Anketiniz için hedef kitlenizi temsil eden bir örnek oluşturma

Anket yaparken, hedeflediğiniz gruptaki ya da hedef kitlenizdeki herkesten geri bildirim almanız neredeyse imkânsızdır. Anketi herkese ulaştırmayı başarsanız bile yanıtlamayan ya da katılmakla ilgilenmeyen birileri mutlaka olacaktır.

Neyse ki anketinizden son derece faydalı veriler elde etmek için hedeflediğiniz anket grubundaki herkese anket yapmak zorunda değilsiniz. Aslına bakarsanız, gereksiz yere çok büyük bir gruba anket yaparsanız, hem zaman ve para kaybeder hem de süreci daha karmaşık hâle getirirsiniz.

Hedef kitlenizi temsil eden bir örnek kullandığınızda sonuçları analiz ederek pazar araştırmanızı ve müşteri deneyimiyle ilgili çalışmalarınızı destekleyecek uygulanabilir veriler ve faydalı görüşler alabilirsiniz.

Temsil edici örnek, genellikle daha geniş bir gruptan alınan ve o grupla benzer özellikler sergileyen bir veri alt kümesidir. Elde edilen veriler geniş grubun daha küçük ve daha kolay yönetilebilir hâlini içerdiği için, temsil edici örnekler büyük popülasyonları analiz etmenize yardımcı olur. Temsil edici örneklemeyle seçim anketlerinde karşılaşırız. Anketörler hangi adayın daha çok desteklendiğini öğrenmek için seçmenleri temsil eden örneklere anket yaparlar.

Temsil edici örnekleme, zamandan ve paradan büyük ölçüde tasarruf etmenizi sağlayabilir. Herkesten, hatta anket yapılan kişilerin büyük çoğunluğundan yanıt almak zorunda kalmadan, istatistiksel analiz ve veri inceleme yoluyla geniş bir müşteri kitlesini ya da hedef kitle içindeki belirli bir grubu doğru şekilde temsil eden sonuçlar elde edebilirsiniz.  

Yine de sonuçların doğruluğundan ve güvenilirliğinden emin olmak için temsil edici örneklemenin artılarına ve olası eksilerine dair yeterince bilgiye sahip olmanız gerekir. Bu bilgiye sahip olduğunuzda, müşterilerinizle ilgili daha iyi görüşler elde etmek için bu aracı stratejik bir biçimde kullanabilir ve elde ettiğiniz bilgilerle daha iyi müşteri deneyimi sunmanın yollarını bulup işinizle ilgili daha iyi kararlar alabilirsiniz.

150 erkek ve 150 kadından oluşan 300 kişilik bir grubun belirli bir eğitim programından geçtiğini düşünün. Olası sorunları tespit etmek ve katılımcıların programın hangi özelliklerini daha faydalı bulduğunu öğrenmek için program hakkında geri bildirim almak istiyorsunuz. 

Anket sürecinizde temsil edici örneklemeye başvurduğunuzda eğitime katılanların çoğunluğundan yanıt almanız gerekmez. Bunun yerine, 300 katılımcılı gruptan, 30 erkek ve 30 kadından oluşan 60 kişilik güvenilir bir temsil edici örnek oluşturabilirsiniz. Buradan alacağınız yanıtlar bütün grubu temsil edecektir.

Yanıtları aldığınızda sonuçları analiz ederek bütün grubun düşüncelerini temsil eden görüşler elde edebilirsiniz. Eğitim programını tamamlayan erkekler ve kadınlar eşit oranda temsil edildiği için yanıtları cinsiyete göre de değerlendirebilirsiniz.

300 kişinin anketinizi yanıtlamasını istemek yerine eşit sayıda kadından ve erkekten toplamda yalnızca 60 yanıt alarak doğruluk düzeyi yüksek sonuçlar elde edebilirsiniz. Böylece zamandan ve paradan tasarruf edersiniz.

SurveyMonkey Audience, dünyanın diğer ucunda bile olsalar ideal yanıtlayanlarınıza ulaşmanızı sağlayarak size temsil edici bir örnek sunar.

Temsil edici bir örnek elde etmenin, akademik ve bilimsel araştırmalar ile pazar araştırmalarından faydalanılarak zaman içinde test edilmiş ve doğrulanmış, bilinen birkaç yolu vardır. 

En yaygın yöntemler şunlardır: 

Temsil edici örnekler oluşturmak için bu yöntemlerden birini kullandığınızda sonuçlarınızın güvenilirliğinden ve doğruluğundan emin olursunuz.

Olasılıklı örnekleme, geniş bir popülasyondan olasılık teorisine dayalı bir yöntem kullanarak örnekler seçtiğiniz bir örnekleme tekniğidir. Katılımcıların olasılıklı bir örneğe dahil edilebilmeleri için rastgele seçim denen bir yöntemle seçilmeleri gerekir. Rastgele seçim, anket yaptığınız popülasyondaki herkesin seçilme olasılığının eşit olduğu anlamına gelir. Başka bir deyişle, 1.000 kişilik bir popülasyonunuz varsa her bireyin seçilme olasılığı 1.000'de 1'dir.

Olasılıklı örneklemede anketi ya da araştırmayı yapanlar örneğe dahil olacak kişileri seçemediğinden, popülasyonu gerçek anlamda temsil eden bir örnek oluşturma şansınız en üst düzeyde olur. Kısacası, olasılıklı örneklemede ön yargı ya da örnekleme hatası riski ortadan kalkar, daha büyük bir popülasyondan küçük bir grubun rastgele seçilmesi için istatistiksel teoriden faydalanılır ve bu grubun vereceği tüm yanıtların büyük popülasyonun vereceği yanıtlarla eşleşeceği tahmin edilir.

İşleri olabildiğince basit tutmak her zaman iyi bir fikirdir. Basit rastgele örnekleme de elverişli bir örnek grubu oluşturmak için dolambaçsız bir yol sunarak tam olarak bunu yapmanızı sağlar.

Basit rastgele örnekleme, grubunuzdaki her kişiye bir numara atayıp ardından kimlerin örneğe dahil edileceğini belirlemek üzere numaraların otomatik bir süreçle rastgele seçilmesi kadar kolay bir yöntemdir. Örneğe dahil edilecek numaraları bir çekiliş sistemiyle ya da rastgele numaralar üreten bir yazılım kullanarak seçebilirsiniz.

Bu yöntem, konsept testi yürütülürken sıklıkla yaşanan örnekleme ön yargısından kaçınmanın en iyi yollarından biridir. Popülasyonun bazı üyelerinin bir örneğe seçilme olasılığı diğerlerinin seçilme olasılığından sistematik olarak daha yüksekse anketinizin örnekleme ön yargısından etkilenme riski var demektir. Örnekleme ön yargısı, uygun görünen ya da belirli bir bakış açısını destekleyen sonuçlar vererek örnekleme hatasına, yanlış varsayımlara ya da kötü kararlara neden olabilir.

Basit rastgele örnekleme, popülasyondaki her bireyin araştırmaya katılımcı olarak seçilme şansını eşitleyerek örnekleme ön yargısı olasılığını en aza indirir.

Olasılıksız örnekleme pek rastgele değildir. Aksine, araştırmayı yürütenlerin örnekleri rastgele seçmek yerine öznel yargıya göre seçtikleri bir tekniktir. Öznel yargı, yerleşmiş formüllere ya da istatistiksel analizlere dayanmaz. Bunun yerine, örneğe eklenecek katılımcıların belirlenmesinde bir kişinin uzman görüşüne ya da deneyimine güvenilir.

Olasılıksız örnekleme yöntemini kullandığınızda popülasyonun tüm üyelerinin araştırmaya katılma şansı aynı olmaz. Yani popülasyonun her üyesinin seçilme şansının ne kadar olduğu önceden bilinir.

Tahmin edeceğiniz üzere olasılıksız örneklemede insan yargısı, dolayısıyla olası insan hataları ya da örnekleme ön yargısı sürece dahil olduğu için bu yöntem olasılıklı örnekleme kadar katı değildir. Olumlu tarafıysa, ankete katılacak ya da araştırmaya dahil edilecek insanların en faydalı bilgileri sunacağını garantilemek için daha etkili ve verimli bir yol sunmasıdır.  Olasılıksız örnekleme, görüşler ve sonuçlar almak üzere sayısal olmayan verilere odaklanan nitel araştırmalarda sık kullanılan temel araçlardan biridir.

Yeterince katı ya da güvenilir değilse, olasılıksız örnekleme kullanmak mantıklı mıdır? Bazı durumlarda bu sorunun yanıtı evettir. Olasılıksız örnekleme, pilot anket (önceden belirlenen örnek boyutundan daha küçük bir örneğe uygulanan anket) gibi keşif amaçlı araştırmalarda özellikle işe yarar. Ayrıca, genellikle rastgele olasılıklı örneklemenin zor ya da kısıtlı zaman ve maliyet veya diğer zorluklar nedeniyle imkânsız olacağı durumlarda kullanılır.

Kota örnekleme, hedef popülasyonunuzun belirli bir alt kümesi hakkında daha fazla bilgi almak istediğinizde ve bütçeniz kısıtlı olduğunda, kuruluşunuzun verilere dayalı güçlü kararlar almasına yardımcı olacak temsil edici sonuçlar sağlayabilir. 

Bu yöntem, araştırmacıların belirli bir popülasyonu temsil eden bireylerden örnek oluşturduğu bir olasılıksız örnekleme yöntemidir. Kota örneklemeyle anket sonuçlarınızın hedef popülasyonunuza çok benzemesini sağlayabilirsiniz. Kota örnekleme, olasılıksız örneklemeye benzer bir risk-kazanç oranına sahiptir, ancak belirli bir hedef kitleden uygulanabilir veriler ve görüşler almanın çok etkili bir yoludur.

Örneğiniz çok büyükse, anketiniz ve ardından yapacağınız analizler karmaşık, pahalı ve zaman kaybettirici olabilir. İdeal olarak, düzgün şekilde büyük bir anket yapmak ve daha yüksek oranda yanıt toplamak, elde edilecek verilerin doğruluğunu ve kesinliğini artırır. Yine de bu ek faydalar, yüksek maliyetli, zaman alan ve yönetilmesi zor bir anket yapmanın risklerine genellikle değmez. Daha sıklıkla, geçerli ve istatistiksel anlama sahip sonuçlar elde etmenin daha hızlı, daha kolay ve erişilebilir bir yolu olarak temsil edici örnek kullanılır.

Örneğiniz çok küçükse istatistiksel anlama sahip olmayan sonuçlar alma olasılığınız daha yüksektir. Söz gelimi, örnekteki aykırı kişilerin yani büyük grubu temsil etmeyenlerin sayısı orantısız ölçüde yüksek olabilir. Bu durum sonuçlarınızı çarpıtabilir ve verilerin kusurlu ya da eksik olmasına, neticede kötü kararlar alınmasına yol açabilir. Bu nedenle, her zaman "en doğru" temsil edici örnek boyutunu bulmayı hedeflemelisiniz. Örneğinizin boyutu doğruysa, zaman ve maliyetten tasarruf eder ve güvenilir temsil edici örnek istatistikleri elde edersiniz. SurveyMonkey, örnek boyutu hesaplayıcı aracıyla doğru örnek boyutunu belirlemenizi kolaylaştırır. Bu basit aracı kullanarak temsil edici örneğinizi hızlı bir şekilde belirleyebilirsiniz.

Bir popülasyonun bazı üyelerinin bir örneğe seçilme olasılığı diğerlerinden sistematik olarak daha yüksek olduğunda örnekleme ön yargısı söz konusu olabilir. Belirli siyasi anketin geçerliliğinin tartışmalı olması, genellikle anketörün aynı siyasi görüşe sahip çok sayıda kişiyi ankete dahil ettiği olası bir örnekleme ön yargısından kaynaklanır.

Örnekleme ön yargısı, uygun görünen ya da belirli bir teoriyi, fikri ya da çabayı destekleyen sonuçlar almanıza neden olabilir. Bu sonuçlar çarpıtılmışsa ve gerçeği yansıtmıyorsa, kötü kararlar verebilir ya da kuruluşunuzun itibarına ve büyük olasılıkla kendi itibarınıza zarar verebilirsiniz.

Örnekleme ön yargısından kaçınmanın en iyi yolu, örneklerin tümüyle şans eseri seçildiği basit rastgele örnekleme yöntemini kullanmaktır. Bu yöntemde popülasyondaki her birey, araştırmanıza katılımcı olarak seçilmek için eşit şansa sahip olur. Katılımcıların belirli yargılara göre seçildiği olasılıksız örnekleme yöntemini kullanacaksanız, sorumluların deneyimli ve güvenilir olduğundan, ayrıca sonuçlara ve çıkarımlara zarar verecek örnekleme ön yargısından kaçınmak gerektiğini bildiğinden emin olun.

Temsil edici örneklemeye dayanan anketlerde örnekleme ön yargısının bazı unsurlarından kaçınmak imkânsızdır. Örneğin, işi başından aşkın insanlar anketlere daha az katılırlar. Sonuç olarak, anketler genellikle bu tür insanların bakış açısını tam olarak içermeyebilir, bu da onların yeterince temsil edilmemesine neden olur.

Ön yargıyı önlemenin başka yollarını mı arıyorsunuz? SurveyMonkey'in pazar araştırması anket şablonları, anketinize katılanların daha dürüst yanıtlar vermesine yardımcı olan soru türleri içerir.

Temsil edici örnekler, konuyla ilgili mümkün olduğunca çok türde insanın örneğe dahil edilmesini ve görüşmelerin ya da anketlerin doğru insanlarla yapılmasını sağladığı için önemlidir. Bu sayede sonuçlarınız ön yargıdan etkilenmez. Ayrıca bazı grupların gereğinden fazla temsil edilmesinin de önüne geçmenize yardımcı olur.

Temsil edici örnekler aşağıdaki faydaları sağlar:

Temsil edici örnekleme; pazar araştırmanızı, müşteri deneyimi programınızı ve diğer iş hedeflerinizi destekleyen faydalı veriler ve görüşler elde ederek anketlerden en iyi şekilde faydalanmanızı sağlayan temel unsurlardan biridir.

Temsil edici örnekler kullanarak anket yapma konusunda yardım almak için SurveyMonkey'in Pazar Araştırması Çözümleri'ni kullanın. Temsil edici bir örnek belirlemek mi istiyorsunuz?SurveyMonkey'in Audience Hesaplayıcısı bu süreci hızlı ve kolay bir şekilde tamamlamanızı sağlar.