Araştırmacılar, bir pazar araştırması çalışması ya da sahadaki mevcut bir anket için doğru anket katılımcılarını ne sıklıkla arıyor? Bu araştırmanın örneklemi veya katılımcıları, bilinen veya bilinmeyen bir dizi müşteri veya kullanıcı arasından seçilebilir. Genellikle tipik katılımcı profilinizi biliyor olabilirsiniz ancak araştırma çalışmanızı tamamlamak için katılımcılara erişiminiz olmayabilir. Böyle zamanlarda, araştırmacılar ve araştırma ekipleri, araştırma çalışmalarını ve anketleri tamamlamak için yanıtlayıcı panellerine erişmek veya onlardan yanıtlayıcı satın almak için uzman kuruluşlara ulaşırlar. Bunlar, demografik kriterlere uyan genel nüfus katılımcıları veya belirli kriterlere dayalı katılımcılar olabilir. Bu tür katılımcılar, araştırma çalışmalarının başarısı için zorunludur.
Numune nedir?
Tanım: Örneklem, bir araştırmacının önceden tanımlanmış bir seçim yöntemi kullanarak daha büyük bir popülasyondan seçtiği veya seçtiği daha küçük bir veri kümesi olarak tanımlanır. Bu unsurlar örnek noktaları, örnekleme birimleri veya gözlemler olarak bilinir. Örneklem oluşturmak, etkili bir araştırma yöntemidir araştırma. Çoğu durumda, tüm nüfusu araştırmak imkansızdır veya maliyetli ve zaman alıcıdır. Dolayısıyla, örneklemin incelenmesi, araştırmacının tüm evrene uygulayabileceği içgörüler sağlar.
Örneğin, bir cep telefonu üreticisi ABD Üniversitelerindeki öğrenciler arasında bir özellik araştırması yapmak isterse. Araştırmacı, öğrencilerin kullandıkları özellikleri, görmek istedikleri özellikleri ve ödemeye hazır oldukları fiyatı arıyorsa, derinlemesine bir araştırma çalışması yapılmalıdır. Bu adım, geliştirilmesi gereken özellikleri, yükseltilmesi gereken özellikleri, cihazın fiyatlandırmasını ve pazara çıkış stratejisini anlamak için zorunludur.
Sadece 2016/17 döneminde ABD’deki üniversitelere kayıtlı 24,7 milyon öğrenci vardı. Bu öğrencilerin tümünü araştırmak imkansızdır; harcanan zaman yeni cihazı gereksiz kılar ve geliştirme için harcanan para çalışmayı işe yaramaz hale getirir. Coğrafi konuma göre üniversitelerden bir örneklem oluşturmak ve daha sonra bu üniversitelerden bu öğrencilerden bir örneklem oluşturmak, araştırma için yeterince büyük sayıda öğrenci sağlar.
Tipik olarak, nüfus
pazar araştırması
muazzam. Tüm nüfusun sayımını yapmak pratikte imkansızdır. Örneklem genellikle bu popülasyondan yönetilebilir bir büyüklüğü temsil eder. Araştırmacılar daha sonra bu örneklemlerden anketler, yoklamalar ve soru formları şeklinde veri toplar ve bu veri analizini daha geniş bir topluluğa tahmin eder.
Örnek türleri: Örneklerle örnek seçim metodolojileri
Bir örneklem elde etme sürecine örnekleme yöntemi denir. Örnekleme, bir araştırma çalışmasının parçası olarak toplanabilecek nicel verileri ve nitel verileri türeten bir yöntem olduğu için araştırma tasarımının ayrılmaz bir parçasını oluşturur. Örnekleme yöntemleri iki farklı yaklaşımla karakterize edilir: olasılıklı örnekleme ve olasılıklı olmayan örnekleme.
Örneklerle olasılık örnekleme metodolojileri
Olasılık örneklemesi Olasılık teorisine dayalı olarak nesnelerin bir popülasyondan seçildiği bir örneklem türetme yöntemidir. Bu yöntem popülasyondaki herkesi kapsar ve herkesin seçilme şansı eşittir. Dolayısıyla, bu tür bir örneklemde herhangi bir yanlılık söz konusu değildir. Popülasyondaki her bir kişi daha sonra araştırmanın bir parçası olabilir. Seçim kriterlerine pazar araştırması çalışmasının başlangıcında karar verilir ve araştırmanın önemli bir bileşenini oluşturur.
Olasılık örneklemesi ayrıca dört farklı örnek türü olarak sınıflandırılabilir. Onlar:
- Basit rastgele örnekleme: Bir örneklem seçmenin en basit yolu şudur
basit rastgele örnekleme
. Bu yöntemde her üye çalışmanın bir parçası olma konusunda eşit şansa sahiptir. Bu örnek popülasyondaki nesneler tamamen rastgele seçilir ve her bir üye aynı seçilme olasılığına sahiptir. Örneğin, bir üniversite dekanı öğrencilerden öğretmenlere ve eğitim düzeyine ilişkin algıları hakkında geri bildirim toplamak isterse, üniversitedeki 1000 öğrencinin tamamı bu örneklemin bir parçası olabilir. Herhangi 100 öğrenci bu örneklemin bir parçası olmak üzere rastgele seçilebilir. - Küme örneklemesi: Küme örneklemesi, katılımcı popülasyonunun eşit kümelere ayrıldığı bir örnekleme yöntemidir. Kümeler belirlenir ve yaş, konum, cinsiyet gibi demografik parametrelerin tanımlanmasına dayalı olarak bir örneğe dahil edilir. Bu, anketi hazırlayan kişinin geri bildirimlerden pratik çıkarımlar yapmasını son derece kolaylaştırır. Örneğin, FDA ilaçların olumsuz yan etkileri hakkında veri toplamak istiyorsa, ABD anakarasını eyaletler gibi farklı kümelere ayırabilir. Araştırma çalışmaları daha sonra bu kümelerdeki katılımcılara uygulanmaktadır. Bu tür bir örneklem oluşturma, veri toplamayı derinlemesine yapar ve içgörülerin kolayca tüketilmesini ve bunlara göre hareket edilmesini sağlar.
- Sistematik örnekleme:
Sistematik örnekleme
araştırmacının bir popülasyondan eşit aralıklarla katılımcı seçtiği bir örnekleme yöntemidir. Örneklem seçme yaklaşımı, bir başlangıç noktası seçmek ve daha sonra önceden tanımlanmış bir örneklem aralığında katılımcıları seçmektir. Örneğin, 10.000 kişilik bir başvuru listesinden Olimpiyatlar için 1.000 gönüllü seçilirken, her bir başvuru sahibine 1 ila 10.000 arasında bir sayı verilir. Daha sonra 1’den başlayarak ve her bir katılımcıyı 10 aralıkla seçerek 1.000 gönüllüden oluşan bir örneklem elde edilebilir. - Tabakalı rastgele örnekleme: Tabakalı rastgele örnekleme, araştırma tasarımı aşamasında katılımcı popülasyonunu farklı ancak önceden tanımlanmış parametrelere bölme yöntemidir. Bu yöntemde, katılımcılar üst üste binmez, ancak toplu olarak tüm nüfusu temsil eder. Örneğin, farklı sosyoekonomik geçmişlerden gelen insanları analiz etmek isteyen bir araştırmacı, katılımcıları yıllık maaşlarına göre ayırabilir. Bu şekilde daha küçük insan grupları veya örnekler oluşturulur ve daha sonra bu örneklerden bazı nesneler araştırma çalışması için kullanılabilir.
Örneklerle olasılıklı olmayan örnekleme metodolojileri
Bu
olasılıklı olmayan örnekleme
Yöntem, örneklem seçiminde araştırmacının takdir yetkisini kullanır. Bu tür bir örneklem, çoğunlukla araştırmacının veya istatistikçinin bu örnekleme ulaşma becerisinden kaynaklanır. Bu tür örnekleme, birincil amacın araştırma konusu hakkında bir hipotez türetmek olduğu ön araştırmalar için kullanılır. Burada her üyenin örneklem popülasyonunun bir parçası olma şansı eşit değildir ve bu parametreler ancak örnekleme seçildikten sonra bilinir.
Olasılıksız örneklemeyi dört farklı örneklem türü olarak sınıflandırabiliriz. Onlar:
- Uygunluk örneklemesi:
Uygunluk örneklemesi
basit bir ifadeyle, bir araştırmacının bir katılımcıya erişim kolaylığı anlamına gelir. Bu örneği elde etmenin bilimsel bir yöntemi yoktur. Araştırmacıların örneklem unsurlarını seçme konusunda neredeyse hiçbir yetkisi yoktur ve bu tamamen yakınlık esasına göre yapılır, temsiliyet esasına göre değil.Bu olasılıklı olmayan örnekleme yöntemi, geri bildirim toplamada zaman ve maliyet sınırlamaları olduğunda kullanılır. Örneğin, bir parfüm üreticisine ait bir kokunun kullanılma olasılığını anlamak için bir alışveriş merkezi anketi yürüten araştırmacılar. Bu örnekleme yönteminde, örneklem katılımcıları tamamen anket masasına yakınlıklarına ve araştırmaya katılmaya istekli olmalarına göre seçilmektedir. - Yargısal/amaçsal örnekleme: Bu örnekleme
yargısal veya amaçlı örnekleme
yöntemi, araştırmacının hedef kitleyi anlamasının yanı sıra çalışmanın doğası temelinde tamamen kendi takdirine bağlı olarak bir örneklem geliştirme yöntemidir. Bu örnekleme yönteminde, sadece araştırma kriterlerine ve nihai hedeflere uyan kişiler seçilir ve geri kalanlar dışarıda tutulur.Örneğin, araştırma konusu bir öğrencinin yüksek lisans için hangi üniversiteyi tercih ettiğini anlamaksa, sorulan soru “Yüksek lisans yapmak ister misiniz?” ise, bu soruya “Evet” yanıtı dışında kalan herkes bu çalışmanın dışında tutulur. - Kartopu örneklemesi:
Kartopu örneklemesi
veya zincirleme yönlendirme örneklemesi, örneklerin bulunması nadir olan özelliklere sahip olduğu olasılıklı olmayan bir örnekleme tekniği olarak tanımlanır. Bu, mevcut deneklerin bir araştırma çalışması için gerekli olan örneklerin toplanması için yönlendirmeler sağladığı bir örnekleme tekniğidir.Örneğin, AIDS gibi hassas bir konu hakkında geri bildirim toplanırken, katılımcılar bilgi vermeye yanaşmamaktadır. Bu durumda araştırmacı, bu kişileri anlayan veya bilen kişileri işe alabilir ve onlardan bilgi toplayabilir veya onlardan bilgi toplamalarını isteyebilir. - Kota örneklemesi: Kota örnek lemesi, araştırmacının tabakalarına göre bir örneklem seçme özgürlüğüne sahip olduğu bir örneklem toplama yöntemidir. Bu yöntemin temel özelliği, iki kişinin iki farklı koşul altında var olamayacağıdır. Örneğin, bir ayakkabı üreticisi Y kuşağının marka algısını konfor, fiyatlandırma gibi diğer parametrelerle birlikte anlamak istediğinde. Araştırmanın amacı kadın ayakkabıları hakkında geri bildirim toplamak olduğundan, bu çalışma için yalnızca Y kuşağı olan kadınlar seçilmiştir.
Örneklem büyüklüğü nasıl belirlenir?
Yukarıda öğrendiğimiz gibi, bir pazar araştırması çalışmasında veri toplamanın başarısı için doğru örneklem büyüklüğü çok önemlidir. Ancak örneklem büyüklüğü için doğru bir sayı var mı? Örneklem büyüklüğüne hangi parametreler karar verir? Anketin dağıtım yöntemleri nelerdir? Tüm bunları anlamak ve doğru örneklem büyüklüğünü bilinçli bir şekilde hesaplamak için öncelikle bir örneklemin temel özelliklerini oluşturan dört önemli değişkeni anlamak gerekir. Onlar:
- Nüfus büyüklüğü: Evren büyüklüğü, araştırma çalışması için dikkate alınabilecek tüm insanlardır. Bu sayı, çoğu durumda çok büyük miktarlara ulaşmaktadır. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri’nin nüfusu 327 milyondur. Ancak pazar araştırmasında, araştırma çalışması için bunların hepsini dikkate almak imkansızdır.
- Hata payı (güven aralığı): Hata payı, nüfusun kaçta kaçının tüm nüfusun gerçek görüşlerini yansıttığına dair güven hakkında istatistiksel bir çıkarım olan bir yüzde ile gösterilir. Bu yüzde, örneklem seçiminde istatistiksel analize ve bunda ne kadar hatanın kabul edilebilir olacağına yardımcı olur.
- Güven seviyesi: Bu metrik, gerçek ortalamanın bir güven aralığında nereye düştüğünü ölçer. En yaygın güven aralıkları %90, %95 ve %99’dur.
- Standart sapma: Bu metrik bir anketteki varyansı kapsar. Dikkate alınması gereken güvenli bir sayı .5’tir, bu da örneklem büyüklüğünün bu kadar büyük olması gerektiği anlamına gelir.
Örneklem büyüklüğünün hesaplanması
Örneklem büyüklüğünü hesaplamak için aşağıdaki parametrelere ihtiyacınız vardır.
Örneklem büyüklüğünü hesaplamak için bu formülü kullanın:
Örneklem Büyüklüğü = (Z-skor)2 * StdDev*(1-StdDev) / (hata payı)2
Güven düzeyinin %90, standart sapmanın .6 ve hata payının +/-%4 olduğunu göz önünde bulundurun
((1.64)2 x .6(.6)) / (.04)2
( 2.68x .0.36) / .0016
.9648 / .0016
603
603 katılımcıya ihtiyaç vardır ve bu sizin örneklem büyüklüğünüz olur.
Nüfus, hata payı ve güven düzeyi vermek için örneklem büyüklüğü hesaplayıcımızı deneyin.
Örnekleme avantajları
Yukarıda gösterildiği gibi, örneklemenin birçok avantajı vardır. En önemli avantajlardan bazıları şunlardır:
- Azaltılmış maliyet ve zaman: Örneklem kullanmak, ulaşılması gereken kişi sayısını azalttığı için maliyeti ve zamanı azaltır. Milyonlarca kişilik bir popülasyonla araştırma yapmak ile bir örneklem kullanarak araştırma çalışması yürütmek arasında kazanılan zamanı bir düşünün.
- Azaltılmış kaynak dağıtımı: Bir araştırma çalışmasına katılan kişi sayısı örneklem nedeniyle çok daha düşükse, gereken kaynakların da çok daha az olacağı açıktır. Örneklemi araştırmak için gereken işgücü, tüm nüfusu incelemek için gereken işgücünden çok daha azdır.
- Verilerin doğruluğu: Örneklem evreni temsil ettiğinden, toplanan veriler doğrudur. Ayrıca, katılımcı katılmaya istekli olduğu için
anket bırakma oranı
çok daha düşüktür, bu da verilerin geçerliliğini ve doğruluğunu artırır.
- Yoğun ve kapsamlı veriler: Katılımcı sayısı daha az olduğu için örneklemden toplanan veriler yoğun ve kapsamlı olmaktadır. Çok sayıda kişiden veri toplamak yerine her bir katılımcı için daha fazla zaman ve çaba harcanır.
- Özellikleri daha geniş bir popülasyona uygulayın: Örneklem daha geniş bir popülasyonun göstergesi olduğundan, örneklemden toplanan ve analiz edilen verilerin daha geniş bir popülasyona uygulanabileceğini ve doğru olacağını söylemek güvenlidir.
Araştırma için doğru veri toplamak, kötü panelistleri filtrelemek ve farklı kontrol önlemleri uygulayarak örnekleme yanlılığını ortadan kaldırmak. Bir sonraki pazar araştırması projeniz için örnek bir kitle ayarlama konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, [email protected] adresinden bizimle iletişime geçin.. Dünya genelinde 22 milyondan fazla panelistimiz var!
