Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
Cilt 8, Say :4, 2006
Anketler Arac l le Örneklemeye Dayal Olarak Yap lan Ara t rmalarda zlenecek Ad mlar ve Kar la labilecek Sorunlar
stem KESER1
ÖZET
Bu çal #mada anketler arac l & ile örneklemeye dayal olarak yap lan ara#t rmalarda izlenecek ad mlara ve kar# la# labilecek sorunlara de&inilmektedir. Anketler arac l & yla yap lan ara#t rmalar günümüzde çok yayg n olarak kullan lmakta ve bu ara#t rmalar n istatistiksel olarak geçerli ve güvenilir olabilmesi aç s ndan belirli bir düzen izleyerek yap lmas ve bu düzen içerisindeki tüm a#amalarda kar# la# labilecek sorunlara dikkat edilmesi gerekmektedir. 28 Mart 2004 de yap lan yerel seçimlerde bunun önemi bir kez daha kan tlanm #t r. Yeterli bir örnek hacmi ile temsil edici örnekler seçerek seçim öncesi yap lan ara#t rmalarda birçok ara#t rma #irketi seçim sonras çok az bir hata pay ile daha sonuçlar aç klanmadan sonuçlar n ne yönde oldu&unu göstermi#tir. Ancak bunun tam aksine seçim öncesi halk etkilemek ad na çok hatal örnekler seçerek yan lt c sonuçlar ç karmak da mümkündür. Tüm bunlar örneklemenin do&ru bir biçimde yap lmas gerekti&inin önemini bir kez daha vurgulamaktad r. Bu çal #man n amac da bu yönde yap lan ara#t rmalara # k tutmak, kar# la# labilecek sorunlar ortaya koymak ve çözüm önerileri sunmakt r.
Anahtar Kelimeler: Anket, Örnekleme, Güvenilirlik
1*Ara#t rma Görevlisi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Ekonometri Bölümü, 3statistik
G R (
Anketler arac l & ile yap lan ara#t rmalarda belirli bir düzen izlenmesi ve bu ara#t rmalar n istatistiksel olarak geçerli ve güvenilir olmas ve ara#t rma yapacak ki#ilere katk ve kolayl k sa&lamas bak m ndan izlenecek ad mlar, kar# la# labilecek sorunlar ve çözüm önerileri belirli bir düzen olu#turularak incelenecektir.
Ad m1: Bir Ara t rman n Amac : Tüm ara#t rmalarda ara#t rman n ilk ad m amac n belirlenmesi olmal d r. Ara#t rman n amaçlar aç k ve anla# l r bir ifade ile listelenmeli veya bir rapor halinde haz rlanmal d r. Bu amaçlardan ara#t rmay gerçekle#tirecek olan tüm ki#ilerin haberdar olmas gereklidir. Ad m2: Örneklenen Anakütle : Anakütle terimi örne&in temsil etti&i y & n tan mlamak için kullan l r. 3statistiksel anlamda anakütle, hakk nda belirli bir veya daha çok de&i#ken bak m ndan inceleme, ara#t rma ve yorumlama yap lmak istenen ilgili tüm birimlerden meydana gelen topluluktur.(3kiz,
Püskülcü, Eren, 2000, s.19) Bir ara#t rmaya ba#lamadan önce ara#t rman n amac na göre hedef anakütlenin belirlenmesi gereklidir.
Örneklemenin yap laca& anakütlenin bir di&er de&i#le örneklenen anakütlenin, hakk nda bilgi talep edilen hedef anakütle ile çak #mas gerekmektedir. Aksi takdirde ara#t rman n sonunda elde edilen sonuçlar n ara#t rman n amac olan, hedef anakütlenin fikirlerini, özelliklerini yans tmas beklenemez veya sapmal sonuçlar elde edilebilir. Bu durumda kimi zaman hedef anakütle ile örneklenen anakütle aras ndaki farklar n ortaya konmas sapmalar n ortadan kald r lmas na yard mc olabilir. (Cochran,1977,s.5)
Ad m3 : Toplanacak Veriler ve Veri Toplama Metodlar :Ara#t rman n sonuçlar n n istatistiksel de&erlendirmeye uygun oldu&u , cevap seçeneklerinin önceden karar verildi&i, yap land r lm # sorular n kullan ld & anketler arac l & ile çok say da dene&e yap lan örneklemeye dayanan bu ara#t rmalarda ba#l ca veri toplama metodlar n , ki#isel görü#meler, telefon görü#meleri, posta anketleri, bilgisayarlar arac l & yla yürütülen ara#t rmalar(disket, cd gönderimi veya internet arac l & ) olu#turur.
Veri toplama metodunun seçimi çok önemlidir ve hiçbir zaman hangi metodun seçilmesi gerekti&i aç kça belli de&ildir. Seçimdeki bu zorluk her veri toplama metodunun kendine göre avantajlar ve dezavantajlar olmas ndan kaynaklan r.
Ki#isel görü#meler daha önceden haz rlanan anketlere ba&l olarak deneklere tek tek anketlerin doldurtulmas n içerir.
Ki#isel görü#melere gittikçe popüler olan bir alternatif telefon görü#meleridir. Bu yöntemin sa&lad & yüksek i#birli&i oranlar , verilerin genellikle kapsaml nitelikte olmas , karma# k soru atlama ve dalland rma biçimleri içeren görü#melere uyum sa&lama yetene&i bu yöntemin neden bu kadar popüler oldu&unu aç klamaktad r, telefon görü#melerinin tercih edilmesinin önemli bir nedeni de daha az zaman kaybettirmesidir. Telefon görü#melerinde kullan lan baz metodlar vard r. Bunlar rastgele-telefon numaras çevirme ve bilgisayar destekli telefon görü#meleridir. (Vavra, 1999, s.218)
Rastgele- Telefon Numaras Çevirme yönteminde örnekleme çerçevesi olarak telefon rehberinin kullan lmas nda bir problem vard r. Burada ilgilenilen tüm bireyler örnekleme çerçevesi olarak kullan lan telefon rehberinde bulunmayabilir. Bu durumda örneklenen anakütle ile hedef anakütle uyu#mazl & problemi ortaya ç kabilir. Rastgele telefon numaras çevirerek listelenmemi# denek numaralar ndan kaynaklanan dezavantajlardan kaç n labilir. Ancak bu yolla tabii ki telefon sistemine ba&l olmayan potansiyel denek probleminden kaç n lamaz. (Webb,1994,s.77)
Bilgisayar Destekli Telefon Görü#melerinde telefon ile görü#me yapan ki#i sorular bir ekrandan okur ve daha sonra do&rudan cevaplar bilgisayara girer. Bu metod talimatlarla veya ak # #emalar yla izlenecek yolun karma# k oldu&u anketler için önemli bir avantaj sa&lar, bilgisayarlar otomatik olarak gerekli kararlar yapmak üzere programlanm #lard r.
Sorular çok daha az bir zahmetle de&i#tirilebilir ve tabii ki yeniden bask da da çok daha az ka& t harcan r. Son olarak da cevaplardan elde edilen sonuçlar do&rudan bilgisayarda ayarlan r ve ara#t rman n analizi de ara#t rma s ras nda sa&lanabilir. (Webb,1994,s.78)
Görü#meciden kaynaklanan hata çok büyük ve e&er masraflar veri toplama metoduna karar verirken önemli ise ve hedef deneklere ait isimler ve adresler inceleme yapacak ki#inin elinde ise bu durumda posta anketlerinin kullan lmas tercih edilebilir.
Posta anketleri ile denekler ve verdikleri cevaplar aras nda üçüncü bir ki#i yoktur, burada anketler ki#inin bizzat kendisi taraf ndan tamamlan r. Sorulardaki belirsizli&i veya zorluklar aç klayacak biri olmad & ndan dolay , sorular n anlat m biçimi ve soru düzeni anketler deneklerin eline geçmeden dikkatlice dü#ünülmelidir.
Al c lar n, anketleri ba#tan çöpe atma gibi bir iste&i olabilir. Bu durumu azaltmak çaba gerektirmektedir. Bu nedenle iyi haz rlanm # ve ikna edici bir ön mektup ki bu ön mektup da gizlilik sözü verilmi# olabilir, üzerinde pul ve adresi olan bir zarfla gönderilebilir ve hatta somut te#vikler de sunulabilir. Bu gibi nedenlerden dolay mü#terinin kendisi taraf ndan doldurulan posta anketlerinin görünümü di&er tüm anket biçimlerinden daha önemlidir.
Son y llarda teknolojideki geli#meler yeni veri toplama metodlar n n geli#tirilmesine yard mc olmu#tur. Bu metodlar bilgisayarlar arac l & yla yürütülen ara#t rmalar ad alt nda toplanabilir. Bilgisayarlar arac l & ile veri toplamada ba#l ca iki yöntem kullan lmaktad r.. Bunlar posta ile disket veya cd gönderilmesi ve internet arac l & yla bilgi toplan lmas d r.( Vavra, 1999, s.230)
Bilgisayarlar arac l & ile yürütülen ara#t rmalar n ilk biçimlerinden biri ilgili anketi bir diskete veya cd’ye (compact disk) yüklemek ve bunlar örnek olarak seçilen deneklere göndermektir. Denekler anketi kendi bilgisayarlar nda yada i#yerlerinde tamamlad ktan sonra disketi veya cd’yi posta ile ara#t rma kurulu#una geri gönderirler. Geri gelen disketteki tüm veriler analizin yap laca& ana bilgisayara yüklenir. Bu yöntem yeni olmas , etkisinin yüksek olmas ve mü#terinin zaman na sayg göstermesi gibi nedenlerden dolay anketlere kar# al nan cevap oranlar yüksek düzeydedir.
Bir kurulu#un internet sayfas da, gerekli konulara ili#kin bilgilerin toplanmas için ideal bir yer olarak dü#ünülebilir. Bu sayfada ilgili kurulu#un bir ara#t rma anketi yer alabilir ve deneklerden bu anketi doldurmalar talep edilebilir. Ayr ca e posta arac l & ile de mü#terilere çe#itli anketler ula#t r labilir.
Binlerce denekten al nan h zl bilgi ara#t rmac lar için bir rüyad r. Ancak internet arac l & ile elde edilen veriler #u an için telefon görü#melerine kar# tam bir alternatif de&ildir, çünkü henüz geli#mi# ülkeler de bile nüfusun tamam na bu #ekilde ula# lmas mümkün de&ildir. 3nterneti kullanan ki#iler henüz çal #anlar, gençler veya ö&renciler gibi belirli özelliklerdeki ki#ilerden olu#maktad r.Genel olarak anketlerin üç ana bölümü #u #ekilde s ralanabilir:(Proctor,1997,s.132-133)
Tan t m: Ba#ar l olmak için anketin tan t m iki #eyi ba#armal d r. 3nand r c , ikna edici olmal d r ve görü#me yap lacak ki#iler örne&e uygun olarak seçilmelidir.
Anketin Yap s veya 3çeri&i: Yap veya içerik ihtiyaç duyulan bilgiyi kapsayan sorulardan olu#ur. Bu sorular geni# bir perspektifle bak ld & nda gerçekleri, deneklerin belirli konulardaki bilgilerini, fikirlerini ve davran #lar n , güdülerini ve mümkün gelecek davran #lar n ö&renmeye ve ölçmeye yöneliktir.
Temel veri: Anketin son k sm ev halk ve bireyler hakk ndaki ba#l ca
bilgidir. Bu genellikle ev halk nüfusu, aile say s , aile bireylerinin
cinsiyeti, ya#lar ve gelirleri gibi bilgileri içerir. Tipik olarak, genellikle
deneklerin nüfusunu kapsar ve ya#am stilleri ve psikolojisiyle ilgili
sorular içerir. Anketin bu bölümünün üç amac vard r:Birincisi; örne&in seçildi&i anakütle hakk nda bilinen ve güvenilir istatistikler oldu&unda bu veriler örne&in temsilcileri üzerinde bize kabaca bilgi verirler.3kincisi; alt gruplar n analizi yap labilir. Cinsiyet ve ya# gibi alt gruplar n cevaplar ndaki anahtar farkl l klar n belirlenmesi için bir metod sa&layabilir.Üçüncüsü; dene&in ad , adresi ve telefon numaras gibi tan mlay c bilgiler de vard r. Bu k s m tüm anketlerde bulunmayabilir veya verilen cevaplar n hiçbir #ekilde aç klanmayaca& ile ilgili gizlilik sözü verilmi# olabilir.Anketlerle ilgili ayr nt l bilgiye de&inilmeden önce anket tasar m #ekil1 de verilen ak # #emas ile özetlenebilir.
Soru Düzeni Talep Edilen Bilgi
Bilgi nas l Denekler
Soru çeri i Anla labilir bir
cevap ortaya ç kabilecekmi?
Denek dü#ünce ve duygular n aç k bir #ekilde dile getirmede yeterli mi?
Denek bilgiyi alm m ?
Dene in iyi bir belle i varm ?
Denek cevap vermeye istekli mi? Soru gerekli mi? Anla l r m ? Do ru veriyi toplayabilecek mi? Soru Öbe i Güvenilirlik Aç kl k ve Basitle tirilebilirlik
Negatif Sorular? Belirsizlik ve
Anla lmazl k Uzunluk
Yan t Format Genelle tirme ve tahminleme için sorular Önyarg l , yönlendirici veya hileli sorular Varsay ma dayanan sorular Çift namlulu sorular
*ma Edilen Varsay m
Kapal -Uçlu Aç k-Uçlu
Soru
Öntest ve Gözden Geçirme
Protokol Metodu Bilgi Alma
Yukar daki bahsedilen #ekilde olu#turulabilecek olan anketin yap s n ve içeri&ini belirlerken ilk olarak, ara#t rmada u&ra# lan problem tan mlanmal d r. Bu ara#t rmay yapacak olan ki#iye hangi sorular n sorulaca& na karar vermesine imkan verir. Anketin geni# bir alan kapsamas na te#vik edilir. Bununla birlikte bir anket tamam yla amac n n gerektirdi&i kadar uzun olmal d r, hiçbir gerekli veri d #ar da kalmamal ve gereksiz yere de hiçbir veri toplanmamal d r. Belki bu veriler ileriki ara#t rmalara yard mc olabilir ancak anketleri uzatarak cevapland r lma oranlar n azalt r. Anketin amac anket olu#turulurken ak lda kalmal d r ve her soru ara#t rma amaçlar yla ba&lant l olmal d r. Bilginin do&rulu&u dene&in iste&ine ve yetene&ine ba&l d r. Görü#mecinin amac kar# dakinin ne sordu&unu anlamas ve bunlara anlaml cevaplar vermesini sa&layacak sorular sormakt r. Hedef olarak bu sorular yaln zca do&ru cevaplar verebilecek ki#ilere sormal d r. Kar# dakinin cevap vermede istekli olmas her zaman verilen cevaplar n do&ru oldu&unu göstermez. (Proctor,1997,s.135-144)
Anketi tasarlarken bilginin çe#idine, incelenecek deneklerin özelliklerine ve inceleme yap lacak metodun türüne dikkat edilerek anketler olu#turulmal d r. Sorular n içeri&ine bakarken ayr ca #u noktalar da dikkate al nmal d r. Sorunun dili görü#ülen dene&in seviyesinde olmal d r. Soru talep edilen bilgiyi ortaya ç karmada yeterli olmal d r. Sorular belirlenen bilgiyi ortaya koymada çok kötü bir biçimde ifade edilmi# ve ya çok belirsiz olabilir. Ayr ca ayn soruyu, kelimeleri farkl düzende kullanarak sormak farkl cevaplar do&urur. Birden fazla cevab ortaya ç karan sorulardan da kaç n lmal d r. Bazen denekler taraf ndan sorular cevaps z b rak labilir veya çarp t lm # cevaplar verilebilir. Huzursuz ve rahats z edici bir itibar ki#ilerin sorulara nas l cevap verece&ini çok kuvvetli bir #ekilde etkiler. Bu problemi azaltman n yollar bu çe#it problemleri meydana getiren sorular ç karmak ve dene&in sorular n önemi ve bunlar n s r olarak kalaca& konusundaki #üpheleri gidermek olabilir. Ayr ca deneklerin gerçek ismini saklamak da bu problemi azaltmaya yard mc olabilir. Anketin içerisinde baz çapraz kontrolleri gerçekle#tirmek amac ile özel ili#kili sorular sorularak, anketi de&erlendirenin ciddiyeti, bilgisi, dikkati v.b. bilgiler elde edinilebilir. Böylece baz geçersiz yada yanl # bilgi içeren anketler ay klanabilir yada bunlar n oranlar hakk nda bilgi edinilebilir.
Dilin üslubu hedef anakütleye uygun olmal d r. Cümleleri k sa tutmak, yal n bir anlat m kullanmak her zaman için sorular n daha rahat anla# lmas n sa&lar. 3ki dü#üncenin bir soruda birle#tirildi&i tipteki sorular olan çift namlulu sorulardan da kaç n lmal d r: Sorular n anlat m biçimlerinde belirsizlik ve anla# lmazl ktan uzak durulmal d r. E&er bir sorunun anla# lmas net de&ilse, denekten aç k ve belirli bir cevap vermesi beklenemez. Kafa kar #t r c veya herkesin anlam n bilemeyece&i kelimelerden kaç n lmal d r. Önyarg l kelimeler ve yönlendirici veya hileli sorulardan kaç n lmal d r. Yönlendirici
veya hileli sorular dene&in vermesini istedikleri cevaplar önerirler ki bu da kaç n lmas gereken di&er bir konudur. Varsay ma dayanan, tahminleme veya genelle#tirme için sorulan sorular potansiyel hata kayna& d r. Sorular ifade ederken tüm deneklerin çok iyi derecede bilgilendirilmi# ve tüm gerçeklere sahipmi# oldu&u varsay m na dayanarak hareket etmemek gerekir. Dene&in geçmi# bilgisi oldu&unu varsayarak haz rlanan sorular geçerli ve do&ru sonuçlar sa&lamaz. Dene&in kat l p kat lmad & n n soruldu&u negatif formülasyonlu sorular #a# rt c olabilir. Kafa kar #t r c yönlendirmeler dene&i tahmine ve buradan da ölçüm hatalar na götürür.
Sorular n güvenilirli&i ve geçerlili&i de önemle üzerinde durulmas gereken konulardan bir tanesidir. Sorunun güvenilirli&i sonradan ortaya ç kan durumlarda da ayn ki#iye ayn soru soruldu&unda ayn cevab almay gösterir. Geçerlilik ise bir soru ile ara#t r lan cevab n elde edilip edilemeyece&ini gösterir. Her ikisi de deneklerin sorular do&ru cevapland rma yetene&inden etkilenir. E&er denekler konu ile ilgili olarak çok bilgili de&il iseler, cevaplar n do&rulu&u #üphelidir. Bu gibi durumlarda sorular n güvenilirli&inden ve geçerlili&inden emin olunamaz.
Sorular deneklerin kendi dü#ünceleri ile cevapland rabilece&i aç k- uçlu sorular ve tüm mümkün cevaplar n önceden belirlendi&i kapal -uçlu sorular #eklinde olabilir. Her iki tip sorunun da hitap etti&i kesim farkl d r. Kimi görü#ülen ki#iler aç k uçlu sorular da ne dü#ündü&ünü rahatl kla aktarabilirken bir kesim de dü#ündüklerini tam olarak aktaramayabilir. Aç k uçlu sorular daha çok bilgi ortaya ç kar r, bir yan t önermezler ve ki#ilerin ne istedi&ini veya dü#ündü&ünü yazmalar na izin verirler. Kapal uçlu sorular n kullan m daha kolayd r, görü#meci sapmas n azalt r ve dene&in sorular cevapland rmas n kolayla#t r r. Ayr ca bu tip sorular kodlama, tablola#t rma ve yorumlama daha kolayd r. Kapal uçlu sorular genellikle cevaplar n evet ve hay r #eklinde oldu&u ikili sorulardan ve çok seçenekli sorulardan olu#ur.
Çok seçenekli sorular çe#itli ölçek tipleriyle çe#itlendirilmi#tir. Ölçekler say larla kodlanabilir. Sorular n cevaplar n temsil eden say sal kodlar n i#lenmesi kelimelerden daha kolayd r. Say sal veri tabanlar n n kullan m zamandan ve paradan tasarruf sa&larken do&ruluk, güvenilirlik ve geçerlili&i temin etmeye de yard mc olur. Ölçekler geleneksel ölçek tipleri, ölçek kombinasyonlar ve grafiksel ölçekler olmak üzere üçe ayr labilirler.
• Geleneksel ölçek tipleri : Likert Ölçe&i, Sözel Frekans Ölçe&i, Ordinal (S ral ) Ölçek, Zorunlu Derecelendirilmi# Ölçek, Çift Kar# la#t rmal Ölçek, Kar# la#t rmal Ölçek, Çizgisel, Say sal Ölçek, Anlamsal Diferansiyel Ölçek, S fat Kontrol Listesi,Anlamsal Fark Ölçe&i,Sabit Tutar Ölçe&i, Thurstone Aral kl Ölçe&i, Thurstone Ay rma Ölçe&i, Osgood (Boyutsal Ay rma) Ölçe&i,Q Tipi Ölçek,Guttman’ n Kümülatif Ölçe&i
• Ölçek Kombinasyonlar : Çoklu S n fland rma Listesi, Çoklu S n fland rma Matrisi, Diyagram Ölçe&i
dir ve üçüncü grup
• Grafiksel ölçekler #eklindedir.
Ölçeklerle ilgili ayr nt l bilgi için ALRECK ve SETTLE’ a(1995) ba#vurulabilir.
Anketlerde önceki sorular ilgiyi artt rmak için güven vermelidir. Mahcup edici, can s k c sorular örne&in ki#inin gelir durumu ile ilgili, anketin sonunda yer almal d r. Bu tip sorular örne&in ki#inin ayl k harcamas sorularak da ba#ka bir #ekilde tahmin edilmeye çal # labilir. Sorular n tümü genelden özele gitmelidir ve sorudan soruya, konudan konuya mant kl bir s ra izlenmelidir. Ba#ka bir konuya geçilmeden önce o konuya ait tüm belirli sorular sorulmal d r, bu dene&in ak # izlemesinde ve dü#ündüklerini bir çizgiye oturtmas nda kolayl k sa&lar.
Anketlerde iyi kalitede ka& t kullan m na, anketin gövdesini mümkün oldu&u kadar k sa tutmaya, metini bölmek için aral k b rakmaya ve bunun sunumunu gerçekle#tirmeye, okumaya yard mc olmak için farkl yaz tipleri kullanmaya özetle sorular cevapland rmay denekler için cazip hale getirmeye çal # lmal d r. Hatta baz ara#t rma kurulu#lar veya firmalar bunu cazip hale getirmek için promosyonlar bile sunarlar.
Anketlerle ilgili ayr nt l bilgi için Ba#’a (2001) ba#vurulabilir.
Ad m 4: Örnekleme Çerçevesinin Belirlenmesi: Anket uygun bir biçimde tasarland ktan sonra ve ara#t rma için gerekli örne&in seçiminden önce anakütle örnekleme birimi veya k saca birim olarak adland r lan alt parçalara ayr l r. Örne&in 3zmir’de ya#ayan orta gelirli ailelerin ayl k ortalama geliri ara#t r lmak istendi&inde burada örne&e seçilecek olan aileler örnekleme birimlerini olu#turur. Bu birimler anakütlenin tümünü kapsamal d r ve hiçbir birim üstüste çak #mamal d r, anakütledeki herbir eleman yaln z bir birime ait olmal d r. Ara#t rmalarda örnek seçimine ba#lamadan önce sonlu anakütleler üzerinde çal # l yorsa bu anakütledeki örnek birimlerinden olu#an bir liste haz rlamak gerekli olur. Tüm birimlerin içerildi&i bu liste çerçeve olarak isimlendirilir.
Örnekleme birimlerinin listesinin yani bir di&er de&i#le çerçevenin haz rlanmas uygulamadaki temel problemlerden bir tanesidir. Bu listeler kimi zaman eksik , k smen okunaks z, güncellenmemi# olabilir veya kimi zaman da tekrarlar içerebilir. Bu durumda bu çerçeveye dayanarak seçilen örne&in anakütleyi tam anlam yla temsil etmesi beklenemez. Bu konuya ad m 3’de de&inilmi#tir.
Ad m 5: Örne in Seçimi: Ara#t rmalar sonucunda ula# lmak istenen hedef anakütleyi temsil edecek örnekler çe#itli olas l ksal ve olas l ksal olmayan örnekleme yöntemleri kullan larak belirlenir. Ara#t rmaya ba#lamadan önce örnek seçiminde temel olarak basit #ans örneklemesi, tabakal #ans örneklemesi, küme örneklemesi ve sistematik örnekleme gibi istatistiksel olarak güvenilir sonuçlar verecek olas l ksal örnekleme yöntemleri ile örnek seçimi tercih edilmektedir, ancak ara#t rma kurumlar nda örnekleri uygun bir biçimde seçecek bir istatistikçinin bulunmamas , olas l ksal örnekleme ile saptanan örnek geni#li&inin olanaklar ölçüsünde büyük olmas , anketler ile veri toplanan ara#t rmalarda cevaps z sorular n çok fazla olmas gibi nedenlerle geli#igüzel örnekleme, karar örneklemesi ve bunlar içinde en çok kullan lan yöntem olan kota örneklemesi gibi olas l ksal olmayan örnekleme yöntemlerine de ba#vurulabilir. Örne&in seçim yöntemleri ile ilgili ayr ntl bilgi için Cochran(1977) ,Yamane(2001) ve Ç ng (1994)n n ilgili kitaplar na ba#vurulabilir.
Ara#t rmalarda önemli sorunlardan bir tanesi de ara#t rma için kaç ki#i ile görü#ülmesi gerekti&idir. Olas l ksal olmayan örnekleme yöntemlerinin kullan ld & durumda bunu istatistiksel aç dan belirli bir güven seviyesinde belirlemek mümkün de&ildir. Ancak olas l ksal örnekleme yöntemlerinde örnek hacmi belirli bir güven seviyesinde belirlenebilir. Bir anket arac l & ile yap lacak bir ara#t rmaya ba#lamadan önce görü#ülecek ki#ilerin tamamen #ansa ba&l olarak seçilmesi gerekmektedir. Anket arac l & ile yap lacak ara#t rmalarda görü#ülecek ki#i say s a#a& daki formül yard m ile belirlenebilir: 2 2 0
d
q
.
p
t
n
=
Pratikte ilk önce
n
0 hesaplan r, e&ern
0N
ihmal edilebilir ise yani 0.07den daha dü#ük bir de&er ise ,
n
0 gerekli örnek hacmi için tatmin edici bir yakla# md r. E&erN
n
0 ihmal edilemez ise 0.07 den daha büyük bir de&er veyabu de&ere e#it ise a#a& daki formülden n de&eri hesaplan r.(Cochran,1977, s.75)
(
n
/
N
)
1
n
n
0 0+
=
Burada n anakütleyi temsil edecek sonuçlar elde edilebilmesi için gerekli örnek hacmi, p de&eri anketlerde ki#ilerin belirli bir # kk i#aretleme oran veya cevap verme oran olarak kabul edilir. Bu oran sorular n hepsi cevapland r lmadan bilinmedi&inden en kötü durum olan 0.5’in kullan lmas kabul görmektedir. t arzu edilen güven seviyesine kar# l k gelen tablo de&eri,
2
d hata tolerans d r ve N populasyon hacmidir.
Örne&in populasyon hacmimizin 1000 olmas durumunda %95 güvenilirlikle ve ±0.07 hata tolerans ile almam z gereken örnek hacmi bir di&er de&i#le görü#memiz gereken ki#i say s
2 2 0
d
q
.
p
t
n
=
=( ) ( )( )
(
0.07)
196 5 . 0 5 . 0 96 . 1 2 2 = 07 . 0 1000 196 >oldu&undan ihmal edilemez ve ilgili örnek hacmi
(
n
/
N
)
1
n
n
0 0+
=
=(
196
/
1000
)
164
1
196
=
+
olarak hesaplan r.Ad m6: Anketlerin Öntesti: Anketler ilk tasarland & nda genellikle karars z, kullan #s z ve belirsiz sorular içerirler. Anket uygulanmadan önce mutlaka bir önteste tabi tutulmal ve gözden geçirilmelidir. Öntest anket sunulmadan önce hatalar n ortaya ç kar lmas amac n güder. Anketin öntesti için istekli denek grubundan küçük bir örnek seçilir. 3yi deneklerden olu#mu# bir sahaya ihtiyaç duyulur. Öntest bir bilgi veya protokol metodundan olu#ur. Bilgi Metodunda anket denekler için gerçek çal #madakine çok benzer bir #ekilde haz rlan r. Anketi tamamlad ktan sonra deneklere tamamlarken ki dü#ünce süreçleri ve sorular anlama ve yönlendirmede herhangi bir problem olup olmad & sorulur. Protokol Metodu ise dene&in anketi doldururken ya da görü#me sürerken yüksek sesle dü#ünmesini içerir. (Proctor,1997,s.135)
Öntest ara#t rmada kullan lacakla benzer bir çerçevede yürütülmelidir. Öntestteki denekler hedef anakütlenin temsilcileri olmal d r, yani hedef anakütledekilerle benzer karakteristiklere, davran #lara ve fikirlere sahip olmal d r. Öntestte kullan lan örnek hacmi hedef anakütle ne kadar heterojen ise ve anket ne kadar karma# k ise o kadar geni# olmal d r. Öntesti yapt ktan ve gerekli düzeltmeler yap ld ktan sonra anketin amac na uygun olarak verilere gerekli istatistiksel analizler uygulamak olu#abilecek sonucu tahminlemeye yarayabilir.
Ad m 7 :Çal ma Sahas n n Organizasyonu: Geni# çapl ara#t rmalarda i#lerin yürütülmesi ile ilgili birçok problemle kar# la# labilinir. Bu ara#t rmada yer alacak ki#iler incelemenin amac ve ölçüm metodlar ile ilgili olarak e&itim almal d r ve denetlenmelidirler.
Çal #ma sahas n organize ederken baz örneklemeye dayal hatalar yap labilir ve bu sebeple a#a& daki konular n dikkatle üzerinde durulmal d r. Hüphesiz ki, anakütledeki do&al de&i#im de “hata” olarak dü#ünülmelidir. Bu anakütlenin kaç n lmaz bir özelli&idir. Bu hata formlar örnekleme hatas ba#l & alt nda incelenebilir Bir ara#t rmada kar# la# labilecek iki temel örnekleme hatas vard r: (www.dssresearch.com/library/general/sampling.asp)(15.06.2001)
1)Tesadüfi Hata: Gerçek sonuçlarla örnek sonuçlar aras ndaki fark tesadüfi hatad r. E&er örne&in tüm yönleri uygun olarak belirlenmi#se bile sonuçlar bir tak m kesin hata miktar na maruz kalabilir.(tesadüfi hata veya örnekleme hatas ) Bu hata gözard edilemez, yaln zca örnek hacmi artt r larak azalt labilir. Belirli bir güven seviyesinde tesadüfi hata aral & n tahmin etmek mümkündür.
2)Sistematik Hata: Sistematik hata örnek sonuçlar anakütlenin gerçek de&erlerinden sürekli olarak bir yönde (sürekli yüksek veya dü#ük) de&i#iyorsa ortaya ç kar. Sistematik hata hatan n tüm formlar n içerir, do&rudan örnekleme prosesine atfedilmez. Sistematik hata örnekleme tasar m hatas ve ölçüm hatas ndan olu#ur.
2a)Örnekleme Tasar m Hatas : Örnekleme tasar m a#a& daki birkaç nedenden dolay sapma gösterebilir: 2a-1)Çerçeve Hatas : Örnekleme çerçevesi örne&in seçilece&i anakütle elemanlar n n veya üyelerinin bir listesidir. Çerçeve hatas örnekleme çerçevesi hedef anakütlenin gerçek kesitini temsil edemedi&inde ortaya ç kar 2a-2)Anakütle Belirleme Hatas : Örne&in seçildi&i anakütlenin hatal tan mlanmas ndan kaynaklan r. 2a-3)Seçim Hatas : Seçim hatas inceleme için seçilen deneklerde sistematik bir sapma gösterir. E&er örnekleme çerçevesi anakütle üyelerini do&ru ay rm # olsa bile halen bir seçim hatas meydana gelebilir. Kat l mc lar n seçiminde tamamlanmam # veya uygunsuz prosedürler bir seçim hatas na yol açar.
2 b) Ölçüm Hatas : Ölçüm hatas elde edilmek istenen bilgi (gerçek de&er) ile ölçüm prosesinden elde edilen bilgi aras ndaki de&i#imden kaynaklan r. Bir inceleme olu#turulmadan önce gerçek de&er bilinmedikçe (genellikle bir inceleme için ihtiyaç duyuldu&u yads nan), ölçüm hatas örnekleme hatas ndan tan mlanmas en zor olan d r. Ölçüm süreci boyunca ortaya ç kabilecek hatalar #u #ekildedir.2b-1)Vekil Bilgi Hatas : Ara#t rmadan elde edilen bilgi ile bu sorunun cevab ndan talep edilen bilgi aras nda çeli#ki oldu&unda ortaya ç kar.
Bu genellikle ara#t rma tasar m nda problemin uygunsuz tan mlanmas na ba&lan r.2b-2)Görü#meci Hatas : Kimi zaman görü#meciler verilerin toplanmas na etki edebilir, burada deneklerin uygun olmayan veya gerçek d # cevaplar vermelerine bir etkileri olabilir. 2b-3)Ölçüm Aleti Hatas : Yönlendirici sorular olan, kolayl kla yanl # anla# labilir sorular içeren zay f haz rlanm # anketler veya bilginin kay t edilmesini güçle#tiren kay t hatalar na yol açabilecek metodlar n hepsi ölçüm aleti sapmas kayna& d r.2b-4)Veri 3#leme Hatas : Bu tip hata, deneklerden elde edilen bilgilerin bilgisayar veri dosyalar na aktar lmas nda hatalar n yap lmas ile ortaya ç kar. Operatörlerin veya görü#mecilerin bilgisayar ba# nda verileri, girerken veya tarat rken yap lan hatalar veri i#leme hatas n n temel çe#itleridir.2b-5)Tepkisizlik Sapmas : Tepkisizlik hatalar ara#t rmaya kat lmas için seçilen adaylar n baz nedenlerden bu ara#t rmaya cevap verememesinden kaynaklan r. Bu nedenler #unlar olabilir: bulunmama, konu ile ilgilenmeme, bir ürün sat laca& ndan endi#e etme v.b. ve e&er tepki yani cevap verenlerle vermeyenler aras nda sistematik bir fark olur ise bu ara#t rma sonuçlar bir tepkisizlik sapmas na konu olabilir.2b-6)Tepki Sapmas : Tepki sapmas ara#t rma kat l mc lar kasten sapt r lm # bilgi veriyor ise veya gerçeklerle ilgili emin olamad klar ndan sapt r lm # bilgi verdiklerinde ortaya ç kar.
Yukar daki paragrafta de&inildi&i gibi bir tepkisizlik mevcut oldu&u takdirde ve tüm anakütledeki tepkisizlerin oran bilinmedi&inde bile, ankette ara#t rmay yapan ki#ilerin veya kurulu#lar n ilgilendi&i bir cevab n seçilmesi ile ilgili oran için güven aral & olu#turulabilir. Bu ara#t rmaya kat lan deneklerin ilgili konuya kat l p kat lmad klar n n soruldu&u bir durum olabilir. Anakütledeki tüm tepkisizlerin oran bilinmedi&inden ilgilenilen # kk i#aretleyenlerin güven aral & için alt s n r hesaplarken tüm ki#ilerin negatif tepki verdi&i ve üst s n r hesaplarken de tüm ki#ilerin pozitif tepki verdi&i varsay l r. Bu durumda n1 seçilen örnekte anketi cevapland ranlar n say s n , n2
seçilen örnekte anketi cevapland rmayanlar n yani tepkisizlerin say s n , x n1
bireyden arzu edilen # kk i#aretleyenlerin say s n ve son olarak da t arzu edilen güven seviyesine kar# l k gelen tablo de&erini belirtti&inde ilgilenilen # kk i#aretleyenlerin güven aral & için alt ve üst güven s n rlar a#a& daki #ekildedir: (Smidt and Tortora, 1998, s.79)
Alt S n r: 2 1 2 1 2 1 2 1
1
n
n
n
n
x
n
n
x
t
n
n
x
+
+
+
+
Üst S n r: 2 1 2 1 2 2 1 2 2 1 2
1
n
n
n
n
n
x
n
n
n
x
t
n
n
n
x
+
+
+
+
+
+
+
100 ki#iye yap lan ankette seçilen örnekte anketi cevapland ranlar n say s 80, seçilen örnekte anketi cevapland rmayanlar n yani tepkisizlerin say s n 20 olsun, 70 bireyden arzu edilen # kk i#aretleyenlerin say s 30 olmak üzere %95 güven seviyesine kar# l k gelen tablo de&eri 1.96 olarak belirtildi&inde ilgilenilen # kk i#aretleyenlerin güven aral & için
Alt s n r: 100 100 70 1 100 70 96 . 1 20 80 70 + =0.61 Üst S n r: 100 100 20 70 1 100 20 70 96 . 1 100 20 70 + + + =0.84 olarak elde edilir.
Ad m 8: Anketlerin Geçerlili i ve Güvenilirli i: Anketlerin geçerlili&inden ve özellikle de güvenilirli&inden bahsedilirken daha çok kastedilen ço&u durumda ölçeklerin güvenilirli&i ve geçerlili&idir.
Güvenilirlik tekrarl ölçümler yap ld & nda ölçe&in tutarl sonuçlar sa&lamas ile ilgili bir ölçüdür. Sistematik hata kaynaklar n n güvenilirli&e ters yönde güçlü bir etkisi olmaz, çünkü bu tip hatalar ölçümü sabit bir yönde etkilemektedir ve tutars z sonuçlara yol açmaz. Buna kar# l k tesadüfi hata tutars zl &a yol açar ve güvenilirli&i azalt r. (Malhotra, 1996, s.304)
Güvenilirli&i de&erlendirmek için yakla# mlar test yeniden test, alternatif formlar ve iç tutarl l k metodlar n içermektedir.
Test Yeniden Test Güvenilirli&i: Test yeniden test güvenilirli&i ayn zamanda zamana göre de&i#mezlik yakla# m olarak da ele al nabilir. Burada deneklere mümkün oldu&unca ayn ko#ullar alt nda iki farkl zamanda belirli ölçek birimleri seti verilir. Testler aras ndaki zaman aral & iki ile dört hafta aras nda de&i#ir. 3ki ölçümden elde edilen veri gruplar aras ndaki benzerlik derecesine yani korelasyon katsay s na bak larak ölçeklerin güvenilirli&i hakk nda karara
var l r. Korelasyon katsay s ne kadar yüksek ise güvenilirlik de o kadar yüksek olur. (Karasar, 1998, s.149)
Alternatif Form Güvenilirli&i: Alternatif form güvenilirli&i e#de&er ölçekler yöntemi olarak da adland r l r ve esas olarak e# de&er oldu&u dü#ünülen iki farkl ölçe&in ayn gruba uygulanmas sonucu elde edilen veriler aras ndaki korelasyona dayan r. (Kurtulu#, 1981, s.345)
Alternatif formlar güvenilirli&inde bir ölçe&in iki alternatif formu olu#turulur. Ayn denekler genellikle iki dört hafta aras nda iki farkl zamanda bu formlar doldururlar ve alternatif yani e#de&er ölçek formlar ndan elde edilen veriler güvenilirli&i de&erlendirmek için ili#kilendirilir.
3ç Tutarl l k Güvenilirli&i: 3ç tutarl l k güvenilirli&i, toplam puan olu#turmak için toplanm # birçok birimin bulundu&u toplam ölçe&in güvenilirli&ini de&erlendirmek için kullan l r. Bu ölçümün güvenilirli&i ölçe&i olu#turan birim setinin iç tutarl l & na odaklanm #t r. 3ç tutarl l & n en basit ölçümü ölçe&i ikiye bölme olarak isimlendirilen bir yöntemdir. Bu yöntemde ölçek ikiye bölünür ve iki k sma al nan cevaplar aras nda bir korelasyon olup olmad & ara#t r l r. Bu korelasyonun büyüklü&ü yüksek iç tutarl l & gösterir. Ölçek birimleri ikiye birimlerin tek mi çift mi s raland klar na göre veya tesadüfi olarak ayr l r. Burada problem sonuçlar n ölçek birimlerinin nas l ayr ld & na ba&l olmas d r. Bu problemin üstesinden gelebilmek için popüler olan yakla# m alfa katsay s d r.(Kurtulu#, 1981, s.345)
Alfa katsay s veya Cronbach’s alfa, ölçek birimlerinin farkl yollarla ayr lmas ile elde edilen tüm mümkün ikiye ay rma katsay lar n n ortalamas d r. Bu katsay 0 dan 1 e kadar de&i#ir ve 0,6 veya daha küçük de&erler yetersiz iç tutarl l k güvenilirli&i oldu&unu gösterir. Alfa katsay s n n önemli bir özelli&i bu de&erin ölçek birimlerinin say s artt kça artma e&iliminde olmas d r. Bu nedenle alfa katsay s birkaç gere&inden fazla ölçek birimi içerildi&inde yapay ve uygunsuz olarak yükselebilir.
Baz çok birimli ölçekler çok boyutlu yap n n farkl yönlerini ölçmek üzere tasarlanm # birkaç birim seti içerir. Bu boyutlar oldukça ba& ml olduklar ndan bu boyutlar n kar# s nda hesaplanan iç tutarl l k ölçümü uygunsuz olacakt r. E&er her bir boyutun ölçümünde ayr birimler kullan l rsa, iç tutarl l k güvenilirli&i her bir boyut için hesaplanabilir. (Malhotra, 1996, s.306)
Geçerlilik gözlenen ölçek puanlar aras ndaki farklar ölçülen karakteristiklerin objeleri aras ndaki gerçek farklar gösterdi&i boyut olarak tan mlan r. (Hayes, 1997, s. 57)
Mükemmel geçerlilik ölçüm hatas n n olmamas n gerektirir. Bir ölçek sistematik hatadan ar nd & ölçüde veya di&er bir ifadeyle belli bir dönemde ki#iler aras ndaki gerçek farklar veya ayn ki#i için zaman içindeki gerçek farklar yans tt & ölçüde geçerli olacakt r. Sistematik hata ölçe&in bizzat kendisinden, ölçe&in kullan c s ndan, cevaplay c lardan veya çevre ko#ullar ndan ötürü olu#abilir. Uygulamada gerçek de&erleri bilme olana& m z ço&u kez olmad & ndan kullan lan ölçe&in geçerlili&i hakk nda bir yarg ya varabilmek için ba#ka standartlar kullanmak gerekir. Bu nedenle genellikle kriter geçerlili&i, içerik geçerlili&i ve yap sal geçerlilik isimleriyle belirtilen üç farkl geçerlilik esas al narak de&erlendirme yap l r. (Kurtulu#, 1981,s. 344)
3çerik Geçerlili&i: 3çerik geçerlili&i ölçe&in içeri&inin ölçüm görevini ne kadar iyi temsil etti&inin öznel fakat sistematik bir de&erlendirmesidir. Ara#t rmac veya konuda uzman bir ki#i herhangi bir ölçülecek olan yap n n tüm bilgi alan n ölçek birimlerinin yeterli derecede kapsay p kapsamad & na karar verir. 3çerik geçerlili&i bir ölçe&in geçerlili&inin ölçülmesinde tek ba# na yeterli bir ölçüm de&ildir, ölçek puanlar n n sa&duyulu yorumlanmas na yard mc olur. Daha formal bir de&erlendirme kriter de&erlendirilmesinden elde edilir. (Malhotra, 1996, s. 306)
Kriter Geçerlili&i: Kriter geçerlili&i bir ölçe&in di&er seçilen de&i#kenler (kriter de&i#kenleri) hakk nda beklenen mant kl bir kriter gösterip göstermedi&ini yans t r. Kriter de&i#kenleri di&er ölçeklerden elde edilen demografik veya psikolojik karakterleri, tutumsal veya davran #sal ölçümleri veya puanlar içerir. Zaman periyoduna ba&l oldu&undan, kriter geçerlili&i e#zamanl geçerlilik ve tahmin geçerlili&i #eklinde iki #ekildedir.
E#zamanl geçerlilik ayn zamanda toplanan kriter de&i#kenlerine göre ölçek verileri de&erlendirildi&inde tayin edilir. E#zamanl geçerlili&i de&erlendirmek için ara#t rmac standart ki#isel anketlerin k sa formlar n geli#tirmelidir. Orjinal anketler ve bunlar n k sa versiyonlar denek grubuna e#zamanl uygulanmal ve sonuçlar kar# la#t r lmal d r. Tahmin geçerlili&ini de&erlendirmek için ara#t rmac ölçek verilerini o a#amada toplarken kriter geçerlili&ini gelecek zamanda toplar. Örne&in, tah l markalar na kar# tutumlar bir taray c panel üyelerinden tah llar n gelecek sat n al mlar n tahminlemek için kullan labilir. Tutumsal veriler panel üyelerinden toplan r ve bunlar n gelecek sat n al mlar taray c verilerle takip edilir. Önceden söylenen ve aktif sat n al mlar tutumsal ölçe&in tahmin geçerlili&ini de&erlendirmek için kullan l r. (Malhotra, 1996, s. 307)
Yap sal Geçerlilik :Yap sal geçerlilik bir ölçekteki yap n n veya karakteristi&in ne oldu&una gerçekte ne ölçüldü&üne ili#kin sorular içerir. Yap sal geçerlili&i de&erlendirirken ara#t rmac ölçe&in niye çal #t & ve
temelinde yatan teori ile ilgili hangi sonuçlar n ortaya ç kabilece&i ile ilgili teorik sorular cevapland rmay denemelidir. Böylece yap sal geçerlilik ölçülen yap n n do&as yla ve di&er yap larla nas l ilgisi oldu&u ile ilgili sa&lam bir teori gerektirir. (Kurtulu#, 1981, s.344)
Ad m 9: Verilerin Analizi ve Özetlenmesinde Kay p Veri Analizi: Bir ara#t rmaya yönelik olarak tüm anketler tamamlan p bunlar n analiz a#amas na geçildi&inde çe#itli kay p veri problemleri ile kar# la#abilinir.
Kay p veri problemi bu anketlerin incelenmesinde kullan lacak olan çe#itli istatistiksel analizlerde önemli problemlere yol açmaktad r. Veriler analiz edilmeye ba#lan lmadan önce kay p verilerin analizi yap lmal d r. Kay p verilere neden olan tüm sistematik olaylar örne&in veri toplamadaki problem veya hatalar yada deneklerin cevap vermeyi reddetmesi yani tepkisizlik gibi sorunlar kay p veri süreci olarak adland r l r. Ara#t rmac verilerinde kay p veri süreçlerini anlamal ve gerekli düzeltmeleri yapmal d r, aksi takdirde kay p verilerle analiz yapmak sonuçlar sapt rabilir ya da yanl # yorumlamalara neden olabilir. Kay p veri içeren gözlemlerin veri setinden ç kar lmas ço&u zaman geçerli örnek hacminin alt na dü#ürülmesine neden olabilir. Bu yüzden kay p veri süreçleri incelenerek telafi edilmeye çal # l r.
Kay p veri süreçleri incelenerek rassal olup olmad klar belirlenmelidir. E&er rassal iseler, telafi edilebilirler ancak de&ilseler belirli bir yap içindeler demektir ve bu yap n n belirlenip incelenmesi gerekir.(Hair, Anderson, Tatham, Black, 1998, s.50-53)
Kay p verilerin rassal olup olmad & belirlendikten sonra kay p verilerle ilgilenmek için ba#l ca dört yöntem bulunmaktad r. .(Hair, Anderson, Tatham, Black, 1998, s.62-64)
1. Sadece tam verisi olan gözlemler kullan l r. Bu yöntemde eksik veri içeren gözlemler analize dahil edilmezler. Sadece rassal kay p veri yap s olan durumlarda uygulanabilir , bu durumda örnek hacminin de yeterli olmas gerekir.
2. Çok fazla kay p veri içeren olaylar veya de&i#kenler silinebilir. Ço&u zaman, rassal olmayan bir kay p veri süreci oldu&unda bu yöntem en iyi çözümdür. Fakat de&i#kenleri veya olaylar silerken bilgi kayb da gözönüne al nmal d r.
3. Yerine koyma metodlar uygulanabilir. Yerine koyma, örnekteki di&er de&i#ken veya olaylar n geçerli de&erlerinden yola ç karak kay p veriyi tahminlemektir. Yerine koyma metodlar daha çok say sal de&i#kenler için kullan l r. Kay p verili gözlemler di&er örne&e seçilmeyen ancak örnekle ayn özellikleri ta# yan gözlemlerin seçilmesiyle bunlarla yer de&i#tirir. Bir
de&i#kenin kay p de&erleri yerine o de&i#kenin di&er geçerli cevaplar n n ortalamas konulabilinir. Burada geçerli örnek cevaplar yenilenecek de&er için kullan l r. Bu yakla# m n temeli ortalaman n en iyi yerine koyma de&eri olmas d r. Ara#t rmac kay p veriler yerine d # kaynaklardan veya önceki ara#t rmalardan elde etti&i sabit bir de&eri yerine koyar. Bu metoda Cold Deck yerle#tirmesi denir. Bir de&i#kenin kay p verilerini tahminlemek için bu de&i#kenin veri setindeki di&er de&i#kenlerle ili#kisine bak larak regresyon analizi uygulan r. Bir di&er yöntem de birkaç metodun aktif olarak birle#tirilmesidir.
4.Modele Ba&l Prosedürler: Kay p veri sürecini modelleyerek kay p verileri tahminlemeye dayan r. Bu konudaki yakla# mlardan birisi, kay p verilerin alt nda yatan süreci En Çok Benzerlik Yöntemleriyle modelleyip mümkün olan en iyi tahmini yapmakt r. Di&er bir yakla# m ise kay p verilerin do&rudan analize dahil edilmesi ve örne&in seçilmi# bir alt grubu gibi ele al nmas d r. Bunun alt nda, kay p verilerin de ara#t rmac ya verebilece&i baz bilgiler oldu&u varsay l r.
Ad m10:Raporun Sunumu: Kay p veri problemi giderildikten sonra art k ara#t rman n amac na ve verilerin yap s na uygun olarak eldeki verilere çe#itli istatistiksel analizler uygulanarak, sonuçlar konuda uzman bir ki#i ve bir istatistikçinin yard m ile rahatl kla yorumlanabilir ve yönetimin istekleri do&rultusunda özet veya ayr nt l bir rapor halinde sunulabilir.
Ad m 11:Gelecek Ara t rmalar çin Bilgi Kazanc : Ara#t rmaya ba#lanmadan önce anakütle ile ilgili ne kadar çok bilgi sahibi olunursa örne&in ne kadar do&ru tahminler verdi&i o kadar kolay ispatlanabilir. Herhangi bir tamamlanm # örnek gelecek çal #malar için bir rehber gibidir. Örnekleme yard m yla yap lan geni# çapl bir ara#t rmada hiçbir #ey planland & gibi gitmeyebilir de
bu durumda bile kar# la# lan sorunlar ve bunlar n giderilme yöntemleri gelecek ara#t rmalara # k tutar.
SONUÇ
Bu çal #ma anketler arac l & ile yap lacak olan bir ara#t rmaya ba#lanmadan önce ara#t rmac lara yard mc olabilmek amac yla planlanm #t r. Yukar da de&inilen tüm ad mlar do&ru bir biçimde uygulan ld & takdirde yap lan ara#t rma istatistiksel aç dan güvenilir sonuçlar verebilecektir. Bu do&rultuda ara#t rmalarda kar# la# labilecek sorunlar n en aza indirgenmesi ve ara#t rmalarda kar# la# labilecek sorunlara çözüm önerileri getirilerek en k sa zamanda ara#t rman n hedefine ula# lmas istenen sonuçtur.
Kaynaklar:
ALRECK,Pamela ,L., SETTLE, Robert B., The Survey Research Handbook, Irwin, Chicago, London, Singapore, 1995.
BAH,Türker, Anket, Seçkin Yay nc l k, Ankara, 2001
COCHRAN, William G., Sampling Techniques, John Wiley & Sons, New York, Chichester, Brisbane, Toronto, Singarore, 1977.
ÇINGI,Hülya,Örnekleme Kuram , H.Ü. Fen Fakültesi Bas mevi, Ankara,1994 3K3Z, Fikret, PÜSKÜLCÜ, Halis, HABAN, Eren, statisti e Giri , Bar # Yay nlar Fakülteler Kitabevi, 3zmir,1994.
KARASAR, Niyazi, Bilimsel Ara t rma Yöntemleri, Nobel Yay n Da& t m, Ankara, 1998
KURTULUH, Kemal, Pazarlama Ara t rmalar , 3stanbul Matbaas , 3stanbul, 1981.
MALHOTRA, Naresh K., Marketing Research, Prentice Hall, New Jersey,1996.
McCLAVE, James T., BENSON, P.George, Statistics For Business And Economics, Maxwell Macmillan 3nternational Editions,New York, San Francisco, California, 1991.
PROCTOR, Tony, Essential of Marketing Research, Tek Art, Croydon, Surrey, 1997.
SMIDTH, K.Smidth, TORTORA, Robert, Evaluating The Effects of Nonresponse and The Number Of Response Levels on Survey Samples, Statistical Case Studies A Collaboration Between Academe and Industry, SIAM, 1998
HAYES, Bob E., Measuring Customer Satisfaction, ASQ Quality Press, Milwaukee, Wisconsin, 1997.
HAIR, Joseph F., ANDERSON, Rolph E., TATHAM, Ronald L., BLACK, William C., Multivariate Data Analysis, Prentice- Hall International Inc.,New Jersey, 1998.
VAVRA, Terry G., Mü teri Tatmini Ölçümlerinizi Geli tirmenin Yollar , Kalder Yay nlar , 3stanbul, 1999
YAMANE,Taro,(Çevirenler: Alptekin Esin, M.Akif Bak r, Celal Ayd n, Esen Gürbüzsel),Temel Örnekleme Yöntemleri,Literatür Yay nc l k,3stanbul, 2001 http://www.dssresearch.com.library/general/sampling.asp
