Tabakalı Örnekleme

Kısaca: Tabakalı örnekleme yöntemini diğer olasılık örnekleme yöntemlerden ayıran özelliği anakütlenin içindeki bütün elamanlar belli özelliklere göre kendi içlerinde birbirlerine benzeyen birkaç gruptan, tabakadan oluştuklarıdır. Tabaka elemanları birbirlerine benzerler fakat diğer tabaka elemanlarından çok bariz şekilde değişiktirler. Tabaka örneğinde örnek elemanları öyle seçilmektedir ki her bir anakütle tabakası için örnekte temsilci bulunmaktadır. ...devamı ☟

Tabakalı örnekleme yöntemini diğer olasılık örnekleme yöntemlerden ayıran özelliği anakütlenin içindeki bütün elamanlar belli özelliklere göre kendi içlerinde birbirlerine benzeyen birkaç gruptan, tabakadan oluştuklarıdır. Tabaka elemanları birbirlerine benzerler fakat diğer tabaka elemanlarından çok bariz şekilde değişiktirler. Tabaka örneğinde örnek elemanları öyle seçilmektedir ki her bir anakütle tabakası için örnekte temsilci bulunmaktadır.

Tabakalı örnekleme özellikleri

Eğer anakütlenin alt tabakalari çok bariz farklılıklar gösterirse, her bir alt-anakütleyi (yani tabakayı) ayrı ayrı örneklemek yararlıdır. Tabakalaştırmak örneklemeye başlamadan anakütle üyelerini göreli türdeş gruplara ayırma işlemidir. Tabakalar karsılıklı olarak dışlamalı olmalıdır ve böylece anakütlenin her bir elemanı sadece tek bir tabakaya tahsis edilmelidir. Tabakalar hepbirlikte kapsayıcı olmalıdır: yani hiçbir anakütle elemanı mevcut tabakalara tahsis edilmeden dışarıda bırakılmamalidir. Her bir anakütle elemanı sadece tek bir tabakaya tahsis edilip sınıflandırıldıktan sonra her bir tabakadan ayrı ayrı örnek seçilme işlemine geçilir. Her bir tabakadan önceden tayin edilmiş büyüklükte tabaka örneği yine uygun bir olasılık örneklemesi kullanılarak (ya basit rastgele örnekleme ile ya da sistematik örnekleleme ile) ele geçirilir. Bu türlü ornekleme orneklem hatasını azaltığı için örneklemin anakütleyi temsil etme gücünü artırır. Bir anakütleye bir basit rastgele örnekleme uyguladiktan sonra elde edilen aritmetik ortalama etrafındaki yayılım, tabakalanmış örneklemeden sonra hesaplanan ağırlıklı ortalama etrafındaki yayılımdan daha fazla olmasi beklenmektedir. Tabakalı örnek seçme stratejileri Her tabaka için örnek seçme için kullanılan strateji değişik tipde tabakalı örneklem elde edilmesini sağlar. Şu cesitlerde stratejiler uygulanması mümkündür: *Orantılı ayırma: Bu tip tabakalı örnek almada her tabaka için örnekteki eleman sayısı o tabakanın anakutle içindeki bir dağılım özelliği oranına bağlanır. **Sayıya orantılı ayırma: Bu çeşit orantılı ayırımda anakütle çerçevesi elemanları tabakalara ayrılır ve her tabaka elamanları sayısının anakütle büyüklüğüne oranı bulunur. Bu sayısal oranların da seçilecek örnekte de aynen korunması bu çeşit ayrımın ana prensipi olur. Örneğin bir üniversite oğrencileri anakütlesinde 1/10 Anadolu liseleri mezunları var olduğu biliniyorsa o üniversite öğrencilerinden seçilecek Anadolu liselileri tabakasına ait olan örnek elamanlari tum örnek içinde 1/10 oranında olmaları gerekir. Bu çeşit ayırımın büyük dezavantajı bazı anakütle tabakaları mensupları sayısının ve tüm sayıya orantılarının çok küçük olup nisbeten küçük sayıda bir tabaka örneği için kesirli yahut yanlı sonuç çıkarması çok muhtemel çok küçük örnek büyüklükleri gerektirmesidir. Örneğin, yine yukarıda bahsi geçen üniversiteden alınacak örnek büyüklüğü 30 olması kabul edilmişse ve anakütle Anadolu lise mezunları oranı olan 1/10 bu örnekte de korunacaksa, bu tabaka örnek büyüklüğü sadece 3 olacaktır. Bu kadar küçük bir örnekten elde edilecek bilgilerin yanlı olmak olasığı çok yüksek olacaktır. **Yayılıma orantılı ayırma: Bu şekilde, bir ayrıcı değişken için anakütle tüm varyansı ve her bir tabakanın bu varyansa katkısı oranı tesbit edilir. Anakutle tabakaları icin tum varyansa katkı orantıları tesbit edilir. Alınacak örnekte değişik tabakalardan alınacak ornek sayıları her tabaka icin bu anakütle varyansa katkı oranını koruyacak şekilde saptanır. Bu çeşit ayırımın en büyük dezavantajı ayrıcı değişken için anakütle verilerinin bulunup, kullanılması ve anakütle tabakalarının varyanslarının tüm anakütle varyansına katkı oranlarının hesaplanmasi gereğidir. *Ters orantılı ayırma: Bazı araştırmalarda, araştırma konusu çok küçük sayıda ama ana onemi haiz bir tabakanın ayrıntıli olarak incelemesini gerektirir. Örneğin, yine bir üniversite öğrencileri davranışlarına ait bir çalışmada yabancı okul mezunlarının davranışlarını incelemek özellikle istenmeketedir. Bu halde yabancı okul mezunları tabakası çok küçük olabilir ve eğer orantılı ayırma kullanılırsa örnekte çok ufak olarak temsil edilmeleri gerekir. Bu halde bazı Amerikan araştırmacılar ayırımın sayıya orantılı yapılmasını, ama orantıların ters olarak kullanılmasını tavsiye etmişlerdir. Böylece anakütlede küçük oranda olan tabakalar örnekte büyük oranda ve tersi olacakdır. *Orantısız ayırma: Eger istatistiksel sinamalarin istatistiksel gucunu kullanip tabakalar arasindaki farklari barizce sinama ile ortaya cikartilmasi isteniyorsa, anakutle icindeki buyuklukleri bakimindan birbirleri ile cok degisik olan her bir tabakadan ayni buyuklukte ornek alinabilir. Boylece bu cesit ayirmada tabaka buyukluklerinin veya yayilima katkilarin ornek alinirken secilen tabaka elemani sayisina hic bir etkisi olmamaktadir. Aaker,D.A., V.Kumar and G.S.Day, [1], Marketing Research, 9th ed. , John Wiley ==Diğer örnekleme yöntemleri ile karşılaştırmaAvantajları * Önemli alt anakutleler uzerine dikkati ceker ve arastirma basinda onemsiz olduklari kabul edilen farklar bir kenara birakilir. * Tahminlerin kesinliğini artırır * Etkendir

Dezavantajları

* Kesinlikle tabakalaşmayi sagliyacak ise yarar tabaka ayirici degisken secimi cok guc olabilir ve bu ayirici degisken icin bilgi toplanmasi cok guc hatta imkansiz olabilir. * Eger kendi aralarinda benzerlik gosteren birkac alt-grup yoksa imkansizdir * Ornekleme maliyeti yuksek olabilir * Anakutle hakkinda kesin ve ise yarar bilgilerin ornek planlamasi saafhasinda elde olmasi gerekir; eger bu bilgi yoksa toplanan ornekde yanlilik problemi ortaya cikar. * Sadece ornekleme surecinin en basinda alt gruplara onem verri ve artirma icinde ortaya çıkabilecek gruplaşmalar ele alınmaz. ==Pratik örneğin== Bir orantılı ayırım kullanılarak tabakalı örnek seçimine pratik örnek, bir firma için hazırlanan bir anketdir. Burada tabakayı teşhis eden özellikler araştırmacı tarafından seçilen iki anakütle özelliğidir: firmada çalışanlarıin cinsiyeti ve tamzamanlı/parttime çalısşıp çalışmadıkları. Anakütle çerçevesi 180 çalışandan oluşmaktadır. Seçilen 2 ayırma özelligine göre bu anakutle cerçevesi şu dort tabakaya ayrılmışsa ve her tabaka içindeki eleman sayısı şöyle verilmistir: *erkek, tam zamanlı: 90 *erkek, parttaym: 18 *kadın, tamzamanlı: 9 *kadın, parttaym: 63 *Toplam: 180 Dikkat edilirse istatistik için bu bir anakütle değildir; sadece anakütle çerçevesidir. Araştırmanın incelediği değişken hakkında verilebilecek değerler anakütleyi oluşturur. Araştırıcı ne kadar kendi emek, zaman ve para sarfetmek istetediğine göre, örnek büyüklüğünü 40 olarak seçmiş olduğu varsayılsın ve orantılı ayırma yöntemi ile tabakalı örnek elde edilecektir İlk olarak her bir tabakanın eleman sayısı ile anakütle çerçevesi icinde toplam arasındaki oran bulunur yani herbir tabaka eleman sayısı 180 ile bölünur ve yuüzdeler elde edilir: *erkek, tam zamanlı yüzdesi = (90 / 180) x 100 = 50 *erkek, part-taym yüzdesi= ( 18 / 180 ) x100 = 10 *kadın, tamzamanlı yüzdesi= (9 / 180 ) x 100 = 5 *kadın, part-taym yüzdesi= (63 / 180) x 100 = 35 Orantılı ayırma kullanılacağı için her bir tabaka elemanı oranı, örnek içinde de şöyle olması gerekir: *erkek, tam zamanlı: %50 *erkek, parttaym: %10 *kadın, tamzamanlı: %5 *kadın, parttaym: %35 Örnek büyüklüğü 40 olarak seçildiği için örnek çerçevesi içinde her bir tabaka eleman sayısı şöyledir: *40in %50i olur 20. *40in %10u olur 4. *40in %5i olur 2. *40in %35i olur 14. http://www.coventry.ac.uk/ec/~nhunt/meths/strati.html Accessed 2008/01/27 ==Referanslarİçsel bağlantılar == *Örnekleme *halkoyu anketleri

Kaynak

*} }

Kaynaklar

Vikipedi

Bu konuda henüz görüş yok.
Görüş/mesaj gerekli.
Markdown kullanılabilir.