Örnekleme

Örnekleme, geniş bir popülasyonun özelliklerini anlamak amacıyla bu popülasyondan seçilen bir alt kümenin incelenmesi sürecidir. Amaç, örnekten elde edilen bulgularla popülasyon için güvenilir çıkarımlar yapmaktır ve bu süreç maliyet, zaman ve pratik sınırlamalara dayanır. Örneklem, evrenin bir çerçeve üzerinden temsil edilmesini sağlar ve elde edilen ölçümler, popülasyon parametrelerinin tahminine yöneliktir. Doğru tasarlanmış bir örnekleme yöntemi önyargıyı azaltır ve sonuçların genellenebilirliğini artırır.

Örnekleme türleri iki ana kategoriye ayrılır: olasılık (olasılığa dayalı) örnekleme ve olasılığa dayanmayan örnekleme. Olasılık örneklemesinde her elemanın seçilme olasılığı bilinirdi ve analizler bu olasılıklara dayanır. Bu kategoriye basit rastgele örnekleme, sistematik örnekleme, tabakalı (katmanlı) örnekleme, küme örneklemesi ve çok aşamalı örnekleme dahildir. Olasılığa dayanmayan örneklemede ise seçim çoğu zaman kolaylığa göre yapılır; kolaylıkla elde edilen örnekleme (convenience sampling), yargısal (amaçlı) örnekleme, kota ve zincirleme (snowball) yöntemleri buna örneklerdir.

Örneklem büyüklüğü, güven düzeyi, hata payı ve popülasyon değişkenliği gibi etkenlere bağlıdır. Daha güvenilir sonuçlar için genellikle daha büyük örnekler veya daha etkili tasarımlar tercih edilir. Örnekleme hatası, örnekten elde edilen değerlerin popülasyon gerçek değerine olan farkını ifade eder; bu hata, tasarım ve büyüklükle azaltılır. Yanlılık riskinin azaltılması için çerçeve doğrulanmalı ve rastgelelik uygun biçimde uygulanmalıdır.

Uygulama alanları arasında sosyal bilimler, kamuoyu yoklamaları, piyasa araştırmaları, sağlık çalışmalar ve kalite kontrolü bulunur. Türkiye’de “örnekleme” terimi, “örneklem” ve “örneklem büyüklüğü” gibi kavramlarla sıkça kullanılır ve güvenilirlik için iyi tasarlanmış örnekleme planları önem taşır.