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 testte kullanılır. Bir örneklem, popülasyonu bir bütün olarak temsil etmeli ve belirli bir özelliğe yönelik herhangi bir önyargıyı yansıtmamalıdır.

Temel Çıkarımlar

  • Bir örnek, daha büyük bir grubun veya daha büyük bir popülasyonun alt kümesinin daha küçük, yönetilebilir bir versiyonunu ifade eder.
  • Örneklerin kullanılması, araştırmacıların çalışmalarını kolayca ve zamanında yapmalarına olanak tanır.
  • Tarafsız bir örneklem elde etmek için, seçimin rastgele olması gerekir, böylece popülasyondaki herkes eşit ve olasılıkla örnek gruba eklenme şansına sahip olur.
  • Basit rastgele örneklemede, popülasyondaki her varlık özdeşken, tabakalı rastgele örnekleme genel popülasyonu daha küçük gruplara böler.

Örnekleri Anlamak

Bir örnek, bir popülasyondan alınan tarafsız bir gözlem sayısıdır. Temel terimlerle, bir popülasyon, herhangi bir konunun toplam birey, hayvan, öğe, gözlem, veri, vb. Sayısıdır. Yani örnek, diğer bir deyişle, tüm grubun bir kısmı, kısmı veya kesiridir ve popülasyonun bir alt kümesi olarak hareket eder. 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 zorlukları beraberinde getirir, bu yüzden örnekler kullanılır. Araştırmacılar, tüm popülasyonlara hazır erişim sağlamakta sorun yaşayabilir. Ve bazı çalışmaların doğası gereği, araştırmacılar ihtiyaç duydukları sonuçları zamanında almakta güçlük çekebilirler. Bu yüzden araştırma yapan insanlar örnekleri kullanırlar. Tüm nüfusu temsil eden daha az sayıda insanı kullanmak, zamanı ve kaynakları azaltırken yine de geçerli sonuçlar üretebilir.

Araştırmacılar tarafından kullanılan örnekler popülasyona çok benzemelidir. Örneklemdeki tüm katılımcılar aynı özellikleri ve nitelikleri paylaşmalıdır. Bu nedenle, çalışma üniversite birinci sınıf öğrencileri hakkındaysa, örneklem bu tanıma uyan erkeklerin küçük bir yüzdesi olmalıdır. Benzer şekilde, bir araştırma grubu 50 yaşın üzerindeki bekar kadınların uyku düzenleri üzerine bir araştırma yaparsa, örneklem sadece bu demografik gruptaki kadınları içermelidir.

Kaç öğrencinin CFA sınavı için 40 saatten az çalıştığını ve hala başarılı olduğunu bilmek isteyen bir akademik araştırmacılar ekibi düşünün. Her yıl dünya çapında 200.000’den fazla kişi sınava girdiğinden, her bir sınav katılımcısına ulaşmak son derece yorucu ve zaman alıcı olabilir.

Aslında, popülasyondan veri toplanıp analiz edildiğinde, birkaç yıl geçmiş olacak ve yeni bir popülasyon ortaya çıkacağı için analizi değersiz hale getirecekti. Araştırmacıların bunun yerine yapabilecekleri , popülasyondan bir örnek almak ve bu örnekten veri almaktır.

Tarafsız bir örnek almak için, popülasyondaki herkesin gruba eklenme şansı eşit olacak şekilde seçimin rastgele olması gerekir.

Tarafsız bir örneklem elde etmek için, seçimin rastgele olması gerekir, böylece popülasyondaki herkes eşit ve muhtemelen örnek gruba eklenme şansına sahip olur. Bu bir piyango çekilişine benzer ve basit rastgele örneklemenin temelini oluşturur.

Örnekleme Türleri

Basit Rastgele Örnekleme

Popülasyondaki her varlık aynıysa basit rastgele örnekleme idealdir. Araştırmacılar, örnek konularının tümünün erkek mi yoksa tamamen kadın mı olduğunu ya da herhangi bir biçimde her iki cinsiyetin bir kombinasyonu olup olmadığını umursamıyorlarsa, basit rastgele örnekleme iyi bir seçim tekniği olabilir.

Diyelim ki 2016’da CFA sınavına giren 200.000 test katılımcısı vardı, bunların% 40’ı kadın,% 60’ı erkekti. Bu nedenle, popülasyondan alınan rastgele örneklemde, toplam 1000 test katılımcısı olmak üzere 400 kadın ve 600 erkek olmalıdır.

Peki ya 40 saatten az bir süre çalıştıktan sonra bir testi geçen erkeklerin kadınlara oranını bilmenin önemli olduğu durumlar? Burada, tabakalı rastgele bir örnek basit bir rastgele örneğe tercih edilebilir.

Tabakalı Rastgele Örnekleme

Orantılı rastgele örnekleme veya kota rastgele örnekleme olarak da adlandırılan bu tür örnekleme, genel popülasyonu daha küçük gruplara böler. Bunlar katman olarak bilinir. Katmanlardaki insanlar benzer özellikleri paylaşır.

Ya yaş, araştırmacıların verilerine dahil etmek isteyecekleri önemli bir faktör olsaydı? Tabakalı rastgele örnekleme tekniğini kullanarak, her yaş grubu için katmanlar veya katmanlar oluşturabilirler. Her tabakadan yapılan seçimin rastgele olması gerekir, böylece köşeli parantez içindeki herkesin örneğe dahil olma şansı olabilir. Örneğin, iki katılımcı, Alex ve David, sırasıyla 22 ve 24 yaşındadır. Numune seçimi, bazı tercihli mekanizmalara dayalı olarak birini diğerinin üzerine seçemez. Her ikisinin de kendi yaş gruplarından seçilme şansı eşit olmalıdır. Katmanlar şunun gibi görünebilir:

Tablodan nüfus yaş gruplarına ayrılmıştır. Örneğin, 2016 yılında 20 ila 24 yaş aralığındaki 30.000 kişi CFA sınavına girmiştir. Aynı oranı kullanarak, örnek grupta (30.000 ÷ 200.000) x 1.000 = 150 test katılımcısı bu gruba dahil olacaktır. Alex veya David – ya da ikisi birden ya da hiçbiri – örneğin 150 rastgele sınav katılımcısı arasında yer alabilir.

Bir örneklem büyüklüğüne karar verirken derlenebilecek daha birçok katman vardır. Bazı araştırmacılar, örneklemin nasıl oluşturulacağına karar verirken sınava girenlerin iş işlevlerini, ülkelerini, medeni durumlarını vb. Doldurabilir.

Örnek Örnekleri

2017 yılı itibariyle dünya nüfusu 7,5 milyar olup, bunun% 49,6’sı kadın,% 50,4’ü erkektir. 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. Araştırma amacıyla bu popülasyonlardan örnekler alınabilir.

CFA sınavı örneğimizin ardından, araştırmacılar toplam 200.000 test katılımcısından (nüfus) 1.000 CFA katılımcısından oluşan bir örnek alıp bu sayı üzerinde gerekli verileri çalıştırabilir. Bu örneğin ortalaması, yalnızca 40 saatten az çalışmış olsalar bile geçen CFA sınavına girenlerin ortalamasını tahmin etmek için alınacaktır.

Alınan numune grubu önyargılı olmamalıdır. Bu araçlar 1000 CFA sınav katılımcılarının örnek ortalaması 50 ise, 200.000 testi alanların nüfusu ortalama da yaklaşık 50 olması gerektiğini söyledi.