Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışmanın amacı, en sık kullanılan rassal örneklem yöntemlerinde elde edilmesi gereken gözlem sayısını hesaplamaya yönelik yöntemleri bir arada sunarak literatüre katkıda bulunmaktır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Anakütle ile çalışılan araştırmalar her ne kadar güvenilir ve gerçeğe yakın veriler sunsa dahi çoğu araştırma konusu için anakütlenin tamamına ulaşmak mümkün değildir. Örneklem, araştırmacıya zaman ve maliyet açısından anakütleye göre daha avantajlı bir uygulama alanı sağlamaktadır. Ancak örneklem miktarını belirlemek kimi zaman araştırma konusundan daha elzem bir problem haline gelmektedir. Örneklem sayısının doğru belirlenememesi araştırmanın doğruluğunu etkileyecek sonuçlar doğurabilmektedir. Örneklemde kullanılacak birim sayısı genel olarak kullanılan örnekleme yöntemine, araştırma konusuna bağlı olan anakütleye ve örneklem biriminin hesaplanacağı formülasyona göre değişmektedir. Bunun nedeni ise tek bir yöntemin tüm bu seçimlere cevap verememesinden kaynaklanmaktadır. Bu çalışmada rassal örnekleme yöntemlerinden basit rassal, tabakalı, çok kademeli ve katlı örnekleme yöntemleri araştırılmıştır. Kullanılan rassal örneklem yöntemlerinde elde edilmesi gereken gözlem sayısının anakütle ortalaması tahminine göre hesaplanabilmesi için literatür taranmıştır. Çalışmanın amacı, en sık kullanılan rassal örneklem yöntemlerinde elde edilmesi gereken gözlem sayısını hesaplamaya yönelik yöntemleri bir arada sunarak literatüre katkıda bulunmaktır.
Abstract
Although studies conducted with the entire population provide reliable data, it’s often not feasible to access the entire population for most research topics. Sampling offers a more advantageous approach for researchers in terms of time and cost. However, determining the sample size can sometimes become a more critical issue than the research topic itself. An incorrectly determined sample size can negatively impact the accuracy of research results. The required sample size typically depends on the sampling method, the target population, and the formula used for calculation, as no single method can address all these factors. This study examines random sampling methods such as simple random sampling, stratified sampling, multi-stage sampling, and cluster sampling. A literature review was conducted to calculate the required number of observations for these methods based on the estimation of the population mean. The aim is to contribute to the literature by presenting these calculation methods together.