popülasyonun farklı, homojen tabakalara ayrıldığı bir olasılık örnekleme tekniğidir. Daha sonra bireyler bu tabakalardan rastgele seçilerek bir örneklem oluşturulur. Bu teknik, popülasyonu belirli kriterlere göre daha küçük gruplara böldükten sonra katılımcıları her tabakadan rastgele seçer.

Her örnek benzersiz bileşenlere sahip olduğundan popülasyonun her üyesinin bu örneklerde yer alması için eşit şansı vardır. Bu örnekleme yöntemi, insanları sosyoekonomik durum, yaş, cinsiyet ve milliyet gibi çeşitli kriterlere göre ayırmak için kullanılabilir. Tabakalı örnekleme orantılı veya orantısız olabilir.

Tabakalı örnekleme türleri

Orantılı örnekleme: Orantılı tabakalı örnekleme tekniğinde, her bir tabakadaki örneklem büyüklüğü popülasyon büyüklüğü ile ters orantılıdır. Tabakalı rastgele örneklemenin bu şekli, tüm nüfusu daha yakından temsil ettiği için genellikle daha doğru bir ölçüm sağlar.

Orantısız örnekleme: Orantısız olarak tabakalandırılmış bir örneklemde, her bir tabakanın büyüklüğü popülasyondaki büyüklüğünden farklıdır. Örnekleme prosedürünün etkinliği, araştırmacının kesirleri ne kadar hassas bir şekilde böldüğüne bağlı olacaktır. Belirlenen alt kümeler belirsizse, bulgular fazla veya eksik temsil edilen tabakalar nedeniyle çarpıtılabilir.

Örnek: Özel bir sağlık kuruluşunun 18-35, 36-55 ve 55 yaş üstü olmak üzere üç yaş grubundan oluşan bir örneklemde bir hastane hizmetleri memnuniyet anketi yapmak istediğini varsayalım. Sağlık kuruluşu, anket sonuçlarının yaş gruplarını temsil etmesini sağlamak için tabakalı örnekleme kullanmaktadır.

İlk olarak, sağlık kuruluşu müşteri tabanını 18-35, 36-55 ve 55 yaş üstü olarak ayırır. Daha sonra her yaş grubundan rastgele bir müşteri örneği ankete katılmak üzere seçilerek her yaş grubunun yeterince temsil edilmesi sağlanır.

Küme örnekleme vs. Tabakalı örnekleme

Tabakalı örnekleme, nüfusu cinsiyet, yaş, gelir ve eğitim seviyesi gibi kriterlere göre alt gruplara ayırır. Buna karşılık, küme örnekleme, nüfusu kuruluşlar, kurumlar, topluluklar veya dernekler gibi gruplara ayırır. İşte tabakalı örnekleme ile küme örnekleme arasındaki bazı farklar:

Değişkenlik: Tabakalı örneklemenin kullanılması, tabakalar arasında değişkenliğin artmasına ve tabaka içinde değişkenliğin azalmasına yol açar. Küme örneklemesi kullanıldığında, kümeler arasında daha az değişkenlik ve kümeler içinde daha fazla değişkenlik olur.

Amaç: Küme örnekleme, veri toplamanın hızını ve kolaylığını artırmaya odaklanırken tabakalı örnekleme, değişkenliği azaltmak ve örneklemin temsil ediciliğini artırmayı amaçlar.

Örnekleme stratejisi: Küme örnekleme, nüfusu doğal olarak oluşan kümeler halinde bölerken, tabakalı örnekleme nüfusu belirli alt gruplara veya katmanlara ayırır.

Örneklem büyüklüğü: Tabakalı örnekleme, genellikle daha büyük bir örneklem büyüklüğü gerektirir. Oysa küme örnekleme, benzer doğruluk düzeylerine daha küçük bir örneklem büyüklüğü ile ulaşabilir.

Maliyet: Tabakalı örnekleme, daha büyük örneklem büyüklüğü nedeniyle daha yüksek masraflara neden olabilir. Ancak, küme örnekleme ile örneklem büyüklüğü daha küçük olduğu ve prosedür daha basit olduğu için masraflar daha düşük olabilir.

Karmaşıklık: Tabakalı örnekleme tipik olarak daha karmaşık ve zaman alıcıdır çünkü tabakaların oluşturulmasını ve çok seviyeli veri analizini gerektirir. Küme örneklemesi nispeten daha yüzeysel ve basittir.

Veri analizi: Her bir tabakadan gelen verilerin bağımsız olarak incelendiği tabakalı analiz, tabakalı örnekleme için gereklidir. Her kümeden gelen verilerin bir bütün olarak incelendiği küme tabanlı analiz, küme örneklemesi için gereklidir.

Sonuç

Sonuç olarak, tabakalı örnekleme, popülasyon belirli kriterlere göre alt gruplara ayrıldıktan sonra her tabakadan katılımcıları rastgele seçer. Öte yandan küme örnekleme, popülasyonu kümeler halinde gruplandırır ve ardından örnekleme dahil etmek için tüm kümeleri rastgele seçer.

Hem küme hem de tabakalı örneklemenin temel avantajları ve dezavantajları vardır. Evren büyüklüğünüz ve araştırma türünüz için en iyi örnekleme yöntemini seçebilirsiniz. Bu makalede küme ve tabakalı örnekleme yöntemlerinin tanımı, küme örnekleme ve tabakalı örneklemenin avantajları ve aralarındaki farklar incelenmiştir. Tabakalı ve küme örnekleme yöntemleri hakkında her detayı bugün öğrenin!

Sena Akman

Sena is a content writer at forms.app. She likes to read and write articles on different topics. Sena also likes to learn about different cultures and travel. She likes to study and learn different languages. Her specialty is linguistics, surveys, survey questions, and sampling methods.