İletişim Bilimlerinde Araştırma Teknikleri (İBAT) Dersi Evren ve Örneklem konusu Bu sunum, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi İletişim Fakültesi'nde verilen İletişim Bilimlerinde Araştırma Teknikleri Dersi için hazırlanmıştır. Yrd. Doç. Dr. Esmeray KARATAŞ ATEŞ ekaratas@comu.edu.tr Mart 2016

1. ÇOMÜ İletişim Fakültesi
EVREN ve
ÖRNEKLEM
Bu sunum, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi İletişim Fakültesi'nde Radyo, Sinema ve Televizyon Bölümü
öğrencilerine verilen İletişim Bilimlerinde Araştırma Teknikleri Dersi için hazırlanmıştır.
Yrd. Doç. Dr. Esmeray KARATAŞ ATEŞ ekaratas@comu.edu.tr Nisan 2016

2. SUNUM İÇERİĞİ
● TEMEL KAVRAMLAR
● EVREN
● ÖRNEKLEM
– Temsil Gücü
– Normal Dağılım
– Örneklem Seçimi
– Test İşleminin Gücü
– Anlamlılık / Güven düzeyi
– Güvenirlik
● ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
– Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri
– Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri
● ÖRNEKLEME SORUNLARI

3. TEMEL KAVRAMLAR
● Evren (Population); Araştırma sorununa ilişkin tüm bireyleri ya da
ögeleri (insanlar, kurumlar, nesneler, ülkeler vb.) kapsar.
● Tamsayım; Evrenin tümünden veri toplamak. (Ör. Nüfus sayımı)
● Parametre; Evrenin özelliklerine ilişkin sayısallaştırılmış değerler. (Ör.
Nüfus sayımındaki Yaş, Cinsiyet, eğitim düzeyi vb. özellikler)
● Örneklem (Sample); Evren içinden belirli ölçütlere göre seçilen ve
evreni temsil etme yeterliğine sahip olduğu varsayılan bir alt grup.
● İstatistik; (Buradaki anlamıyla) Örnekleme ilişkin değerlerdir.
● Varyans; Gözlemsel verilerin her birinin ortalama değerden olan
farklarının karelerinin aritmetik ortalaması.

4. EVREN
● Evren hakkında araştırma yapılan tüm birey ya da öğelerden oluşur.
● Evrenin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “N” ile gösterilir.
● Evrenin tümünden veri toplanması evrenin parametrelerini belirler.
● Tamsayım yapmak, maliyet-zaman-iş gücü nedenleriyle her araştırma
için mümkün olamamaktadır.
● Geliştirilen istatistiksel yöntemler tamsayım yapma gerekliliğini
ortadan kaldırmıştır.
● Evreni temsil gücü iyi olan bir örneklem ile de bilimsel sonuçlara
ulaşılabilmektedir.

5. ÖRNEKLEM
● Bir bütün içinden seçilmiş parçalara örneklem, seçme işlemine ise
örneklem denilmektedir.
● Örneklemin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “n” ile gösterilir.
● Örneklemin ortalama, standart sapma vb. sayısal değerlerin
belirlenmesine istatistik denilmektedir.
● Evren tüm bireyleri kapsayan geniş ve büyük bir gruptur.
● Buna karşılık örneklem evren içinden alınan ve evreni temsil yeterliği
olan görece küçük bir kesittir.

6. Temsil Gücü
● Örneklemde aranan en önemli özellik evreni temsil etme gücüdür.
● Temsil gücü, örneklem istatistiği ile evrenin parametreleri arasındaki
genel uyumdur.
● Temsil gücü yüksek örneklemin, evrenin tüm özelliklerini yansıtması
beklenmektedir.
● Temsil gücünün yüksek olması değişken sayısı, evrenin türdeşliği,
örneklem alma yöntemi, kabul edilen örnekleme hatası ve anlamlılık
düzeyi gibi durum ya da koşullarla yakından ilişkilidir.
● Örneklemin yeterli büyüklükte olması istatistik analizlerde gerekli olan
“normallik” koşulundan kaynaklanmaktadır.
● Normal dağılıma “gerçekliğin genel doğası” denilmekte ortalama ve
standart sapma değerlerine dayalı empirik yollarla gerçekliğin doğası
açıklanabilmektedir.

7. Normal Dağılım
● Normal dağılım gösteren durumlarda gözlemlenen değişkenlerin
%68'i ortalamadan ±1 standart sapma, %95'i ortalamadan ±2 standart
sapma, %99'u ise ortalamadan ±3 standart sapma uzaklıkta
bulunmaktadır.
● Bir çok araştırmada işe koşulan t-testi, varyans analizi ve çoklu
regresyon gibi istatistiksel teknikler normallik varsayımına dayanarak
yapılabilmektedir.
● Örneklemin doğru biçimde seçilmesi, normal dağılımı örneklemde de
sağlamaya yöneliktir.
● Genel olarak örneklem büyüklüğü arttıkça örneklem dağılımı normale
yaklaşmaktadır. Buna ise “merkezi limit teoremi” denilmektedir.

8. Örneklem Seçimi
● Uygun biçimde seçilmek koşuluyla daha büyük bir örneklemin evreni
temsil etme gücü daha yüksektir.
● Örneklem seçiminde doğru yöntemlerin kullanılması ve evrende
bulunan alt değişkenlerin yansız biçimde ve benzer oranlarda
örneklemde bulunması, örneklemin temsil gücünün olmasını sağlar.
● Örneklem seçiminde dikkat edilmesi gereken nokta, örneklemin
evrendeki tüm alt grupları ve tabakaları kapsamış olmasıdır.
● Örneklem büyüklüğünün artması, istatistiksel testlerin de gücünün ve
güvenirliğinin artmasını sağlamaktadır.

9. Test İşleminin Gücü
● Testin gücü, bir testin gerçekte var olan farkı bulabilme yeteneğidir.
● Örneklem büyüklüğünün artması testin gücünü artırmakta bu da Tip I
ve Tip II hatalarını önlemektedir.
● Tip I hata (α - alfa), iki değişken arasında fark yokken fark
bulunmasını, Tip II hata (β - beta), iki değişken arasında gerçekte
fark varken araştırma sonucunda bu farkın bulunamaması
durumudur.

10. Anlamlılık / Güven Düzeyi
● Kabul edilen anlamlılık düzeyi Tip I hatayı yapmama oranını
göstermektedir.
● İlke olarak, anlamlılık düzeyinin değeri azaldıkça örneklem sayısı
artmalıdır.
● Anlamlılık düzeyinin 0,05 olması her 100 karardan 5'inin gerçekte
doğru olmasına karşın reddedilmesi anlamına gelmektedir.

11. Güvenirlik
● Güvenirlik, ölçme işlemine karışan yanılgıların ve hata payının en aza
indirilmesidir.
● Her ölçme işlemi bir miktar hata içerir. Üç tür hatadan bahsedilebilir:
– Sabit hata, ölçme aracından kaynaklanır.
– Sistemli hata, araştırmacının yanlı tutumundan kaynaklanır.
– Yansız hata, nedeni bilinmeyen çeşitli durumlardan kaynaklanır.
● Güvenirlik düzeyi, ölçmenin kendi içindeki tutarlılığıdır.
● Güven aralığı, normal dağılımı oluşturan bir örneklemin hangi
olasılıkla hangi değer aralığına düşeceğine ilişkin karardır.

12. ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
● Olasılıklı Yöntem
– Evrendeki her bireyin veya ögenin örnekleme girebilme şansının
eşit olması gereklidir. (Günlük hayattan örnek, Kura, piyango vb.)
● Olasılıksız Yöntem
– Araştırma açısından önemli olan belirli bir ölçüte dayanarak
örneklem alınmasıdır. (Güzellik yarışmaları, dedektiflik vb.)
● Karma Yöntem
– Çok düzeyli örnekleme olarak da nitelendirilmektedir, hem
olasılıklı hem de olasılıksız yöntemleri içerir.

13. Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri
● Yansız Örnekleme
● Sistematik Örnekleme
● Küme Örnekleme
● Tabakalı Örnekleme

14. Yansız Örnekleme
● Yansız Örnekleme (Tesadüfi / Rastsal / Basit Rastlantısal / Yalın
Rastlantılı Örnekleme olarak da adlandırılır.)
– Örnekleme girme şansının eşit ve birbirinden bağımsız olması ve
doğru yapılabilmesi için evrenin ve özelliklerinin iyi tanınması
gerekmektedir.
– Yansız sayılar tablosundan yararlanılabilir.

15. Sistematik Örnekleme
● Sistematik Örnekleme
– Evrenin toplam sayısı biliniyorsa kullanılabilir. Her birine bir sayı
verilir. (Evren 100 kişi olsun)
– Örneklem sayısı belirlenir. (20 olsun)
– Evren sayısı belirlenen örneklem sayısına bölünür. (100/20=5)
– Çıkan aralık genişliğinden (yani 5'ten) küçük herhangi bir sayı
başlangıç noktası seçilir.
– Bu sayıdan başlayıp aralık genişliği kadar atlayarak örneklem
seçilir. (4'ü seçmiş olalım, 4.sıradaki bireyden başlayarak sayılan
5.kişiler: 4, 9, 14,...)

16. Küme Örnekleme
● Küme Örnekleme
– Evrenin içindeki alt gruplar yani tek tek bireyler yerine belirli bir
özellik etrafında kümeleşmiş birimler örnekleme alınır.
– Evreni tabakalara ayıramadığımız durumlarda kullanılabilir.
– Örneğin bir ilkokulda 90 kişi gerektiren ve 2.sınıf öğrencileri ile
yapılacak bir çalışma için 9 şubeden 10'ar kişi seçmek yerine 3
şubenin seçilmesi küme örneklemedir.

17. Tabakalı Örnekleme
● Örneklemin içinde tabakalar ya da katmanlar vardır. Bu nedenle
tabakalı örnekleme tekniğine “katmanlı örnekleme” de denilmektedir.
● Tabakayı belirlerken kendi içinde benzeşme, diğer tabaka ile
farklılaşma ölçüt alınmalıdır.
● Tabakalar genellikle demografik özelliklere bağlı olarak oluşturulur.
(Yaş, cinsiyet, eğitim durumu, gelir durumu vb.)
● Dikkat edilmesi gereken her katman için ayrı örneklem alınmasıdır.
Evren ile örneklem benzeşikliği sağlanması için önemlidir.

18. Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri
● Gelişigüzel Örnekleme
● Amaçlı Örnekleme
● Kota Örnekleme
● Kartopu Örnekleme
● Kolaylı Örnekleme
● Gönüllü Örnekleme

19. Gelişigüzel Örnekleme
● Gelişigüzel örnekleme yöntemi genellikle araştırmacı tarafından keyfi
olarak belirlenir.
● Örneklem seçiminde belirli bir sistematik yoktur.
● O anda kim/ne varsa onu örneklem olarak seçmek gelişigüzel
örneklemedir.
● Sokaktan geçen insanları örneklem almak gelişigüzel örneklemeye
örnektir.
● Bu yöntemde örneklemin evreni temsil etme gücü zayıftır.
● Gelişigüzel örneklem verilerinden bilimsel genellemeler yapmak
sağlıklı değildir.

20. Amaçlı Örnekleme
● Araştırmacının kendi hedefi doğrultusunda evrenden seçim yaparak
örneklemi belirlemesidir.
● Amaçlı örneklemede araştırmacının yargıları önemlidir.
● Örneklem belirlenirken araştırma sorununa en uygun ögelerin
seçimine özen gösterilir.
● İş kazalarına ilişkin bir araştırmada gıda sektörü yerine ağır sanayi
sektöründeki çalışanların örneklem olarak seçilmesi örnek verilebilir.

21. Kota Örneklemesi
● Evrenin belirli özelliklerine bakılarak örneklemde de bu özelliklerin
bulunması için belirli kotaların konulduğu örnekleme tekniğidir.
● Bu özellikler gruplar, kümeler, katmanlar şeklinde olabilir.
● Tabakalı örneklemeden farkı, araştırmacı tarafından her özelliğe
ilişkin belirli sayıda örnek alınmasıdır.
● Araştırmacı belirlediği kota doluncaya kadar örneklem almaya devam
eder.
● Oranlı ve oransız kota örneklemesi şeklinde yapılabilir.
● Kota örneklemesi yanlıdır. Bazı bireyler/ögeler kota sınırlamasından
dolayı araştırma dışı kalırken bazı bireyler/ögeler sırf kolay
ulaşılabildiği için kotaya alınır.

22. Kartopu Örnekleme
● Kartopu örnekleme yöntemine dedektif yaklaşımı da denilmektedir.
● Araştırma konusuna ilişkin örneklemin başlangıçta belirsiz olduğu
durumlar için uygun bir yöntemdir.
● Bir noktadan başlayarak edililen bilgilerle yeni örneklemlere ulaşılır.
● Örneklemin belirlenmesi ulaşılabilen bireylerin bilgisine, deneyimine,
tercihine, olanaklarına vb. bağlıdır, yanlılık içerir.
● Ünlü bir sanatçının yaşamı ve yapıtlarının incelendiği bir çalışma
örnek verilebilir.

23. Kolaylı Örnekleme
● Kolaylı örnekleme yönteminde örneklem araştırmacının rahatlıkla
ulaşabileceği katılımcılardan oluşmaktadır.
● Bu yönteme Hazır Örneklem de denilmektedir.
● Araştırmacı ile örneklem arasında iş veya kişisel ilişkiler söz konusu
olabilir.
● Uygulamada düşük maliyet, izin alma kolaylığı, zamandan kazanma,
iş gücü yetersizliği gibi nedenlerle kolaylı örnekleme yapılmaktadır.
● Bir öğretim üyesinin kendi dersini alan öğrencilere anket uygulayarak
veri toplaması örnek verilebilir.

24. Gönüllü Örnekleme
● Araştırmaya katılan örneklem gönüllü kişilerden oluşmaktadır.
● Ancak gönüllü olmayan kimselerin araştırmaya katılmamasından
kaynaklanan durum araştırmanın temsil gücünü düşürebilir.
● Gönüllü olmayanların neden araştırmaya katılmadığı
bilinmediğininden yanlılık sorunu ortaya çıkabilir.
● Buradaki gönüllülük kavramı, araştırmaya katılma konusunda kişisel
rıza gösteren ya da onay veren kişilerle karıştırılmamalıdır çünkü
zaten etik olarak hiç kimse araştırmaya katılmaya zorlanamaz.

25. Çok Düzeyli Örnekleme
● Bu tür örnekleme çoğunlukla olasılıklı ve olasılıksız örnekleme
tekniklerinin değişik bileşimlerine dayanır.
● Genelde birden çok örnekleme tekniğinin bir araya getirilip
uygulanmasıyla ortaya çıkar.
● Örneğin Türkiye'nin az gelişmiş ve çok gelişmiş illerindeki gazete
okuma alışkanlıklarını belirlemek için bir örneklem seçildiğini
varsayalım;
– Küme örneklemesiyle gelişmişlik düzeyine göre iller kümelendirilir.
– Amaçlı örneklemeyle en az en çok gelişmiş iller örnekleme alınır.
– Yansız örneklemeyle o illerden bireyler seçilir.

26. ÖRNEKLEME SORUNLARI
● Evreni tanımadan örneklem alınması
● Örneklem büyüklüğünün uygun olmaması
● Yanlış örnekleme tekniği kullanılması
● Kolaylı örneklem ile çalışılması
● Gönüllü örneklem ile yetinilmesi
● Kayıp deneklerin göz ardı edilmesi
● Evren ve örneklemin yeterince betimlenmemesi