Örnekleme Hatası
Örnekleme Hatası Nedir?
Örnekleme hatası, bir analist veri popülasyonunun tamamını temsil eden bir örnek seçmediğinde ortaya çıkan istatistiksel bir hatadır. Sonuç olarak, örnekte bulunan sonuçlar tüm popülasyondan elde edilecek sonuçları temsil etmemektedir.
Örnekleme, daha büyük bir popülasyondan bir dizi gözlem seçilerek gerçekleştirilen bir analizdir. Seçim yöntemi hem örnekleme hataları hem de örnekleme dışı hatalar üretebilir.
Temel Çıkarımlar
- Çalışmada kullanılan örnek tüm popülasyonu temsil etmediğinde bir örnekleme hatası oluşur.
- Örnekleme, daha büyük bir popülasyondan bir dizi gözlem seçilerek gerçekleştirilen bir analizdir.
- Randomize örnekler bile bir dereceye kadar örnekleme hatasına sahip olacaktır çünkü bir örnek, alındığı popülasyonun yalnızca bir tahminidir.
- Örneklem büyüklüğünün artırılmasıyla örnekleme hatalarının yaygınlığı azaltılabilir.
- Rastgele örnekleme, örnekleme hatalarının oluşumunu en aza indirmenin ek bir yoludur.
- Genel olarak, örnekleme hataları dört kategoriye yerleştirilebilir: popülasyona özgü hata, seçim hatası, örnek çerçeve hatası veya yanıt vermeme hatası.
Örnekleme Hatalarını Anlama
Örnekleme hatası, örneklenen değer ile gerçek popülasyon değerindeki bir sapmadır. Örnekleme hataları, örnek popülasyonu temsil etmediği veya bir şekilde önyargılı olduğu için ortaya çıkar. Randomize örnekler bile bir dereceye kadar örnekleme hatasına sahip olacaktır çünkü bir örnek, alındığı popülasyonun yalnızca bir tahminidir.
Örnekleme Hatalarının Türleri
Farklı örnekleme hatası kategorileri vardır.
Nüfusa Özgü Hata
Popülasyona özgü bir hata, bir araştırmacı kimi araştıracağını anlamadığında ortaya çıkar.
Seçim Hatası
Seçim hatası, anket kendi kendine seçildiğinde veya yalnızca anketle ilgilenen katılımcılar sorulara yanıt verdiğinde ortaya çıkar. Araştırmacılar, katılımı teşvik etmenin yollarını bularak seçim hatasını aşmaya çalışabilirler.
Örnek Çerçeve Hatası
Yanlış popülasyon verilerinden bir örnek seçildiğinde örnek çerçeve hatası oluşur.
Cevapsız Hata
Yanıt vermeme hatası, anketlerden yararlı bir yanıt alınamadığında ortaya çıkar çünkü araştırmacılar potansiyel yanıtlayıcılarla iletişim kuramazlar (veya potansiyel yanıtlayıcılar yanıt vermeyi reddetti).
Örnekleme Hatalarının Ortadan Kaldırılması
Örneklem büyüklüğünün artırılmasıyla örnekleme hatalarının yaygınlığı azaltılabilir. Örneklem büyüklüğü arttıkça, örnek gerçek popülasyona yaklaşır ve bu da gerçek popülasyondan sapma potansiyelini azaltır. 10 kişilik bir örneklem ortalamasının 100 örnek ortalamasından daha fazla değiştiğini düşünün. Örneklemin tüm popülasyonu yeterince temsil etmesini sağlamak için adımlar da atılabilir.
Araştırmacılar, çalışmalarını tekrarlayarak örnekleme hatalarını azaltmaya çalışabilirler. Bu, aynı ölçümleri tekrar tekrar alarak, birden fazla konu veya birden fazla grup kullanılarak veya birden fazla çalışma yapılarak gerçekleştirilebilir.
Rastgele örnekleme, örnekleme hatalarının oluşumunu en aza indirmenin ek bir yoludur. Rastgele örnekleme, örnek seçimine sistematik bir yaklaşım getirir. Örneğin, gelişigüzel görüşme yapılacak katılımcıları seçmek yerine, bir araştırmacı, isimleri listede ilk, 10., 20., 30., 40. vb. Görünenleri seçebilir.
Örnekleme Hataları Örnekleri
XYZ Company’nin, tüketicilerin bir İnternet bağlantısı üzerinden video ve diğer programlama türlerini yayınlamak için aylık ücret ödemelerine olanak tanıyan abonelik tabanlı bir hizmet sağladığını varsayalım.
Firma, internet üzerinden haftada en az 10 saat programlama izleyen ve mevcut bir video akış hizmeti için ödeme yapan ev sahiplerini araştırmak istiyor. XYZ, nüfusun yüzde kaçının daha düşük fiyatlı bir abonelik hizmetiyle ilgilendiğini belirlemek istiyor. XYZ örnekleme süreci hakkında dikkatlice düşünmezse, birkaç tür örnekleme hatası meydana gelebilir.
XYZ Company, numuneye dahil edilmesi gereken belirli tüketici türlerini anlamazsa, bir popülasyon spesifikasyon hatası meydana gelir. Örneğin, XYZ 15 ila 25 yaşları arasında bir nüfus oluşturuyorsa, bu tüketicilerin çoğu, tam zamanlı çalışmadıkları için bir video yayın hizmeti hakkında satın alma kararını vermezler. Öte yandan, XYZ satın alma kararları veren çalışan yetişkinlerin bir örneğini bir araya getirirse, bu gruptaki tüketiciler her hafta 10 saatlik video programı izlemeyebilir.
Seçim hatası ayrıca bir numunenin sonuçlarında bozulmalara neden olur. Yaygın bir örnek, hemen yanıt veren insanların yalnızca küçük bir kısmına dayanan bir ankettir. XYZ, başlangıçta yanıt vermeyen tüketicileri takip etmek için çaba gösterirse, anketin sonuçları değişebilir. Ayrıca, XYZ hemen yanıt vermeyen tüketicileri dışlarsa, örnek sonuçlar tüm popülasyonun tercihlerini yansıtmayabilir.
Örnekleme Hatası ve Örnekleme Dışı Hata
İstatistiksel veriler toplanırken ortaya çıkabilecek farklı hata türleri vardır. Örnekleme hataları, bir örnek popülasyonun özellikleri ile genel popülasyonun özellikleri arasındaki görünüşte rastgele farklılıklardır. Numune boyutları kaçınılmaz olarak sınırlı olduğu için numune alma hataları ortaya çıkar. (Bir ankette veya bir nüfus sayımında bütün bir popülasyonu örneklemek imkansızdır.)
Herhangi bir hata yapılmadığında bile bir örnekleme hatası ortaya çıkabilir; Örnekleme hataları meydana gelir çünkü hiçbir örnek, örneğin alındığı evrendeki verilerle mükemmel bir şekilde eşleşmez.
XYZ şirketi de örnekleme dışı hatalardan kaçınmak isteyecektir. Örnekleme dışı hatalar, veri toplama sırasında ortaya çıkan ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan hatalardır. Örnekleme dışı hatalar, anket sürecinde yapılan bir hata gibi insan hatasından kaynaklanır.
Bir tüketici grubu haftada yalnızca beş saat video programı izliyorsa ve ankete dahilse, bu karar örnekleme dışı bir hatadır. Taraflı sorular sormak da başka bir hata türüdür.
Örnekleme Hatası SSS
Örnekleme Hatası ve Örnekleme Nedir?
Örnekleme hataları, bir örnek tüm popülasyonu temsil etmediğinde ortaya çıkan istatistiksel hatalardır. İstatistikte örnekleme, araştırmanızda gerçekten veri toplayacağınız grubu seçmek anlamına gelir.
Örnekleme Hatası Formülü Nedir?
İstatistiksel analizde genel örnekleme hatasını hesaplamak için örnekleme hatası formülü kullanılır. Örnekleme hatası, popülasyonun standart sapmasının örneklem büyüklüğünün kareköküne bölünmesi ve ardından sonuçta elde edilenin güven aralığına dayanan Z puanı değeri ile çarpılmasıyla hesaplanır.
Örnekleme Hatalarının Türleri Nelerdir?
Genel olarak, örnekleme hataları dört kategoriye yerleştirilebilir: popülasyona özgü hata, seçim hatası, örnek çerçeve hatası veya yanıt vermeme hatası. Popülasyona özgü bir hata, araştırmacı kimin araştırması gerektiğini anlamadığında ortaya çıkar. Katılımcılar çalışmaya katılacaklarını kendileri seçtiklerinde bir seçim hatası oluşur. (Bu, yalnızca yanıt vermekle ilgilenen kişilerle sonuçlanır ve bu da sonuçları çarpıtır.) Bir örnek seçmek için yanlış alt popülasyon kullanıldığında örnek çerçeve hatası oluşur. Son olarak, potansiyel yanıtlayıcılarla başarılı bir şekilde iletişim kurulmadığında veya yanıt vermeyi reddettiğinde yanıt vermeme hatası oluşur.
Örnekleme Hatası Neden Önemlidir?
Örnekleme hatalarının varlığının farkında olmak önemlidir çünkü sonuçlara yerleştirilebilecek güven düzeyinin bir göstergesi olabilir. Örnekleme hatası, araştırma sonuçlarının ne kadar değişebileceğiyle ilgili bir tartışma bağlamında da önemlidir.
Örnekleme Hatasını Nasıl Bulursunuz?
Anket araştırmasında, örnekleme hataları meydana gelir çünkü tüm örnekler temsili örneklerdir: araştırma popülasyonunuzun tamamı için duran daha küçük bir grup. Ulaşmak istediğiniz tüm insan grubunu araştırmak imkansızdır.
Çalıştığınız tüm popülasyondan ilgili verileri toplamak imkansız olduğundan, bir çalışmada örnekleme hatasının derecesini ölçmek genellikle mümkün değildir. Araştırmacıların temsili numuneler toplamasının nedeni budur (ve temsili numuneler, numune alma hatalarının nedenidir).