Örnekleme
Bilimsel araştırmalarda doğru bilgi sahibi olmak ve doğru karar vermek esastır. Bu yüzden doğru bilgilere ulaşmak ve elde edilen bilgileri genelleştirmek ihtiyacı vardır (Arıkan, 1994, s.129). Bir araştırmanın sonuçları ne kadar fazla genellenebiliyorsa değeri de o oranda artar.
Bilim, genellenebilirliği olan bilgiler bütünü olduğu için araştırmalarda geniş bir alanda genellenebilirliği olacak bilgiler elde etmeye çalışmak önemlidir (Karasar, 2005; Arıkan, 2004; İslamoğlu, 2003).
Beşeri ve biyolojik çalışmaların yanı sıra sanayi ve gıda teknolojileri de dahil olmak üzere tüm bilim disiplinlerinde, üzerinde araştırma, geliştirme ya da inceleme yapılan tüm ana kitleler (populasyon, yığın ya da uzay) barındırdıkları eleman, birey ya da kısaca deneysel ünite sayısı bakımından temelde iki farklı özellik taşırlar. Bu özelliklerine göre sınırlı veya sınırsız populasyonlar olarak temel iki sınıfa ayrılırlar. Ana kitlenin sayılamayacak ya da aynı anda üzerinde çalışma olanağı olmayacak kadar çok eleman içerdiği populasyonlar genel olarak sınırsız populasyonlar kategorisinde değerlendirilerek işlenirler. Bu nedenle populasyondan, onu temsil ettiğini düşündüğümüz, populasyondan daha az sayıda eleman içeren küçük topluluklar üzerinde çalışmak uzun yılardan beri tercih edilen bir yöntemdir.
Buradan anlaşılacağı üzere üzerinde çalışılmak üzere populasyondan seçilerek oluşturulan örneklerde (örneklem) iki temel özellik ilk aşamada gözetilmelidir. Çünkü temel amaç populasyon için doğru tanımlamanın yapılmasıdır. Bunun için seçtiğimiz örnekten yola çıkarak hesapladığımız istatistiklerin populasyon parametreleri için iyi birer tahmin edici olduğunu varsayarız. Ancak bu örneklemenin populasyonu temsil yeteneğine sahip olması şartıyla geçerli bir durumdur. Her ne kadar günümüzde örnek yaygın kullanılan varyans veya aritmetik ortalama gibi istatistikleri populasyon parametreleri için bir tahmin edicinin taşıması gereken yansızlık, sapmasızlık gibi tüm özellikleri taşısa da bu değerlerin populasyon parametrelerini doğru şekilde temsil yeteneğine sahip olması hesaplandıkları örneklemin özellikleri ile bağlantılıdır. Bu nedenle örnek alımında temelde dikkat edilmesi gereken 3 ana şart iyi bir örnek seçimi için gerek ve yeter koşulların başında sayılmaktadır. Bunlar:
1. Örneğin tamamen tarafsız ve öngörüldüğü şekilde seçilmesi ve örneğe alınacak birey/deneysel ünitelerin tamamen şansa bağlı olarak seçilmesi, bir başka deyişle, populasyonu oluşturan bireylerin tamamının teorik olarak örneğe girme şanslarının eşit olmasının sağlanması,
2. Örnek büyüklüğünün populasyonu temsil edebilecek kadar büyük (yeterince) olmasının sağlanması.
3. Örnek alırken populasyonun temel özelliklerinin bilinmesi ve uygun örnekleme yönteminin belirlenip tam olarak uygulanması.
Görüleceği üzere ilk 3 madde de araştırıcı ya da örneği alan kişinin sağlaması gereken şartlardandır. Ancak, özellikle 2. Madde hemen hemen tüm araştırıcıların kafasını karıştırmaktadır. Yeterince büyük teriminin karşılığı ya da en az kaç deneysel ünite ya da birey örneğe dahil olmalıdır? Sık kullanılan şekliyle, kaç tekrar olmalıdır? Kaç hayvan kullanmalıyım? Günümüzde bu sorunun cevabı minumum birey sayısının hesaplanmasıyla
cevaplansa da araştırıcıların bilmesi gereken iki temel unsur doğru örnek hacmi için temel şarttır. Bunlar:
1. Çalışma konusunu ve populasyonun özelliklerinin iyi tanınması 2. Çalışmanın kısıtlayıcılarının iyi öngörülmesi
Birinci unsurun cevabı daha çok araştırmanın temel kurgusuyla ilgili olduğundan araştırıcının kendisinde saklıdır. Ancak 2. Maddenin çalışmanın örnekleme aşamasından itibaren sağlıklı yürütülüp tamamlanması açısından önemi büyüktür. Tüm disiplinlerde iki temel kısıtlayıcı vardır, zaman ve çalışmanın ödeneği. Bu nedenle birçok çalışmada Fisher tarafından öngörülen günümüze kadar başarı ile kullanılan küçük örneklerin temel sayısı olarak kabul edilen 30 temel alınır. Tüm kısıtlayıcıların dikkate alınması ile 30 sayısı bilimsel yukarıda anılan esaslara uymak kaydıyla yeterli büyüklükte örnek oluşturmak için yeterlidir. Örneğin Mevsimin veya 1 aylık periyodun yani zamanın kısıtlayıcı olduğu bir çalışmada her gurupta 30 örnek yeterlidir. Bunun yanında araştırma bütçesinin kısıtlayıcı olduğu bir çalışmada en fazla 50 anketör kullanılabileceğini düşündüğümüzde, maksimum anket sayımız 30*50=1500 olacaktır. Bu çok basit örnek diğer kısıtlayıcıların geçerli olduğu tüm disiplinlerde başarı ile uygulana gelmiştir. Yine de üzerinde çalışılan populasyonun tamamı üzerinde çalışılmasına olanak vermeyecek kadar büyük olduğu ancak sınırlı olduğu durumlarda, araştırıcılar örnek sayısının gerçekten yeterli olup olmayacağını merak ederler. Bu durum için birçok benzeşim (simulasyon) ve gerçek zamanlı çalışmalardan özetle oluşturulmuş, istatistik tahminlerdeki hassasiyet, doğruluk ve isabet derecelerinin populasyon büyüklüğü ve örnek hacmiyle ilişkilendirilerek özetlendiği aşağıda sunulan tablo araştırıcıların kafalarındaki soru işaretlerini gidermede oldukça faydalı olmaktadır (İkiz ve ark, 2018; Arıkan, 2004; İslamoğlu, 2003;
Yıldırım ve Şimşek, 2005; Yazıcıoğlu ve Erdoğan, 2004Gay, 1987; Arlı ve Nazik, 2001).
Tablo 1. = 0.05 İçin Örneklem Büyüklükleri Evren
Büyük- lüğü
+- 0.03 örnekleme
hatası (d) +
-0.05 örnekleme hatası
(d) +
-0.10 örnekleme hatası (d)
p=0.5 q=0.5
p=0.8 q=
0.2
p=0.
3 q=0.
7
p=0.5 q=0.5
p=0.8 q= 0.2
p=0.
3 q=0.
7
p=0.5 q=0.5
p=0.8 q= 0.2
p=0.3 q=0.7
100 92 87 90 80 71 77 49 38 45
500 341 289 321 217 165 196 81 55 70
750 441 358 409 254 185 226 85 57 73
1000 516 406 473 278 198 244 88 58 75
2500 748 537 660 333 224 286 93 60 78
5000 880 601 760 357 234 303 94 61 79
10000 964 639 823 370 240 313 95 61 80
25000 1023 665 865 378 244 319 96 61 80
50000 1045 674 881 381 245 321 96 61 81
100000 1056 678 888 383 245 322 96 61 81
1000000 1066 682 896 384 246 323 96 61 81
100 milyon
1067 683 896 384 245 323 96 61 81
Kaynak: Yazıcıoğlu ve Erdoğan, 2004, s.50
Tablo 1, incelendiğinde örnek sayısı ile populasyon büyüklüğü arasındaki ters ilişki kolayca anlaşılmaktadır. Bunun çok basit şekilde bir balık tutma aktivitesi gibi düşülmesi “yeterli örnek büyüklüğü ne olmalıdır?” sorusuna kolayca yanıt bulunması açısından önemli olduğu bilinmektedir. İstenilen balık türünün, bir göldeki toplam balık populasyonu içersindeki yoğunluğu artıkça daha küçük hacimli örneklerle bile o balık türünün genel dağılımı hakkında fikir elde etmek için yeterli olmaktadır. Bunun tersi olarak daha az sayıda bir yoğunluk için çok daha fazla deneme yapılması dolayısı ile daha çok örnekleme yapılması gerektiği açıktır.
Bundan daha önemli olarak doğru örnek büyüklüğünün belirlenmesi örnekleme hatasını azaltmak için gerekilidir ve örneklem büyüklüğünün arttırılması gerektiği görülmektedir.
Diğer yandan seçilen hata payına göre belli bir değerden sonra örneklem büyüklüğünün artmasına gerek olmadığı söylenebilir. Bu durum araştırıcının iş gücü, zaman ve bütçe kazancı için bilinmesi ve uygulanması gerekli bir durumdur.
ÇALIŞMADA KULLANILAN ÖRNEK SEÇİMİ ve İSTATİSTİK AYRINTILARI
Çalışmada, evren (populasyon) parametrelerinin daha önce genel çaplı bir çalışma olmadığından hareketle sağlıklı olarak bilinmediği belirlenmiş ve varsayılmıştır. Bu nedenle
N: Evren birim sayısı, n: Örneklem büyüklüğü
P: Evrendeki X’in gözlenme oranı, Q (1-P): X’in gözlenmeme oranı Z : = 0.05, 0.01, 0.001 için 1.96, 2.58 ve 3.28 değerleri
d= Örneklem hatası
= Evren standart sapması
t,sd= sd serbestlik dereceli t dağılımı kritik değerleridir (sd=n-1). t,sd kritik değerleri sd= n-1 5000 olduğunda Z değerlerine eşit alınabilir.
Evren varyansı biliniyorsa ve sadece 1.tür hata dikkate alınarak örneklem büyüklüğü;
(1)
Evren standart sapması () bilinmiyorsa Z yerine t dağılımının kritik değerleri olan t,sd
değerleri alınarak örneklem büyüklüğü;
(2)
Eğer evren varyansı bilinmiyorsa yerine s, Z ve Z değerleri yerine t/sd değerleri kullanılır.
1 ve 2 numaralı eşitlikler kullanılarak 8 bölge (tabaka) için her bölge için olmak üzere tesadüfi örnekleme tekniğine göre her tabaka için örnek sayıları hesaplanmış ve en yüksek örnek sayısı esas alınmıştır. Bu sayede daha az sayıda koloni ve işletme barındıran illerde doğru örnekleme yapılabilmesi öngörülmüştür. Yukarıdaki formul kullanıldığında büyük koloni ve işletme sayısına sahip bölgelerde en az 2 işletme ve işletme içi 3 kovanın takibi yeterli olarak hesaplanmış olsa da biyolojik kısıtlayıcılar ve bunun yanı sıra daha az sayıda işletme veya koloni bulunan bölge ve bölge içi iller göz önüne alındığında takip ve dil birliği kolaylığı bakımından her il ve işletme için ortak örnekleme sayısı tespit edilmiştir.
Örneklemenin yapılma şekli ve örnek büyüklüğünün belirlenmesinde GPower istatistik programından yararlanılmıştır.
Örneklerin Toplanması ve anketlerin doldurulması aşamasında araştırıcıların gözetmesi gereken önemli kriterler:
Bal ve Arı örneklerinin toplanması ve anketlerin doldurulması:
1. Her şeyden önce araştırıcının hassasiyeti tüm çalışmalarda en önemli faktörlerin başındadır.
2. İşletmeye ziyaretlerde arıcıların (işlet sahibinin) yönlendirmelerine uyulmaması şansa bağlılığa sadık kalınması açısından önemlidir.
3. Arılıklarda ön, orta, arka sıralar bulunsa da iş kolaylığı nedeniyle en ön sıra veya ulaşımı en kolay kovanların seçimi yanlış örneklemeye güzel bir örnektir. Bu nedenle işletmede tamamen şansa bağlı olarak örneklerin toplanması gerekmektedir. Bunun en pratik yolu işlemedeki toplam kovan sayısı ve her sırada bulunan kovan sayısına göre spontan bir kura çekimidir. Yapılabiliyorsa önceden hiç görmeden sıra ve kovan numarası belirlenebilir.
4. Örnek toplamanın her aşamasında şansa bağlılık ve tarafsızlık ilkesinin çalışmanın hedeflerine ulaşmasında birinci kural olduğu düşünülerek mutlaka bu kuralların gözetilmesi esas olacaktır.
5. Anketlerin doldurulması: Esas olan uygulama işletme sahibinin kendinin doldurması olsa da istisnai durumlarda ziyarete giden araştırıcı da yüzyüze soruları okuyarak işletme sahibinin beyanı esas alınarak doldurabilir. Bu durumda araştırıcı tamamen
tarafsız ve yorumsuz olarak soruları sormalı ve sadece işletme sahibinin beyanlarını esas almalı her hangibir yönlendirme yapmamalıdır.
6. Anket formlarında ziyaret edilen ,il, ilçe ve arıcının varsa kayıt numarası tasnif açısından önemli olduğundan not alınmalıdır.
Kaynaklar:
Arıkan, R. (2004). Araştırma teknikleri ve rapor hazırlama. Ankara: Asil Yayın.
Arlı, M. ve Nazik, H. (2001). Bilimsel araştırmaya giriş. Ankara: Gazi Kitabevi.
Balcı, A. (2005). Sosyal bilimlerde araştırma. Ankara: Pegema Yayıncılık.
Baykul, Y. (1999). İstatistik metodlar ve uygulamalar. Ankara: Anı Yayıncılık.
Çömlekçi, N. (2001). Bilimsel araştırma yöntemi ve istatistiksel anlamlılık sınamaları.
Ankara: Bilim Teknik Yayınevi.
Gökçe, B. (1988). Toplumsal bilimlerde araştırma. Ankara: Savaş Yayınları.
İslamoğlu, H. (2003). Bilimsel araştırma yöntemleri. İstanbul: Beta Basım.
İkiz, F., Püskülcü, H., Eren, Ş., 1998. İstatistiğe Giriş. Barış Yayınları, Fakülteler Kitabı, Bornova, İzmir.
Kaptan, S. (1983). Bilimsel araştırma teknikleri ve istatistik yöntemleri.
Karasar, N. (2005). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
Özçelik, D. A. (1981). Araştırma teknikleri düzenleme ve analiz. Ankara: ÜSYM Yayınları.
Özdamar, K. (2003). Modern bilimsel araştırma yöntemleri. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
Sencer, M. (1989). Toplumbilimlerinde yöntem. İstanbul: Beta Basım.
Yazıcıoğlu, Y. ve Erdoğan, S. (2004). Spss uygulamalı bilimsel araştırma yöntemleri.
Ankara: Detay Yayıncılık.
Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2005). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara:
Seçkin Yayıncılık.
Young, P. V. (1968). Bilimsel sosyal incelemeler ve araştırma (Çev. G. Bingöl ve N. İşçil).
Ankara: Ege Matbaası.
