3 Temel Olasılık Dışı Örnekleme Türleri

Bu makale üç ana olasılık dışı örnekleme türüne ışık tutmaktadır. Tipleri şunlardır: 1. Kazara Alınan Örnekler 2. Kota Örnekleri 3. Amaçlı veya Yargı Örnekleri.

Olasılık Olmayan Örnekleme: Tip # 1. Kaza Örnekleri:

Kazara örneklemede, araştırmacı basitçe ele geçer ve ele geçen vakaları seçerek, numune istenen büyüklükte olana kadar süreci devam ettirir. Örneğin, araştırmacı, görüşme yapmak istediği veya aradığı bilgiyi sağlamaya istekli, bir sokağın yaya yollarından herhangi birinde tanıştığı ilk 150 kişiyi alabilir.

Benzer şekilde, fabrika çalışanları hakkında belirli genellemeler yapmak isteyen bir refah memuru, çalıştığı fabrikada belirli bir bölümün işçilerini çalışabilir.

“İnsanların” bir sorun hakkında nasıl hissettiğini bilmek isteyen bir gazeteci, farklı yaşam alanlarından, örneğin öğretmenler, çalışanlar, taksi şoförleri, perakende satıcılar, ev hanımları ve kamuoyunu yansıttığı düşünülen diğerleri gibi elverişli vakalarla görüşmeyi seçebilir. görüş.

Böyle bir örnekte, elbette, olasılık örneğiyle paralel bir çalışma yapmak veya tam bir nüfus sayımı yapmak yerine, yanlılığı tahmin etmenin başka bir yolu yoktur (ortalama örnek değeri ile gerçek nüfus değeri arasındaki fark).

Eğer bir kişi tesadüfi bir örnek kullanırsa, yalnızca 'nüfusun' durumunu tahmin etmenin temelini oluşturan örnek bulguları tarafından aşırı derecede aldatılmaması için umut verebilir ve dua edebilirsiniz.

Bununla birlikte, bu, yanlışlıkla yapılan numunelerin bilimsel araştırmalarda yeri olmadığı anlamına gelmez. Bu tür bir örnekleme, ekonomik ve kullanışlı olmasının yanı sıra, içgörü ve çalışma hipotezlerinin uyarılması için de bir temel oluşturabilir.

Çok fazla kesinliğe ihtiyaç duyulmadığında veya ön işgalin hipotez-formülasyonu için geçici ipuçlarıyla olduğu durumlarda (keşif çalışmalarında olduğu gibi), kazara örnekleme prosedürü oldukça yararlıdır.

Olasılık Olmayan Örnekleme: Tip # 2. Kota Örnekleri:

Pazarlama araştırmalarında ve seçim anketlerinde en sık kullanılan örnekleme yöntemlerinden biri kota örnekleme yöntemidir. Kota örneklemenin temel amacı, genelleştirilmek istenen bir “nüfus” un kopyası olan bir örneklemin seçilmesidir.

Kota örneklemesi, genel olarak, “nüfus” içerisindeki farklı unsurların numuneye dahil edileceği ve bu unsurların, nüfus içinde elde ettikleri oranlarda dikkate alınacağı sigortasını sağlar.

Diyelim ki, ortak eğitim kurumlarında okuyan toplam kız sayısını ve sadece kız kurumlarında okuyan toplam kız sayısını içeren bir kız nüfusunun örneklemini alıyoruz. Diyelim ki, iki alt popülasyon arasında, ölçmek istediğimiz özellikler bakımından keskin bir fark var.

Bu böyledir, anketin sonuçları, ortak eğitim kurumlarında okuyan kızların yeterli bir oranını dahil etmememiz durumunda, kesinlikle toplam 'nüfusun' son derece yanıltıcı bir resmini verecektir.

Kota örnekleyici, alt gruplar arasındaki bu gibi olası farklılıkları öngörerek, toplam bir popülasyonun güvenilir bir resmini elde etmek için her bir tabakadan yeterli sayıda vaka örneğinin dahil edilmesini sağlamaya çalışacaktır.

Kota örneklemesi genellikle üç adımda gerçekleşir:

(1) Nüfus, incelenen özelliklere uygun olduğu bilinen veya varsayılan özellikler olarak sınıflandırılır.

(2) Her sınıfa düşen popülasyonun oranı, popülasyonun yukarıdaki, bilinen, tahmin edilen veya tahmin edilen kompozisyonu temelinde belirlenir.

(3) Son olarak, her gözlemciye veya görüşmeciye bir yanıtlayıcı kotası verilir. Katılımcıları veya konuları seçme sorumluluğu kendilerine aittir. Kontenjanlar öylesine sabittir ki, gözlemlenen veya görüşülen toplam örnek, önceki adımda belirlenen sınıflar arasındaki oranları yansıtacaktır (örn. 2).

Gözlemci veya görüşmeci, konu seçiminde son söz sahibi olduğu için, madde / dava seçimi, görüşmeci / gözlemcinin kararına bağlıdır. Bununla birlikte, uygulamada sıklıkla, numunenin çeşitli bileşenlerinin, popülasyondaki karşılık gelen tabakalarla aynı oranda olmadığı görülür.

Görüşme yapanlar talimatlarını doğru ve sadık bir şekilde yerine getirmemiş olabilir. Numuneler ve nüfusun özellikleri arasında orantısızlık olması, özellikle, görüşmeci / gözlemcinin / kotaları için şartnamelerin bir parçası olarak dahil edilmeyen daha az belirgin özellikler bakımından daha muhtemeldir.

Numunedeki yetersizliğin, popülasyondaki oranları bakımından farklı tabakalara ağırlık verilerek (uygun düzeltici rakamlarla sonuçların çarpılması veya bölünmesi dahil) analiz sırasında düzeltilebileceği belirtilmelidir.

Bu nedenle, kota örneklemesindeki kritik gereklilik, popülasyondaki çeşitli tabakaların doğru oranlarında örneklenmesi değildir; Bunun yerine, popülasyon değerinin tahminini mümkün kılmak için her bir tabakadan yeterli vaka olması ve ikincisi de her tabakanın toplam “nüfus” içindeki oranını bilmemiz gerektiğidir.

Bu iki koşul yerine getirilirse, toplam tabaka değerinin bir tahminini vermek için çeşitli tabakalar için değerlerin tahminleri birleştirilebilir.

Numunenin seçilmesi sırasındaki bu önlemlere ve analiz sürecinde yapılan düzeltmelere rağmen, kota örneklemesi, inkar edilemez bir şekilde kazara örnekleme prosedürü içerdiğinden ciddi hatalar üretebilir. Herhangi bir sınıftaki örneğin bir kısmı, popülasyonun karşılık gelen katmanının kazara bir örneğini oluşturur.

Kota sabitleme verileri genellikle önceki nüfus sayımı sonuçlarından ve bazı çağdaş kaynaklardan elde edilir. Toplumda sert değişiklikler meydana geldiğinde, tahmin edilen kotalar ciddi şekilde hatalı olabilir ve yanıltıcı sonuçlar verebilir.

Çok fazla şey, görüşmeci / gözlemcinin örnekleme konusundaki kararına bağlıdır. Genel olarak, gözlemcinin veya görüşmecinin kotalarını kendi uygunluğuna uygun bir şekilde doldurduğu varsayılabilir. Görüşme yapan kişinin, birçok bakımdan kendisine benzer insanları seçmesi daha olasıdır.

Bu nedenle, tabaka-tabaka numuneleri popülasyondaki tabakaları temsil etmeyebilir. Araştırmacı / gözlemci, araştırmacıya kıyasla nadiren çok iyi bilgilendirilir (eğer ikisi farklıysa) bu nedenle kendi başına örnek seçmeye bırakılırsa, iki önyargı (a) konunun sınıflandırılması ve (b) rastgele seçim

Kota örneklemesinin sonucu çoğu zaman ciddi olarak hatalı olmayabilir, ancak olmasa da kurulması çok zordur. Kota numunesinin belirli bir tolerans limiti dahilinde güvenilir sonuçlar vereceğine dair hiçbir güvencemiz yoktur. Ve rastgele örnekleme, dolayısıyla olasılık ilkesi hiçbir aşamada yer almadığından, yöntemin hataları istatistiksel prosedürlerle belirlenemez.

Çeşitli tabakalardan örneklerde tutarsızlıklar varsa matematiksel düzeltmeler yapılabilir. Ancak bu adım, 'popülasyondaki tabakaların gerçek oranları hakkında önceden edindiğimiz bilgilere bağlıdır.

Bazı popülasyonlar için, kişi sadece bunu bilmez ve burada bir araştırmacının yararlanabileceği tek kontrol örnekleme sürecinin kendisidir. Artık kota örneklemeyle ilgili yeterli tecrübe var, böylece belirli önyargı türlerine karşı kırılganlığı kontrol edilebilir.

Olasılık Olmayan Örnekleme: Tip # 3. Amaç veya Değerlendirme Örnekleri:

Muhakeme veya amaçlı örneklemenin ardındaki temel varsayım, iyi yargılama ve uygun stratejinin uygulanmasıyla, bir örneklemde yer alacak 'doğru' durumları ele almak ve böylece bir kişinin araştırma ihtiyaçları ile ilgili olarak tatmin edici örnekler geliştirmek olabilir.

Amaçlı örneklemenin ortak bir stratejisi, ilgilenilen popülasyon için tipik olduğu düşünülen vakaları toplamaktır. Elementlerin seçimi, seçimdeki yargı hatalarının birbiriyle dengeleme eğiliminde olacağı varsayımıyla ilerler.

Başka bir deyişle, pratik kaygılar benimseme, olasılık örneklemesi benimseme yolunda ciddi tehlikeler teşkil ettiğinde, araştırmacı bir bütün olarak 'popülasyonun' tipik olduğu bir alt grup arar (ilgilendiği bir özellik bakımından).

Alt grup, 'popülasyonun' barometresidir. Gözlemler bu alt grupla sınırlandırılmıştır ve bu gözlemlerden elde edilen sonuçlar toplam 'popülasyona' genelleştirilmiştir. Örneğin, kırsal elektrifikasyonun geleneksel sosyal kurumlar üzerindeki etkisine ilgi duyan bir araştırmacı, elektrifikasyonun birkaç yıl öncesine kadar gerçekleştirildiği belirli bir köyü örnek olarak seçebilir.

Gözlemlerini bu köyde yapar ve burada elde edilenlerin de elektrikli olan diğer köylerde çok az bir değişiklikle elde edeceğine inanır. Bununla birlikte, böyle bir inanç için kanıtlanabilir bir dayanak yoktur, nihayetinde hastalanabileceği ortaya çıkabilir.

Muhakeme veya amaçlı örnekleme çok değişkendir, çünkü popülasyon ve örnekleme prosedürü hakkında olasılık örneklemesi uygulanırken gerekenden çok daha güçlü varsayımlar yapılmalıdır. İkincisi, örnekleme prosedürü herhangi bir aşamada olasılık örneklemesi içermediğinden örnekleme hataları ve önyargılar bu tür örnekler için hesaplanamaz.

Yargı veya amaçlı örnekler temelinde güvence altına alınan veriler, en iyi ihtimalle, belirli hipotezlere işaret eder, ancak genel olarak, hipotezlerin istatistiksel testi için bir temel olarak kullanılamaz. Bu nedenle, yargı örneklemesi, araştırma için hipotez oluşturmada veya sorun yaratmaya yardımcı olacak içgörü kazanmalarını amaçlayan keşif veya formüle edici çalışmalarda büyük yarar sağlar.