Tabakalı Rastgele Örnekleme Nedir?
Tabakalı rastgele örnekleme, bir popülasyonun tabaka olarak bilinen daha küçük alt gruplara bölünmesini içeren bir örnekleme yöntemidir. Tabakalı rastgele örneklemede veya tabakalaşmada tabakalar, üyelerin gelir veya eğitim durumu gibi ortak niteliklerine veya özelliklerine göre oluşturulur. Tabakalı rastgele örneklemenin nüfus demografisi ve yaşam beklentisinin incelenmesi gibi çok sayıda uygulaması ve faydası vardır.
Tabakalı rastgele örnekleme aynı zamanda orantılı rastgele örnekleme veya kota rastgele örnekleme olarak da adlandırılır.
Katmanlı Rastgele Örnekleme Nasıl Çalışır?
Bir araştırmacı, benzer özelliklere sahip bir grup varlık üzerinde analiz veya araştırma tamamlarken, popülasyon büyüklüğünün, üzerinde araştırmayı tamamlayamayacak kadar büyük olduğunu görebilir. Zamandan ve paradan tasarruf etmek için analist popülasyondan küçük bir grup seçerek daha uygun bir yaklaşım benimseyebilir. Küçük grup, tüm popülasyonu temsil etmek için kullanılan popülasyonun bir alt kümesi olan örneklem büyüklüğü olarak adlandırılır. Bir popülasyondan bir örnek, çeşitli yollarla seçilebilir; bunlardan biri, tabakalı rastgele örnekleme yöntemidir.ü
Önerilen makale: iş kurma fikirleri hakkında bilgi almak ve güncel iş fikirleri haberlerine ulaşmak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Tabakalı rastgele örnekleme, tüm popülasyonun tabakalar (tabaka için çoğul) adı verilen homojen gruplara bölünmesini içerir. Daha sonra her katmandan rastgele örnekler seçilir.1 Örneğin, 2021 yılında mezuniyetten sonraki üç ay içinde iş teklifi alan MBA öğrencilerinin sayısını bilmek isteyen bir akademik araştırmacıyı düşünün.
Araştırmacı yakında bu yıl yaklaşık 200.000 MBA mezunu olduğunu öğrenecek. Sadece 50.000 mezundan oluşan basit ve rastgele bir örneklem alıp bir anket yürütmeye karar verebilirler. Daha da iyisi, popülasyonu katmanlara ayırıp katmanlardan rastgele bir örnek alabilirler. Bunu yapmak için cinsiyete, yaş aralığına, ırka, uyruğa geldiği ülkeye ve kariyer geçmişine dayalı nüfus grupları oluşturacaklardı. Her katmandan, popülasyonla karşılaştırılan katmanın büyüklüğüyle orantılı sayıda rastgele bir örnek alınır. Tabakaların bu alt kümeleri daha sonra rastgele bir örnek oluşturmak üzere bir araya toplanır.
Katmanlı Rastgele Örnekleme Örneği
Bir araştırma ekibinin Amerika Birleşik Devletleri’ndeki üniversite öğrencilerinin not ortalamasını (GPA) belirlemek istediğini varsayalım. Araştırma ekibi 21 milyon üniversite öğrencisinin tamamından veri toplamakta zorluk çekiyor; 4.000 öğrenciyi kullanarak popülasyondan rastgele bir örnek almaya karar verir.
Şimdi ekibin örnek katılımcıların farklı özelliklerine baktığını ve genel not ortalamaları ile öğrencilerin bölümleri arasında herhangi bir farklılık olup olmadığını merak ettiğini varsayalım. 560 öğrencinin İngilizce bölümü, 1.135’inin fen bilimleri bölümü, 800’ünün bilgisayar bilimi bölümü, 1.090’ının mühendislik bölümü ve 415’inin matematik bölümü olduğunu bulduğunu varsayalım. Ekip, numune katmanının popülasyondaki rastgele numuneyle orantılı olduğu, orantılı, tabakalı rastgele bir numune kullanmak istiyor.
Ekibin ABD’deki üniversite öğrencilerinin demografik özelliklerini araştırdığını ve öğrencilerin ana dallarının yüzdesini bulduğunu varsayalım: %12’si İngilizce, %28’i fen bilimleri, %24’ü bilgisayar bilimleri, %21’i mühendislik ve %15. matematik alanında uzman. Böylece tabakalı rastgele örnekleme sürecinden beş tabaka oluşturulur.
Daha sonra ekibin popülasyon katmanının örnekteki katmanla orantılı olduğunu doğrulaması gerekiyor; ancak oranların eşit olmadığını görüyorlar. Ekibin daha sonra popülasyondan 4.000 öğrenciyi yeniden örneklemesi ve 480 İngilizce, 1.120 fen bilgisi, 960 bilgisayar bilimi, 840 mühendislik ve 600 matematik öğrencisini rastgele seçmesi gerekiyor.
Bu gruplarla, üniversite öğrencilerinin orantılı, tabakalı, rastgele bir örneklemi vardır; bu, öğrencilerin ABD’deki üniversite bölümlerinin daha iyi temsil edilmesini sağlar. Genel not ortalamaları.
Basit ve Katmanlı Rastgele Örnekler
Basit rastgele örnekler ve katmanlı rastgele örneklerin her ikisi de istatistiksel ölçüm araçlarıdır. Tüm veri popülasyonunu temsil etmek için basit bir rastgele örnek kullanılır.2
Yale Üniversitesi, İstatistik ve Veri Bilimi Bölümü. “Örnekleme.”
Tabakalı bir rastgele örnek, popülasyonu ortak özelliklere dayalı olarak daha küçük gruplara veya tabakalara böler. Bununla birlikte, tabakalı örnekleme, basitleştirilmiş rastgele örneklemeye göre daha karmaşık, zaman alıcı ve gerçekleştirilmesi potansiyel olarak daha pahalıdır.
Basit rastgele örnekleme genellikle veri popülasyonu hakkında çok az bilgi mevcut olduğunda, veri popülasyonu çeşitli alt kümelere bölünemeyecek kadar fazla farklılığa sahip olduğunda veya veri popülasyonu arasında yalnızca tek bir belirgin karakteristik olduğunda kullanılır.
Örneğin bir şekerleme şirketi, ürün serisinin geleceğini belirlemek için müşterilerinin satın alma alışkanlıklarını incelemek isteyebilir. 10.000 müşteri varsa, bu müşterilerden 100’ünü rastgele örnek olarak seçebilir. Daha sonra bu 100 müşteriden bulduklarını tabanının geri kalanına uygulayabilir. Tabakalaşmadan farklı olarak, bireysel özelliklerine bakılmaksızın 100 üyeyi tamamen rastgele örnekleyecektir.
Orantılı ve Orantısız Tabakalaşma
Tabakalı rastgele örnekleme, belirli bir popülasyonun her bir alt grubunun, bir araştırma çalışmasının tüm örnek popülasyonunda yeterince temsil edilmesini sağlar. Tabakalaşma orantılı veya orantısız olabilir. Orantılı tabakalı yöntemde, her tabakanın örneklem büyüklüğü tabakanın popülasyon büyüklüğü ile orantılıdır. Bu tür katmanlı rastgele örnekleme, genel popülasyonu daha iyi temsil ettiğinden genellikle daha kesin bir ölçümdür.3
Örneğin, araştırmacı yaş aralığını kullanarak 50.000 mezundan oluşan bir örneklem isterse, orantılı tabakalı rastgele örneklem şu formül kullanılarak elde edilecektir: (örneklem büyüklüğü/nüfus büyüklüğü) × tabaka büyüklüğü. Aşağıdaki tablo, yılda 180.000 MBA mezununun nüfus büyüklüğünü varsaymaktadır.
24-28 yaş aralığındaki MBA mezunları için tabaka örneklem büyüklüğü (50.000/180.000) × 90.000 = 25.000 olarak hesaplanmaktadır. Diğer yaş grupları için de aynı yöntem kullanılmaktadır. Artık katman örneklem büyüklüğü bilindiğine göre araştırmacı, anket katılımcılarını seçmek için her katmanda basit rastgele örnekleme gerçekleştirebilir. Başka bir deyişle, 24-28 yaş grubundan 25.000 mezun tüm evrenden rastgele seçilecek, 29-33 yaş aralığından 16.667 mezun evrenden rastgele seçilecek, vb.
Orantısız tabakalı bir örnekte, her tabakanın boyutu popülasyondaki büyüklüğüyle orantılı değildir. Araştırmacı, 34-37 yaş grubundaki mezunların yarısını ve 29-33 yaş grubundaki mezunların üçte birini örneklemeye karar verebilir.
Bir kişinin birden fazla katmana sığamayacağını unutmamak önemlidir. Her varlık yalnızca bir katmana sığmalıdır. Örtüşen alt gruplara sahip olmak, bazı bireylerin anket için seçilme şansının daha yüksek olacağı anlamına gelir; bu da bir olasılıklı örnekleme türü olarak tabakalı örnekleme kavramını tamamen geçersiz kılar.
Tabakalı Rastgele Örneklemenin Avantajları
Tabakalı rastgele örneklemenin temel avantajı, örneklemdeki temel popülasyon özelliklerini yakalamasıdır. Ağırlıklı ortalamaya benzer şekilde, bu örnekleme yöntemi, örneklemde genel popülasyonla orantılı özellikler üretir. Tabakalı rastgele örnekleme, çeşitli özelliklere sahip popülasyonlar için iyi çalışır ancak alt gruplar oluşturulamıyorsa bunun dışında etkisizdir.
Tabakalandırma, basit rastgele örnekleme yöntemine göre tahminde daha küçük bir hata ve daha fazla hassasiyet sağlar. Tabakalar arasındaki farklar ne kadar büyük olursa, kesinlik kazancı da o kadar büyük olur.
Katmanlı Rastgele Örneklemenin Dezavantajları
Ne yazık ki bu araştırma yöntemi her çalışmada kullanılamamaktadır. Yöntemin dezavantajı, doğru şekilde kullanılabilmesi için çeşitli koşulların karşılanması gerekmesidir. Araştırmacılar, incelenen bir popülasyonun her üyesini tanımlamalı ve her birini tek ve yalnızca bir alt popülasyonda sınıflandırmalıdır. Sonuç olarak, araştırmacılar popülasyonun her üyesini bir alt gruba güvenle sınıflandıramadığında, katmanlı rastgele örnekleme dezavantajlıdır. Ayrıca tüm popülasyonun kapsamlı ve kesin bir listesini bulmak zor olabilir.
Birden fazla alt gruba giren konuların olması durumunda örtüşme bir sorun olabilir. Basit tesadüfi örnekleme yapıldığında birden fazla alt grupta yer alanların seçilme olasılığı daha yüksektir. Sonuç, popülasyonun yanlış beyan edilmesi veya yanlış yansıtılması olabilir.
Yukarıdaki örnekler işi kolaylaştırıyor: Lisans, lisansüstü, erkek ve kadın açıkça tanımlanmış gruplardır. Ancak diğer durumlarda bu çok daha zor olabilir. Irk, etnik köken veya din gibi özellikleri dahil ettiğinizi hayal edin. Sıralama süreci daha zor hale gelir ve tabakalı rastgele örneklemeyi etkisiz ve ideal olmayan bir yöntem haline getirir.
Tabakalı rastgele örneklemeyi ne zaman kullanırsınız?
Tabakalı rastgele örnekleme, genellikle araştırmacıların incelenen tüm popülasyona dayalı olarak farklı alt gruplar veya katmanlar hakkında bilgi edinmek istediklerinde kullanılır; örneğin, ırk, cinsiyet veya eğitime dayalı gruplar arasındaki farklılıklarla ilgileniliyorsa.
Hangi örnekleme yöntemi en iyisidir?
Kullanılacak en iyi örnekleme yöntemi, analizin niteliğine ve kullanılan verilere bağlı olacaktır. Genel olarak, basit rastgele örnekleme genellikle en kolay ve en ucuz yöntemdir ancak katmanlı örnekleme, incelenen popülasyona göre daha doğru bir örnek üretebilir.
İki tür tabakalı rastgele örnekleme nedir?
Orantılı örnekleme, numunedeki her katmanı, katmanın popülasyon büyüklüğüyle orantılı olarak alır. Orantısız örneklemede analist, kullandığı araştırma sorusuna veya çalışma tasarımına bağlı olarak belirli katmanları fazla veya az örnekleyecektir. Örneğin, çocukluk eğitimi sonuçlarıyla ilgilenenler, okul çağındaki çocukları ve çalışma hayatlarının başındakileri fazla örneklendirirken, genç ve yaşlı katmanları yetersiz örnekleyebilir.
Tabakalı rastgele örnekleme için tabakalar nasıl seçilir?
Tabakalar, popülasyonunuzda görünen, ilgilendiğiniz alt gruplara bağlı olacaktır. Bu alt gruplar cinsiyet, ırk, eğitim düzeyi, coğrafi konum veya yaş grubu gibi katılımcı özellikleri arasındaki paylaşılan farklılıklara dayanmaktadır.
Pazarlama Uygulamaları 