Araştırma Metodolojisi Notları-II

Araştırma Metodolojisi Notları-I serisinin ilkinde kötü örnek teşkil eden araştırma örnekleri ile nicel ve nitel araştırma tasarımlarının özelliklerine yer verilmişti. Tabi burada önemli bir noktayı atlamadan geçmeyelim. Nicel ve nitel araştırma yöntemleri birbirinin alternatifi değildir. Aksine birbirinin tamamlayıcısıdır. Metodoloji notlarının bu serisinde hem Türkiye hem de ABD özelinde örnek nicel örneklem araştırmalarına ve künyelerine yer verilmiş, ardından ise örneklem araştırmalarında ve metinde yer verilen kavramlar yalın bir dille açıklanarak konuya derinlik kazandırılmaya çalışılmıştır.

Türkiye özelinde nicel araştırma tasarımına, Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü tarafından yapılan Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması (TNSA) örnek verilebilir. TNSA ulusal düzeyde yapılan bir örneklem araştırmasıdır. En son tamamlanan 2018 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması ile doğurganlık, anne ve çocuk sağlığı, aile planlaması ve erken çocukluk gelişimi gibi konularda veri sağlanması amaçlanmıştır. 2018 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması, Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri tarafından 1968 yılından bu yana yapılan Nüfus ve Sağlık Araştırması (TNSA) serisinin altıncısıdır. Önceki TNSA çalışmalarından farklı olarak 2018 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması’nda veri toplama yöntemi olarak bilgisayar destekli yüz yüze görüşme (CAPI) tekniği kullanılmıştır. Tablo 1’de 2018 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması’nın künyesi verilmiştir.

Tablo 1: Örnek Nicel Araştırma Tasarımı: 2018 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması, Türkiye

ABD özelinde nicel araştırma tasarımına ise Tablo 2’de künyesi verilen Ulusal Uyuşturucu Kullanımı ve Sağlık Araştırması (NSDUH) örneklem araştırması örnek verilebilir. Araştırma, ABD Sağlık ve İnsan Hizmetleri Departmanı (HHS), Türkçe anlayacağımız şekliyle ABD Sağlık Bakanlığı bünyesindeki Madde Bağımlılığı ve Ruh Sağlığı Hizmetleri İdaresi (SAMHSA) tarafından desteklenmektedir. SAMHSA, ABD Sağlık ve İnsani Hizmetler Departmanı bünyesinde, ulusal düzeyde ruh sağlığını geliştirmeye yönelik halk sağlığı çabalarına öncülük eden kurumdur. Federal Hükümet, Ulusal Uyuşturucu Kullanımı ve Sağlık Araştırması (NSDUH)’nı 1971’den beri yürütmektedir. Ancak araştırma, yıllar içinde bir dizi değişikliğe uğramıştır. 1999’da araştırmada, süregelen veri toplama yöntemi olarak kullanılan soru kağıdına dayalı görüşme (PAPI)’den bilgisayar destekli görüşme (CAPI)’ye geçmiştir. Ayrıca hassas soruların olduğu araştırma bölümlerinde görüşmeci, çoğu soruyu sesli bilgisayar destekli görüşme (ACASI) ile katılımcıya yöneltir. Böylece katılımcının gizli ve hassas nitelikteki sorulara doğru yanıtları vermesi teşvik edilir.

Tablo 2: Örnek Nicel Araştırma Tasarımı: Ulusal Uyuşturucu Kullanımı ve Sağlık Araştırması (NSDUH), ABD

Tablo 2’de de görüleceği üzere araştırmada veri toplayan kurum ise 1958 yılında kurulmuş olan Research Triangle Institute (RTI) International araştırma enstitüsüdür. RTI International, kendini insan sağlığını iyileştirmeye adamış, kar amacı gütmeyen bağımsız bir araştırma enstitüsüdür. Uzman personelleri ile sosyal bilimler ve laboratuvar bilimleri, mühendislik ve uluslararası kalkınma alanlarında 250’den fazla bilimsel, teknik ve profesyonel disiplinde başarılara sahiptir. 75’ten fazla ülkede çalışan ve yaklaşık 6.000 kişilik kadrosu bulunan araştırma enstitüsü, hükümetler, işletmeler, vakıflar, üniversiteler ve diğer müşteriler ve ortaklar adına her yıl yüzlerce proje yürütmektedir. Araştırma enstitüsünün genel merkezi ABD’de Kuzey Karolina’daki Research Triangle Park’ta bulunmaktadır.

Türkiye ve ABD’den örnek örneklem araştırmalarına yer verildikten sonra şimdi de tabloda ve metinde yer verilen kavramları açıklayalım. İlk olarak popülasyon  ve örneklem kavramlarından başlayalım.

Popülasyon nedir?

Popülasyon (N), bir araştırmada benzer özelliklere sahip kişi, kurum veya kuruluş ve hane halkı gibi popülasyon birimlerini tanımlamak için kullanılır.

Örneklem (n), popülasyonun bir alt kümesidir. Örneklem kavramı, araştırmacıların belirli bir popülasyondaki tüm bireyleri araştırmaya dahil etmemesinden ortaya çıkmıştır. Örneklem, alındığı popülasyonu temsil etmelidir ve istatistiksel analizi garanti etmek için iyi bir örneklem büyüküğüne sahip olmalıdır. Nicel araştırmalarda örneklemin ana amacı,  örneklem birimlerinden elde edilen bulguları popülasyonun tamamı için geçerli olacak şekilde ortaya koymaktır. Bu bir verme ve alma sürecine çok benzer. Popülasyon örneklemi verir ve ardından örneklemden elde edilen sonuçları alır.

Araştırma nedir?

Araştırma, ingilizce ifadeyle survey, kişi, kurum veya kuruluş ve hane halkı gibi örneklem birimlerinden veri toplama biçimini ifade etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu anlamda araştırma, veri toplama modları, görüşmeci bulunmayan ve görüşmecin dahil olduğu şeklinde iki kısma ayrılabilir. Araştırma aynı zamanda, bir popülasyondaki örneklem birimlerinden nicel verilerin toplandığı bir araştırma stratejisi olarak da görülebilir. Başka bir tanımda araştırma, verilerin organize ve metodolojik bir şekilde toplandığı bir faaliyettir. Burada yapılan araştırma tanımları daha çok sahada yapılan araştırmaları kapsamaktadır.

Hedef popülasyon nedir?

Hedef popülasyon, incelenecek veya araştırmada ele alınacak birimler kümesinden oluşur. Ancak, para ve zaman kısıtları nedeniyle, hedef popülasyon genellikle örneklemden daha büyük kalır.

Örneklem çerçevesi nedir?

Hedef popülasyonun tanımlanmasından sonraki adım, örneklem çerçevesinin belirlenmesidir. Bu süreçte hedef popülasyonun birimlerini içeren listeler belirlendikten sonra seçim yapılacak örneklemin örneklem çerçevesi oluşturulur. Örneklem çerçevesi, hedef popülasyondan çekilecek örneklem birimlerinin listesidir. Çalışma kapsamında hedef popülasyonun özelliklerini yansıtan ve hedef popülasyonu temsil eden bir örneklem çerçevesinden örneklem alınır. Bu aynı zamanda örneklemden elde edilen bulgularla popülasyon hakkında çıkarımlarda bulunulabileceği ve elde edilen bulguların popülasyona genellenebileceği anlamına gelmektedir. Öte yandan, popülasyondaki tüm birimler temsil edilirse örnekleme, tam sayım olarak adlandırılır.

Örneklem araştırması nedir?

Hedef popülasyonun özelliklerini temsil eden örneklem çerçevesinden olasılıklı örnekleme yöntem veya yöntemleri kullanılarak örneklem birimlerinin seçildiği ve örneklemden popülasyon hakkında çıkarımların yapıldığı araştırmadır.

Örneklem tasarımı ile ne anlatılmak istenir?

Örneklem araştırmaları ile tam sayımdan yani bütün popülasyon birimlerinin yer aldığı araştırmalardan daha az maliyetli olması, daha hızlı veri elde edilmesi, daha fazla kapsama ve esnekliğe sahip olunması, daha güncel ve daha doğru sonuçlar elde edilmesi kaçınılmazdır. İyi bir örnek tasarım için gerekli olan özellikler, aşağıdaki gibi özetlenebilir:

• Örneklem tasarımı, araştırmanın amaçları, araştırma soruları, örnekleme prosedürleri ve ölçümlerle tutarlı olmalıdır.
• Örneklemden elde edilen sonuçlar ölçülebilir olmalıdır. Bu nedenle, istatistiksel çıkarıma izin veren tesadüfi (randomize) bir seçim içeren olasılıklı örnekleme yöntemleri kullanılmalıdır.
• Örneklem tasarımı pratik olmalıdır. Bu, basit, eksiksiz ve net bir tasarım gerektirir. Pratik bir tasarım, potansiyel sorunları tahmin etme ve tolere etme olasılığını gerektirir.
• Tasarım ayrıca minimum maliyet ve çaba ile maksimum araştırma hedefine ulaşılmasını gerektirir. Bu amaçla, varyans ve yanlılıktan oluşan toplam araştırma hatası (TSE) en aza indirilmelidir. Bu nedenle, TSE ve araştırma amaçları arasında bir dengenin kurulması gerekmektedir.

Örneklem tasarımı, örneklem büyüklüğü, örnekleme çerçevesi, örnekleme süreci ve örnekleme teknikleri olmak üzere dört bileşenden oluşur.

Örneklem çerçevesi oluşturulduktan sonra sıra örneklem seçiminde kullanılacak tekniklerin belirlenmesine gelmektedir. Bu süreçte örneklem seçiminde olasılıklı örnekleme teknikleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Olasılıklı örnekleme, popülasyon hakkında nesnel istatistiksel çıkarım için önemlidir. Bu örnekleme türünde, popülasyondaki her birimin örneklemde seçilme olasılığının sıfırdan farklı olduğu bilinmektedir. Şekil 1’de tam sayım ve örneklem arasındaki fark verilmiştir. Tam sayımda popülasyon birimlerinin tamamı araştırmaya dahil olduğu için N ile, örneklemede ise popülasyon birimlerinin tamamı araştırmaya dahil olmadığı için, diğer bir ifadeyle hedef popülasyondan elde edilen örneklem çerçevesi içerisinde yer alan örneklem birimlerinden seçildiği için n ile gösterilir. Örneklem araştırmayla popülasyon hakkında çıkarımlar yapılacaksa örneklem birim (n₁….n_i)’lerinin olasılıklı örnekleme yöntem veya yöntemleri kullanılarak popülasyonu temsil edecek şekilde seçilmesi gerekir. Bu durum nicel araştırma tasarımları için geçerlidir. Nitel araştırma tasarımlarında popülasyona genelleme kaygısı taşımadığı için olasılıklı örnekleme yöntemleri kullanılmasına gerek yoktur. Nitel araştırma tasarımların esasen böyle bir amacı da yoktur. Nitel araştırmalar ile bilinen ve bilinmeyen bir olay veya olgu hakkında derinlemesine bilgi edinilmesi ve olay veya olgunun arkasında yatan gerçekliğin keşfedilmesi amaçlanır. Nitel araştırmalar daha çok olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerini kullanır.

Şekil 1: Tam Sayım ve Örnekleme

Kaynak: https://gmo-research.com/news-events/articles/what-survey-sampling-and-its-benefits

Olasılıklı örnekleme yöntemleri nelerdir?

Olasılıklı örnekleme, popülasyonun her biriminin seçilme şansı olduğu anlamına gelir. Esasen nicel araştırmalarda kullanılır. Tüm popülasyonu temsil eden sonuçlar üretilmek isteniyorsa, olasılıklı örnekleme teknikleri en geçerli seçimdir. Çok daha kompleks ve çeşitli olasılıklı örnekleme yöntemleri olsa da konunun temel düzeyde anlaşılması için Şekil 2’deki örnekleme yöntemlerine verilmiştir. Aşağıda verilecek olasılıklı örnekleme yöntemlerini pek çoğunuz okulda ve başka bir yerde görmüş, okumuş olabilirsiniz. Ancak bundan daha önemli bir şeyle ilgileniyorum: işin felsefesini uygulamayla öğrenmek ve öğretmek. Bu amaçla Şekil 2’de yer verilen örnekleme yöntemlerinden küme örnekleme hariç diğer örnekleme yöntemlerinin Microsoft Excel ortamında uygulamalı örneklerine www.tevfikbulut.net web adresinde yer verilmiştir. Bu web sitesinden uygulamalı olarak bu örnekleme yöntemleri görülebilir, denenebilir ve içselleştirilebilir.

Şekil 2: Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri

Kaynak: https://www.chegg.com/writing/guides/research/sampling-methods/

Şimdi Şekil 2’de adı geçen olasılıklı örnekleme yöntemlerini örnekleriyle birlikte sırasıyla kısaca açıklayalım:

Basit Tesadüfi Örnekleme (SRS): İngilizce ifadeyle simple random sampling (SRS) olan basit tesadüfi örnekleme, popülasyonun her üyesinin eşit şansa ve seçilme olasılığına sahip olduğu bir tekniktir. Rastgele sayı tabloları veya yazılımlar, basit tesadüfi örnekleme yapmak için kullanılabilir. Örneğin: Belirli bir zaman diliminde belirli bir hastanenin belirli bir poliklinik hizmet alan hastaların katılım sağladığı Poliklinik Hasta Memnuniyet Anketi yapılsın. Hizmet alanların 5000 (N) hasta olduğu ve bir kere hizmet almış olduğunu varsayalım. Örneklem büyüklüğümüz de bu 5000 hastayı temsil edebilecek kabiliyette hesaplamalara göre 500 (n) hasta olsun. Burada 5000 hastanın hasta kayıt numaralarından hareketle 500 hastanın tesadüfi bir şekilde seçilmesi durumu bize basit tesadüfi örneklemeyi gösterir. Seçilen bu 500 hasta popülasyonu temsil ettiğinden Poliklinik Hasta Memnuniyet Anketine verdiği yanıtlardan 5000 kişilik hasta popülasyonuna genelleme yapılabilir.

Sistematik Örnekleme: Tesadüfi bir başlangıç noktasından örneklem birimlerinin seçilmesini, ancak daha sonra sabit ve periyodik aralıklarla bu başlangıç noktasından örneklem birimlerinin seçilmesini içerir. Sistematik örnekleme, 1’den N’e kadar olan popülasyon birimlerinden ilk seçimin tesadüfi bir şekilde seçilmesinden sonra örneklem genişliği (k=N/n)’ne denk gelen popülasyon birimlerinin seçilmesidir. Basit tesadüfi örneklemeye göre daha kolay olan ve ona alternatif olarak kullanılan bu yöntem olasılıklı örneklem yöntemlerinden biridir. Şekil 3’de örnek sistematik örneklem seçimi gösterilmiştir. Şekil 3’te örnekleme seçilen ilk örneklem birimine (sampling unit), ingilizce ifadeyle random start (RS) diyoruz. Şekil 3’te popülasyon büyüklüğü (N) 10, örneklem büyüklüğü (n) 5, tesadüfi bir şekilde seçilen ilk örneklem birimi yani başlangıç noktası (RS) ise 2’dir. Şimdi 2 dahil, 2’den sonra seçilecek her örneklem birimi örneklem genişliği (k)’ne göre seçilecektir. Yani örneklem genişliği (k=N/n)=10/5=2 olduğu için ilk seçilen 2 numaralı örneklem biriminden sonra örneklem büyüklüğü (n)’nü 5 olarak belirlediğimiz için 4 örneklem birimi daha seçilmesi gerekir. Seçilecek diğer 4 örneklem birimi anlatılanlara göre 4 (2+k), 6 (2+2k), 8 (2+3k), 10 (2+4k) olacaktır.

Şekil 3: Sistematik Örneklem Seçimi

Kaynak: https://tevfikbulut.net/sistematik-ornekleme-uzerine-bir-vaka-calismasi-a-case-study-on-systematic-sampling/

Tabakalı Örnekleme: Tabakalı örnekleme, popülasyonun belirli özelliklere dayalı olarak alt popülasyonlara veya homojen alt gruplara (tabakalara) bölünmesini içerir. Bir popülasyon içinde ilgi çekebilecek tüm alt grupların seçimini mümkün kıldığından, basit rasgele örneklemeden daha fazla gelişmiş kesinlik sağlar. Nüfus önce yaş, boy, kilo, meslek, maaş vb. çeşitli özelliklere göre alt gruplara veya tabakalara ayrılır. Belirli bir alt gruptan örneklem hesaplanabilir. Bir alt gruptan örneklem seçimi daha sonra rasgele veya sistematik örnekleme yoluyla yapılabilir. X hastanesinin dahiliye polikliniğine gelenlerden18-30 yaş grubunda 200 hasta, 31-60 yaş grubunda 200 hasta ve 60 yaş üstü 100 hasta bulunmaktadır. Yaş gruplarına göre üç yaş kategorisi oluşturulduğu görülmektedir. Ardından basit tesadüfi örnekleme veya sistematik örnekleme yöntemi kullanarak ilk iki yaş grubundan 20’şer, üçüncü yaş grubundan ise 10 hasta seçebilirsiniz. Bu nedenle, dahiliye polikliniğine gelen hastaların yaş yapısına göre 50 hastadan oluşan temsili bir örneklem elde edebilir ve 500 hastadan elde edilen bulguları popülasyona genelleyebilirsiniz.

Küme Örnekleme: Küme örnekleme, bir popülasyonu tüm örneklemle aynı özelliklere sahip alt gruplara ayırmayı içerir. Ardından, popülasyondan, alt gruplardan veya kümelerden tek tek bireyleri seçmek yerine, kendileri tesadüfi bir şekilde seçilir. Bu yöntem, büyük ve dağınık popülasyonlarla başa çıkmak için iyidir, ancak kümeler arasında önemli farklılıklar olabileceğinden, örneklemde daha fazla hata riski vardır. Örneklenen kümelerin gerçekten tüm popülasyonu temsil ettiğini garanti etmek zordur. Örneğin, X hastane grubunun ülke genelinde 10 şehirde 30 plastik cerrahi polikliniği bulunmaktadır. Bütün polikliniklerde benzer rollerde aşağı yukarı aynı sayıda çalışan bulunmaktadır. Verilerinizi toplamak için her polikliniğe gitme kapasiteniz yok, bu nedenle 10 plastik cerrahi polikliniğini seçmek için basit tesadüfi örnekleme veya sistematik örnekleme tekniğini kullanıyorsunuz. Seçilen bu 10 plastik cerrahi polikliniği kümeleri oluşturmaktadır.

Olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri nelerdir?

Şimdi de daha çok nitel araştırma tasarımlarında kullanılan olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerine yer verelim. Şekil 4’te yaygın olarak kullanılan olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerine yer verilmiştir.

Şekil 4: Olasılıklı Olmayan Örnekleme Yöntemleri

Kaynak: https://www.scribbr.com/methodology/sampling-methods/

Şekil 4’te verilen olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri ise örnekleriyle birlikte aşağıda açıklanmıştır.

Kolayda Örnekleme: Kolayda örneklem, araştırmacı için en erişilebilir olan bireyleri içerir. Bu, ilk verileri toplamanın kolay ve ucuz bir yoludur, ancak genelleştirilebilir sonuçlar üretemez. Kolayda örneklem, hem örnekleme yanlılığı hem de seçim yanlılığı açısından risk altındadır. Örneğin, Hacettepe Üniversitesi’nde bir akademisyensiniz. Hastanelerde hekimlerin çalışma koşullarını incelemeyi amaçlıyorsunuz. Size en yakın olan Hacettepe Hastanelerinin çalışanlarından konuyla ilgili bir anket doldurmalarını istiyorsunuz. Burada kolayda örnekleme veri toplamanın uygun bir yolu olsa da tüm hastanelerde çalışanları, dolayısıyla tüm hastanelerde çalışanların görüşlerini temsil etmemektedir.

Amaçlı Örnekleme: Yargısal örnekleme olarak da bilinen amaçlı örnekleme, araştırmacının, araştırmanın amaçlarına en uygun örneği seçmek için uzmanlığını kullanmasını içerir. Araştırmacının istatistiksel çıkarımlar yapmak yerine belirli bir olay veya olgu hakkında ayrıntılı bilgi edinmek istediği veya popülasyonun çok küçük ve spesifik olduğu nitel araştırmalarda sıklıkla kullanılır. Amaçlı örneklem, açık kriterlere ve katılımcının araştırmaya dahil edilme gerekçesine sahip olmalıdır. Her zaman dahil etme ve hariç tutma kriterlerinizi açıkladığınızdan emin olunması ve argümanlarınızı etkileyen gözlemci yanlılığına dikkat edilmesi gerekir. Örneğin, hastanenizde yoğun bakım hemşirelerinin görüşleri ve deneyimleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsunuz. Bu nedenle yoğun bakım hemşirelerinin sundukları hizmetlerle ilgili deneyimleri hakkında çeşitli veriler toplamak için farklı hizmet sunumu gerçekleştiren birkaç yoğun bakım hemşiresini seçiyorsunuz.

Kartopu Örnekleme: Popülasyona erişimin zor olması durumunda, diğer katılımcılar aracılığıyla katılımcı toplamak için kartopu örneklemesi kullanılabilir. Daha fazla insanla iletişim kurdukça “kar toplarına” erişiminiz olan kişi sayısı da artış gösterir. Buradaki dezavantaj aynı zamanda temsiliyettir. Çünkü başkalarını araştırma sürecine dahil ederek katılımcılara güvenmenizden dolayı örnekleminizin popülasyonu ne kadar temsil ettiği hakkında bir fikriniz bulunmamaktadır. Bu durum örnekleme yanlılığı (sampling bias)’na yol açabilir. Örneğin, Ankara’da uyuşturucu kullananların deneyimlerini araştırıyorsunuz. Şehirde tüm uyuşturucu kullananların bir listesi olmadığı için olasılıklı örnekleme mümkün değildir. Araştırmaya katılmayı kabul eden bir kişiyle tanışıyorsunuz ve o da sizi bölgeden tanıdığı uyuşturucu kullanan diğer bireylerle tanıştırıyor.

Kota Örnekleme: Kota örneklemesi, önceden belirlenmiş bir sayıda tesadüfi olmayan bir seçime dayanan olasılıklı olmayan bir örnekleme yöntemidir. Buna kota denir. Önce popülasyonu birbirini dışlayan alt gruplara (tabaka adı verilir) ayırırsınız ve ardından kotanıza ulaşana kadar örneklem birimleri seçersiniz. Bu birimler, tabaka oluşturmadan önce sizin tarafınızdan belirlenen belirli ortak özelliklere sahiptir. Belirli bir alt grubun bir özelliği hakkında fikir edinmek veya farklı alt gruplar arasındaki ilişkileri araştırmak için hem nitel hem de nicel araştırma tasarımlarında kota örneklemesi kullanılır. Araştırmacıların çalışılan popülasyonu olabildiğince temsil eden bir örnek elde etmesine yardımcı olabileceğinden, en yaygın olarak örnekleme çerçevesinin bulunmadığı araştırma çalışmalarında kullanılır. Örneğin, İstanbul’da yeni bir yemek seti şirketinin hizmetlerine olan tüketici ilgisini ölçmek istediğinizi varsayalım. Araştırma hedeflerinize bağlı olarak, popülasyonunuzu üç farklı tabakaya ayırabilirsiniz:

• Diyet tercihleri
• Yaş grubu
• Posta kodu

Diyet tercihlerine odaklanmak istediğinizi varsayalım. Popülasyonu et tüketenler, vejeteryanlar ve veganlar olarak ayırıp 600 kişilik bir örneklem belirliyorsunuz. Şirket tüm tüketicilere hitap etmek istediğinden, her diyet grubu için 200 kişilik bir kota belirliyorsunuz. Bu şekilde, tüm diyet tercihleri araştırmanızda eşit olarak temsil ediyorsunuz ve bu grupları kolayca karşılaştırabilirsiniz. Her alt grup için 200 kişilik kontenjana ulaşana kadar üye alımına devam edersiniz. Diğer bir örneğimizde ise bir sigara şirketi belirli bir şehirde hangi yaş grubunun hangi marka sigarayı tercih ettiğini öğrenmek istiyor. 21-30, 31-40, 41-50 ve 51+ yaş gruplarına araştırma kotası uyguluyorlar. Araştırmacı, bu bilgilerden yola çıkarak şehrin nüfusunun sigara içme eğilimini ölçer.

Özetle, araştırma metodolojisi notlarının bu serisinde nicel araştırma tasarımlarında önemli bir yer tutan ulusal düzeydeki örneklem araştırmalarına örnek verilmiş, ardından örneklem araştırmalarında yer verilen kavramlar ele alınmıştır. Son olarak ise örneklem seçiminde kullanılan olasılıklı ve olasılıklı olmayan yöntemler örneklerle verilerek saha araştırma metodolojisi alanında farkındalık oluşturulmaya çalışılmıştır.

Gelişime açık olmak ve gelişmek için bilimden ve bilimsel düşünceden beslenmeli ve bilimle iç içe olunmalıdır. Zira akıl, bilimden uzaklaştıkça önce yalpalamaya, sonra ise saçmalamaya başlar.

Faydalı olması dileğiyle.

Bilimle ve teknolojiyle kalınız.

Saygılarımla.

 Tevfik Bulut

https://tevfikbulut.net/

Bu çalışmaya atıf yapmak için;

Bulut, T. (2023). Araştırma Metodolojisi Notları-II. URL: https://tevfikbulut.net/arastirma-metodolojisi-notlari-ii/.

Not/Note

• Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
• It can not be cited or copied without referencing.

Yararlanılan Kaynaklar

• Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü. (2019). 2018 2018 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması. Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü, T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı ve TÜBİTAK, Ankara, Türkiye.
• Bulut, T. (2019). Comparison of Mail and Web Survey Modes On Firms in Organized Industrial Zones (OIZs). Hacettepe University, Ankara, Turkey.
• Bulut, T. (2020). Microsoft Excel’de Sistematik Örnekleme Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Systematic Sampling in Microsoft Excel. URL: https://tevfikbulut.net/sistematik-ornekleme-uzerine-bir-vaka-calismasi-a-case-study-on-systematic-sampling/.
• Quota sampling: Definition, types, examples, steps, and more, URL: https://www.questionpro.com/blog/quota-sampling/.
• Nikolopoulou, K. (2022, December 01). What Is Quota Sampling? | Definition & Examples. Scribbr. Retrieved January 4, 2023, from https://www.scribbr.com/methodology/quota-sampling/.
• McCombes, S. (2022, December 01). Sampling Methods | Types, Techniques & Examples. Scribbr. Retrieved January 5, 2023, from https://www.scribbr.com/methodology/sampling-methods/.
• Sampling methods, https://www.chegg.com/writing/guides/research/sampling-methods/.
• RTI International, https://www.rti.org/.
• The Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA), https://www.samhsa.gov/about-us.
• The Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA), URL: https://www.samhsa.gov/data/data-we-collect/nsduh-national-survey-drug-use-and-health.
• U.S. Department of Labor. URL: https://webapps.dol.gov/dolfaq/go-dol-faq.asp?faqid=111&faqsub=Employment+%2F+Unemployment&faqtop=Statistics&topicid=6
• Centers for Disease Control and PreventioN               URL: https://www.cdc.gov/nchs/hus/sources-definitions/nsduh.htm.
• The U.S. Department of Health and Human Services (HHS). URL:  https://health.gov/healthypeople/objectives-and-data/data-sources-and-methods/data-sources/national-survey-drug-use-and-health-nsduh.
• Substance Abuse and Mental Health Services Administration. (2019). 2018 National Survey on Drug Use and Health: Methodological summary and definitions. Rockville, MD: Center for Behavioral Health Statistics and Quality, Substance Abuse and Mental Health Services Administration. URL: https://www.samhsa.gov/data/report/2018-methodological-summary-and-definitions.
• 2018 National Survey of Drug Use and Health (NSDUH) Releases. URL :https://www.samhsa.gov/data/release/2018-national-survey-drug-use-and-health-nsduh-releases.
• What Is Survey Sampling and Its Benefits. URL: https://gmo-research.com/news-events/articles/what-survey-sampling-and-its-benefits.
• Explorable.com (Nov 15, 2009). Research Population. Retrieved Jan 06, 2023 from Explorable.com: https://explorable.com/research-population.