Örnekleme, özellikle büyük insan popülasyonlarıyla çalışırken birçok araştırma türünün kritik bir yönüdür. Hedef grubun her üyesini anket yapmak genellikle çok maliyetlidir. Örnekleme, genel popülasyonu temsil edecek bir katılımcı alt kümesi seçmenize olanak tanır.
Küme örnekleme, popülasyon alt kümelerinin oluşturulmasını içeren belirli bir örnekleme tekniğidir ve bir çalışmanın maliyetini azaltmaya ve zaman çizelgesini daha da kısaltmaya yardımcı olabilir. Araştırma projeniz için küme örnekleme kullanmayı düşünüyorsanız, başlamak için bilmeniz gereken her şey burada.
Küme örnekleme nedir
Küme örnekleme, araştırmacıların bir popülasyonu kümeler adı verilen gruplara bölerek incelemesine olanak tanıyan rastgele bir örnekleme yöntemidir. Bu kümeler genellikle halihazırda var olan gruplara dayanır – belirli eyaletlerde, şehirlerde, metropol alanlarda, ilçelerde vb. yaşayan insanlar gibi.
Boston College‘da uygulamalı ekonomi yardımcı doçenti Arvind Sharma’ya göre, bu strateji çakışmayı önler – veri tekrarı ve örnekleme hataları oluşturma şansını artıran bir sorun.
Çakışmayan kümeler oluşturmak, küme örneklemede çok önemlidir. Sharma şöyle açıklıyor: “Örneğin, mükellefler için veri topluyorsanız, şehirlere göre kümeleme, bir kişinin iki şehirde görünemeyeceğini garanti eder.”
Küme örnekleme için iki varsayımsal araştırma örneği düşünelim:
- Amerika Birleşik Devletleri’ndeki teknoloji sektöründe üniversite diploması ile çalışan başarısı arasındaki ilişkiyi belirlemek için yapılan araştırma
- Amerika Birleşik Devletleri’nde yemek teslimat uygulaması kullanan üniversite öğrencilerinin sayısını tahmin eden bir çalışma
İlk örnekte, tüm popülasyonu eyaletlere bölebiliriz. Bu eyaletler kümelerdir. İkinci örnekte, bireysel üniversiteler küme olarak hizmet edebilir.
Küme örneklemenin bir diğer özelliği, kümelerin harici olarak homojen veya aynı ve dahili olarak heterojen veya farklı özelliklere sahip olabilmesidir.
Yukarıdaki ikinci örnekte, tüm kümeler üniversitelerdir, yani hepsi lise sonrası kurumların ortak özelliklerini paylaşır. Dolayısıyla harici olarak homojendir. Ancak her üniversitenin farklı bölümleri, kayıt sistemleri, akademik programları ve daha fazlası olabilir. Yani dahili olarak farklıdırlar.
Küme örnekleme nasıl yapılır
Küme örnekleme yapmak için şu dört adımı izleyin:
1. Popülasyonu tanımlayın
İlk adım, incelemek istediğiniz grubu net bir şekilde belirlemektir. Yukarıdaki birinci ve ikinci örneklerde, tanımlanan popülasyonlar sırasıyla ABD’deki teknoloji sektörü çalışanları ve ABD’deki üniversite öğrencileridir.
2. Popülasyonu kümelere bölün
Popülasyonu, daha büyük popülasyonu temsil eden kümelere ayırın.
Kümeleri tutum ve davranışlara göre değil, gerçeklere (demografik özellikler gibi) dayalı olarak oluşturmanın en iyisi olduğunu unutmayın. Research Connections kurucu ortağı Matthew Ovington’a göre bunun nedeni, insanların yaş, cinsiyet ve konum gibi demografik özellikleri hakkında doğru bilgi verme olasılığının yüksek olmasıdır. Görüşler ve inançlar sık sık değişir, bu da onları güvenilmez özellikler haline getirir; ayrıca insanlar inançları konusunda her zaman dürüst olmayabilir.
3. Kümeleri rastgele seçin
Kümeler daha büyük popülasyonu temsil ettiğinden, araştırma amaçlarınız için bunlardan birkaçını rastgele seçebilirsiniz. Her kümenin eşit seçilme şansına sahip olmasını sağlamak için basit rastgele örnekleme veya sistematik rastgele örnekleme kullanın.
Kümelere manuel olarak numaralar atayabilir, ardından piyango yöntemi kullanarak kümeleri seçebilirsiniz. Rastgele sayı üreten bir uygulama kullanarak da rastgele sayılar seçebilirsiniz.
4. Örnekten veri toplayın
Kümelerinizi seçtikten sonra, bir sonraki adım örneğinizden veri toplamaktır. Seçilen kümelerin her üyesini ankete dahil etmelisiniz. Onların yanıtları analiz için veriyi oluşturur.
Küme örnekleme türleri
Kullanabileceğiniz küme örnekleme alt türleri de vardır. İşte bunlara genel bir bakış.
Tek aşamalı küme örnekleme
Bu küme örnekleme türünde, popülasyonu bir kez kümelere bölersiniz.
İlk örnekte, teknoloji sektöründe çalışan tüm Amerikalılara ulaşmak imkansız olabilir. Bu nedenle, önce bu popülasyonu küme olarak eyaletlere bölersiniz. Eyaletlere numaralar atayın. Ardından sayı seçmek için sayı üreten bir uygulama kullanabilirsiniz.
10 örneklem büyüklüğü istiyorsanız, 10 eyalet seçersiniz. Ardından o kümenin tüm üyelerine anket yaparsınız.
İki aşamalı küme örnekleme
Bu yöntemle, kümeleri daha fazla gruba bölersiniz.
İkinci örnekte, üniversite öğrencilerini bölümlere göre gruplamak tek aşamalı küme örneklemeye bir örnektir. Ancak maliyetler veya akademik programlar her bölümün tüm üyelerine anket yapmayı zorlaştırıyorsa, bölümleri program türüne (örneğin tam zamanlı veya yarı zamanlı) veya öğrencilerin takip ettiği derece türüne göre daha da bölebilirsiniz.
Tek aşamada olduğu gibi, kümelere numaralar atayıp rastgele seçersiniz. Ardından seçilen kümelerin tüm üyelerine anket yaparsınız.
Çok aşamalı küme örnekleme
Çok aşamalı küme örneklemede, iki aşamalı bir kümeyi daha da küçük kümelere ayırırsınız.
Amerikan teknoloji sektörü örneğimizde, tek aşamalı kümeleme size bir grup eyalet verir. İki aşamalı kümeleme, eyaletleri ilçelere ayırır. Çok aşamalı kümeleme şehirlere odaklanabilir.
Her aşamada, kümeleri rastgele seçer ve bireysel birimlere anket yaparsınız.
Küme örneklemenin avantajları ve dezavantajları
Küme örnekleme belirli kullanım durumları için iyi çalışsa da, her zaman en iyi seçim değildir. Aşağıda, akılda tutulması gereken küme örneklemenin bazı avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır.
Avantajlar
- Katılımcı sayısını azalttıkça bir popülasyona anket yapmanın maliyeti düşer. Kümeleme, anket için katılımcı sayısını azaltır.
- Küme örnekleme, anketle ilişkili zaman ve lojistik miktarını en aza indirir. Küçük alt kümelerde anket yönetmek ve izlemek, büyük popülasyonlara göre daha kolay ve basittir.
- İyi yapıldığında, küme örnekleme tüm popülasyonu temsil eder ve iyi sonuçlar verir.
Dezavantajlar
- Yanıtlayanları sağladıkları bilgilere göre gruplandırırsınız, bu nedenle yanlış bilgi verirlerse onları yanlış kümeye atayabilirsiniz. Bu nedenle, değişme olasılığı düşük olan gerçeklere ve diğer özelliklere dayalı kümeleme yapmak önemlidir.
- Küme örnekleme daha yüksek örnekleme hatasına yol açabilir. Kümeler içindeki bireyler birbirine benzerse, sonuçlar genel popülasyonu temsil etmeyebilir.
- Küme örnekleme, rastgele örneklemeden daha az verimlidir, bu nedenle yalnızca rastgele örneklemenin çok zorlu olduğu durumlarda uygundur.
Küme örnekleme ve tabakalı örnekleme karşılaştırması
Başka bir örnekleme tekniği olan tabakalı örneklemeyi de duymuş olabilirsiniz. Hem küme örnekleme hem de tabakalı örnekleme, popülasyonları daha küçük gruplara böler ve büyük popülasyonları incelemek için yararlıdır.
Küme örneklemede, kümeleri seçmek için rastgele örnekleme kullanırsınız. Kümeleri seçtikten sonra, kümenin tüm üyelerini otomatik olarak ankete dahil edersiniz. Ancak tabakalı örneklemede, tabakalardaki her gruptan üyeleri rastgele seçersiniz, böylece her grubun tüm üyeleri ankette yer almaz.
Jotform ile daha verimli anketler
Büyük veya küçük kümelerle çalışıyor olun, Jotform tüm anket sürecini basitleştirmeye yardımcı olur. Araştırma ihtiyaçlarınıza uygun şekilde özelleştirebileceğiniz 20,000 anket şablonu içeren Jotform’un ücretsiz anket oluşturucusunu kullanarak ilgi çekici ve paylaşılabilir bireysel anketler oluşturabilirsiniz. Anketinizi oluşturduktan sonra sonuçları analiz edebilir ve hatta bunları katılımcılarla online paylaşabilirsiniz. Bugün Jotform ile başlayın.
Fotoğraf: Christina Morillo
Yorum Gönder: