Örneklem

Örnek Nedir?

Bir örnek, daha büyük bir grubun daha küçük, yönetilebilir bir versiyonunu ifade eder. Daha büyük bir popülasyonun özelliklerini içeren bir alt kümedir . Numuneler, popülasyon boyutları, testin tüm olası üyeleri veya gözlemleri içermesi için çok büyük olduğunda istatistiksel testlerde kullanılır. Bir örneklem, popülasyonu bir bütün olarak temsil etmeli ve belirli bir özelliğe yönelik herhangi bir önyargıyı yansıtmamalıdır.

Araştırmacılar ve istatistikçiler tarafından kullanılan, her birinin kendi yararları ve sakıncaları olan çeşitli örnekleme teknikleri vardır.

Örnekleri Anlama

Örneklem, bir popülasyondan alınan yansız sayıda gözlemdir. Basit bir ifadeyle popülasyon, belirli bir grup veya bağlamda yer alan toplam gözlem (yani bireyler, hayvanlar, öğeler, veriler, vb.) sayısıdır. Başka bir deyişle, bir örnek, tüm grubun bir kısmı, kısmı veya kesridir ve popülasyonun bir alt kümesi olarak işlev görür. Örnekler, araştırmanın yürütüldüğü çeşitli ortamlarda kullanılır. Bilim adamları, pazarlamacılar, devlet kurumları, ekonomistler ve araştırma grupları, çalışmaları ve ölçümleri için örnekleri kullananlar arasındadır.

Araştırma için tüm popülasyonları kullanmak zorluklarla birlikte gelir. Araştırmacılar, tüm popülasyonlara hazır erişim sağlamada sorun yaşayabilir. Ve bazı çalışmaların doğası gereği, araştırmacılar ihtiyaç duydukları sonuçları zamanında elde etmekte zorlanabilirler. Bu yüzden insan örnekleri kullanılır. Tüm nüfusu temsil eden daha az sayıda insan kullanmak, zaman ve kaynakları azaltırken yine de geçerli sonuçlar üretebilir.

Doğru çıkarımlar veya tahminler yapabilmek için araştırmacılar tarafından kullanılan örneklerin daha geniş popülasyona benzemesi gerekir. Örneklemdeki tüm katılımcılar aynı özellikleri ve nitelikleri paylaşmalıdır. Bu nedenle, çalışma üniversite birinci sınıf öğrencileriyle ilgiliyse, örneklem bu tanıma uyan küçük bir erkek yüzdesi olmalıdır. Benzer şekilde, bir araştırma grubu, 50 yaş üstü bekar kadınların uyku düzenleri üzerine bir çalışma yapıyorsa, örneklemde yalnızca bu demografideki kadınları içermelidir.

Özel Hususlar

CFA sınavı için 40 saatten daha az çalışıp yine de başarılı olduğunu öğrenmek isteyen akademik araştırmacılardan oluşan bir ekip düşünün . Her yıl dünya çapında 200.000'den fazla kişi sınava girdiğinden, her sınav katılımcısına ulaşmak zaman ve kaynak yakacaktır.

Aslında, popülasyondan gelen veriler toplanıp analiz edildiğinde, birkaç yıl geçmiş olacak ve yeni bir popülasyon ortaya çıkacağı için analizi değersiz hale getirecektir. Bunun yerine araştırmacıların yapabileceği , popülasyonun bir örneğini almak ve bu örnekten veri almaktır.

Tarafsız bir örneklem elde etmek için, popülasyondaki herkesin örneklem grubuna eşit ve muhtemel bir şekilde eklenme şansına sahip olması için seçimin rastgele olması gerekir. Bu, bir piyango çekilişine benzer ve basit rastgele örneklemenin temelidir .

Tarafsız bir örneklem için, popülasyondaki herkesin gruba dahil olma şansının eşit olması için seçim rastgele olmalıdır.

Örnekleme Türleri

Basit Rastgele Örnekleme

Popülasyondaki her varlık aynı ise basit rastgele örnekleme idealdir. Araştırmacılar, örnek deneklerinin tümünün erkek mi yoksa tamamı kadın mı ya da bir şekilde her iki cinsiyetin bir kombinasyonu olup olmadığını umursamıyorsa, basit rastgele örnekleme iyi bir seçim tekniği olabilir.

Diyelim ki 2021'de CFA sınavına giren ve bunların %40'ı kadın ve %60'ı erkek olan 200.000 test katılımcısı vardı. Bu nedenle, popülasyondan seçilen rastgele örneklemde toplam 1.000 test katılımcısı için 400 kadın ve 600 erkek olmalıdır.

Peki ya 40 saatten daha az bir süre çalıştıktan sonra bir testi geçen erkeklerin kadınlara oranını bilmenin önemli olduğu durumlara ne demeli? Burada, tabakalı rastgele bir örnek,. basit bir rastgele örneklemeye tercih edilir.

Tabakalı Rastgele Örnekleme

Orantılı rastgele örnekleme veya kota rastgele örnekleme olarak da adlandırılan bu örnekleme türü, genel popülasyonu daha küçük gruplara böler. Bunlar tabaka olarak bilinir. Tabakalardaki insanlar benzer özellikleri paylaşırlar.

Ya yaş, araştırmacıların verilerine dahil etmek istedikleri önemli bir faktör olsaydı? Tabakalı rastgele örnekleme tekniğini kullanarak her yaş grubu için katmanlar veya tabakalar oluşturabilirler. Her tabakadan yapılan seçim rastgele olmalıdır, böylece parantez içindeki herkesin örneğe dahil olma şansı vardır. Örneğin, iki katılımcı, Alex ve David, sırasıyla 22 ve 24 yaşındadır. Örnek seçimi, bazı tercihli mekanizmalara dayalı olarak birini diğerine tercih edemez. Her ikisinin de kendi yaş grubundan seçilme şansı eşit olmalıdır. Katmanlar şöyle görünebilir:

TTT

Tablodan nüfus yaş gruplarına ayrılmıştır. Örneğin, 2021'de 20 ila 24 yaş aralığında 30.000 kişi CFA sınavına girdi. Aynı oran kullanılarak, örneklem grubunda bu gruba giren (30.000 ÷ 200.000) × 1.000 = 150 test katılımcısı olacaktır. Alex ya da David - ya da ikisi ya da hiçbiri - örneklemin 150 rastgele sınav katılımcısı arasında yer alabilir.

Örneklem büyüklüğüne karar verirken derlenebilecek daha birçok katman vardır. Bazı araştırmacılar, örneğin nasıl oluşturulacağına karar verirken sınava girenlerin iş işlevlerini, ülkeleri, medeni durumları vb.

Örnek Örnekler

2021'de dünya nüfusu yaklaşık 7,9 milyardı ve bunun %49,6'sı kadın ve %50'si erkekti. Herhangi bir ülkedeki toplam insan sayısı da bir nüfus büyüklüğü olabilir. Bir şehirdeki toplam öğrenci sayısı nüfus olarak alınabilir ve bir şehirdeki toplam köpek sayısı da bir nüfus büyüklüğüdür. Bu popülasyonlardan araştırma amacıyla örnekler alınabilir.

CFA sınavı örneğimizi takiben, araştırmacılar toplam 200.000 test katılımcısından - popülasyondan - 1.000 CFA katılımcısı örneği alabilir ve bu sayı üzerinde gerekli verileri çalıştırabilir. Bu örneğin ortalaması, yalnızca 40 saatten daha az çalışmış olmalarına rağmen geçen CFA sınavına girenlerin ortalamasını tahmin etmek için alınacaktır.

Alınan örneklem grubu önyargılı olmamalıdır. Bu, 1000 CFA sınav katılımcısının örnek ortalaması 50 ise, 200.000 test katılımcısının popülasyon ortalamasının da yaklaşık 50 olması gerektiği anlamına gelir.

Öne Çıkanlar

• İstatistikte, bir örnek, daha büyük bir popülasyonun analitik bir alt kümesidir.

• Basit rastgele örneklemede, popülasyondaki her varlık aynıdır, tabakalı rastgele örnekleme ise genel popülasyonu daha küçük gruplara böler.

• Örneklerin kullanılması, araştırmacıların çalışmalarını daha yönetilebilir verilerle ve zamanında yapmalarına olanak tanır.

• Rastgele çizilmiş numuneler, yeterince büyüklerse fazla önyargıya sahip değildir, ancak böyle bir numuneye ulaşmak pahalı ve zaman alıcı olabilir.

SSS

Basit Rastgele Örnek Nedir?

Bu örnekleme yöntemi, daha büyük popülasyondan rastgele seçilen yanıtlayıcıları veya veri noktalarını kullanır. Yeterince büyük bir örneklem boyutuyla, rastgele bir örnek yanlılığı ortadan kaldırır.

Rastgele Örnekler Neden Çıkarsamaya İzin Verir?

İstatistik yasaları, bir örneklem kullanılarak bir popülasyon hakkında doğru ölçümlerin ve değerlendirmelerin yapılabileceğini ima eder. Varyans analizi (ANOVA),. lineer regresyon ve daha gelişmiş modelleme teknikleri, büyük sayılar yasası ve merkezi limit teoremi nedeniyle geçerlidir.

Analistler Neden Nüfusu Ölçmek Yerine Örnekleri Kullanıyor?

Çoğu zaman, bir popülasyon her üyeyi ölçmek için çok büyük veya kapsamlıdır ve her bir üyeyi ölçmek pahalı ve zaman alıcı olacaktır. Bir örnek, istatistiksel yöntemler kullanarak popülasyon hakkında çıkarımlar yapılmasına izin verir.

Ne Kadar Büyüklükte Bir Numuneye İhtiyacınız Var?

Bu, popülasyonun büyüklüğüne ve yapmak istediğiniz analiz türüne (örneğin, hangi güven aralıklarını kullandığınıza) bağlı olacaktır. Güç analizi, ihtiyaçlarınıza göre ihtiyaç duyulan en küçük örnek boyutunu matematiksel olarak değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. Başka bir temel kural, numunenizin yeterince büyük olması, ancak popülasyonun %10'undan fazla olmamasıdır.