Sistematik Örnekleme ve Küme Örneklemesi: Fark Nedir?
Sistematik Örnekleme ve Küme Örneklemesi: Genel Bir Bakış
Sistematik örnekleme ve küme örnekleme, bir popülasyonun örneklerini incelemek için araştırmacılar, analistler ve pazarlamacılar tarafından kullanılan iki farklı istatistiksel ölçüm türüdür.
Hem sistematik hem de küme örneklemesinin popülasyondan örnek noktaları çekme şekli farklıdır. Sistematik örnekleme, örneği oluşturmak için daha büyük popülasyondan sabit aralıklar kullanırken, küme örnekleme popülasyonu farklı kümelere ayırır.
Sistematik örnekleme, popülasyondan rastgele bir başlangıç noktası seçer ve ardından büyüklüğüne bağlı olarak popülasyonun düzenli sabit aralıklarından bir örnek alınır. Küme örneklemesi, popülasyonu kümelere ayırır ve ardından her kümeden basit bir rastgele örnek alır.1 Bu makalede, bu tür örneklemelerin farklılıklarını, bunların avantajlarını ve dezavantajlarını, birini diğerinden daha iyi kullanmanın en iyi olduğu durumları ve her birinin örneklerini ele alacağız.
Temel Çıkarımlar
- Sistematik örnekleme ve küme örnekleme, bir popülasyonun örneklerini incelemek için araştırmacılar, analistler ve pazarlamacılar tarafından kullanılan istatistiksel ölçümlerdir.
- Sistematik örnekleme, örneği oluşturmak için daha büyük popülasyondan sabit aralıkların seçilmesini içerir.
- Küme örneklemesi, popülasyonu gruplara ayırır, ardından her kümeden rastgele bir örnek alır.
- Hem sistematik örnekleme hem de küme örnekleme, olasılık örnekleme olarak bilinen ve olasılık dışı örneklemenin aksine duran rastgele örnekleme biçimleridir.
- Sistematik örnekleme ve küme örneklemenin hem avantajları hem de dezavantajları vardır, ancak her ikisi de zaman ve maliyet açısından verimli olabilir.
Sistematik Örnekleme
Sistematik örnekleme, rastgele olasılık örnekleme yöntemidir. Araştırmacılar ve analistler tarafından kullanılan en popüler ve yaygın yöntemlerden biridir. Bu yöntem, daha büyük bir gruptan örneklerin seçilmesini içerir. Başlangıç noktası rastgele olabilirken, örnekleme her üye arasında sabit aralıkların kullanılmasını içerir.
İşte nasıl çalıştığı. Araştırmacı, önce daha büyük bir popülasyondan bir başlangıç noktası seçerek başlar. Bu normalde, daha büyük popülasyondaki denek sayısından daha küçük olması gereken bir tam sayı biçimindedir. Analist daha sonra her üye arasındaki aralığı seçer; her üye arasında yatan tutarlı bir farktır. İşte varsayımsal bir örnek. Araştırmada 100 kişilik bir nüfus olduğunu varsayalım. Araştırmacı, 10. noktadaki kişi ile başlar. Daha sonra her yedinci kişiyi seçmeye karar verirler. Bu, örneklemede aşağıdaki noktalardaki kişilerin seçildiği anlamına gelir: 10, 17, 24, 31, 38, 45 vb.
Sistematik Örneklemenin Avantaj ve Dezavantajları
Bu tür istatistiksel örnekleme oldukça basittir, bu yüzden genellikle araştırmacılar tarafından tercih edilir. Finans alanında da belirli amaçlar için çok faydalıdır. Bu yöntemi kullananlar, sonuçların normal popülasyonların çoğunu temsil ettiğini varsaymaktadır. Bu süreç aynı zamanda tüm popülasyonun eşit olarak örneklenmesini garanti eder. Ancak yine de bu tür örneklemeyle ilgili sorunlar olabilir. Örneğin, bu yöntemi kullanan kişiler istenen bir sonuca göre konuları ve aralıkları seçebildiğinden, verileri manipüle etme riski daha büyük olabilir.
Sistematik örneklemenin yürütülmesi ve anlaşılması kolaydır. Bütçesi veya zaman kısıtlamaları olabilecek istatistikçiler, örneklerini oluşturma, karşılaştırma ve anlama açısından sistematik örneklemenin kullanımının avantajlı olduğunu düşünmektedir. Ek olarak, sistematik örnekleme, süreci nedeniyle diğer örnekleme metodolojilerine kıyasla daha yüksek bir kontrol derecesi sağlar.
Sistematik örnekleme, bir popülasyondaki rastgele seçilen örneklerin doğal olmayan bir şekilde birbirine yakın olduğu kümelenmiş seçimi de ortadan kaldırır. Sistematik olanların aksine rastgele örnekler, bu durumu yalnızca birden fazla anket yaparak veya örnek sayısını artırarak ortadan kaldırabilir; her ikisi de zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Sistematik örnekleme aynı zamanda düşük risk faktörü taşır çünkü verilerin kontamine olma ihtimali düşüktür.
Pek çok avantajına rağmen, sistematik örneklemenin dezavantajları vardır. Sistematik örneklemenin birincil sınırlaması, nüfusun büyüklüğüne ihtiyaç duyulmasıdır. Bir popülasyondaki belirli katılımcı sayısı olmadan, sistematik örnekleme iyi çalışmaz. Örneğin, bir istatistikçi belirli bir bölgedeki evsizlerin yaşını incelemek istiyor ancak orada kaç evsiz insan olduğunu doğru bir şekilde elde edemiyorsa, o zaman bir nüfus büyüklüğüne veya bir başlangıç noktasına sahip olmayacaktır.
Diğer bir dezavantaj, popülasyonun doğal miktarda rastlantısallığa sahip olması gerektiğidir. Aksi takdirde, benzer örnekleri seçme riski artar ve örneğin amacını bozar.
Sistematik Örnekleme Örneği
Sistematik örneklemenin amacı tarafsız bir örnek elde etmektir. Bunu başarmanın yöntemi, popülasyondaki her katılımcıya bir numara atamak ve ardından örneği oluşturmak için popülasyonda aynı belirlenmiş aralığı seçmektir.
Örneğin, her 5. katılımcıyı veya her 20. katılımcıyı seçebilirsiniz, ancak her popülasyonda aynı olanı seçmelisiniz. Bu n’inci sayıyı seçme süreci sistematik örneklemedir.
Örneğin, bir diş macunu şirketi yeni bir diş macunu aroması yaratır ve bunu halka satmadan önce örnek bir popülasyon üzerinde test etmek ister. Test, yeni aromanın numune tarafından iyi karşılanıp alınmadığını belirlemektir. Şirket 50 kişilik bir nüfusu bir araya getiriyor ve sistematik örnekleme kullanarak diş macunu ile ilgili görüşlerini dikkate alacakları 10 kişilik bir örnek oluşturmaya karar veriyor.
İlk olarak, pazarlama ekibi popülasyondaki her katılımcıya bir numara atar. Bu durumda, grupta 50 kişilik bir popülasyona sahiptir, bu nedenle her katılımcıya bir ile 50 arasında değişen bir sayı atayacaktır. Daha sonra, ne kadar büyük bir örnekleme sahip olmak istediğini belirlemeli ve bir örneklem büyüklüğünü belirlemelidir. 10. Bu nedenle, 50/10 = 5. Örnekleme basamağı beş olacaktır; bu, popülasyondaki her beş katılımcıyı kendi örneğine ulaşmak için seçeceği anlamına gelir. Bu, her beş katılımcının koyu renkte olduğu ve örneklem için seçilenin seçildiği aşağıdaki tabloda özetlenmiştir.
Küme örneklemesi
Küme örneklemesi, başka bir rastgele istatistiksel ölçüm türüdür. Bu yöntem, daha büyük bir popülasyonda bulunan farklı grup alt kümeleri olduğunda kullanılır. Bu gruplar kümeler olarak bilinir. Küme örneklemesi genellikle pazarlama grupları ve profesyoneller tarafından kullanılır.
Bir şehrin, kasabanın veya ilçenin demografisini incelemeye çalışırken, büyük nüfus büyüklükleri nedeniyle küme örneklemesini kullanmak en iyisidir.
Küme örneklemesi iki aşamalı bir prosedürdür. İlk olarak, tüm popülasyon seçilir ve farklı kümelere ayrılır. Daha sonra bu alt gruplardan rastgele örnekler seçilir. Örneğin, bir araştırmacı, röportaj yapmak için bir bakkalın tüm müşteri popülasyonunu oluşturmayı zor bulabilir. Ancak, rastgele bir mağaza alt kümesi oluşturabilirler; bu, sürecin ilk adımını temsil eder. İkinci adım, bu mağazaların müşterilerinin rastgele bir örneğiyle röportaj yapmaktır.
Küme Örnekleme Türleri
İki tür küme örneklemesi vardır: tek aşamalı küme örneklemesi ve iki aşamalı küme örneklemesi.
Tek aşamalı küme örneklemesi, rastgele bir küme örneği seçmeyi ve bu küme içindeki her bir konudan veri toplamayı içerir. İki aşamalı küme örneklemesi, çok sayıda kümenin rastgele seçilmesini ve nihai örneği oluşturmak için her bir kümede rastgele belirli konuları seçmeyi içerir. İki aşamalı örnekleme, tek aşamalı örneklemenin bir alt kümesi olarak görülebilir: oluşturulan kümelerden belirli öğeleri örneklemek.
Küme Örneklemesinin Avantaj ve Dezavantajları
Bu örnekleme yöntemi, yukarıdaki örnekte gösterildiği gibi tüm popülasyonun bir listesini tamamlamak zor olduğunda kullanılabilir. Bu, zamandan ve paradan tasarruf sağlayabilecek basit, manuel bir işlemdir.
Aslında, küme örneklemesini kullanmak, diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında oldukça ucuz olabilir. Bunun nedeni, genellikle daha az ilişkili maliyet ve gider olmasıdır, çünkü küme örneklemesi, tüm popülasyonları değerlendirmek yerine rastgele seçilen kümeleri seçmeyi gerektirir. Aynı süreç aynı zamanda örneklem büyüklüğünü artırmaya da izin verir. Bir istatistikçi yalnızca belirli bir küme grubundan seçim yaptığından, o küme içinden örneklenecek deneklerin sayısını artırabilirler.
Küme örneklemenin birincil dezavantajı, onunla ilişkili daha büyük bir örnekleme hatası olması ve bu da onu diğer örnekleme yöntemlerinden daha az hassas hale getirmesidir. Bunun nedeni, bir küme içindeki öznelerin benzer özelliklere sahip olma eğiliminde olmasıdır, yani küme örneklemesi, nüfusun çeşitli demografik özelliklerini içermemektedir. Bu genellikle bir küme içinde aşırı temsil veya yetersiz temsil ile sonuçlanır ve bu nedenle önyargılı bir örnek olabilir.
Küme Örnekleme Örneği
Örneğin, bir akademik çalışma kaç çalışanı de belirlemek amacıyla yapılmıştır iddia ettikleri yatırım bankaları tutun MBA ve bu MBA, kaç köklü okullardan bulunmaktadır. İstatistikçinin her yatırım bankasına gitmesi ve her çalışana eğitim geçmişini sorması zor olacaktır. Hedefe ulaşmak için, bir istatistikçi küme örneklemesini kullanabilir.
İlk adım, bir yatırım bankaları kümesi oluşturmak olacaktır. İstatistikçi, her yatırım bankasını incelemek yerine, ilk kümeyi oluşturan gelire dayalı olarak en büyük üç yatırım bankasını incelemeyi seçebilir. Oradan, her üç yatırım bankasındaki her çalışanla görüşmek yerine, bir istatistikçi, yalnızca belirli departmanlardan çalışanları, örneğin satış ve ticaret veya birleşme ve satın almaları içerecek başka bir küme oluşturabilir.
Bu yöntem, istatistikçinin örnekleme boyutunu daraltmasına, daha verimli ve uygun maliyetli hale getirmesine, ancak yine de aranan bilgiyi ölçmek için yeterince çeşitli bir örneğe sahip olmasına izin verir.
Özel Hususlar
Hem sistematik örnekleme hem de küme örnekleme rastgele örneklemenin biçimleri olsa da, örnek boyutlarına tamamen farklı yollarla ulaşırlar. Sistematik örnekleme, bir popülasyondaki sabit aralıklara dayalı bir örnek seçerken, küme örnekleme bir popülasyondan bir küme oluşturur.
Küme örneklemesi, belirli bir popülasyon içinde farklı alt kümeler olduğunda daha uygundur, oysa sistematik örnekleme, bir popülasyonun tüm listesi veya sayısı bilindiğinde daha iyi kullanılır. Ancak her ikisi de popülasyonu örnekleme için daha küçük birimlere ayırıyor.
Sistematik örnekleme için grupta kalıp olmamasını sağlamak önemlidir, aksi takdirde genel popülasyonu temsil etmeden benzer konuları seçme riskini alırsınız. Küme örneklemesi için, her kümenin tüm örneklemle benzer özelliklere sahip olmasını sağlamak önemlidir.
Küme Örnekleme SSS’leri
Küme Örneklemesinin Anlamı Nedir?
Küme örneklemesi, bir örnek oluşturmak için popülasyonu kümelere ayıran rastgele örnekleme biçimidir. Bir örneği daraltmak için ilk kümelerden başka kümeler de oluşturulabilir.
Neden Küme Örneklemesini Kullanmalısınız?
Küme örneklemesi en iyi, her konuyla mülakat yapmayı hedeflemenin maliyetli, zaman alıcı ve belki de imkansız olacağı geniş, dağınık popülasyonları incelemek için kullanılır. Küme örneklemesi, benzer özelliklere sahip, değerlendirilen popülasyonun daha küçük bir temsili olan kümelerin oluşturulmasına izin verir.
Küme Örneklemesi Nasıl Çalışır?
Küme örneklemesi, incelenen popülasyonun daha küçük gruplara bölünmesini içerir. Bu alt gruplar incelenebilir veya rastgele olarak diğer alt gruplara ayrılabilir.
Küme Örneklemesi ile Tabakalı Örnekleme Arasındaki Fark Nedir?
Küme örneklemesi ile tabakalı örnekleme arasındaki temel fark, küme örneklemede oluşturulan kümelerin heterojen, tabakalı örnekleme için grupların homojen olmasıdır.
Alt çizgi
Gruplar içinde bilgi edinmek isteyen istatistikçiler için çeşitli örnekleme yöntemleri mevcuttur. Gruplar veya popülasyonlar büyük olma eğiliminde olduğundan, her bir konudan veri elde etmek çok zordur. Bu sorunun üstesinden gelmek için istatistikçiler, daha büyük nüfusu temsil etmesi amaçlanan daha küçük gruplar oluşturarak örnekleme kullanırlar.
Bu küçük örnekleri oluşturmanın önemli bir yönü, rastgele seçilmelerini ve daha büyük popülasyonun gerçek bir temsili olmalarını sağlamaktır. Sistematik örnekleme ve küme örnekleme, istatistikçilerin popülasyonları incelemek için kullanabilecekleri iki yöntemdir.
Her ikisi de, zaman ve maliyet açısından verimli olabilen ve daha kolay analiz için popülasyonları daha küçük gruplara ayıran rastgele örnekleme biçimleridir. Sistematik örnekleme, tüm popülasyon bilindiğinde en iyi sonucu verirken, küme örnekleme, tüm popülasyonun ölçülmesi zor olduğunda en iyi şekilde çalışır.