Olasılıklı örnekleme: tanım, türler ve adımlar

Türkiye'de 85 milyondan fazla insan yaşarken nasıl doğru bir ulusal anket çalışması yapabilirsiniz? Herkese tek tek anket göndermek imkansız olacaktır ancak olasılıklı örnekleme yöntemini kullanarak çok daha küçük bir gruba ait olduğu halde aynı şekilde başarılı sonuçlar verecek veriler elde edebilirsiniz.

Olasılıklı örnekleme büyük bir popülasyondan rastgele küçük bir grup (örneklem) seçerek bu gruptaki kişilerin verdiği tüm yanıtların genel popülasyonun yanıtlarıyla eşleşme olasılığını tahmin etmeye yönelik bir örnekleme tekniğidir. 

Olasılıklı örnekleme konusunda dikkat edilmesi gereken iki önemli nokta vardır:

Bu iki kurala uyarak, örneklem alacağınız popülasyondaki herkesin yer aldığı listeden, yani örnekleme çerçevenizden uygun bir şekilde (diğer bir deyişle rastgele) seçim yapabilirsiniz. Rastgele seçim yapmak çok önemlidir. Olasılıklı örneklemenin temel özelliği, seçilme olasılığının herkes için eşit olmasını sağlamaktır. Kurayla isim seçmek veya kısa çöpü çekmek gibi yöntemlerden, daha karmaşık rastgele seçim süreçlerine kadar birçok yol izleyerek, oluşturduğunuz örneklemin popülasyonunuzun tamamını temsil etmesini sağlayabilirsiniz. 

Doğru örneklem sayesinde, çok daha büyük bir anket çalışmasıyla elde edebilecekleriniz kadar değerli sonuçlar elde edebilirsiniz. Böylece örneklemin isteklerine, ihtiyaçlarına veya düşüncelerine dayalı olarak doğru çıkarımlar yapabilir ve tüm popülasyona yönelik mantıklı adımlar atabilirsiniz.

Olasılıklı örnekleme kapsamına giren pek çok örnekleme yöntemi vardır. Bu yöntemler yalnızca yaptığınız araştırmanın ve elde etmek istediğiniz verilerin türüne göre değil, aynı zamanda araştırmanızı yürütmek için ne kadar zamanınız olduğuna ve elinizdeki araçlara göre de değişir. Araştırmacıların kullandığı olasılıklı örnekleme yaklaşımlarının dört ana türü şunlardır:

Basit rastgele örnekleme yönteminde popülasyonun tüm üyeleri eşit seçilme şansına sahiptir ve seçim rastgele yapılır. Bunun için araştırmacılar örnekleme dahil olacak katılımcıları genel popülasyondan seçmek üzere rastgele sayı üreteci gibi araçlar kullanabilir. Basit rastgele örnekleme adından da anlaşılacağı üzere en basit örnekleme stratejisidir ancak aynı zamanda yanlı sonuçlar da verebilir. Örneğin, örneklem boyutunuz genel popülasyonunuza kıyasla ne kadar küçükse, tamamen rastgele bir şekilde güvenilir örneklem elde etme olasılığınız da o kadar düşüktür. 

SurveyMonkey Audience, demografik dengeleme ve esnek hedefleme ile popülasyonu gerçek anlamda temsil eden bir örnekleme ulaşmanıza yardımcı olabilir.

Birçok popülasyon, birbiriyle örtüşmeyen ancak bir araya getirildiğinde tüm popülasyonu temsil eden belirli özelliklere sahip daha küçük gruplara ayrılabilir. Tabakalı rastgele örnekleme ile bu grupların (veya tabakaların) her birinden ayrı ayrı örneklem alabilirsiniz. Bu sayede her bir alt grubun doğru şekilde temsil edilmesini sağlayarak basit rastgele örneklemeye göre daha isabetli sonuçlar elde edebilirsiniz.

Gruplar genel olarak cinsiyet, yaş, gelir düzeyi veya etnik köken gibi özelliklere göre tabakalara ayrılır. Tabakalar spesifik ve birbirinden ayrı olmalıdır, yani popülasyondaki her birey yalnızca bir grupta yer almalıdır. Popülasyonunuzu tabakalara ayırdıktan sonra, her gruptan genel popülasyonla orantılı olarak bireyler seçmek için basit rastgele örnekleme yöntemini kullanabilirsiniz. Bu bireyler daha sonra tek bir örneklemde birleştirilir.

Tabakalı örnekleme gibi küme örneklemesinde de popülasyon alt gruplara veya kümelere ayrılır. Tam bu noktada olasılıklı örneklemeye dayalı bu iki yöntem arasındaki farklar ortaya çıkar. Küme örneklemesinde, her bir küme popülasyonla benzer özellikler taşımalıdır. Her bir kümeden birey seçmek yerine, tüm kümeleri rastgele seçerek başlarsınız. Mümkünse seçilen her kümedeki tüm bireyleri elde edeceğiniz nihai örnekleme dahil edebilirsiniz. Kümelerin boyutu çok büyükse her kümeden rastgele bireyler seçmeniz gerekecektir. 

Araştırmacılar çoğunlukla önceden belirlenmiş ve kolayca ulaşılabilen grupları küme olarak kullanır. Bu gruplar genellikle şehir veya ilçe gibi coğrafi sınırlar temel alınarak belirlenir ancak okul veya ofis gibi yerler de tercih edilebilir. Küme örneklemesi genellikle popülasyonun çok büyük olduğu veya coğrafi olarak dağınık halde yaşadığı durumlarda maliyetten tasarruf etmek için kullanılır fakat örnekleme hatasına ilişkin riskler küme örneklemesinde daha fazladır. Her bir kümenin genel popülasyonu temsil etmesi gerekir ancak bunu sağlamak oldukça zordur. 

Sistematik örnekleme basit rastgele örneklemeye benzemekle birlikte, bu yöntemin uygulanması genelde biraz daha kolaydır. Popülasyondaki herkese bir numara verilir ve daha sonra düzenli aralıklarla bu numaralar arasından seçim yapılarak bir örneklem oluşturulur. (Sistematik örnekleme, aralıklı örnekleme olarak da bilinir.) Başka bir deyişle, popülasyondaki "n" sayısının katlarına denk gelen her birey örneklemin bir parçası olmak üzere seçilir.

Örneğin, 1.000 kişilik bir popülasyonda örnekleme dahil etmek üzere 9'un katlarındaki her bir kişiyi seçebilirsiniz. Bu yöntem bireyleri seçmek için rastgele sayı üreteci kullanmadan net ve sistematik bir yaklaşım sunduğundan diğer örnekleme yöntemlerine göre daha kolay bir şekilde uygulanabilir. Diğer yandan, ortaya çıkan seçimler rastgele sayı üretici kullanılarak belirlenen seçimler kadar rastgele olmayabilir. Ayrıca, listede rastgele seçim yapılmasını etkileyebilecek gizli bir sıralama bulunmadığından emin olmak da önemlidir. Veri manipülasyonuna dair bir risk söz konusuysa, örnekleminizde sapmalar meydana geleceği için bazı gruplar eksik veya fazla temsil edilebilir. 

Örneğin, belirli bir kuruluştaki çalışanlarla anket yapmayı planladığınızı ve tüm çalışanların alfabetik sıraya göre listelendiğini varsayalım. Örneklem oluşturmak için sistematik örnekleme kullanarak 4'ün katlarına denk gelen çalışanları seçmeyi planlıyorsunuz. Eğer alfabetik liste aynı zamanda ekip ve kıdeme göre de düzenlenmişse kıdemli rollerden çok fazla veya çok az kişi seçmeniz olasıdır. Bu durumda elde ettiğiniz örneklem yanlı sonuçlar doğurabilir.

Olasılıklı örnekleme kullanmak birçok avantaj sağlar. Genel olarak, hedef müşteri kitlenizi temsil eden geniş kitleleri örneklemek oldukça uygun maliyetli bir yöntemdir. Coğrafi olarak dağınık halde yaşayan popülasyonlar için de avantajlıdır. 

Olasılıklı örnekleme türlerinin her biri kendine özgü avantajlar sağlar. Örneğin basit rastgele ve sistematik örnekleme yöntemleri uygulama sürecini daha kullanıcı dostu hale getirirken, tabakalı örnekleme araştırmacının yanlılığını azaltır ve küme örneklemesi de araştırma çalışmalarındaki değişkenliği sınırlar. Etkili bir deneyim yönetimi platformu kullanıyorsanız olasılıklı örnekleme çok az teknik uzmanlık gerektirir. Ayrıca, tabakalı örnekleme veya sistematik örnekleme kullanarak popülasyon örneklemi oluştururken istediğiniz kadar ayrıntılı çalışabilirsiniz. Öte yandan, zamanınız kısıtlıysa küme örneklemesi ve basit rastgele örnekleme yöntemlerini kullanabilirsiniz. 

Elde edeceğiniz her avantaj beraberinde getireceği bazı ayrıntılarla genel çabalarınızı olumsuz etkileyebilir. Örneğin, mümkün olan en iyi popülasyon örneklemini elde etmek için daha fazla araştırma yapmanız ve dolayısıyla daha fazla zaman ve kaynak harcamanız gerekir. Tabakalı örnekleme kümelerin eşit şekilde temsil edilmesini sağlasa da söz konusu örneklem içindeki tüm farklılıkları yansıtmayabilir. 

Küme örneklemesi, tabakaları farklı kümelere ayırabilir ancak bu kümelerin birbiriyle kesişen özellikler taşıma ihtimali vardır. Basit rastgele örnekleme ve olasılıklı örnekleme hızlı sonuçlar sağlasa da, elde edilen kümeler ve tabakalar hedef kitlenizi tam olarak yansıtmayabilir. 

Olasılıklı örnekleme, geniş bir popülasyonla ilgili sonuçlar elde etmek için istatistiksel analiz yapılması amaçlanan nicel çalışmalar için idealdir. Tüm popülasyonla anket yapmanın çok zor veya maliyetli olduğu durumlarda, araştırmacılar temsili veri toplamak için bu örnekleme stratejisini kullanabilir.

Olasılıklı örnekleme büyük bir popülasyon hakkında görüş elde etmek amacıyla, aşağıdaki amaçları taşıyan projeler gibi pek çok pazar araştırmasında kullanılabilir: 

Olasılıklı örnekleme sayesinde şirketler sektör takibi, müşteri tutumu ve rekabet istihbaratının da ötesinde, hedef pazarlarının tamamını yansıtan verilerden yararlanarak yeni fikirler geliştirebilir ve faaliyetlerini iyileştirebilir. 

Örneğin bir kafe zincirinin Türkiye'nin çeşitli bölgelerinde 600 şubesi olduğunu varsayalım. Bu şirket müşteri sadakat programını ek ödeme seçenekleri ve müşterilerin ödül kazanmasını sağlayacak yeni uygulamalarla genişletmeyi hedefliyor. Diğer yandan, önemli bir yenilik yapmadan önce müşterilerin bu değişikliklere olumlu tepki verip vermeyeceğini de bilmek istiyor. 

Şirketin 600 kafesinden alışveriş yapan tüm müşterilerine ulaşması mümkün değildir ancak şirket bu büyük popülasyonu doğru bir şekilde temsil eden bir örneklem oluşturmak için olasılıklı örnekleme yöntemini kullanabilir. Alınan yanıtlar sayesinde müşterilerin bir bütün olarak sadakat programında yapılan yenilik hakkında ne düşündükleri ortaya çıkacaktır. Böylece şirketin pazarlama departmanından müşteri hizmetleri temsilcilerine kadar herkes verileri kullanarak başka hangi değişikliklerin yapılması gerektiğini veya yeni sadakat programının nasıl etkili bir şekilde tanıtılacağını daha iyi anlayabilir. Ayrıca şirket elde ettiği örneklemin popülasyon içindeki cinsiyet, yaş aralığı veya gelir düzeyi gibi alt grupları yansıttığından emin olmak isterse, tabakalı örnekleme veya küme örneklemesi gibi belirli türde olasılıklı örnekleme yöntemlerini de kullanabilir. 

Yukarıdaki örnekte, olasılıklı örnekleme oldukça büyük bir popülasyonu (bu senaryoda yüzlerce kafe) ele almak için harika bir yoldur. Gerçek senaryolarda ise daha büyük örneklemlere sahip olmak, popülasyonun tamamını temsil etmeyen bir örneklem seçtiğinizde meydana gelebilecek örnekleme hatası olasılığını azaltmaya yardımcı olur. Genel olarak rastgele örneklemede örneklem seçimi için öznel değil sistematik bir yaklaşım kullanıldığından örneklem hatalarını en aza indirebilirsiniz.

Popülasyonunuzdaki bir kişinin örnekleminizin bir parçası olarak seçilmesini bilerek engellemek kesinlikle istemeyeceğiniz bir durumdur. Belirli grupların katılımını istemeden de olsa engelleyebileceğiniz durumlara karşı dikkatli olun.

Örneğin, ABD ile ilgili çalışma yürüten birinin geniş kapsamlı yeni bir göçmenlik yasası hakkında kamuoyu görüşünü öğrenmek istediğini varsayalım. Bu kişi anketi İspanyolca olarak da sunmalı mı? Kesinlikle evet. Aksi takdirde, ana dili İspanyolca olan ve İngilizce soruları yanıtlamakta zorlanan, ancak göçmenlik konusunda araştırması için son derece değerli olabilecek görüşlere sahip pek çok kişinin fikrini alma fırsatını kaçıracaktır. Bu kişilerin katılımını göz ardı ettiği takdirde, anket sonuçları gerçek kamuoyu görüşüyle örtüşmeyecektir.

Unutmayın, popülasyonunuzdaki herkese anketinizi tamamlama şansı veremezseniz, oluşturduğunuz örneklem popülasyonu temsil etmeyeceği için olasılıklı örneklemeye dayalı bir sonuç alamazsınız.

Basit rastgele örnekleme, tabakalı örnekleme, küme örneklemesi ve sistematik örnekleme yöntemlerinin hepsi olasılıklı örnekleme türleridir. Ancak örnekleme tekniklerinin bir başka boyutu daha vardır: olasılıksız örnekleme. Örneklem oluştururken rastgele seçim yapmayı tercih etseniz bile, olasılıksız örneklemenin temellerini ve araştırmacılar tarafından ne zaman ve neden kullanıldığını bilmenizde fayda vardır. 

Olasılıksız örnekleme yönteminde, genel popülasyondaki kişilerin örnekleminize dahil edilme şansı eşit değildir ve bu kişiler rastgele seçilmez. Hatta bazı kişilerin hiç seçilme şansı olmayacaktır. Olasılıklı örnekleme yöntemi daha büyük bir popülasyonla ilgili sonuç elde etmek amacıyla kullanılırken, olasılıksız örnekleme yöntemi genellikle belirli uzmanlıklara, deneyimlere veya görüşlere sahip kişilerin fikirlerini almaya yönelik keşif amaçlı ve nitel araştırmalar için kullanılır. 

Örneğin, engelli rampalarının şehir içindeki kullanımını araştırdığınızı ve hedef popülasyonunuzun şehrinizde tekerlekli sandalye kullanan insanlar olduğunu varsayalım. Elinizde bu kişilerin tam bir listesi olmadığı için olasılıklı örnekleme kullanma seçeneğine sahip değilsiniz. Fakat çalışmanıza katılmayı kabul eden birkaç kişiyle tanışıyorsunuz ve onlar da sizin bölgedeki diğer tekerlekli sandalye kullanıcılarıyla bağlantı kurmanızı sağlıyor. Kartopu örneklemesi olarak adlandırılan bu olasılıksız örnekleme yönteminde rastgele seçim yapılmasa da, bu yöntem sayesinde araştırmanızla ilgili daha fazla kişiyle temas kurabilirsiniz.  

Olasılıksız örnekleme yapmak genellikle daha kolay ve ucuzdur ancak yanlı sonuç verme riski olasılıklı örneklemeye göre daha yüksektir. Bunun nedeni de örneklem seçme sürecinin rastgele değil, araştırmacının öznel yargılarına göre şekillenmesidir. Ayrıca bu yöntemde örneklem boyutu ve nihai sonuçların tüm popülasyonu temsil etmesi gerekmez. 

Peki olasılıklı örneklemede izlenecek adımlar nelerdir? O kadar karmaşık bir süreç olmasa da, çalışmanız için hedeflerinizin ve ilgilendiğiniz konuların net olması gerekir. Önceden planlama yapmak ve ne tür sonuçlar elde etmeyi umduğunuzu tam olarak anlamak, örnekleminizi nasıl ve neden oluşturacağınızı belirlemeniz gerektiğinde size büyük bir avantaj sağlayacaktır. 

Görüş almak istediğiniz kişileri iyice düşünün ancak kasıtlı olarak dışarıda bırakılması gereken kişiler konusunda da dikkatli olun.

Örneklem çerçevenizde hedef popülasyonunuzun tüm üyelerinin yer alması (ve hedef popülasyonunuzda olmayan kişilerin yer almaması) en ideal yaklaşımdır.

Küme ve tabakalarla örnekleme mi yapmak istiyorsunuz? Tüm örneklem üyelerinin eşit seçilme olasılığına sahip olmasını mı istiyorsunuz? Çalışma alanınız, popülasyon üyeleriniz ve kaynaklarınız için en mantıklı olan seçenekleri değerlendirin.

Anket yapmaya çalıştığınız popülasyona bağlı olarak, uygun bir örneklem çerçevesi bulmakta zorlanabilirsiniz. İyi bir örneklem çerçevesi bulsanız bile, en iyi seçim stratejisine karar vermek sizi maliyet, temsil, kalite ve zaman gibi faktörler arasında tercih yapmaya zorlayabilir.

Gerçek hayatta insanların olasılıklı örnekleme anketine yanıt vermesini sağlamak, anket konusuyla ilgilenmiyorlarsa veya anketi tamamlamak için harcadıkları zaman ve çabanın karşılığını almak istiyorlarsa zor olabilir. Ayrıca zaman alıcı bir süreç haline de gelebilir. Örneğin, pazar araştırmanızı kendi başınıza yürütüyorsanız (yanıtlayanları bulup aralarından rastgele seçim yapmanıza yardımcı olacak araçlar kullanmadan), daha büyük bir örneklem oluşturmak için çok fazla zaman ve çaba harcamanız gerekebilir. Üstelik tüm bunlar henüz araştırmanızın analiz kısmına dahi geçmeden önce gerçekleşir. 

Olasılıksız örneklemede anket yapılacak uygun bir örneklem seçilirken (adına rağmen) olasılık ve örnekleme teorisinden yararlanıldığı için yukarıdaki pek çok sorun bu yöntem sayesinde çözülebilir.

Kaynaklarınız sınırsızsa veya hedef popülasyonunuz küçükse olasılıklı örnekleme sizin için gerekli olmayabilir. Öte yandan çoğu durumda, olasılıklı örneklem oluşturmak zamandan ve paradan tasarruf etmenizi sağladığı gibi sizi birçok sıkıntıdan da kurtaracaktır. Herkesle anket yapmak pek mümkün değildir ancak herkese ankete katılma şansı tanıyabilirsiniz. Olasılıklı örnekleme yönteminin sağladığı avantaj da budur.

SurveyMonkey Audience ile dünyanın dört bir yanındaki hedef pazarları örnekleyin. İşletmenize en uygun abonelik paketini seçin.