İsle336 7. Hafta_devam

Örneklem Tasarım süreci
Populasyonu tanımla
Örneklem çatısını belirle
Örneklem yöntemini seç
Örneklem büyüklüğünü belirle
Örneklem sürecini yürüt
Örneklem Yöntemlerinin sınıflandırılması
Örneklem
Yöntemleri
Olasılık Dışı
Örneklem
Yöntemleri
Olasılık
Örneklem
Yöntemleri
TABLE 12.2
Sample Sizes Used in Marketing Research Studies
___________________________________________________________
Type of Study
Minimum Size
Typical Range
___________________________________________________________
Problem identification research
(e.g., market potential)
500
1000-2500
(e.g., pricing )
200
300-500
Product tests
200
300-500
Test marketing studies
200
300-500
(per commercial or ad tested)
150
200-300
Test-market audits
10 stores
10-20 stores
6 groups
10-15 groups
Problem solving research
TV/radio/print advertising
Focus groups
___________________________________________________________
Olasılık dışı örnekleme yöntemleri
Olasılık dışı örnekleme yöntemleri
Uygunluk
örnekleme
Hükümsel
örnekleme
Kota
örnekleme
Kartopu
örnekleme
Uygunluk örneklemesi
ulaşılması en uygun
birimlerin örnekleme seçilmesidir. Katılımcılar
genellikle doğru zamanda doğru yerde
oldukları için seçilirler.
– Akademisyenlerin öğrencileri seçmesi
– Sokaktan geçen insanlarla görüşme
– Bir alışveriş mağazasına gidip karşımıza
çıkan kişilerle görüşme (özelliklerini göz
ardı ederek)
Uygunluk örneklemesi
A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling
Techniques Convenience Sampling
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
Group D happens to
assemble at a
convenient time and
place. So all the
elements in this
Group are selected.
The resulting sample
consists of elements
16, 17, 18, 19 and 20.
Note, no elements are
selected from group
A, B, C and E.
Hükümsel Örnekleme
Hükümsel Örnekleme katılımcıların
tamamen araştırmayı yapan kişinin
hükmüne bağlı olarak seçildiği,
uygunluk örneklemesinin bir biçimidir.
– test pazarları
A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling Techniques
Judgmental Sampling
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
The researcher considers
groups B, C and E to be
typical and convenient.
Within each of these
groups one or two
elements are selected
based on typicality and
convenience. The
resulting sample consists
of elements 8, 10, 11, 13, 22
and 24. Note, no elements
are selected
from groups A and D.
Kota Örnekleme
Kota Örnekleme iki aşamalı hükümsel örneklemedir.
1. Birinci aşama populasyon birimlerinin kontrol
gruplarının ya da kotaların belirlenmesidir.
2. İkinci aşama, örneklem elamanlarının uygunluk ya
da hükümsel örnekleme ile seçilmesidir.
Population
composition
Control
Characteristic
Sex
Male
Female
Sample
composition
Percentage
Percentage
Number
48
52
100
48
52
100
480
520
1000
A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling Techniques
Quota Sampling
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
A quota of one
element from each
group, A to E, is
imposed. Within each
group, one element is
selected based on
judgment or
convenience. The
resulting sample
consists of elements
3, 6, 13, 20 and 22.
Note, one element is
selected from each
column or group.
Kartopu örneklemesi
Kartopu örneklemesi, katılımcıların araştırmayı
yönlendirmesiyle örneklemin oluştuğu örnekleme
şekli. İlk katılımcı rassal belirlenir.
– İlk kişi ya da grupla görüştükten sonra bu
kişilere hedef populasyon kitlemizde olan
kişilere ulaşmamız konusunda yardımları
sorulur.
– Alınan referanslara göre diğer kişilere ulaşılır.
A Graphical Illustration of Non-Probability Sampling Techniques
Snowball Sampling
Random
Selection
Referrals
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
Elements 2 and 9 are
selected randomly
from groups A and B.
Element 2 refers
elements 12 and 13.
Element 9 refers
element 18. The
resulting sample
consists of elements
2, 9, 12, 13, and 18.
Note, no element from
group E.
Olasılık örnekleme yöntemleri
Olasılık örnekleme yöntemleri
Basit Rassal
Örnekleme
Sistematik
Örnekleme
Katmanlandırılmış
Örnekleme
Cluster
Sampling
Basit rassal örnekleme
• Populasyon içindeki her birim biliniyordur
ve eşit seçilme şansı vardır.
• Olası herbir örneklem büyüklüğündeki (n)
örneklemin bilinen ve eşit seçilme şansı
vardır.
• Her bir birimin seçilme diğerlerininkinden
bağımsızdır.
A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques
Simple Random Sampling
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
Select five random
numbers from 1 to 25.
The resulting sample
consists of population
elements 3, 7, 9, 16,
and 24. Note, there is
no element from
Group C.
Sistematik örnekleme
• k değeri populasyon büyüklüğünün örneklem büyüklüğüne
bölünmesiyle elde edilir. k =(N/n).
• Rastsal bir başlangıç noktasından başlanır. Bu nokta 1 ile k
arasında bir değerdir. İlk değer rassal belirlendikten sonra ker k.
Birim örnekleme dahil edilir.
• Popupasyondaki birimlerin sıralaması bizim ilgilendiğimiz
konuyla ilişkili ise sistematik örnekleme örneklemin temsil
gücünü arttırır.
• Popupasyondaki birimlerin sıralaması devirsel bir şekle sahip ise
sistematik örnekleme örneklemin temsil gücünü azaltır.
Örneğin populasyon büyüklüğü 1000 olsun, 100 kişilik örneklem
seçilecek olsun. K=1000/100 = 10. 1 ile 10 arasındaki bir kişi
rassal belirlenir. Ör: 6. 6. kişiden sonraki her 10. kişi örnekleme
dahil edilir. ÖR: 6, 16, 26, 36 vs.
Figure 12.10 A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques
Systematic Sampling
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
Select a random
number between 1 to
5, say 2.
The resulting sample
consists of
population 2,
(2+5=) 7, (2+5x2=) 12,
(2+5x3=)17, and
(2+5x4=) 22. Note, all
the elements are
selected from a
single row.
Katmanlandırılmış örnekleme-I
• Populasyonların alt populasyonlara ya da katmanlara
bölündüğü örneklem biçimi.
• Katmanlar belirlenirken her bir popupalsyon
elemanının sadece bir katmana ait olmasına ve her bir
birimin mutlaka bir katmana dahil edilebilmesine dikkat
edilmelidir.
• Örnekleme seçilecek olan birimler olasılık örneklemesi
ile (ör: basit rassal) seçilmelidir.
• Katmanlandırılmış örneklemenin en temel amacı,
maliyeti artırmadan örneklemin kesinliğini arttırmaktır.
Katmanlandırılmış örnekleme-II
• Katmanlar kendi içinde homojen birbirlerine göre
heterojen gruplar olmalıdırlar.
• Katmanlar araştırma konusuyla ilgili olmalıdır.
• Oranlandırılmış katmanlandırılmış örneklemede her
bir katmandan, o katmanın populasyon içindeki göreli
büyüklüğü kadar örneklem seçilir.
• Oranlandırılmamış katmanlandırılmış örneklemede
ise, her bir katmandan belirli bir büyüklükte örneklem
seçilir.
Figure 12.10 A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques
Stratified Sampling
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
Randomly select a
number from 1 to 5
for each stratum, A
to E. The resulting
sample consists of
population elements
4, 7, 13, 19 and 21.
Note, one element
is selected from
each column.
Küme örnekleme
• Populasyon birbiriyle bağdaşmayan alt populasyonlara ya da
kümelere bölünür.
• Bu kümelerden bir ya da daha fazlası rassal olarak seçilir.
• Seçilen kümede yer alan tüm birimler örnekleme dahil edilir.
• Küme içindeki elemanlar heterojen olmalı, kümeler birbirlerine
göre homojen olmalıdırlar. Hatta ideal olarak her bir küme
populasyonun küçük ölçekli bir temsili gibi olmalıdır.
Figure 12.10 A Graphical Illustration of Probability Sampling Techniques
Cluster Sampling (2-Stage)
A
B
C
D
E
1
6
11
16
21
2
7
12
17
22
3
8
13
18
23
4
9
14
19
24
5
10
15
20
25
Randomly select 3
clusters, B, D and E.
Within each cluster,
randomly select one
or two elements. The
resulting sample
consists of
population elements
7, 18, 20, 21, and 23.
Note, no elements
are selected from
clusters A and C.
Types of Cluster Sampling
Populasyonu kümelere böl
Kümeleri rassal örnekle
Tek aşama
Seçilen her kümedeki
Elemanı al
İki-aşama
Her kümeden
rassal olarak seç
Örneklem yöntemlerinin Güçlü ve Zayıf Yönleri
________________________________________________________________
Yöntem
güçlü yönleri
zayıf yönleri
________________________________________________________________
Olasılık dışı örnekleme
Uygunluk
örneklemesi
En ucuz;
En az zaman
seçim yanlılığı;
Örneklemin temsil gücü
zayıf:
tanımlayıcı ya da
nedensel araştırma için önerilmez
Hükümsel
örnekleme
Düşük maliyet;
uygun
zaman alıcı değil
Genellenememe
sorunu var.
subjektif
Kota
örneklemesi
Örneklem bazı
özelliklere göre
Seçim yanlılığı
temsil gücü için kesinlik yoktur.
Örneklem yöntemlerinin güçlü ve zayıf yönleri
________________________________________________________________
yöntem
güçlü yönler
zayıf yönler
________________________________________________________________
kartopu
örneklemesi
nadir bulunan
özellikleri tahminler
OLASILIK ÖRNEKLEMESİ
Basit rassal
kolay anlaşılır,
örnekleme (SRS)
sonuçlar geneli
yansıtır
zaman
alıcıdır.
yapılandırılması
zordur;
pahalıdır
temsil
gücünde
kesinlik,
yoktur
Örneklem yöntemlerinin güçlü ve zayıf yönleri
yöntem
güçlü yönler
zayıf yönler
___________________________________________________________
Katmanlandırılmış
Önemli alt grupları içeriri
örnekleme
ilgili katmanları
seçmek zordur
pahalıdır
küme
uygulaması
kesinlik sorunu,
örnekleme
kolay,
sonuçların
maliyet etkindir
yorumlanması ve
hesaplanması
Tanımlar ve Semboller
• Parametre: Populasyona ait belirli bir
özelliğin ya da ölçümün tanımıdır. Tüm
populasyondan veri toplandığı zaman
hesaplanan ölçümler “populasyon
parametreleri” olarak tanımlanır.
• İstatistik: Örnekleme ait bir özelliğin ya
da ölçümün tanımıdır. Örneklem verileri
kullanılarak hesaplanan ölçümler
“örneklem istatistikleri”dir. Örneklem
istatistikleri populasyon parametrelerini
tahminlemek için kullanılır.
Definitions and Symbols
• Precision level: When estimating a population
parameter by using a sample statistic, the precision
level is the desired size of the estimating interval.
This is the maximum permissible difference between
the sample statistic and the population parameter.
• Güven Aralığı: Belirli bir güven düzeyinde (1-α)
gerçek populasyon parametresini içeren aralık.
• Güven düzeyi: Güven aralığının populasyon
parametresini içerme olasılığı.
Populasyon ve Örneklem Değişkenlerinin Sembolleri
____________________________________________________________
Variable
Population
Sample
____________________________________________________________
Mean(ortalama)

X
Proportion (oran)

p
Variance (varyans)

2
s

s
Size (örneklem büyüklüğü)
N
n
Standard error of the mean
x
Sx
Standard deviation (st.sapma)
2
(ortalama standart hata)
Standard error of the
Proportion
(Oran standart hata)
Standardized variate (z)
p
X –

Sp
X –X
Sx
Standart z-skor
___________________________________________________________
TABLE 13.2 Sample Size Determination for Means and Proportions
_______________________________________________________________________________________________
Steps
Means
Proportions
_______________________________________________________________________________________________
1.
Specify the level of precision.
D = + $5.00.
D = p –  =  0.05
2.
Specify the confidence level (CL).
CL =95%
CL =95%
3.
Determine the z value associated with the CL.
z value is 1.96.
z value is 1.96.
4.
Determine the standard deviation of the population.
Estimate 
Estimate 
 = 55
 = 0.64
5.
Determine the sample size using the formula for
the standard error.
n= z
D2
2 2
n=
552 (1.96)2
52
= 465
6. If necessary, reestimate the confidence interval
by employing s to estimate 
n=
n=
(1-)z 2
D2
0.64 (1 - 0.64) (1.96)2
= 355
= X  zs x
p + z sp
(0.05)2
GÜVEN ARALIĞI
GÜVEN ARALIĞI
ORTALAMA
ORAN
Veri hazırlama süreci
Veri analizini planla
Soru kağıdını kontrol et
düzenle
kodla
Veri girişi
Veri temizleme
Veri analizi için strateji seç
Soru kağıdı kontrolü
Geçerli sayılmayacak soru kağıtları:
– Soru kağıdının belirli kısımları eksik doldurulmuş
ise.
– Yanlış ya da istenilenden farklı doldurulmuş ise.
– Cevaplar düşük değişkenlik gösteriyor ise.
– Bir ya da daha fazla sayfa kayıp ise.
– Soru kağıdı araştırma için istenilen özelliğe sahip
olmayan biri tarafından doldurulmuş ise
hatalı cevaplar için uygulama
Hatalı cevaplar
için uygulama
Alan
çalışmasına
dönmek
Kayıp
verilere
değer atamak
Substitute a
Neutral Value
Casewise
Deletion
Hatalı
cevapları olanları
çalışmadan elemek
Pairwise
Deletion
Veri analiz stratejisini belirleme
Pazarlama araştırması süreci
Verinin özelliklerini bilmek
İstatistiksel yöntemlerin özelliklerini bilmek
Araştırmacının özellikleri
Veri analiz stratejisi