Çok aşamalı örnekleme
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. (Nisan 2022) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) |
Çok aşamalı yahut ardışık örnekleme, istatistikte örneklemlerin aşamalı bir biçimde ve her aşamada daha da küçük birimleri halinde alınması işlemidir. Bu yöntem, büyük ve karmaşık popülasyonları araştırmak için kullanılan esnek ve maliyet-etkin bir yaklaşım olarak öne çıkmaktadır. Özellikle geniş coğrafi alanlara yayılan veya heterojen popülasyonlar üzerinde çalışma yaparken, çok aşamalı örnekleme araştırmacılara zaman ve maliyet avantajı sağlar.[1][2][3] Çok aşamalı örnekleme, popülasyonu gruplara (veya kümelere) ayırmayı içeren bir örnekleme türü olduğu için küme örneklemesinin bir çeşidi olarak görülebilir.
Bu yöntemin temel avantajlarından biri, farklı örnekleme tekniklerinin her aşamada bir arada kullanılabilmesidir. Örneğin, ilk aşamada kümelenmiş örnekleme, sonraki aşamada basit rastgele örnekleme uygulanabilir. Bu sayede, popülasyondan doğru bir temsil elde edilirken, pratik bazı zorlukların üstesinden gelmek mümkün olur. Bununla birlikte, örneklemdeki birimlerin kısmen ilişkili olması, basit rastgele örneklemeye kıyasla yöntemin istatistiksel etkinliğini bir miktar azaltabilir. Ancak bu eksiklik, yöntemin düşük maliyetle daha geniş veri toplanmasına olanak sağlamasıyla dengelenir.[1][2]
Çok aşamalı örnekleme, özellikle geniş ölçekli saha çalışmaları için uygundur. Örneğin, bir ülkedeki öğrencilerin akademik başarılarını incelemek isteyen bir araştırmacı, önce bölgeleri rastgele seçip, ardından okulları ve son olarak öğrencileri belirleyerek temsil yeteneği yüksek bir örneklem oluşturabilir. Bu yöntem, araştırmacının hem zaman hem de kaynak tasarrufu yapmasını sağlar.[1][4]
Bununla birlikte, yöntemin dezavantajları da göz önünde bulundurulmalıdır. Örnekleme süreçlerinin karmaşıklığı ve popülasyonun tam anlamıyla temsil edilme riskleri, dikkatle ele alınması gereken konular arasındadır. Ayrıca, çok aşamalı örnekleme, kullanılan tekniklere ve popülasyonun özelliklerine göre hassasiyet gösterebilir ve kaynak kullanımı ve veri kalitesi ilişkisi iyi yönetilmelidir.[1]
Sonuç olarak, çok aşamalı örnekleme, büyük ölçekli ve kapsamlı araştırmalar için ideal bir yöntemdir. Ancak bu yöntemin avantajları kadar sınırlamalarını da dikkate alarak, çalışmanın amacına uygun şekilde tasarlanması önemlidir.[3]
Kaynakça
değiştir- ^ a b c d Bhat, Adi (27 Ağustos 2019). "Çok Aşamalı Örnekleme - Tanım, adımlar, uygulamalar ve örneklerle avantajlar". QuestionPro. Erişim tarihi: 18 Kasım 2024.
- ^ a b anderson, Dr benjamin (5 Ağustos 2023). "▷ Çok aşamalı örnekleme (veya adımlı örnekleme)". Statorials. Erişim tarihi: 18 Kasım 2024.
- ^ a b Bacanlı, Sevil; Uçar, Pınar (5 Mart 2014). "Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama". Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 17 (3): 9–17. ISSN 1308-6529.
- ^ Salomão, Angélica (25 Ağustos 2023). "Araştırmanız için Doğru Örnekleme Türleri Nasıl Seçilir?". Mind the Graph Blog. Erişim tarihi: 18 Kasım 2024.
|
Bu madde bir taslaktır. Bu maddeyi geliştirerek veya özelleştirilmiş taslak şablonlarından birini koyarak Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. |