ULUSLARARASI İLİŞKİLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

Soruda sunulan işlem, ağırlıklandırma olarak adlandırılmaktadır. Doğru yanıt D seçeneğidir.

Örnek listemizde birden fazla ögenin aslında hedef kitlede aynı ögeye karşılık gelmesi olarak tanımlanabilecek yinelenme (duplication); bir kapsama sorunudur. Hane halkına telefon listesiyle ulaşmaya çalıştığımız durumda birden çok telefon numarası olan evler ya da cep telefonu ile normal hatlı telefonların birlikte kullanıldığı durumlarda aynı kişiye birkaç numaradan ulaşmak mümkün olacak ve bu nedenle de bu kişilerin seçilme şansları artmış olacaktır.

Katmanlı örnekleme yöntemi temel bir gözleme dayanır. O gözlem de hedef kitlenin ne derece türdeş (homojen) ise çekilen örneklemin de o derece daha az örneklem hatası ürettiğidir. Doğru yanıt C seçeneğidir.

Türkiye’de yaygın olarak kullanılan örnek listeleri arasında yer alan hane adres listeleri, adrese dayalı nüfus kayıt sistemi (ADNKS) içinden seçilir.

Pek çok zaman anket çalışmalarında müşteri, firma çalışanları, kulüp ya da dernek üye listeleri örnek listesi olarak kullanılmaktadır. Bu tür listelerin en büyük sorunu güncelleme sorunlarıdır. Pek çok zaman bu tür listelere bir defa giren kişiler üyelikten ayrılsalar, artık müşteri olmasalar bile listeden silin(e)memekte ve bu şekilde listede olmaması gereken pek çok kişi listede görünmektedir. Benzer şekilde listeye giriş de farklı yönetimsel aşamalardan geçmeyi ya da onay süreçlerini gerektiriyorsa listede olması gereken bazı kişilerin listede görünmemeleri sonucu da ortaya çıkabilmektedir.

Denek güdümlü örneklem (respondent driven sampling) yöntemleri kısıtlı sayıda ve rastsal olarak da seçilmemiş olabilecek birkaç denek ile örnekleme başlar. Bu “tohum” deneklerden kendi sosyal ağları içinden yine kısıtlı sayıda birkaç yeni deneği daha örnekleme dahil etmeleri istenir. Örnek listesine katılan her yeni kişi kendi sosyal ağlarından yeni katılımcıları bulur ve böylelikle örnek listesi genişler.

Tüm örnek listesindeki ögeler birbirinin aynı özelliklere sahipseler buradan çekilecek örneklem büyüklüğü de tek bir örnekten oluşsa da yeterli olacaktır. Bu şekilde tüm ögelerin türdeş (homojen) bir yapıya sahip olduğu durumda ne örneklem büyüklüğünün ne de bu örneklemin seçiliş şeklinin bir önemi kalacaktır. Herhangi bir tek örnek tüm hedef kitleyi temsil edebilecektir.

Herhangi bir istatistiğin standart hatası o istatistiğin örneklem dağılımının standart sapmasıdır. İstatistikte standart sapma bir dağılımın ortalama etrafında ne derece yayık bir şekilde dağıldığının bir ölçütüdür.

Merkezî limit teoremi hedef kitlenin dağılımından bağımsız olarak buradan çekilecek bir örneklem dağılımının bu örneklemin büyüklüğü arttıkça normal dağılıma yaklaşacağını söylemektedir. Bu da örneklem dağılımlarının istatistiki kestirimlerde bulunmakta kullanılabileceğini belirtir.

Örneğin diyelim ki örnek listemizde üniversitemize kayıtlı 3000 öğrenci vardır. Örneklem büyüklüğümüzün de 100 olacağını belirlemiş olalım. Basit rastsal örneklem ile ihtiyaç duyulan 100 ögenin seçilmesi için 1 ile 3000 arasında 100 tane rastsal rakam belirlenmesi gerekir. Bunu herhangi bir rastsal rakam tablosundan 100 tane 1-3000 arasında dört basamaklı rakam seçerek yapabileceğiniz gibi herhangi bir hesap tablosu (spreadsheet) programından 1-3000 arası 100 rakam üreterek de yapabilirsiniz. Böylelikle bu seçilen rakamlara karşılık gelen ögeler örneğimiz olarak seçilmiş olacaktır.

Hedef kitle ya da çalışma evreni (target population) çalışmamızda üzerine eğildiğimiz ögelerin (units) toplamıdır. Bu kitle çoğu zaman oldukça soyut bir tanımdır.

Kümeleme (clustering) sorunu diye nitelenebilecek bir diğer sorun kümesi bazı ögelerin kümelenmiş öge gruplarına karşılık gelmesi nedeniyle birden çok ögeye ulaşma olanağı vermesidir. Eğer yine telefon numaralarından oluşan bir örnek listesi örneği kullanırsak, bazı numaralar tek bir kişiye bizi götürürken, bazı diğer numaralarda pek çok kişiye birden ulaşma olanağı olabilir. Bu durumda tek kişiye ulaşılabilen numaralardaki ögelerin seçilme şansı olması gerektiğinden yüksek tutulmuş olacaktır.

Pek çok zaman anket çalışmalarında müşteri, firma çalışanları, kulüp ya da dernek üye listeleri örnek listesi olarak kullanılmaktadır. Bu tür listelerin en büyük sorunu güncelleme sorunlarıdır.

Denek güdümlü örneklem (respondent driven sampling) yöntemleri kısıtlı sayıda ve rastsal olarak da seçilmemiş olabilecek birkaç denek ile örnekleme başlar. Bu “tohum” deneklerden kendi sosyal ağları içinden yine kısıtlı sayıda birkaç yeni deneği daha örnekleme dahil etmeleri istenir. Örnek listesine katılan her yeni kişi kendi sosyal ağlarından yeni katılımcıları bulur ve böylelikle örnek listesi genişler.

Kota örneklemi hedef kitledeki temel bazı özellikler temelinde grupların örnekleme kullanılan kotalar ile yansıtılmasından ibarettir. Örneğin, hedef kitlede diyelim ki %60 kadın %40 erkek varsa örnekleme seçilecek kişilerin de %60 kadın %40 erkek olması sağlanır.

Rastsal örnekleme (unrestricted randon sampling) yöntemini hedef kitledeki tüm ögelerin örnekleme seçilme şanslarının eşit olduğu yöntem olarak tanımlanmaktadır.

Katmanlı örnekleme yöntemi  gözlem temelinde işler ve hedef kitleyi türdeş alt gruplara ayırıp her birinden gerekli büyüklükte örnekleme yoluyla toplam örneklemi oluşturur. Örneğin, üniversite öğrencilerini tek bir toplam örnek listesinden çekmek yerine sınıf­lara göre alt kümelere ayırırsak sınıf­lar kendi içlerinde daha türdeş olacaklardır. Her bir sınıfa ihtiyaç duyulan oranda gözlem ayrılıp bu gözlemleri sınıf alt kümelerinden seçmek katmanlı bir örnekleme olacaktır.

Türkiye çapında gerçekleştirilecek bir araştırmada, hedef kitlenin coğrafi alt gruplara ayırılarak seçim yapılması hangi örnekleme yöntemi küme örnekleme kapsamında değerlendirilebilir.

Anket çalışması örneğinde ölçüm hataları geçerlilik, ölçüm hatası ve veri işlem hatası biçiminde gerçekleşmektedir.

Örneklem hatası iki etmen tarafından azaltılır. Birincisi örneklem büyüklüğünü arttırmak ikincisi de örnek çekilen kitleleri daha türdeş hâle getirmektir.