Tabakalı örnekleme, hedef popülasyonun benzersiz, homojen segmentlere (tabakalara) ayrıldığı ve ardından her segmentten (tabaka) basit rastgele bir örneklemin seçildiği bir örnekleme prosedürüdür. Çeşitli katmanlardan seçilen örnekler tek bir örneklemde birleştirilir. Bu örnekleme prosedürü bazen “ara sıra ücret örneklemesi” olarak da adlandırılır. En iyi yakalama için hatırlanması gereken bazı hususlar hakkında aşağıda bilgi edinin.
Tabakalı örnekleme, kullanabileceğimiz olasılıklı örnekleme türlerinden biridir. Zayıf ve güçlü yönleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için sizi okumaya devam etmeye davet ediyorum.
Tabakalı bir anket için seçim adımları
Tabakalı rastgele örneklem seçiminde sekiz ana adım vardır:
- Hedef kitleyi tanımlayın.
- Tabakalandırma değişken(ler)ini tanımlayın ve kullanılacak tabaka sayısını belirleyin. Tabakalandırma değişkenleri çalışmanın amacı ile ilgili olmalıdır. Çalışmanın amacı alt gruplara ilişkin tahminler yapmaksa, tabakalandırma değişkenleri bu alt gruplarla bağlantılı olmalıdır. Yardımcı bilgilerin mevcudiyeti genellikle kullanılan tabakalandırma değişkenlerini belirler. Birden fazla tabakalandırma değişkeni kullanılabilir. Tabakalandırma değişkenlerinin sayısı arttıkça, bazı değişkenlerin diğer değişkenlerin etkilerini iptal etme olasılığının arttığını düşünün. Özellikle, en fazla dört ila altı tabakalandırma değişkeni ve bir değişkenin en fazla altı tabakası kullanılmalıdır.
- Mevcut bir test çerçevesi belirleyin veya hedef popülasyondaki her bir öğe için tabakalandırma değişken(ler)i hakkında bilgi içeren bir çerçeve geliştirin. Örneklem çerçevesi tabakalaşma değişkenleri hakkında bilgi içermiyorsa, tabakalaşma mümkün olmayacaktır.
- Örnekleme çerçevesini gizli, aşırı gizli, çoklu ve kümeleme açısından değerlendirin ve gerektiğinde ayarlamalar yapın.
- Örnekleme çerçevesini tabakalara ve değişken(ler)in tabakalaşma kategorilerine ayırarak her bir tabaka için bir örnekleme çerçevesi oluşturun. Tabaka içinde farklılıklar en aza indirilmeli ve tabakalar arasındaki farklılıklar en üst düzeye çıkarılmalıdır. Tabakalar üst üste gelmemeli, birlikte tüm nüfusu oluşturmalıdır. Tabakalar bağımsız olmalı ve nüfusun alt kümesini dışlamalıdır. Nüfusun her bir unsuru tek bir tabakada yer almalıdır.
- Her bir öğeye benzersiz bir numara atayın.
- Her bir tabaka için örneklem büyüklüğünü belirleyin. Örnekleme dahil edilen öğelerin çeşitli katmanlar arasındaki sayısal dağılımı, uygulanacak test türünü belirler. Orantılı bir tabakalı gösterim veya orantısız tabakalı gösterimin çeşitli türlerinden biri olabilir.
- Her tabakadan belirtilen sayıda öğeyi rastgele seçer. Örneklemi temsil etmek üzere her tabakadan en az bir eleman seçilmeli ve toplanan verilerden hesaplanan tahminlerin hata payını hesaplamak için her tabakadan en az iki eleman seçilmelidir.
Orantılı Tabakalı Örnekleme
Tabakalı örneklemenin iki ana alt türü vardır: orantılı ve orantısız örnekleme. Orantılı tabakalandırmada, çeşitli tabakalara atanan öğelerin sayısı, tabakaların hedef nüfusu temsil etme oranıyla orantılıdır. Yani, her bir tabakadan alınan örneklem büyüklüğü, hedef nüfusun o tabakasının göreceli büyüklüğüyle orantılıdır.
Örnekleme kesri her bir tabakaya uygulanarak her bir nüfus unsuruna eşit seçilme fırsatı verilir. Elde edilen örneklem kendi kendine ağırlıklandırılır. Bu örnekleme prosedürü, araştırma evren parametrelerini tahmin etmeyi amaçladığında kullanılır.
Araştırmacı genellikle sadece nüfus parametrelerini tahmin etmek değil, aynı zamanda nispeten küçük bir tabaka içinde ayrıntılı analiz yapmak ve/veya tabakaları birbirleriyle karşılaştırmak ister. Orantılı tabakalı örnekleme, bu tür bir analizin bazı tabakalarında sonuç vermeyebilir.
Tablomuzda açıklanan örneği ele alırsak, 2. bölgedeki elementlerin detaylı bir analizini yapmak mümkün olmayacaktır çünkü örnekte sadece 12 element bulunmaktadır. Ayrıca, 2. bölge unsurlarının diğer bölgelerle karşılaştırılması da kuşkulu olacaktır.
Orantılı tabakalı örnekleme, bu tür bir analizi gerçekleştirmek için iyi bir örnekleme seçimi değildir. Orantısız daha iyi bir seçim olabilir.
Orantısız tabakalı örnekleme
Orantısız örnekleme, her bir tabakadan örneğe dahil edilen unsurların sayısının toplam nüfustaki temsilleriyle orantılı olmadığı bir prosedürdür. Evreni oluşturan unsurların örnekleme dahil olma şansı eşit değildir. Her tabaka için aynı örnekleme kesri geçerli değildir.
Öte yandan, tabakalar farklı örnekleme oranlarına sahiptir ve bu nedenle bu örnekleme prosedürü eşit olasılıklı bir seçim değildir. Popülasyon parametrelerini tahmin etmek için popülasyon bileşimi, örneklemin orantısızlığını telafi etmelidir. Ancak bazı araştırma projeleri için orantısız tabakalı örnekleme, orantılı örneklemeye göre daha uygun olabilir.
Orantısız örnekleme, atama amaçlarımıza bağlı olarak üç alt türe ayrılabilir. Örneğin, katmanlar içinde analizi kolaylaştırmak, maliyeti, doğruluğu veya hem doğruluğu hem de maliyetleri optimize etmeye odaklanmak olabilir.
Bir çalışmanın amacı, araştırmacının örneklem katmanlarının ayrıntılı bir analizini yapmasını gerektirebilir. Orantılı tabakalandırma kullanılıyorsa, bir tabakanın örneklem büyüklüğü çok küçüktür; bu nedenle çalışmanın hedeflerine ulaşmak zor olabilir.
Orantılı dağılım, bu tür detaylı analizler için yeterli sayıda vaka üretmeyebilir. Bir seçenek, küçük veya seyrek tabakaları aşırı örneklemektir. Bu tür bir aşırı örnekleme, popülasyona kıyasla örnek katmanlarının orantısız dağılımına yol açacaktır. Ancak, çalışmanın amaçları doğrultusunda gerekli olan tabaka analizini gerçekleştirmek için yeterli sayıda vaka olabilir.
Tabakalı örneklemenin güçlü ve zayıf yönleri
Tabakalı örnekleme, olasılıklı olmayan örnekleme prosedürlerine kıyasla çoğu olasılıklı örnekleme prosedürüyle ilişkili güçlü ve zayıf yönlerin çoğuna sahiptir.
Basit rastgele örnekleme ile karşılaştırıldığında, tabakalı örneklemenin güçlü yönleri şunlardır:
- Sadece popülasyon parametrelerini tahmin etme değil, aynı zamanda her bir tabaka içinde çıkarımlar yapma ve tabakalar arasında karşılaştırmalar yapma becerisi. Basit rastgele örnekleme, ilgilenilen alt gruplara ilişkin yeterli veriyi yakalayamayabilir. Tabakalı örneklemler, aynı örneklem büyüklüğündeki basit rastgele bir örneklemle elde edilenden daha küçük rastgele örneklem hataları üretir. Tabakalı bir örneklem, en az aynı örneklem büyüklüğündeki basit rastgele bir örneklem kadar kesin bir örneklemle sonuçlanacaktır.
- Tabakalı örneklemler bir popülasyonu daha iyi temsil etme eğilimindedir çünkü popülasyondaki her tabakadan unsurların örneklemde temsil edilmesini sağlar. Örneklemin coğrafi alt bölgelere ve nüfus alt gruplarına yayılmasını sağlamak için örnekleme katmanlandırılabilir.
- Tabakalı örnekleme kullanılarak, araştırmacının evren hakkında sahip olduğu bilgiden yararlanılır.
- Tabakalı örneklemenin kullanılması, araştırmacının farklı tabakalar içinde farklı örnekleme prosedürleri kullanmasına olanak tanır.
Tabakalı örnekleme, örnekleme ve kota örneklemesi arasındaki fark nedir?
Tabakalı örnekleme ve kota örneklemesi birbirlerine biraz benzemektedir. Her ikisi de hedef kitleyi kategorilere ayırmayı ve ardından her kategoriden belirli sayıda öğe seçmeyi içerir. Her iki prosedürün de temel amacı temsili bir örneklemin seçilmesi ve/veya alt grup analizinin kolaylaştırılmasıdır. Bununla birlikte, önemli farklılıklar vardır.
Tabakalı örneklemede basit rastgele örnekleme kullanılır. Tabakalı örnekleme için bir örnekleme çerçevesi gereklidir ancak kota örneklemesi için gerekli değildir.
Kota örneklemesinin avantajları:
- En ucuz örnekleme yöntemidir.
- Medya tarafından anketlerde ve araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Yöntem, elde etmek istediğimiz bilginin popülasyonla ilişkili olduğunu varsayar, ancak bu kanıtlanması zor bir temsiliyet hipotezidir.
Kısacası, aşağıdaki durumlarda tabakalı örneklemeyi seçmeyi düşünün:
- Bir nüfusu iki veya daha fazla tabakaya ayırmak ve her bir tabaka için homojen bir örnekleme çerçevesi oluşturmak mümkündür.
- Nüfusun bazı alt grupları diğer alt gruplardan çok farklıdır.
- Örnekleme hatasını en aza indirmek esastır.
- Nüfus heterojendir.
- Tabakaların karşılaştırmalı bir analizi istenmektedir.
Son olarak, bir başka örnekleme türü olan sistematik örneklemenin özelliklerine ilişkin bir makale paylaşıyoruz.
Karmaşık, gerçek zamanlı içgörüler sağlayan, oluşturulması kolay anketlerle araştırma zorluklarınızı çözün. Özel işaretle ve tıkla mantığından, gelişmiş soru türlerinden ve entegrasyonlardan yararlanın ve seçime dayalı araştırma, tüketici araştırması ve daha fazlası için olgun, karmaşık araştırma modelleri oluşturun.