Örnekleme, araştırma sürecinin temel yapı taşlarından biridir. Bilimsel bir çalışmada, genellikle tüm evreni incelemek pratik, mali ve zamansal nedenlerle mümkün değildir. Bu nedenle araştırmacılar, evreni temsil edecek daha küçük bir grup olan "örneklem" üzerinde çalışmayı tercih eder. Bu süreçte kullanılan yöntem ve tekniklere ise "örnekleme" adı verilir.

Örnekleme ve Temsiliyet

Araştırma evreni, belirli bir problemle ilgili bireylerin oluşturduğu topluluktur. Bu evrenden seçilen ve evrenin özelliklerini yansıtacak biçimde düzenlenmiş daha küçük grup ise örneklem olarak tanımlanır. İdeal bir örneklem, evrenin özelliklerini temsil eden ve üzerinde yapılan analizlerin evrene genellenmesine olanak tanıyan temsili bir yapıya sahip olmalıdır. Bu doğrultuda, örneklemin temsil gücünü artırmak amacıyla çeşitli örnekleme tekniklerinden yararlanılır.

Örnekleme Türleri

Örnekleme yöntemleri temel olarak iki ana gruba ayrılır: olasılığa dayalı (rastgele) ve olasılığa dayalı olmayan (amaçlı ya da yargısal) yöntemler.

Olasılığa Dayalı (Rastgele) Örnekleme

Bu türde, evrendeki her bireyin örnekleme seçilme şansı eşittir. Temsiliyet gücü yüksek ve genellenebilir sonuçlar üretme kapasitesine sahiptir. Başlıca türleri:

• Basit Rastgele Örnekleme: Tüm bireylerin eşit seçilme şansına sahip olduğu yöntemdir. Uygulama kolaylığı sağlasa da, örneklem çerçevesinin tam ve doğru şekilde oluşturulmasını gerektirir.
• Sistematik Örnekleme: Belirli aralıklarla bireylerin seçilmesi esasına dayanır. Evrenin sıralanış biçimi, örneklemde önyargıya yol açabilir.
• Tabakalı (Stratified) Örnekleme: Evren, benzer özellikler taşıyan alt gruplara ayrılır ve bu gruplardan belirli oranlarda örnek seçilir. Bu yöntem, özellikle heterojen evrenlerde daha doğru sonuçlar üretir.
• Küme (Cluster) Örnekleme: Geniş coğrafi alanlara yayılmış evrenlerde kullanılır. Önce kümeler seçilir, ardından bu kümelerdeki bireyler örnekleme alınır. Ulaşım kolaylığı sağlarken, temsiliyet gücünü düşürebilir.

^{Olasılığa Dayalı (Rastgele) Örnekleme Yöntemleri (Yapay Zeka ile Oluşturulmuştur.)}

Olasılığa Dayalı Olmayan (Amaçlı) Örnekleme

Bu tür örneklemede bireylerin seçilme olasılığı eşit değildir. Araştırma amacı doğrultusunda bilgi açısından zengin bireyler veya gruplar tercih edilir. Özellikle nitel araştırmalarda yaygındır. Başlıca türleri şunlardır:

• Maksimum Çeşitlilik Örnekleme: Farklı özelliklere sahip bireylerin dahil edilmesiyle, araştırma konusunun çeşitli boyutlarının anlaşılması hedeflenir.
• Homojen Örnekleme: Benzer özellikler taşıyan bireylerden oluşan bir grup üzerinde derinlemesine inceleme yapılır.
• Kartopu Örnekleme: Ulaşılması zor gruplarda kullanılır; mevcut katılımcıların yönlendirmesiyle yeni katılımcılara ulaşılır.
• Kolayda Örnekleme: Erişilmesi kolay bireylerin dahil edildiği yöntemdir. Pratikliği yüksek, temsiliyet gücü düşüktür.
• Kota Örnekleme: Belirli gruplara dair kontenjanlar oluşturularak her gruptan belirli sayıda birey seçilir. Genellikle hızlı ve maliyet açısından avantajlıdır.
• Teorik Örnekleme: Nitel veriler üzerinden teori geliştirme amacı taşır. Gömülü teori (grounded theory) araştırmalarında tercih edilir.

Doygunluk ve Geçerlik

Nitel araştırmalarda örneklem büyüklüğü, verilerin doygunluğuna göre belirlenir. Doygunluk, yeni veri elde edilmediğinde araştırmanın sona erdirilmesi gerektiğini ifade eder. Bu yaklaşım, klasik istatistiksel formüllerle örnek büyüklüğü hesaplamanın mümkün olmadığı durumlarda geçerlidir. Aynı zamanda geçerlik (ölçümün doğruluğu) ve güvenirlik (ölçümün tutarlılığı), örnekleme seçiminde dikkat edilmesi gereken temel ölçütlerdendir.

Örneklem Hataları ve Önyargılar

Temsiliyetin sağlanamadığı örneklemler, araştırma sonuçlarını evrene genelleme açısından sorun yaratabilir. Örneğin çalışma saatlerinde ev ziyaretleri yoluyla toplanan verilerde, evde olmayan bireylerin dışlanması örneklemde sistematik önyargıya yol açabilir. Bu tür önyargılar, uygun istatistiksel düzenlemeler yapılmadan düzeltilmezse, analizlerin geçerliliğini olumsuz etkiler.