sorularla veri toplama, araştırma

7/29/2019 Sorularla Veri Toplama, Araştırma

http://slidepdf.com/reader/full/sorularla-veri-toplama-arastirma 1/114

SORULARLA ÖRNEKLEME,

ARAŞTIRMA VE VERİ DERLEME

SORULARLA ÖRNEKLEME,


SORULARLA MERAK ETTİKLERİNİZ YAYIN SERİSİ-2



SORULARLA MERAK ETTİKLERİNİZ YAYIN SERİSİ-2

SORULARLA ÖRNEKLEME, ARAŞTIRMA VE VERİ DERLEME




ISBN: 978-605-137-236-5

TOBB Yayın No: 2013/189

TOBB Yayınları hakkında ayrınlı bilgiye Yayın Müdürlüğünden

ulaşabilirsiniz.

Yayın Talebi için:

Tel: (0312) 218 20 00

Faks: (0312) 218 20 64

İnternet: www.tobb.org.tr

Yayın içeriğine yönelik sorularınız için:

İksadi Raporlama ve İstask Müdürlüğü

Tel: (0312) 218 21 90

Faks: (0312) 218 24 09

TOBB yayınlarının tam metnine ücretsiz olarak interneen

erişebilirsiniz.

Tasarım ve Basım: Afşaroğlu Matbaası

Kazım Karabekir Cad. Altuntop İşhanı 87/7

İskitler / Ankara / Türkiye




iii

ÖNSÖZ

Küreselleşen dünyamızda ülkelerin ancak güvenilir bir bilgi altya-

pısına dayandırılarak sağlıklı bir şekilde yönelmesinin mümkün

olabildiği tarşma götürmez bir gerçekr. Ekonomik kalkınmayı

yönlendiren, belirleyici araçlardan biri olan istask olgusu; aynı

zamanda demokrakleşme, şeaaşma ve hukukun üstünlüğü-nün sağlanması süreçlerinde de vazgeçilmez bir işlevi yerine ge-

rmektedir. İçinde bulunduğumuz “bilgi çağı”nda ülkeler global

kalkınma sürecinde ilk sıralarda yer alabilmek için yoğun tekno-

loji kullanmak ve bilgi toplumu olmak durumundadır. Günlük ya-

şanmıza yerleşen “bilgi toplumu” kavramı, bir anlamda olaylar

ve olgulara dayalı gözlemlerde bulunmayı, yorumlamayı, bun-

lardan anlamlar ve sonuçlar çıkarmayı kapsamaktadır. Ülkemiz“bilgi toplumu” olma yönündeki dönüşümün gereklerine bugün

daha da duyarlı olmak zorundadır.



SORULARLA MERAK ETTİKLERİNİZ YAYIN SERİSİ - 2

iv

Globalleşen dünyada her alanda gereksinim duyulan bilgilerin

insanlara en kısa sürede ulaşımı çok büyük önem arz etmektedir.Bir ülkenin geleceği ile ilgili sağlıklı polikalar üretebilmesininyegâne yolu ülkenin sosyo-ekonomik ve kültürel durumuna iliş-kin sağlıklı verilerin bulunması ve ileriye yönelik çalışmaların bumevcut durum üzerine inşa edilmesidir.

Günümüzde, ülkelerin sosyo-ekonomik yapısının değişmesinekoşut olarak bilgi ihyacının karşılanmasında güncel ve güveni-

lir verilere duyulan ihyaç da hızla artmaktadır. Bu nedenle veriderleme, analiz etme, istask üretme ve bunları yayımlama ko-nularında teknoloji, araşrma yöntemleri ve analik yaklaşımlar-daki ilerlemeleri de yakından izlemek, elde edilen istasklerinkarşılaşrılabilirliğini sağlamak adına önem taşımaktadır.

Kurum ve kuruluşlar farklı alanlardaki istasklerden, kendi ilgi

alanlarına girenleri değerlendirip plan, program ve yol haritalarıhazırlamaktadır. Yarımcılar da cari, sınai ve hizmet yarımla-rında bu verilerden faydalanmaktadır.

Ancak, karar alıcıların ve bilim insanlarının çalışmalarına doğruyön vermede istask alt yapısının sağlıklı olması en önemli un-surdur. Bu kapsamda her alanda derlenmekte olan istasklerinalt yapısının uluslararası standart ve normlara uygunluğu araşr-maların sonucunu etkilediğinden, bu standartlara uyumun yanısıra her alanda derlenen istasklerde sürekliliğin sağlanması,belli bilgilerin belli periyotlarla kesinsiz olarak kullanıcılarınkullanımına sunulması da hassas bir konudur. İstasğin bilim-

sel araşrmalar, iş dünyası ve kamu yönemi açısından önemibüyük olup, ekonomik, kültürel ve sosyal alandaki istaskselgöstergeler ülkemizin gelişmişlik seviyesini de tespit eden de-ğerlerdir. Farklı konularda farklı kurum/kuruluşlar tarandanürelmekte olan istaskleri doğru okuyabilmek, doğru yorum-

layabilmek için her şeyden önce metaveri konusunda çok dikkatli




v

olunması gerekmekte ve istasklerin temel veri kaynağı olan;

sayımlar, idari kayıtlar ve araşrmalarda bu konuyu önemsemekgerekmektedir.

Bilimsel bilgi ürelmesinin yanında yazılı ve görsel medyada yeralan bazı haberleri ve araşrma sonuçlarını yorumlayabilmekiçin örnekleme, araşrma ve veri derleme alanlarındaki termi-noloji konusunda temel düzeydeki tanımlara hakim olmanın ya-pılan yorumlarda tutarlılığı sağlayacağı açıkr.

Günümüzün rekabetçi ortamında hızla gelişip büyüyen işletme-lerin genellikle bilgiye, araşrma ve gelişrmeye önem veren,yenilikçi işletmeler olmak zorunda kaldıkları gerçeğinden hare-ketle, ekonomisini bilgiye dayandırmayan, bilgi üretmeyen ülke-lerin 21. yüzyılda gelişimlerini sürdürebilmeleri ve rekabet ede-bilmeleri mümkün değildir. Ürelen bilgiyi anlayabilmek, ürem

süreçlerini ve gerekrdiği standartları bilmek, sonuçları yorum-layabilmek ve kıyaslama analizleri yapabilmek de bilgi üretebil-mek kadar önemlidir.

Bu yayında, kullanıcılarımızın örnekleme, araşrma ve veri der-leme konularında merak edebileceklerini tahmin eğimiz konu-lara açıklık gerilmeye çalışılmışr.

“Sorularla Merak Ekleriniz Yayın Serisinin”, ikincisi olan “So-rularla Örnekleme, Araşrma ve Veri Derleme” yayınımıza aynızamanda Birliğimiz internet sayfasından elektronik ortamda daücretsiz olarak erişim mümkündür. “Sorularla Örnekleme, Araş-rma ve Veri Derleme” yayınımızın, kullanıcılarımızın bu alandamerak ekleri konulara yönelik sorularına açıklık gereceğineolan inancımla, tüm kullanıcılarımız için yararlı olmasını dilerim.

M. Rifat HİSARCIKLIOĞLUBaşkan




vi

Sevil UYGUR İksadi Raporlama ve İstask Müdürlüğü, Uzman,

Müdür V.

Aytaç ALEMDAR İksadi Raporlama ve İstask Müdürlüğü, Uzman Yrd.

Sema KAYNAK İksadi Raporlama ve İstask Müdürlüğü, Memur

Serpil MERT İksadi Raporlama ve İstask Müdürlüğü, Memur

SORULARLA ÖRNEKLEME, ARAŞTIRMA VE

VERİ DERLEME YAYININI HAZIRLAYANLAR




vii

İçindekiler Sayfa No

Önsöz iiiİçindekiler viiKısaltmalar xi

GENEL TANIMLAR

Soru 1 : Kitle nedir? 1

Soru 2 : Hedef Kitle nedir? 1Soru 3 : Parametre nedir? 2Soru 4 : Karakterisk nedir? 2Soru 5 : Tahmin Edici nedir? 3Soru 6 : Kaç Tür Tahmin Edici vardır? 3Soru 7 : Tahmin Edicilerin Taşıması Gereken Özellikler

nelerdir? 3Soru 8 : Beklenen Değer nedir? 4Soru 9 : Varyans nedir? 4Soru 10 : Standart Sapma nedir? 5Soru 11 : Değişim Katsayısı nedir? 5Soru 12 : Kovaryans nedir? 6Soru 13 : Korelasyon Katsayısı nedir? 6Soru 14 : Ağırlıklandırma nedir? 7Soru 15 : Duyarlılık Düzeyi nedir? 9

Soru 16 : Yanılma Düzeyi nedir? 10Soru 17 : Tasarım Etkisi nedir? 11Soru 18 : Kabul Edilebilir Birim Oranı nedir? 11Soru 19 : Kayıp Veri nedir? 12Soru 20 : Göreli Hata nedir? 12Soru 21 : Birinci ve İkinci Tip Hata nedir? 13Soru 22 : Bilgi nedir? 13

Soru 23 : Veri nedir? 14Soru 24 : Kapsam Hataları nedir? 14Soru 25 : Açık Uçlu Soru nedir? 17Soru 26 : Kapalı Uçlu Soru nedir? 18




viii

İçindekiler (Devamı) Sayfa No

Soru 27 : Kapalı Uçlu Soruların Avantajları nelerdir? 18Soru 28 : Gösterge ve Çeşitleri nelerdir? 19

ÖRNEKLEME

Soru 29 : Örnek ve Örnekleme nedir? 24Soru 30 : Neden Örnekleme Yapma Gereksinimi vardır? 24

Soru 31 : Örnekleme Uzayı nedir? 25Soru 32 : Örnekleme Oranı nedir? 26Soru 33 : Örneklem Birimlerinin Seçilme Olasılığına göre

Örnekleme Teknikleri nelerdir? 26Soru 34 : Örneklem Birimlerinin İçerdiği Kitle Birimlerine

göre Örnekleme Teknikleri nelerdir? 27Soru 35 : Örneklem Birimlerinin Örneğe Alınma Aşamasına

göre Örnekleme Teknikleri nelerdir? 27Soru 36 : Yerine Koyarak Seçim nedir? 27Soru 37 : Yerine Koymadan Seçim nedir? 28Soru 38 : Basit Rastgele Örnekleme nedir? 28Soru 39 : Tabakalı Örnekleme nedir? 29Soru 40 : Niçin Tabakalama Yapma Gereği vardır? 30Soru 41 : Küme Örneklemesi nedir? 31Soru 42 : Sistemak Örnekleme nedir? 32Soru 43 : Altörnekleme nedir? 33Soru 44 : Büyüklüğe Oranlı Olasılıkla Seçim nedir? 34Soru 45 : Çok Aşamalı Örnekleme nedir? 36Soru 46 : Alan Örneklemesi nedir? 36Soru 47 : Örnek Dağımı nedir ve Hangi Teknikler

Kullanılmaktadır? 38Soru 48 : Sonradan Tabakalama nedir? 40Soru 49 : Esas Örnekleme Birimi (Birinci Aşama

Örnekleme Birimi) nedir? 42Soru 50 : Karar Örneklemesi nedir? 43




ix


Soru 51 : Kota Örneklemesi nedir? 43Soru 52 : Ardışık Örnekleme nedir? 44Soru 53 : Kartopu Örneklemesi nedir? 44Soru 54 : Tüm Örnekleme Oranı nedir? 45Soru 55 : Örnekleme Tasarımı nedir? 46


Soru 56 : Çerçeve nedir ve Taşıması Gereken Özellikleri nelerdir? 47Soru 57 : Blok nedir? 49Soru 58 : Listeleme nedir? 50Soru 59 : Anket Çalışmasında Maliyet Faktörleri nelerdir? 50Soru 60 : Anket Çalışmalarında Ne Tür Hatalar Söz Konusudur? 52Soru 61 : Araşrma Türleri nelerdir? 53Soru 62 : Pre-Test Çalışması nedir ve Pre-Test Teknikleri nelerdir? 57Soru 63 : Pilot Çalışma nedir? 58

Soru 64 : Panel Anket nedir? 59Soru 65 : Periyodik Anket nedir? 60Soru 66 : Kalite Kontrolü nedir? 61Soru 67 : Tam Sayım nedir? 62Soru 68 : Örneklem Araşrmaları nedir? 63Soru 69 : İdari Kayıtlar nedir? 63Soru 70 : Araşrma Tasarım Aşamaları nelerdir? 64Soru 71 : Araşrmanın Kısıtlayıcıları nelerdir? 65Soru 72 : Yeniden Anket Çalışması nedir? 65Soru 73 : Cevap Güvenilirliği Araşrmaları nedir? 66Soru 74 : Cevap Güvenilirliği Araşrmalarında Hesaplanan

Göstergeler nelerdir? 66Soru 75 : Örnekleme Dışı Hata Kaynakları nelerdir? 70Soru 76 : Cevapsızlık Hataları nelerdir? 71Soru 77 : Nicel (Kantaf) Araşrmalarda Veri Derleme

Teknikleri nelerdir? 73

Soru 78 : Yüz Yüze Görüşme Tekniği ile Veri Derleme nedir? 73Soru 79 : Bilgisayar Destekli Kişisel Görüşme Tekniği ile VeriDerleme, CAPI (Computer Assisted PersonalInterviewing) nedir? 74




x


Soru 80 : Bilgisayar Destekli Telefonla Görüşme Tekniği ileVeri Derleme, CATI (Computer Assisted Telephone

Interviewing) nedir? 74Soru 81 : İnternet Üzerinden Araşrma Tekniği ile Veri

Derleme, (Web Survey) nedir? 75

Soru 82 : Posta Yoluyla Veri Derleme nedir? 76

Soru 83 : Telefonla Veri Derleme nedir? 77

Soru 84 : Nitel (Kalitaf) Araşrmalarda Veri DerlemeTeknikleri nelerdir? 80

Soru 85 : Odak (Fokus) Grup Tarşmaları nedir? 80

Soru 86 : Derinlemesine Görüşme nedir? 81

Soru 87 : Gözlem Tekniği nedir? 81

Soru 88 : Gölge Müşteri Tekniği nedir? 82

Soru 89 : Veri Kalitesi nedir? 83

Soru 90 : Veri Kalitesi Bileşenleri nelerdir? 84Soru 91 : Veri Kalitesinde İlgililik Bileşeninin Kalite Göstergeleri

nelerdir? 84Soru 92 : Veri Kalitesinde Doğruluk Bileşeninin Kalite

Göstergeleri nelerdir? 85

Soru 93 : Veri Kalitesinde Zamanlılık-Dakiklik Bileşeninin KaliteGöstergeleri nelerdir? 89

Soru 94 : Veri Kalitesinde Ulaşılabilirlik-Netlik Bileşeninin KaliteGöstergeleri nelerdir? 90

Soru 95 : Veri Kalitesinde Karşılaşrılabilirlik Bileşeninin KaliteGöstergeleri nelerdir? 90

Soru 96 : Veri Kalitesinde Tutarlılık Bileşeninin Kalite

Göstergeleri nelerdir? 91

Soru 97 : Veri Kalitesinde Tamlık Bileşeninin Kalite Göstergeleri

nelerdir? 91

Soru 98 : Kayıp Verilerin Tamamlanması (İmputasyon) nedir? 91

Soru 99 : Araşrmada Raporlama nedir? 95

Soru 100 : Soru Kağıdı Tasarımı nedir? 97




xi

Kısaltmalar

AabbBRÖCAPI

CATI

CY

CV(Ȳ)DEFTD(y)D

EUROSTATf IK

KwNn

NIMARMCARPPSPSU

Wh

µσσ2

ρ

::::::

:

:::::::::::::

:::::

:

::::

Kaba Uyum OranıBirinci Tür Hataİkinci Tür HataMarjinal Uyum OranıBasit Rastgele ÖrneklemeBilgisayar Destekli Kişisel Görüşme Tekniği ileVeri Derleme

Bilgisayar Destekli Telefonla Görüşme Tekniğiile Veri DerlemeKitle Birimi için Değişim KatsayısıOrtalamaya Ait Değişim KatsayısıTasarım EtkisiY Değişkeni için Duyarlılık KatsayısıUyumsuzluk Oranı

Avrupa Birliği İstask OsiÖrnekleme OranıTutarsızlık EndeksiTutarlılık Endeksi (Kappa)Ağırlıklı KappaKitledeki Birim Sayısı (Kitle Büyüklüğü)Örnekteki Birim sayısı (Örnek Büyüklüğü)

İhmal Edilemez KayıpRastgele KayıpTümüyle Rastgele KayıpBüyüklüğe Oranlı OlasılıklaEsas Örnekleme Birimi (Birinci AşamaÖrnekleme Birimi)Tabaka AğırlığıKitle ortalamasıStandart HataKitle VaryansıKorelasyon Katsayısı



xiii




1

GENEL TANIMLAR

Soru 1: Kitle nedir?

Benzer özelliğe sahip birimlerin

oluşturduğu topluluk ve yığınlara

kitle denir. Canlı varlıklar gibi cansız

varlıkların oluşturduğu yığınlar

vardır. Örneğin; tarım sektöründe

çalışan erkekler, lise öğrenimi gören

kız öğrenciler, tansiyon hastalarının

laboratuar bulguları, konutlar, bitkiler, köyler, işyerleri vb.

Kitle hakkında deneysel araşrmalar gelişigüzel gözlemler,

kontrollü gözlemler, deneyler ya da anketler gibi farklı yollarla

yapılabilmektedir. Bir kitle tanımlanırken:

• içeriği,

• birimleri,

• kapsamı,

• zamanı

ile birlikte tanımlanmak durumundadır.

Soru 2: Hedef Kitle nedir?

Hakkında bilgi toplanmak is-

tenen kitledir. Bazen prak ve

uygulama nedenlerinden do-

layı, örneklenen kitle, hedef kitleden daha fazla sınırlı ol-

maktadır. Bu gibi sınırlamala-




2

rın olduğu durumda, örneklerin sadece örnek kitleden seçilmesi

gerekğinin harlanması gerekmektedir. Destekleyici her bilgitürü örnek kitle ve hedef kitle arasındaki fark türünün ayrınlan-

dırılması hakkında yardımcı olabilmektedir.

Soru 3: Parametre nedir?

Her örnek anket çalışmasının te-

melde amacı, kitle hakkında ilgi-

lenilen esas bilgilere ait sonuçları

kitleden çekilen örneklerden elde

etmekr. Örnek anket sonuçla-

rında genellikle ortalama, toplam

veya varyans gibi kitlenin sayısal

karakterisk tahminlerini elde et-

mek amaçlanmaktadır. Bu tür kit-

lenin tanımlayıcı sayısal ölçümleri-

ne “parametre” denir.

Soru 4: Karakterisk ne-dir?

Kitleyi oluşturan, kitle birimlerinin

ölçülebilir veya sayılabilir özel-

liklerine karakterisk denir. Kitle

karakteriskleri Y1, Y2, …, YN gibi

büyük; örnekleme karakteriskle-

ri ise y1, y2, …, yN gibi küçük göste-

rimlerle ifade edilir.




3

Soru 5: Tahmin Edici nedir?

Her anket çalışmasının ama-

cı, kitleden çekilen örnekler

yardımı ile kitlede ilgilenilen

değişkenler hakkında so-

nuçlar elde etmekr. Örnek

anket sonuçlarında genellik-

le kitle ortalaması, toplamı

ya da varyansı gibi sayısal

karakterisklerin tahmini

hedeenmektedir. Tahmin

ediciler gözlemlenen rastgele değişkenlerin ve bilinen diğer sa-

bitlerin bir fonksiyonu olarak parametre tahminlerinde kullanıl-

maktadır.

Soru 6: Kaç Tür Tahmin Edici vardır?

Tahminler genel olarak iki grupta ele alınmaktadır. Bunlar:

Birinci Derece Tahmin Ediciler: Genelde kitle ortalaması, tahmi-

nine yönelik tahminlerdir.

İkinci Derece Tahmin Ediciler: Kitlede birim başına düşen var-

yans tahmin edicileridir.

Soru 7: Tahmin Edicilerin Taşıması Gereken

Özellikler nelerdir?Tahmin edicilerin taşıması gereken özellikler aşağıda verilen bi-

çimde özetlenebilir.




4

1. Yansız olmalıdır. E(y) – Y= örneklem yanı olarak tanımlanır.

Eğer E(y)= Y ise tahmin edici yansızdır. Ancak, bunu tek birörneğe dayanarak söylemek mümkün değildir, tüm örnek da-

ğılımları üzerinden bu sonuç söylenebilir.

2. Tutarlı olmalıdır. İlgili parametre tahmini ile gerçek değer

arasındaki farkın ε gibi çok küçük bir değerden daha küçük

olma olasılığı “1” olmalıdır.

3. Hata kareler ortalaması minimum olmalıdır. HKO = Varyans

+ (Yanlılık miktarı)2= Minimum olmalıdır.

4. Duyarlı olmalıdır. D(q)=V(q)-1 =Küçük olmalıdır.

5. Değişim katsayısı küçük olmalıdır. Dk(q)= Sh(q)/q.

Soru 8: Beklenen Değer nedir?Kitle karakterisklerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal öl-

çümler y’nin beklenen değeri ya da y’nin fonksiyonu olarak ta-

nımlanmaktadır. Bu tanıma göre y’nin beklenen değeri aşağıdaki

formül ile verilmektedir:

� Bir başka ifade ile y değişkeninin aldığı değerleri ile bu değerleri

alma olasılıklarının çarpımlar toplamıdır.

Soru 9: Varyans nedir?Kitle ölçümündeki değişkenlik varyans ile ölçülmektedir. Varyans

rastgele seçilen y ölçümleri ile bunun gerçek ortalama değeri µ




5

ile beklenen değeri ya da ortalama değerleri arasındaki sapma-

ların karesi olarak ya da tahmin edicilerin örneklem uzayının herbir noktasından, diğer bir noktasına gösterdiği değişim olarak ta-

nımlanmaktadır. y değişkeni için varyans:

� 2 olarak elde edilir. Varyans genel olarak σ2 ile gösterilir.

Soru 10: Standart Sapma nedir?

Örnek dağılımının standart sapması, standart hata olarak isim-

lendirilmektedir. Örnek dağılımı varyansının kareköküne eşir.

� Başka bir gösterimle, varyans σ2ile gösterildiğinden, bu durum-

da SE, σ ile ifade edilebilir ve eşitlik olarak da aşağıdaki biçimde

verilebilir:

2

Soru 11: Değişim Katsayısı nedir?

Standart sapma ve standart hata mutlak değer ölçümleri,

değişkenlerin birim ölçümlerinde kullanılmaktadır. Bu ölçümler

bazı kıyaslamalarda güçlüklere neden olabilmektedir. Yaygın

olarak kullanılan “değişim katsayısı” göreli ölçümü, ölçüm

biriminin ortalamaya oranlanmasından elde edilmektedir. Birimdeğişim katsayısı, kitleden ve örneklemden tahmini olarak

standart sapmadan aşağıda verilen biçimde çıkarılabilmektedir.




6

ൌ

ൌ Ortalamaya ait değişim katsayısı da benzer biçimde aşağıdaki

formüle göre hesaplanabilmektedir:

ሺതሻ ൌ ሺതሻത

ሺതሻ ൌ ሺതሻത

Soru 12: Kovaryans nedir?

y1 ve y2 gibi birbirine bağımlı iki değişkenin olduğu varsayılsın. Bu

değişkenlerden birindeki arş ya da azalış diğer değişken de bir

değişime neden olacakr. İşte bu iki değişken arasındaki bağım-

lılık ilişkisinin ölçümü kovaryans ve basit lineer korelasyon olarak

isimlendirilmektedir.

ሺ ǡ ሻ ൌ ቂሺ െ തሻሺ െ തሻቃ

Soru 13: Korelasyon Katsayısı nedir?

Prakte mutlak bağımlılık ölçümü olarak kovaryansın kullanımı

oldukça güçtür, çünkü bu değer ölçümün derecesine bağlıdır. Sık-

ça, bu bağımlılığın derecesini tanımlamak ve belirlemek oldukça

zordur. Bu güçlükler, örneklerin basit lineer korelasyon kullanımı




7

ile standartlaşrılabilmektedir. Böylelikle kitle lineer korelasyon

katsayısı aşağıda verilen formüle göre hesaplanmaktadır:

1� 2

12

Korelasyon katsayısı: -1 ≤ ρ ≤ 1 aralığında değişen değerler alır.

Eğer iki değişken arasındaki ilişki tam ise, ρ=1 değerini alır. An-

cak, iki değişken arasında ilişki yok ise ρ=0 değerini alır.

Soru 14: Ağırlıklandırma nedir?

Ağırlıklandırma katsayıları, her bir durum için ilgili birimlerin ör-

neğe alınma olasılıklarının tersi olarak tanımlanmaktadır. Eğer

birimler Pi olasılığı ile örneğe alınmakta ise, ilgili birime verilecek

olan ağırlık 1/Pi olacakr. Bu olasılıklar aynı zamanda çie seçim-leri de kapsayacakr. Bir başka ifade ile bir birim, yerine konarak

yapılan seçimde birden fazla sayıda örneğe alınma şansına sahip

olduğundan bu gibi durumlar için resmi ağırlıklandırma bu tür

birimler için:

1

diğer durumlar için de;

1

olacakr.

Ağırlıklandırma işleminin göreli olarak bir diğer avantajı da, eşit

olasılıklı olmayan seçimlerdeki bazı kayıpları bu yolla minimize




8

edilebilmesidir. Genellikle araşrmanın tasarım aşamalarına uy-

gun olarak farklı p-te ağırlıklandırma

katsayıları kullanıla-

bilmektedir. Anket

yolu ile tasarlanan

araşrmalarda kul-

lanılan ağırlıklandır-

ma katsayıları özet

olarak aşağıda veril-

diği biçimdedir.

Tasarım ağırlığı: Tüm örnekleme oranının tersi alınarak hesap-

lanmaktadır. Nihai örnekleme biriminin seçilme aşamasına bağlıolarak, en son aşamaya kadar tüm örnekleme oranları dikkate

alınmak koşulu ile bunların tersi tasarım ağırlığını verecekr.

Farklı cevaplamama oranları için kullanılabilecek ağırlıklar:

Araşrmada belli değişkenler için gözlem biriminden yanıt alına-

maması durumunda (bir başka ifadeyle örnekleme biriminden

yanıt alınırken, gözlem birimlerinin her birinden ya araşrmanın

tamamı, ya da bazı sorular için yanıt alınamaması durumunda)

kullanılması gereken ağırlıklardır.

Araşrma sonuçları için kullanılacak dışsal kaynak ağırlıkları:

İlgilenilen değişkenler ayrımında eğer veri kaynağı mevcut ise

(daha önce yapılmış olan araşrma sonuçları ya da resmi, idarikayıtlar olabilir) oransal karşılaşrmalar sonrasında kullanılabile-

cek olan ağırlıkr.




9

Soru 15: Duyarlılık Düzeyi nedir?

Anket amaçlarında genellikle en yaygın olarak kullanılan terim

olan Duyarlılık, anket tahminleri varyansının tersidir. Eğer örnek-

leme dışı hatalarda yan önemli ise anket amaçları için duyarlılık-

tan ziyade doğruluk daha iyi bir ölçümdür. Örneğin bir y değişke-

ni için duyarlık:

� 1

eşitliği ile hesaplanmaktadır. Genellikle anket çalışmalarında

örnek hacminin belirlenmesi aşamasında “ne kadar büyüklük-

te örnek hacmine ihyaç duyulduğu” ya da “%5 oranında örnek

hacmi ile uygun duyarlılıkta sonuçlar elde edilebilir mi?” soruları

ile karşı karşıya kalınır. Öncelikle örnek hacmini belirlemede var-

yans çok önemli bir etkendir. İkinci olarak örnek varyansı sadece

örnek hacmine bağlı olmayıp, örnekleme tasarımına da bağlıdır.

Kompleks örnek tasarımlarında varyansın bunların dışında bir-

takım bileşenleri daha vardır. Ancak, çok küçük örnek hacmi ile

çalışıldığında sonuçlar ör-

nek hacmi dağılımındakikararları vermede yeterli

duyarlığa sahip olmayabi-

lir. Bunun yanı sıra örnek

hacmi geniş olduğunda,

sonuçların çok daha du-

yarlı olacağı garan edi-lebilir. Diğer kaynaklardan

var olan bilgilerin ışığında,




10

anket amaçları için bu değerlere karşılık olarak örnek maliye

duyarlık derecesinin de bazı oransal karar fonksiyonlarında dü-şünülmesi önerilmektedir. Örnekleme tasarımlarında temel he-

deer için iki yaklaşım vardır. Bunlar:

• Sabit maliyet alnda maksimum duyarlılığı elde etmek,

• Sabit duyarlılık alnda minimum maliye elde etmekr.

Bu yaklaşımlardan biri dikkate alınarak örnek hacminin hesap-lanması ve tasarımın gerçekleşrilmesi gerekir.

Soru 16: Yanılma Düzeyi nedir?

Anket sonucundan elde edilen tahminler verilirken, sonuçların

güvenilirliğine ilişkin yanılma payları da belirlir. Bunun anlamı,

ilgili değişkenler için verilen tahminlerde; seçilmesi olası (verilen

yanılma düzeyine bağlı olarak % ya da ‰) örneklerin verilen ya-

nılma düzeyine bağlı olarak tahmin edilen değerleri alması ola-

sılığıdır. Örneğin bir araşrmada X yerleşim yerinde kişi başına

düşen aylık ortalama kullanılabilir gelir tahminlerinin %5 yanıl-

ma düzeyinde 1.500-2.000

olduğu sonucunun anlamı, X

yerleşim yerinden rastgele se-

çilen 100 mümkün örnekten,

%95’inin aylık ortalama kulla-

nılabilir gelir değerleri verilen

bu aralıklar içinde yer alacak,

sadece %5’inin aylık ortalamakullanılabilir geliri bu aralıklar

dışında olacakr.




11

Soru 17: Tasarım Etkisi nedir?

Tasarım etkisi örnekten elde edilen kalite ölçümüdür. Bu ölçüm

örnekleme tasarımı doğrultusunda elde edilen tahmin varyansı-

nın, aynı genişlikteki basit rastgele örnekleme (BRÖ) varyansına

oranı ile tanımlanmaktadır. Tasarım etkisi zaman içinde örnek ta-

sarımındaki bozulmanın bir endeksi olarak kullanılabilmektedir.

Bu sayede zaman içinde tasarımdaki nitel değişiklikleri ölçmek

mümkündür.

�

�

Burada;

̂

= Tahmindir.

Örneklem büyüklüğünün tahmini ve örneklemenin daha karma-

şık planlarının etkisini değerlendirmede DEFT kullanılmaktadır.

Soru 18: Kabul Edilebilir Birim Oranı nedir?

Kabul edilebilir kitle büyüklüğünün, N olduğu biliniyor ise örnek-

leme oranı f=n’/N olarak planlanmaktaysa, seçimde içerilen ör-

nekleme birim sayısının ne olduğu bilinebilir ya da bilinmeyebilir.

Örneğin n’=f*N’de 65 ve yukarı yaştaki fert sayısını göstermek

üzere, bunların kitledeki sayısı biliniyorsa blok ya da konutların

sahip olduğu 65 ve yukarı yaştaki fert sayısı, bilinsin ya da bi-

linmesin tahmin edilebilir. N’nin bilinmediği durumda ise örnek-

leme birimlerine dayanan K’nın hesaplanmasını gerekrebilir.Kabul edilebilir oran benzer anket deneyimlerinden ya da model

çalışmalarından elde edilebilir.




12

Soru 19: Kayıp Veri nedir?

Genellikle kayıp veriler 3 ana başlıkta ele alınabilir.

1. Toplam ya da birimler için kayıp veriler: Seçilen örnekleme

birimlerinden herhangi bir bilginin elde edilememesi duru-

mudur. Bu durum örnekleme biriminin anke reddetmesi,

yerleşim yerinin bulunamaması, sürekli koşullar (hastalık,

hava koşulları vb.) gibi nedenlerden dolayı olabilmektedir.2. İlgilenilen Konu için Kayıp Veriler: Örnekleme birimi ile işbir-

liği içinde olunmasına karşın ilgilenilen konuya yönelik bilgi

elde etmedeki başarısızlık durumudur. Bu gibi durumlar ilgili

soruyu cevaplayıcının reddetmesi, cevabı bilmemesi, edit-

kod hatalarından kaynaklanabilmektedir.

3. Kısmi Kayıp Veriler: Birimler için cevaplamama nedenleri

benzerdir ancak özel cevaplamama dalgalanmaları olabilir.

Bunlar: Tam cevaplamama, bıkkınlıktan cevaplamama, birim

cevaplamaması, esas cevaplamama biçiminde olabilir.

Soru 20: Göreli Hata nedir?Bazı durumlar-

da varyansın

mutlak ölçümü

yerine göreli öl-

çümlerinin düşü-

nülmesi daha ya-

rarlı olmaktadır.

Standart sapma,




13

standart hatanın mutlak ölçümleri, birim varyanslarının ölçümü

olarak görüldüğünden, bu ölçü bazı karşılaşrmalarda sorunlaraneden olmaktadır. En yaygın kullanılan göreli hata ölçümü, deği-

şim katsayıdır.

Soru 21: Birinci ve İkinci Tip Hata nedir?

Aşağıda verilen bir yokluk hipotezi olduğu varsayılsın.

Ho= q= qo

H¹= q ≠ qo

Eğer gerçekte Ho doğru iken, Ho reddediliyorsa, bu p hataya Bi-

rinci Tip Hata (a) denilmektedir. Başka bir deyişle yokluk hipote-

zi doğru iken, karşıt hipotez kabul ediliyorsa birinci p hata eldeedilmiş olur.

Ancak H1 doğru iken, H1 reddediliyorsa, bu p hataya İkinci Tip

Hata (b) denilmektedir. Karşıt hipotez doğru iken, yokluk hipote-

zi kabul ediliyorsa ikinci p hata elde edilmiş olur.

Soru 22: Bilgi nedir?

Genelde toplumların, özelde bireylerin veya kurum/kuruluşların

bir eylem yapacakları zaman ihyaç duyacakları her türlü mev-

cut durum tespi ve/veya geleceğe ilişkin bilimsel öngörülerinin

toplamına bilgi denir. Örneğin; Türkiye nüfusu, İstanbul ili nüfu-

sunun yaş-cinsiyet dağılımı veya İzmir ilinde bir girişimin sağıürünün pazar payı ve kullanıcılar tarandan ne kadar ve neden

tercih edildiği gibi bilgiler.




14

Soru 23: Veri nedir?

Bilgiye ulaşma sürecindeki en temel kaynakr. Bilgi verinin işlen-

miş halidir de denilebilir. Veri kaynakları da:

• Tam sayım,

• Örneklem araşrmaları,

• İdari kayıtlar olmaktadır.

Soru 24: Kapsam Hataları nedir?

Bir araşrmada ilgilenilen birimlerin ve bu birimlerin yer aldı-

ğı alanların bütünü “araşrmanın kapsamı” olarak tanımlanır.

Araşrmalarda, kapsamda yer alan birimlerin tamamı ile ilgili

istasksel sonuçların ürelmesi hedeenir. Uygulama yapıla-

cak birimlerin seçimi için kullanılan çerçevede, hedeenen kitle

birimlerinin tamamının yer alması gerekir. Prakte, uygulama

yapılacak birimlerin seçildiği listelerde veya örnekleme çerçeve-

lerinde;

• Mükerrer kayıtlara,

• Yanlış sınıandırmalara,

• Eksikliklere,

• İçerilmemesi gereken yabancı birimlerin varlığına rastlanabil-

mektedir.

Hedef kitle ile uygulama yapılacak birimlerin seçimi için kulla-

nılan çerçeve arasındaki farklılıklar, “kapsam hatası” olarak ta-nımlanır.

Fazla kapsam; hedef kitlede yer alan birimlerin, araşrma çer-




15

çevesinde birden fazla sayıda tekrar etmesi veya içerilmemesi

gereken birimlerin çerçevede yer alması durumunda fazla kap-samdan söz edilir.

Eksik kapsam; hedef kitlede olup da çerçevede yer almayan ya

da unutulmuş birimlerin olduğu durumlarda eksik kapsamdan

söz edilir.

Yanlış sınıama; hedef kitledeki bir birime ilişkin özelliğin çerçe-vede yanlış olarak tanımlanması durumunda ortaya çıkar.

Araşrma çerçevesi, araşrmanın hedef kitlesindeki tüm birim-

leri kapsamalı ya da mümkün olan en az oranda eksik veya fazla

kapsam içermelidir. Kapsam hataları araşrmadan elde edilecek

sonuçların tamamını etki-

lediğinden, bir araşrma-daki en önemli hata türle-

rinden birini oluşturmakta

ve araşrmanın kalitesini

etkilemektedir. Çerçevede

yer alması gereken birim-

lerin temsil edilmemesi,bu birimlerin seçilme olası-

lıklarını yok sayarken; aynı

birimin birden fazla sayıda

çerçevede yer alması, bu

birime daha fazla seçilme

şansı tanır. Bu durum yanlı sonuçların ürelmesine neden olur.Araşrmada kapsam hatalarının giderilebilmesi için gelişrilen

öneriler şunlardır:




16

1. Araşrmanın planlama aşamasında olası araşrma çerçeve-

leri uygunluk açısından, test edilmelidir.

2. Tutarsızlıkların giderilmesi, araşrmalardan elde edilen tah-

minlerin birleşrilmesi ve çerçeve değerlendirme maliyenin

azallması amacıyla, aynı hedef kitle için aynı çerçeve kulla-

nılmalıdır.

3. Çerçevenin periyodik olarak izlenmesi gerekmektedir.

Araşrma çerçevesinde dikkat edilmesi gereken hususlar aşağı-

da özet olarak verilmişr:

a. Araşrmada kullanılacak çerçeve, idari kayıtlar gibi alter-

naf karşılaşrılabilir kaynaklarla eşleşrilmelidir;

b. Araşrma sonuçları, mükerrer kayıtlar, ölümler, doğumlar,

kapsam dışı birimler vb. niteliklerdeki değişmeler dikkate

alınarak elde edilmeli ve analiz edilmelidir;

c. Araşrma öncesinde çerçeve veya çerçevenin bir alt kü-

mesi alanda doğrulanarak, kapsam dışı birimler belirlen-

melidir;

d. Aynı çerçevenin kullanıldığı diğer araşrmalardan eldeedilen değerlendirme bilgileri kullanılmalıdır;

e. Çerçevenin ve kullanılan sınıamaların izlenmesi amacıy-

la, soru kağıdında özel sorulara yer verilmelidir ve

f. Araşrmada kullanılacak çerçevenin güncel olmasına dik-

kat edilmelidir.4. Çalışacak ekibe, çerçeve hatalarını en aza indirmek amacıyla,

etkili bir eğim verilmelidir.




17

5. Hedef kitle ile çerçeve arasında farklılığın olması durumunda,

kapsam ve çerçeve hatalarına ilişkin doküman hazırlanmalı-dır.

Soru 25: Açık Uçlu Soru nedir?

Cevabı önceden belli olmayan sorulardır. Bu tür sorularda, soru-

nun yönelldiği cevaplayıcı, sorunun karşılığını kendisi vermek

durumundadır. Bu nedenle açık uçlu sorular;

• Araşrmacının belli bir konuda alacağı cevapları önceden

tahmin edemediği,

• Çok değişkenli cevap alma olasılığının bulunduğu,

• Belli bir konuda cevaplayıcının kendi seçği kelimelerin ne

olacağının öğrenilmek istendiği,

• Cevapların derinlemesine bilinmesinin istendiği

durumlarda yararlı bir araçr. Ancak, açık uçlu soruların bir mik-

tar ilgisiz ve tekrar niteliğinde cevap içermesi kaçınılmazdır. Ay-

rıca istasksel analizler için

açık uçlu soruların kullanılma-sı güçtür.

Açık uçlu sorulara örnek ola-

rak: “Son 12 ay içinde çalış-

ğınız işinizden memnun olma-

dığınız konuları lüen belir-

niz?”, “Oturduğunuz konuayaşadığınız sorunları belir-

niz?” tarzı sorular verilebilir.




18

Soru 26: Kapalı Uçlu Soru nedir?

Cevaplayıcının vereceği yanıt, sorunun içeriğindedir. Başka bir

deyişle olası cevapların önceden saptanarak seçenekler biçimin-

de cevaplayıcıya sunulduğu soru tarzıdır. Kapalı uçlu sorular da:

• İki şıklı sorular; örneğin, Evet/Hayır,

• Çoktan seçmeli sorular,

• Birden çok seçenekli sorular,

• Derecelendirilmiş veya sınıandırılmış sorular,

• Süzgeç soruları

tarzında olabilmektedir.

Kapalı uçlu sorulara örnek olarak da: araşrmada görüşme ya-

pılan hanehalkının oturduğu konuta mülkiyet şekli sorusu veri-

lebilir.

Ev sahibi .............................. 1

Kiracı ................................... 2

Lojman ................................ 3

Diğer ................................... 4

Soru 27: Kapalı Uçlu Soruların Avantajları nelerdir?

Araşrmalarda kapalı uçlu soru sormanın, açık uçlu sorularagöre bir takım üstün yönleri vardır. Bunlar özet olarak aşağıdaki

biçimde verilebilir:




19

• Cevaplayıcıların tümüne aynı cevap seçeneklerinin sunulma-

sı, analizlerde gelen cevapların karşılaşrma yapılmasını ko-laylaşrmaktadır,

• Bu sorular, elde edilen verilerin, herhangi bir ara işleme gerek

duyulmaksızın veri girişine imkân verebilmektedir,

• Seçenekler, cevaplayıcı için soruları daha anlaşılır hale ge-

rebilmekte, cevaplayıcıların düşünemeyeceği ya da unutmuşolabileceği alternaeri harlamalarına yardımcı olabilmek-

tedir,

• Verilecek cevapların belirli seçeneklere yönlendirilmesi,

abarlı ya da ilgisiz cevapları önleyebilmektedir.

Soru 28: Gösterge ve Çeşitleri nelerdir?

Veri kitlesindeki bilgiyi, mekan ve zaman içindeki değişimi gös-

termek amacıyla tek sayıda özetlemekr. Göstergeler:

• tekil göstergeler

o nominal sayı, oran ve oran

o kaba (crude, gross) ve net hızlar

o kişi başına göstergeler

• bütüncül göstergeler

• izleme ve değerlendirme göstergeleri

olarak sınıandırılabilir.Gösterge oluşturmada: coğra ayrım, cinsiyet ayrımı ve yaş ayrı-

mı üç temel noktadır.




20

Tekil göstergeler

Yalnızca tek bir değişkenin niceliğini ölçmek amacıyla oluşturu-

lan göstergelerdir. Tekil göstergelerden olan nominal gösterge-

ler, bazı durumlarda, herhangi bir değişkenin ölçümüyle ortaya

çıkan sayı, hiçbir hesaplama gerekrmeksizin aynı zamanda gös-

terge özelliği gösterebilir. Örneğin, belli bir coğra alanın nüfusu,

bir yıl içinde ürelen buzdolabı sayısı. Oran, bir değişkenin top-lam kitle içindeki niceliğini gösteren sayıdır. Değişkenin kitlede

gözlenme sıklığı yüksekse yüzde, azsa binde, onbinde vb. düze-

yinde kullanılabilir. Oran, iki değişkenin birbirine göre niceliğini

gösteren sayıdır, oran 100’ün üzerinde değerler alabilir. Hız, bir




21

değişkende zaman boyutunda gözlenebilecek değişikliğe ilişkin

bir öngörü sunar. O nedenle ‘payda’da risk grubu yer alır. Kaba,brüt hızda “payda’da risk grubunun eksik ya da fazla yer aldığı

hızlardır. Net hızda ‘payda’da risk grubunun net olarak yer aldığı

hızlardır.

Kişi başına göstergeler, nüfusla ağırlıklandırılmış ortalamadır.

Herhangi bir sosyo-ekonomik göstergede nüfus büyüklüğünün

yaratacağı yanlılığı ortadan kaldırır. Yerleşim birimleri ve ülkeler

arası karşılaşrmalarda gerçek farklılığın gözlenmesini sağlar.

Kişi başına göstergeler Pay, ‘payda’dan küçükse yüz, bin, onbin

vb. sayılarla çarpılarak kullanılabilir. ‘Payda’da daima yerleşim bi-

riminin ya da ülkenin toplam nüfusu ya da ilgili nüfus grubunun

toplamı yer alır.

Bütüncül göstergeler

Aynı konuyla ilgili birden çok değişkenin niceliğinin ölçülerek tek

bir göstergeye dönüştürmek amacıyla oluşturulan göstergeler-

dir. En yaygın kullanılanları;

• Üreci Fiyat Endeksi; Tükeci Fiyat Endeksi

• Ürem ve verimlilik endeksleri; tarımsal ürünler, sanayi, işgü-

cü verimliliği vb.

• Eğilim endeksleri; tükeci güven, sektörel güven endeksleri

vb.• Toplumsal endeksler: İnsani Gelişme Endeksi, Cinsiyete Bağlı

İnsani Gelişme Endeksi vb.




22

İzleme ve değerlendirme göstergeleri

İzleme: Uygulamadaki sorunları en kısa sürede belirlemek ve

çözmek için karar verme sürecini hızlandırmak amacıyla sistema-

k ve sürekli olarak veri/bilgi toplama, analiz ederek göstergeye

dönüştürme ve elde edilen bilgileri kullanma sürecidir.

Değerlendirme: Netleşmiş hedeer doğrultusunda bir progra-

mın, projenin vb. planlanmış uygulamaların etkisinin, etkinliği-nin, sürdürülebilirliğinin ve geçerliliğinin belli aralıklarla ölçül-

mesidir. Gelecekteki karar verme sürecine girdi olmak üzere bir

önceki uygulama sürecinin, sonuçların, hedef-uygulama-sonuç

tutarlılığının göstergelerle tarafsız olarak değerlendirilmesidir.

İzleme ve değerlendirme göstergelerinden:

Girdi göstergeleri: Bir faali-

yen/projenin gerçekleşme-

si için kullanılan kaynaklara

ilişkin göstergelerdir: insan

gücü, nansman, zaman,

araç-gereç vb.

Çık göstergeleri: Bir faa-

liyen/projenin gerçekleş-

mesi sonucu ürelen mal ve

hizmetlere ilişkin gösterge-

lerdir: dokunan kilim sayısı,

aşılanan çocuk sayısı vb.Süreç göstergeleri: Çıkları

yaratmak için girdilerin or-




23

ganize edilme ve ulaşrılma yöntemleridir: kurum içi işleyiş, ta-

nım, alan organizasyonu vb. konulara ilişkin göstergelerdir.

Etkinlik (performans) göstergeleri: Çık göstergelerinin girdi

göstergeleriyle karşılaşrılarak faaliyen/projenin uygulama

performansını ölçen göstergelerdir.

Etki göstergeleri: Faaliyen/projenin uygulanması sonucunda

hedef kitlede yarağı etkiye ilişkin göstergelerdir.

Gösterge seçiminde: geçerlilik, güvenilirlik, duyarlılık ve kolay

elde edilebilirlik özelliklerine dikkat etmek gerekir. Bunlar da kı-

sacası aşağıda verilen biçimdeki soruların yanıtlarıdır.

• Geçerlilik: bir gösterge ölçmek istediğini gerçekten ölçebili-

yor mu?

• Güvenilirlik: veri doğru olarak elde edilebiliyor mu?

• Duyarlılık: koşullardaki büyük fakat anlamlı değişiklikleri kay-

dedebiliyor mu?

• Kolay elde edilebilirlik: zamandan tasarruf sağlıyor mu ve

veri kolay derlenebiliyor mu?

Bu sorulara yanıt aranarak, en iyi göstergeyi seçmek mümkün

olabilir.

Ayrıca göstergeler:

• Evrensel, ulusal, bölgesel göstergeler olmalı,

• Yaygın kullanılan göstergeler olmalı,• Çok gösterge değil, amacına uygun, kaliteli az sayıda gösterge

ürelebilmelidir.




24

ÖRNEKLEME

Soru 29: Örnek ve Örnekleme nedir?

Kitleyi temsil edebilen belli miktardaki alt gruplara “örneklem

(örnek)” denir. Belli bir amaç için yapılması hedeenen araş-

rmadaki örneklemleri oluşturma yöntemine de “örnekleme”

denir. Örneğin Ankara ilinde hanehalklarında engelli ferdi olan

toplam 30.000 hanehalkından, 300 hanehalkı ile anket yapılma-

sının planlanlandığı ve bu 300 hanehalkının seçiminde tabakalı

rastgele örnekleme yönteminin kullanılması durumunda; örnek

hanehalkı sayısı 300 ve kullanılan örnekleme yöntemi de tabaka-

lı rastgele örnekleme yöntemi olacakr.

Soru 30: Neden Örnekleme Yapma Gereksinimivardır?

Her zaman kitlenin tamamı ile araşrma yapmak mümkün olma-

yabilir. Bu durumda kit-

leyi en iyi şekilde temsil

eden örnekler seçilerek,araşrma bu örnek üze-

rinden yapılır ve istenirse

ilgilenilen hedef kitle için

de tahminler verilebilir.

Tamsayımlar yerine ör-

nek anketlerin yapılma-

sının temelde üç nedeni

vardır. Bunlar:




25

• Mali kaynaklar,

• Zaman,• Personel, teknik alt yapı ve teçhizat ile diğer materyaller.

Aynı zamanda örnek anketlerle çalışmanın üstün bazı yönleri

de vardır. Öncelikle tam sayımlarla kıyaslandığında örnek anket

çalışmaları maliye azalr. Küçük örnekleme oranlarına sahip

anketlerde veri derleme maliye azalacakr. Büyük kitlelerde,

kitleyi temsil edebilen küçük oranda örneklerle yeteri kadar doğ-ru sonuçlar elde edilebilmektedir. Örnek anketlerle daha süratli

olarak sonuçlar ürelebilmektedir. Verilerin derlenmesi, analiz

edilmesi ve raporlanması, tam sayıma göre çok daha süratli ol-

maktadır. Örnek anketlerle daha geniş ve doğru kapsam sağlana-

bilmektedir. Bazı p araşrmalarda, verilerin elde edilmesi için

sınırlı sayıda iyi eğilmiş personel ve uzmanlaşmış ekip kullanı-

labilmektedir. Bunun tam sayımlarda sağlanması pek mümkün

değildir ve prak de değildir. Bu gerekçelerle örnek ankeen

elde edilen verilerin türüne, içeriğine, kapsamına daha fazla gü-

ven duyulmaktadır. Bunun yanı sıra kitlenin bazı alt grupları için

doğru ve güvenilir bilgiler istenmekte ise, örnek hacminin geniş

tutulması tam sayım yöntemine göre en iyi çözüm olacakr.

Soru 31: Örnekleme Uzayı nedir?

N birimli bir kitleden, n genişliğinde oluşturulabilecek örneklem-

lerin oluşturduğu uzaya denir. Kitle ve örnek büyüklüğüne bağlı

olarak oluşturulması mümkün örnek sayısı aşağıda verilen for-

mülasyona göre hesaplanabilir:

�!! � !




26

Soru 32: Örnekleme Oranı nedir?

n genişliğindeki bir örneklemde, her bir birimin 1/N olasılığı ile N

birimli bir kitleden çekildiği varsayılsın. Bu durumda her bir birim

için ve her bir seçim için olasılık, Pi=1/N olacakr. Her durumda

N birimli bir kitledeki her bir birimin n genişliğindeki örnekte gö-

rülmesi oranı:

1� � örnekleme oranına eşit olur. Örnekleme oranı f ile gösterilmek-

tedir.

Soru 33: Örneklem Birimlerinin SeçilmeOlasılığına göre Örnekleme Tekniklerinelerdir?

Örneklem birimlerinin seçilme olasılıklarına göre kullanılmakta

olan teknikler iki ana grupta ele alınabilir.

1. Olasılıksal Örnekleme

1.1 Eşit olasılıkla seçim tekniği

1.2 Eşit olmayan olasılıkla seçim tekniği

2. Olasılıksal Olmayan Örnekleme

2.1 Karar örneklemesi

2.2 Dilim örneklemesi

2.3 Kota örneklemesi

2.4 Gelişigüzel örnekleme




27

Soru 34: Örneklem Birimlerinin İçerdiği Kitle

Birimlerine göre Örnekleme Tekniklerinelerdir?

Örneklem birimlerinin içerdiği kitle birimlerine göre örnekleme

teknikleri de iki ana grupta incelenebilir.

1. Element Örneklemesi: İçinde yalnız bir tek kitle biriminin bu-

lunduğu örneklerin, örneğe alınmasıdır.2. Küme Örneklemesi: Örneklem birimlerinin birden çok kitle

biriminden oluştuğu örneklerin, örneğe alınmasıdır.

Soru 35: Örneklem Birimlerinin Örneğe AlınmaAşamasına göre Örnekleme Teknikleri

nelerdir?Örneklem birimlerinin örneğe alınma aşamasına göre örnekle-

me teknikleri de iki ana grupta incelenebilir.

1. Tek Aşamalı Örnekleme: Nihai örnekleme birimine tek aşa-

mada ulaşılabilen örneklemedir.

2. Çok Aşamalı Örnekleme: Nihai örnekleme birimine birdenfazla sayıda aşamada ulaşılabilen örneklemedir.

Soru 36: Yerine Koyarak Seçim nedir?

Örneklenen birimlerin, birimlerin seçildiği havuza tekrar konu-

larak, takip eden seçimler de yeniden örneğe alınabilmesi du-

rumudur. Bu yaklaşımda “farklı” veya “seçilmeyen” birim tanımıönemini kaybetmektedir. Örneklenen birimlere birden fazla sa-

yıda seçilme şansının verilmesidir.




28

Soru 37: Yerine Koymadan Seçim nedir?

”Farklı” ve “seçilmeyen”

birim tanımı ile daha önce

örneğe alınmış olan bi-

rimlerin seçim aşamasın-

da dikkate alınmaması ve

daha sonraki seçimlerde

bu birimlere seçim ola-

sılığının verilmemesidir.

Prakte örnek anketlerde

birimlerin birden fazla sa-

yıda örneğe alınmasından

genellikle kaçınılmaktadır.

Yerine koymadan seçimde, örnek büyüklüğü n, kitle büyüklüğü

N’yi geçemez, ancak yerine koyarak seçimde ise bu durum söz

konusu olabilir.

Soru 38: Basit Rastgele Örnekleme nedir?

N büyüklüğündeki bir kitleden, n büyüklüğündeki bir örneklem-

de tüm birimlere eşit seçilme şansı veriliyor ise bu örnekleme

yöntemine “Basit Rastgele Örnekleme” yöntemi denir. Basit

Rastgele Örnekleme (BRÖ) yöntemi, en temel örnek seçim yön-

temidir ve diğer yöntemlerin tümüne uygulanabilir. Bu yöntemin

diğer örnek seçim yöntemlerine uygulanması praklik sağlar ve

tahminlerde de daha fazla duyarlık sağlar. BRÖ, örnekleme teori-

sinin temeli olup, prakte nadir olarak kullanılan bir yöntemdir.

BRÖ’nün kullanım gerekçeleri 3 ana başlıkta sıralanabilir:




29

1. Gerçekte, diğer örnekleme yöntemlerine göre tahminlere

ilişkin varyansı daha küçüktür,2. Bağımsız tanımlanan bir dağılıma sahipr,

3. Diğer tasarımlara göre, temel tasarım karşılaşrmasıdır.

Soru 39: Tabakalı Örnekleme nedir?

Prakte, tabakalı örnekleme yöntemlerinin değişik türleri yaygınolarak kullanılmaktadır. Tabakalı Örnekleme yönteminde aşağı-

da verilen 4 temel adım kullanılır.

1. Kitledeki örnekleme

birimlerinin tümü,

alt kitlelere ayrılır ve

bunlara da tabakaismi verilir,

2. Her tabakadaki tüm

örneklem birimlerin-

den örnekler ayrı ayrı

ve bağımsız olarak se-

çilir,

3. Her bir tabaka için, örnekten ayrı ayrı tabaka ortalaması ve

diğer istaskler hesaplanır. Daha sonra bu tabaka tahmin-

leri ağırlıklandırılarak, kitlenin bütünü için birleşrilmiş tah-

minler elde edilir,

4. Her bir tabaka için varyans da ayrı ayrı hesaplanır ve tabakavaryansları ağırlıklandırılarak, kitle bütünü için birleşrilmiş

tahminler elde edilir.




30

Tabakalı örneklemede: tabakalar oluşturulurken tabaka içi

homojenlik, tabakalar arası heterojenlik esas alınmaktadır.

Soru 40: Niçin Tabakalama Yapma Gereği vardır?

Tabaka oluşturmanın bazı gerekçeleri vardır. Bunlar özet olarak:

1. Tabakalama ile örnek tahminlerine ilişkin varyans azallabi-lir. Ancak, tabaka sayısı ile varyanstaki kazanım arasında lineer

bir ilişki yoktur. Ayrıca örnek hacminin, tabakalara dağımın-

da kullanılan farklı teknikler ile varyansta kazanım sağlanması

mümkündür. Örneğin oransal dağımda, örnek hacimlerinin

her bir tabakadan, tabaka büyüklüğüne oranlı olasılık ile se-

çilmesi halinde, tabakalar arası ortalama farkı artmakta, ta-

baka içi homojenlik artmakta ve varyans azalmaktadır. Oran-

sal olmayan ya da opmum dağımda, farklı tabakalara farklı

örnekleme oranları uygulanabilmektedir. Varyans; tabakalara

yüksek varyasyonlu örnekleme oranı verilerek ya da düşük

örnekleme maliye verilerek azallabilmektedir.

2. Tabakalarda farklı teknikler ve işlemler uygulanabilmekte-

dir. Kitlenin belli bölümleri veri derleme ve gözlemlemede

farklı teknikler ya da farklı örnekleme işlemlerini gerekre-

bilmektedir.

3. Alan çalışmaları gibi işaret edilen alt kitleler içinde tabaka-

lama yapılabilir. Alan Tabakalar, ana kitlenin bir bölümü olup,aynı tahmini verebilmek üzere örnekleme tasarımında fark-

lı yaklaşımlara izin verebilmektedir. Her bir alt bölümle ilgili




31

olarak araşrma, ilgili alan içinde bilinen duyarlık düzeyinde

sayısal bilgileri temin edecek biçimde planlanabilmektedir.Örneğin ulusal çaplı bir anket sonucu genellikle bölge düze-

yinde de bağımsız olarak verilebilmektedir, ancak bu tür böl-

ge düzeyinde bağımsız tahminlerin verilebilmesi örnekleme

tasarım aşamasında bunun dikkate alınması ve örnek hacmi-

nin buna göre hesaplanması gerekmektedir.

Soru 41: Küme Örneklemesi nedir?

Bireysel birim seçimlerinin çok pahalı olduğu durumlarda anke-

n küme seçimine göre yürütülmesi kolaylık sağlar. Bu durum-

da örnekleme birimleri farklı birimleri içerir. Küme örneklemesi

birim örneklemesinin tersidir, buradaki birimler aynı zamanda

örnekleme birimleridir. Bu nedenle her bir örnekleme birimi sa-

dece tek bir birim içerir ya da hiçbirinde boş alan bulunmaz. Kü-

meleme ya da küme örneklemesi, örnekleme birimlerinin ya da

seçilen birimlerin birden fazla kitle birimi içermesini ifade eder.

Genel olarak prakte karşılaşılan sorunlar:

1. Kitle coğra ola-rak çok geniş

alana yayılabilir

ve alanın tama-

mından rastgele

çekilen n tane

birimden verielde etmeye

mali kaynaklar




32

olanak vermeyebilir. Bu nedenle veri derlemede maliye

azaltabilmek için öncelikle kümeler seçilir.2. Her bir birim için liste çerçevesi mevcut olmayabilir ya da

hiçbir birim için bu listeler mevcut olmayabilir. Bu durumda

kümeler seçildikten sonra, sadece seçilen kümeler için liste-

leme çalışması yapılabilir.

Küme örneklemesinde olası durumlar 4 farklı biçimdedir:

1. Eşit sayıda birim içeren kümeler oluşturularak, her bir kü-

meden yine eşit sayıda örnek birim seçilebilir. Ancak, bu du-

rum prakte uygulanması zor olan bir durumdur.

2. Değişen sayıda birim içeren kümeler oluşturularak, her bir

kümeden eşit sayıda örnek birim seçilebilir.

3. Eşit sayıda birim içeren kümeler oluşturularak, her bir kü-meden değişen sayıda örnek birim seçilebilir.

4. Değişen sayıda birim içeren küme oluşturularak, her bir kü-

meden değişen sayıda örnek birim seçilebilir.

Soru 42: Sistemak Örnekleme nedir?

Sistemak örneklemenin aşamaları 4 adımda özetlenebilir.

1. N birimli kitleden, n sayıda örnek birimi f=n/N oranı ile seçilir.

2. Örnekleme aralığı tanımlanır. I=N/n=f -1=k.

3. 1 ile k arasında rastgele bir başlangıç sayısı (RN) belirlenir ve

seçim işlemine başlanır.4. Kitledeki birimler (ya rastgele ya da belli bir ölçüte göre sıra-

lanmak koşulu ile), RN, RN+k, RN+2k,…, RN+(n-1)k yaklaşımı




33

ile belirlenen örnek hac-

mine erişinceye kadar se-çim işlemine devam edilir.

Ancak, sistemak örnek-

lemede; örnekleme ara-

lığı her zaman tamsayı

olarak elde edilmez. Eğer

k=N/n tamsayı değil ise,

mümkün çözüm önerileri:

• Eğer sistemak seçimde ulaşılan örnek hacmi n+1 ise, seçilen

örneklerden rastgele biri alır ancak bu seçim eşit olasılıklı

değildir.

• Örnek hacmi n’nin değişimine izin verebilir.

• Listeden rastgele N-nk birim elimine edilir ve kalan birim sa-

yısı üzerinden sistemak seçim yapılabilir.

Soru 43: Altörnekleme nedir?

Küme örneklemesi, aynı örnek genişliğindeki basit rastgele ör-nekleme ile kıyaslandığında, daha büyük varyans tahmini verir

ancak, kümelerde daha küçük maliyet beklenir. Daha büyük

örnekler kitleden alındığında, duyarlık artar ancak beraberinde

maliyee artar. Bu durum prakte pek uygun değildir. Bu amaç-

la altörnekleme tekniği kullanılır. Altörneklemede çakışan bu iki

etki arasında kümeleme için ekonomik tasarım araşrılarak; kü-

meleme derecesindeki azalış ile maliyee oransal arş olmaksı-

zın varyans büyük oranda azallabilir.




34

Bunun için öncelikle kümele-

rin daha sonra nihai örnek-leme birimlerinin seçildiği iki

aşamalı örnekleme gerek-

mektedir. Bu teknik daha fazla

aşamaya da genişlelebilir. Çok

aşamalı örnekleme öncelikle fark-

lı pteki birimlerin hiyerarşik olarak bölünebilmesini, ikinciaşamada ise birimlerin bölünmesini içermektedir. Esas olarak

çerçeve birinci aşamada birimlerin tanımlanabilmesi ve seçile-

bilmesi için gerekmektedir. İkinci aşama seçimdeki çerçeveler,

birinci aşamada seçilen birimler içinden ikinci aşama birimleri-

nin tanımlanabilmesi ve seçilebilmesi için gerekmektedir. Çok

aşamalı örneklemenin bir diğer avantajı da ikinci aşama çerçe-

velerin, sadece birinci aşamada seçilen birimler için gerekli ol-

masıdır.

Soru 44: Büyüklüğe Oranlı Olasılıkla Seçimnedir?

Prakte Büyüklüğe Oranlı Olasılıkla (PPS) seçim tekniği aşağıdaverilen nedenlerden dolayı kullanılan bir teknikr.

1. Toplam örnek hacmi x, büyük oranda değişen Xabüyüklü-

ğündeki kümelerin rastgele seçimine dayanmakta ise oldukça

büyük varyasyonlar gösterebilmektedir. Bu durumda toplam

örnek hacmi x=

Xa’ya eşit olacakr. Xa’lar kümelerin örne-

ğe nasıl düştüğüne bağlı olacakr. Bundan dolayı, büyüklükkonusundaki varyasyon nedeni ile kümelerin örneğe alınma-

sındaki kontrol dışı rastgelelikten kaçınılmalıdır.




35

2. Küme büyüklüklerindeki dalgalanmalar ve büyük farklar alan

çalışması sırasında idari etkinsizliğe neden olabilir. Bölge ör-neklemesi yapmak çok daha kolaydır ve bölgeler arası eşit iş

yükü sağlanabilir, büyük bölgelerden daha fazla örnek; küçük

bölgelerden daha az örnek çekilmek koşulu ile iş yükü makul

bir biçimde dağılabilir.

3. İstasksel etkinlik, örnek kümelerdeki büyük eşitsizlikleri

de destekler niteliktedir. Eğer sosyal ve etnik yönden etkinağırlıklı blokları içeren kümeler mevcut ise bunların sezgisel

olarak örneğe alınması istenilen bir durum değildir. Çünkü bu

blokların varlığı örnek hacmi tespini ve bazı altgrup analizle-

rindeki sonuçlar üzerinde daha etkin olabilmektedir.

4. Geçerli bir oran ortalaması kullanımı için örnek hacmi deği-

şim katsayısı CX’in kontrolü de gerekebilmektedir. Bu kontroloran ortalaması yanının ihmal edilebilir düzeyde düşük tutul-

ması ve özellikle oran ortalamasına ait varyans türelmesin-

de yaklaşım olarak kullanılabilmektedir.

5. Eşit büyüklükte olmayan kümelerde, sabit bir örnekleme ora-

nı kullanılarak örnek seçilmesi durumu tercih edilen bir yakla-

şım değildir. Eşit ola-

sılıkla seçime ulaşma-

da örnek hacminin

kontrol alnda tutul-

ması ve teorik olarak,

oran istasklerinin

duyarlığını arrmakiçin bu bir araç olarak

kabul edilmektedir.




36

Soru 45: Çok Aşamalı Örnekleme nedir?

Nihai örnekleme birimine birden fazla sayıda aşamada ulaşılan

örnekleme yöntemidir. Seçilen kümelerdeki tüm birimlerin ör-

neğe alındığı örnekleme yöntemine “küme örneklemesi” denil-

mektedir. Eğer seçilen her bir kümeden örnekler alınıyor ise bu

yönteme “iki aşamalı örnekleme yöntemi” denilmektedir. An-

cak, bir araşrmada öncelikle iller örneğe alınıyor, daha sonra

bu illerden ilçeler örneğe alınıyor ve ilçelerden de hanehalkları

seçimi gerçekleşriliyor ise bu araşrmada “çok aşamalı örnek-

leme yöntemi” kullanılmaktadır.

Soru 46: Alan Örneklemesi nedir?

Alan çerçevelerine dayananörnekleme kapsamı çok ba-

sir ve toplam alan N sayıda

bloğa bölünür. Ancak, bu iş-

lemde alanlarda çakışma ve

atlamanın olmaması koşulu

ile daha sonra n sayıda örnekblok seçilir. Örnek bloklar için-

deki kayıtlama birimlerinden

istenen bilgiler elde edilir.

Örnekten elde edilen veriler

N/n faktörü ile çarpılarak, kitle toplamına yönelik tahminler üre-

lir. Alan örnekleme uygulamasında sayımlar ya da tarım ankegibi anketlerde bazı sorunlarla karşılaşılır. Alan örneklemesi için

minimum gereksinim kitlenin küçük örnekleme birimleri içeren




37

alanlara bölündüğü haritalara sahip olunması ve alan uygula-

ması sırasında görüşmeciler yönü ile alan sınırlarının çok kesinve açık şekilde verilebilmesidir. Uygulamada 3 önemli koşul söz

konusudur.

1. Anket amacına hizmet eden kayıt birimi mutlaka tanımlı ol-

malıdır.

2. Alan örnekleme birimi ile birlikte kayıt biriminin ortak anla-

ma sahip olması konusunda prak olunmalıdır.

3. Alan örneklemesi diğer alternaf örnekleme yöntemleri ile

kıyaslamaya uygun olmalıdır.

Alan örneklemesi konutlardan başka mağazalar, binalar, çilikler,

bitkiler, hayvan türleri için de kullanılabilmektedir ancak, bun-

ların yer değişrmeleri bazı karışıklıklara neden olabilmektedir.Alan örneklemesi konutlar ve insanlar için değişik nedenlerden

dolayı etkin çerçeve ve uygunluk sağlar. Bunlar:

• Tüm kitlede konutlar, haritalama işlemi ile blok listeleriyle

açıkça tanımlanabilmektedir,

• Bu tanımlama anketperiyodu boyunca

listelemede sürekli-

lik sağlar,

• Alan çalışanları blok

sınırlarını ve bunla-

rın içindeki konutla-rı kolaylıkla ve açık-

ça tanımlayabilir,




38

• Konutlar orta düzeyde örnekleme bilen insanlara da hizmet

eder çünkü konutlar kolaylıkla tanımlanabilir ve göreli olarakdaha durağandır.

Soru 47: Örnek Dağımı nedir ve Hangi TekniklerKullanılmaktadır?

Bir anket çalışmasında hedeenen parametre tahminlerine ve

mevcut kaynaklar ile mali olanaklara bağlı olarak tespit edilen

toplam örnek hacminin yerleşim yerlerine (tabaka ve gruplara)

dağımıdır. Bu dağımda kullanımı mümkün olan teknikler aşa-

ğıda verilmişr.

1. Eşit Dağım: Oluşturulan tabakalardan eşit genişlikte örnek-

ler seçilmesi yaklaşımıdır.

Burada nh: h. tabakanın örnek

genişliğini,

I: tabaka sayısını ifade etmekte-

dir.2. En İyi Dağım: Tabakalarda bi-

rim başına düşen varyans ve

maliyet faktörlerini de dikkate

alan bir yaklaşımdır.

�

1/2

∑ � 1/2




39

Burada nh: h. tabakanın

örnek genişliğini,Nh: h.tabakadaki kitle bü-

yüklüğünü,

Sh: h. tabakada birim ba-

şına düşen varyansı,

mh: h. tabakada birim ba-

şına maliye göstermek-

tedir.

3. Neyman Dağımı: En iyi

dağımdan farkı birim

başına maliyet bileşeninin göz ardı edilmesidir.

� ∑ � Burada nh: h. tabakanın örnek genişliğini,

Nh: h.tabakadaki kitle büyüklüğünü,

Sh: h. tabakada birim başına düşen varyansı göstermektedir.

4. Oransal Dağım: Sadece tabaka büyüklüğüne bağlı örnek da-

ğım yaklaşımıdır.

Burada nh: h. tabakanın örnek genişliğini,Nh: h.tabakadaki kitle büyüklüğünü,

N: Kitle büyüklüğünü göstermektedir.




40

5. Uygun Dağım: Her bir tabakada belli bir hosgörü miktarına

göre olması gereken minimum örnek hacmi yaklaşımı ile ör-nekleri tabakalara dağıtan bir yaklaşımdır.

2 1 2�2

1/2 Burada nh: h. tabakanın örnek genişliğini,

Mh: Wh/ort(Wh),

k: göreceli önemi (genelde 0.5 olarak alınır),

h: tabaka indisini ve

nmin: her bir hücrede gözlenmek istenen minimum örnek

hacmini göstermektedir.

6. Karekök Dağım: Göreceli önemi dikkate almayan bir yakla-

şımdır.

�1/2

Burada nmin: her bir hücrede gözlenmek istenen minimum

örnek hacmini,

Mh: Wh/ort(Wh) göstermektedir.

Soru 48: Sonradan Tabakalama nedir?Oransal örnekleme işleminde, her bir tabakadaki örnek; müm-

kün örnekler içinde (Wh) ağırlığı ile düzenli olarak temsil edilmek-

tedir. Tabakalama yapmadan N sayıda birim içeren bir kitleden, n

sayıda örneğin basit rastgele örnekleme ile seçildiği varsayılsın.

Ayrıca kitlede daha önceden var olan tabakalamanın olduğu ve

tabaka ağırlıklarının bilindiği kabul edilsin. Bu var olan bilgilerinörnek tahminleri gelişrmede nasıl kullanılacağı konusu burada

önem kazanmaktadır.




41

Öncelikle örnekler

tabakalarda düzen-li olarak sıralanır ve

tabakalara ait orta-

lamalar hesaplanıp,

tabaka ağırlığı ile

çarpılarak tahminlere

geçilir. Eğer orijinalörnekler BRÖ ile se-

çilmemişse, tabakalı

örnek ise daha sonra

gerçek tabakalar için-

de “ayrınlı tabakalar” oluşturularak “sonradan tabakalama”

yapılabilir. Örneğin bir ankee tabakalama yerleşim yerinin nü-

fus büyüklüğüne göre yapılmışsa ve bu ayrımda yaş ve cinsiyete

göre fert sayısı bilgisi mevcutsa yeni bir tabakalama da bu de-

ğişkenlere göre yapılabilir. Ancak, tabakaların oluşturulmasında

ağırlıkların küçük olmamasına dikkat etmek gerekir. Bu işlem

sonradan tabakalama ya da seçim sonrası ağırlığa göre tabaka-

lamadır. Sonradan tabakalama maksimum yararı sağlayacak bilgi

kaynaklarına göre tahmin edicileri gelişrmeye olanak vermek-

tedir. Sonradan tabakalama:

1. Kitlenin çeşitli tabakaları için Wh oran bilgisini,

2. Aynı tabakalarda örneklerin sınıama bilgisini

gerekrmektedir. Sınıama ölçütlerinin (1) ve (2) için aynı olma-

sı gerekir, eğer iki ölçüt arasında farklıklar olursa yapılan işlem

yanlı olacakr.




42

Soru 49: Esas Örnekleme Birimi

(Birinci Aşama Örnekleme Birimi)nedir?

Küme örnekleme-

si, aynı örnek ge-

nişliğindeki BRÖ

yöntemi ile kıyas-landığında tah-

minlere ait daha

büyük varyans ve-

rir ancak, alan uy-

gulaması daha dü-

şük bir maliye gerekrir. Örnek hacmi arrıldığında duyarlılık

düzeyi artar ancak beraberinde maliyee artar. Bu durum istenir

olmadığından, maliye azaltmanın yolu altörnekleme tekniği

kullanımıdır. İşte nihai örnekleme birimine birden fazla sayıda

aşama sonunda ulaşılması planlanan örnekleme tasarımların-

da birinci aşama örnekleme birimine “Esas Örnekleme Birimi(PSU)” denilmektedir. Örneğin bir araşrmada nihai örnekleme

birimi olan öğretmenlere 3 aşamada ulaşılması halinde;

1. Aşama örnekleme birimi : Yerleşim yeri

2. Aşama örnekleme birimi : Seçilen yerleşim yerlerindeki

liseler

3. Aşama örnekleme birimi : Öğretmenler

ise bu örnek için PSU yerleşim yerleri olacakr.




43

Soru 50: Karar Örneklemesi nedir?

Karar örneklemesi olasılıksal

olmayan örnekleme teknik-

lerinden birisi olup, örnekler

örneğe, örnekleme tasarımı-

nı yapan tasarımcılar ya da

uzman seçimleri ile alınmak-

tadır. Bu gibi durumlarda

konu hakkında “temsil edici

birimlerin” uzmanlar tara-

ndan örneğe alınması ger-

çekleşrilmektedir. Prakte,

farklı uzmanlar “örnek tem-

siliye” konusunda nadiren

aynı kirde birleşmekte ve her bir durumda karar örneklemesi

bilinmeyen derece ve önemde yanlılık riski taşımaktadır.

Soru 51: Kota Örneklemesi nedir?

Kota örneklemesi de olasılıksal olmayan bir örnekleme tekniğiolup, bu teknik piyasa araşrmacıları tarandan yaygın olarak

kullanılmaktadır. Bu kullanımlar arasında da ciddi varyasyonlar

vardır. Kota örneklemesi maliyenin düşük olması, idaresinin

kolay olması ve olasılıksal tekniklerle kıyaslandığında çalışmanın

tamamlanma süresinin çok kısa olması gibi nedenlerle tercih

edilmektedir.Bu teknikte esas olarak, görüşmecilere farklı p örnekleme bi-

rimleri için değişik kotalar verilmekte, anketörler de bu birim-




44

lerle görüşme yapmaktadır. Örneğin bir anketöre 35 yaş alnda

6 erkek, 35 yaş üzerinde 5 erkek, 5 çalışan kadın ve 8 işsiz kadınbiçiminde kotalar verilebilmektedir. Kota örneklemesinin amacı,

cevaplayıcıların seçimi konusunda anketörlere seçim özgürlüğü

sınırlı olarak verilmekle seçim yanlılığından kaçınmakr.

Soru 52: Ardışık Örnekleme nedir?

Ardışık örnekleme hipotez test yöntemi ya da örnekleme yönte-

mi olarak değerlendirilebilir. Ardışık çözümlemede, herhangi bir

X raslan değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu parametresi

ile ilgili olarak kurulan hipotezlerde a, b birinci ve ikinci tür hata

olasılıklarının hesaplanması gerekir. Eğer bu iki karardan birine

ulaşılırsa örnekleme sona erer. Ancak, üçüncü karara ulaşılmış-

sa gözlem ya da gözlem grubu eklenerek örneklem sürdürülür.

Ardışık örnekleme yönteminde, örneklem genişliği önceden be-

lirlenen bir sabit değer değildir, deneme boyunca giderek artan

değerler alan bir raslan değişkenidir.

Ardışık örneklemenin uygulandığı çoğu araşrmada ardışık ör-

nekleme yöntemi için gereken örnek hacminin yarısına gereksi-nim duyulur. Böylece ardışık örnekleme yöntemi ile örnek hacmi

konusunda %50’ye varan oranda tasarruf sağlanabilmektedir.

Ardışık örnekleme yöntemi, zaman ve maliyen çok yüksek ol-

duğu araşrmalarda tercih edilen bir yöntemdir.

Soru 53: Kartopu Örneklemesi nedir?Bazen kitlede, nadir olan birimler için oluşturulacak sınıarda

listelerin mevcut olması halinde en iyi tahminler ürelebilmek-




45

tedir. Eğer bu birimler çok nadir ise

bunlar geniş ölçüde alınabilecekve çok zor tanımlanabilecekr, bu

birimlere ulaşılması sadece özel lis-

teler ile mümkün olabilecekr. Bu

tür listeler bazen değişik listelerin

birleşrilmesi ile sınıarın yeniden

tanımlanmasıyla mükemmel biçim-de ürelebilmektedir. Bu listelerin

oluşturulması ya da kitle örnekle-

rinin asıl fert bilgileri kullanılarak

oluşturulması amacıyla kullanılan

teknikler “Kartopu Örneklemesi”

olarak isimlendirilmektedir. Kısa-cası ilgilenilen konuya sahip birim-

lerin ilk görüşme yapılan birime sorulması ve bunun zincirleme

biçiminde devam erilmesi yöntemidir.

Soru 54: Tüm Örnekleme Oranı nedir?

Bir araşrmanın örnekleme tasarımında, kullanılan örnekleme

tekniğine bağlı olarak nihai örnekleme birimlerine ulaşma aşa-

ması da dikkate alınmak üzere, örnek hacminin kitle büyüklüğü-

ne olan oranıdır. Örneğin BRÖ’de nihai örnekleme birimine tek

aşamada ulaşıldığı için örnekleme oranı:

f=n/N’dir.Ancak nihai örnekleme birimi olan 18 ve yukarı yaştaki fertlere

dört aşamada ulaşılıyor ise, tüm örnekleme oranı burada:




46

Aşama Seçilen Örnekleme Birimi

1 Yerleşim yerleri2 Bloklar

3 Hanehalkları

4 18 ve yukarı yaştaki fertler

Bu örnek için tüm örnekleme oranı:

f=(a/A)* (b/B)*(c/C)*(d/D)

olacakr. Burada:

a: Örneğe alınan yerleşim yeri sayısını,

A: Kitledeki toplam yerleşim yeri sayısını,

b: Seçilen yerleşim yerindeki örneğe alınan blok sayısını,

B: Örneğe alınan yerleşim yerindeki toplam blok sayısını,

c: Seçilen blok içindeki örneğe alınan hanehalkı sayısını,

C: Seçilen blok içindeki toplam hanehalkı sayısını,

d: Seçilen örnek hanehalkındaki örnek fert sayısını,

D: Seçilen örnek hanehalkındaki toplam fert sayısını ifade et-

mektedir.

Soru 55: Örnekleme Tasarımı nedir?

Örneklemin seçimi, veri kalitesi üzerinde doğrudan etkilidir. Ör-

nekleme;• İstenilen doğruluk düzeyi,

• Ürelecek bilginin ayrınsı,




47

• Uygun örneklem çerçevesinin varlığı,

• Tabakalama,• Örnek seçimi için uygun yardımcı değişkenlerin varlığı,

• Kullanılacak tahmin yöntemleri ve

• Mevcut bütçe gibi pek çok faktörden etkilenir.

Araşrmalarda kullanılabilecek çok sayıda örnekleme yöntemi

vardır. Bunların her birinin amacı aynıdır. Bu da, kitle değerini

en doğru biçimde tahmin etmekr. Örnekleme yönteminin seçi-

mine etki eden en önemli ölçüt kitle özelliklerinin en iyi biçimde

tanımlanmasıdır. Bunun yanı sıra araşrmanın maliye, süresi ve

amaç ya da amaçları da yöntem belirlemede etkendir.

Araşrmanın tahmin düzeyi, kullanılan örnekleme yöntemi,

yardımcı bilgilerin elde edilebilirliği, bütçe, cevapsızlık oranları

da tasarım aşamasında dikkate alınmalıdır. Tahmini hedeenen

önemli değişkenler belirlenmeli ve opmum örneklem stratejisi

uygulanmalıdır.


Soru 56: Çerçeve nedir ve Taşıması GerekenÖzellikleri nelerdir?

Örnekleme birimlerinin içerildiği listelere çerçeve denir. Örne-

ği oluşturan örnekleme birimleri, çerçeve ya da çerçevelerden

çekilmektedir. Araşrmalarda iyi bir seçim işleminin gerçekleş-

rilebilmesi için örnekleme çerçevelerinin tasarlanması gerekir.Çerçeve çok genel bir kavram olup, ziki olarak listeleri içerir ve

tüm örnekleme birimlerini kapsar.




48

Çerçeveler, daha önce mev-

cut olan materyallerden; ha-ritalar, listeler, adresler vb.

formlardan örnek çekimine

olanak verecek biçimde oluş-

turulmalıdır. Genelde çerçe-

veler tabakalama ve kümeleme için de ilave bilgileri içerebilmek-

tedir. Çerçeve listeleri genel olarak bilgisayar ortamında saklan-

makta, örnekleme çalışmalarına hizmet etmek üzere de yeniden

düzenleme yapmaya olanak verebilmektedir. İdeal örnekleme

çerçeveleri; kitledeki her bir birimi bir ve yalnız bir kez içermeli

ve aynı birim başka bir yerde yer almamalıdır. Ancak, bu duru-

mun prakte sağlanması son derece güçtür. Listeler genelde cid-di sorunlara sahipr, özellikle idari kayıt sistemi gelişmemiş olan

ülkelerde bu tür sorunlar sıklıkla yaşanmaktadır. Örneklemeciler,

örnek çekim çalışması öncesinde bu tür durumları listelerden

önceden belirlemelidir. Çerçevelerde var olan sorunlar:

1. Kayıp Birimler: Çerçevede bazı kitle birimlerinin içerilmediği

durumlardır.

2. Kümeler: Bazı listelerin grup birimlerini kapsadığı, bireysel

birimleri kapsamadığı durumdur.

3. Boş ya da Yabancı Birimler: Listelerin anket kitlesi ile ilgili ol-

mayan bazı birimleri içerdiği durumdur.

4. Çie Kayıtlı Listeler: Aynı kitle birimlerinin listede birden faz-

la sayıda görülmesi durumudur.




49

Soru 57: Blok nedir?

Sayımlar ya da resmi kayıtlar yolu ile tüm örnekleme birimleri-

nin en küçük yerleşim yeri ayrımında gruplandırıldığı birimlerdir.

Bloklar, haritalar üzerinde açık ve kabul edilebilir bir şekilde sı-

nırları ile beraber tanımlanmalıdır. Bir araşrma öncesinde mut-

laka “uygun büyüklükte blokların” oluşturulması ve bunların ge-

rekirse birleşrilmesine ve sayımlar sonrasında da bu bloklarıngüncellenmesine gereksinim duyulmaktadır. Anket kapsamında-

ki alanların tamamı tam sınırları ile birlikte anket amacına uygun

olarak tanımlanmalıdır. Örnekleme birimlerinin konut olarak ta-

nımlandığı araşrmalarda konutların kesinlikle bulunmadığı bili-

nen yerler kapsam dışı bırakılmalıdır. Örneğin stadyumlar, park-

lar, havaalanları, okullar vb. alanlar. Bazı çalışmalarda kurumsalolmayan nüfus kapsandığı için hastane, askeri kışla, cezaevleri,

hapishane gibi kurumsal nüfus olarak tanımlanan yerlerin ta-

mamen kapsam dışında tutulması gerekir. Ancak, bazen bu tür

yerler anket kitlesine ait birimleri de içerebilir. Görevli persone-

lin oturduğu lojmanların kapsam dışı bırakılması yanlılığa neden

olur. Bu nedenle bu gibi kurumsal nüfus alanında çok küçük ör-

nekleme oranı ile örnekleme yapılabilir. Bloklama yaparken aşa-

ğıdaki 4 özellik dikkate alınmalıdır.

1. Blok sınırları açık ve net biçimde tanımlanmalıdır.

2. Blokların büyüklük ölçüsü bilinmelidir.

3. Bloklar tabakalara ayrılabilmelidir.4. Listeleme çerçevesinde tabakalara göre blok numaraları ta-

nımlı olmalıdır.




50

Soru 58: Listeleme nedir?

Blokların anket uygulaması

öncesinde güncellenmesi ge-

rekmektedir. Özellikle resmi

kayıt sistemi gelişmemiş ül-

kelerde bu blokların güncel-

lenmesi önem taşımaktadır.

Genellikle sayım sonuçlarına

dayanarak yapılan blok tanımları, sayımların uzun periyotlarda

yapılması nedeniyle güncelliğini kaybetmektedir. Anket uygula-

masından kısa bir süre önce alan çalışanları tarandan tanımı

verilen blokların alanları içinde yer alan örnekleme birimleri dü-

zeyinde güncel verilerin elde edilmesi amacıyla “Kurucu Anket”

denilen çalışmaların yapılması uygun olmaktadır. Örneğin, anket

çalışması için örnek tasarımının içsel tabakalama kriterlerine

göre yapılandırıldığı bir anket çalışmasında, Kurucu Ankee bu

tür tabakalama değişkenlerine yer verilerek güncel bilgiler blok-

lar düzeyinde derlenir ve nihai örnekleme birimleri bu bloklar-

dan tanımlanan örnek seçim yöntemine göre seçilebilir.

Soru 59: Anket Çalışmasında Maliyet Faktörlerinelerdir?

Genelde anket çalışmalarında maliyet polojisinde iki tür mali-

yet bileşeni vardır. Bunlar:

Sabit maliyet: Örnek hacmi (n), altörnek hacmi (b) ya da diğertasarım yönleri (küme sayısı a) değişmesine karşılık, maliyet sa-

bir. Sabit maliyet bileşenleri:




51

• Anket ve örnek ta-

sarımı,• Analizler,

• Sonuçların sunu-

mu,

• Genel giderler (ay-

dınlatma, ısıtma,

çalışma alanı vb.),

• El kitabı ve diğer

materyallerin ha-

zırlanması,

• Tahmin ve ağırlıklandırma çalışmalarıdır.

Değişen maliyet: Örnek hacmine bağlı olarak değişen maliyer.

Bazı değişkenler tasarıma göre değişmez ve bunlar (c) ile gösteri-

lir. Diğer bazı değişkenler ise tasarıma göre değişir bunlar da (cv)

ile gösterilir. (c) bileşenleri:

• Görüşmeler,

• Kodlama ve• Veri işleme çalışmalarıdır.

(cV) bileşenleri de:

• Eğim,

• Ulaşım,

• Örnekleme materyallerinin hazırlanması,• Listeleme ve

• Personel giderleridir.




52

Soru 60: Anket Çalışmalarında Ne Tür Hatalar

Söz Konusudur?Genel olarak iki p hata vardır. Bunlar:

Değişken hatalar: Rastgele olan hatalardır ve seçilen örneklere

göre değişkenlik gösterir.

Sistemak hatalar: “Yan” olarak isimlendirilir ve örneklere göre

sabir. Değişken hatalar ilgili tahminin duyarlılığını, yan ise ge-

çerliliğini göstermektedir. Her ikisinin toplamı da tahminlerin

doğruluğunu ifade eder. O halde toplam hata aşağıdaki biçimde

gösterilebilir.

Toplam Hata= Değişken Hatalar + Sistemak Hatalar

Ayrıca hatalar gözlem-

lenen ve gözlem dışı ha-

talar olarak da sınıan-

dırılabilir: cevaplamama

ve kapsam dışı hatalar

gözlem dışı hatalardır.

Gözlemlenen hatalar ise;cevaplama yanı, tahmin-

lerdeki teknik hatalar,

örnekleme hatası olarak

sayılabilir. Bu yaklaşım ile

teknik tahminleri ayıran

özel bir nokta gündemegelmekte ve toplam anket hatası için yeni bir model ortaya ko-

nulabilmektedir.




53

Toplam Hata = Değişken Hata+Örnekleme Yanı+ Tahmin

Yanı+Gözlenemeyen Hata

olarak tanımlanabilmektedir.

Soru 61: Araşrma Türleri nelerdir?

Araşrmalar; yapıldığı yer, amaç, kapsadığı zaman, veri toplama

biçimine göre değişik biçimlerde sınıandırılabilir.

Amacına göre araşrma türleri

Aydınlacı, keşifsel ve problem formüle edici araşrmalar: Bu

araşrmaların amacı aşağıdaki biçimde verilebilir:

1. İleride yapılacak araşrmalara yardımcı olabilmek için;

a. Bir problemi formüle etmek ya da hipotezler gelişrmek,

b. Ne tür verilere, ne ölçüde gereksinim olabileceğini sapta-

mak.

2. Araşrıcının;

a. Bir olay hakkında bilinçlenmesini ve görüş kazanmasını

sağlamak,

b. Araşrma becerisi

kazanmasını sağla-

mak ve becerisini

gelişrme yollarınıöğrenmesine yar-

dımcı olmak.




54

3. Sorunları saptamak, sorunlara göre öncelikleri saptamak ve

sonraki araşrmalarda öncelikle hangi konuların inceleneceği-ni saptamakr.

Tanımlayıcı araşrmalar: Bireyin, toplumun ya da olayların özel-

liklerini tanımlamak için yapılan araşrmalardır. Sağlık alanında

yapılan araşrmaların büyük bir bölümünü tanımlayıcı araşr-

malar oluşturmaktadır. Tanımlayıcı araşrmaların sağlık alanında

kullanımına birkaç örnek aşağıda verilmişr;

1. Bir bölgede yaşayan nüfusun yaş, cinsiyet, bölge ve sosyo-

ekonomik–kültürel özelliklere göre dağılımlarının incelenme-

si,

2. Bir bölgede yaşayan bireylerin sağlık konusunda bilgi, tutum

ve davranışlarının incelenmesi,

3. Bir bölgede mevcut hastalıkların yer, zaman ve kişisel özellik-

lere göre dağılımlarının incelenmesi,

4. Bir bölgede olagelen ölüm ve doğum olaylarının yer, yaş, cin-

siyet, meslek ve diğer sosyo-ekonomik-kültürel özelliklere

göre dağılımlarının incelen-mesi.

Tanımlayıcı araşrmalar, analik

araşrmaların öncüsüdür. Bir

hastalığın bazı kişilerde görülüp,

bazılarında görülmediği sapta-

nırsa bu bir tanımlayıcı araşrmaolur. Niçin bu kişilerde görülüp,

diğerlerinde görülmediğinin in-




55

celemesi ise analik türde bir araşrmadır. Tanımlayıcı araşr-

malarda genellikle “Kesitsel” p araşrmalar kullanılır. Ancak,ileriye yönelik ve geriye dönük araşrma pleri de kullanılabilir.

Analik araşrmalar: Değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri

incelemek için yapılan araşrmalardır. Hastalıkların oluş neden-

lerinin ve hastalıkların dağılımını etkileyen faktörlerin incelen-

mesi analik araşrmalara örnek olarak gösterilebilir. Analik

araşrmalarda genellikle ileriye yönelik ve geriye dönük araşr-

ma pleri kullanılır. Deneysel araşrmalar da analik araşrma-

larda sıklıkla kullanılır.

Kapsadığı zamana göre araşrma türleri

Kesitsel araşrmalar (Cross-Seconal): Herhangi bir olayın be-lirli bir zaman birimi içinde incelenmesidir. Örneğin bir bölgede

belirli bir süre içinde ilköğrem okullarındaki öğrencilerin kitap

okuma alışkanlıklarını incelemek için yapılan araşrma kesitsel

bir araşrmadır. Başka bir deyişle kesitsel araşrma belirli bir

süre içinde herhangi bir konuda durum saptama araşrmasıdır.

İleriye yönelik araşrmalar (Prospec-ve): Belirli bir grup kişinin incelenen

konunun özelliklerine göre gelecekte

belirli zaman birimlerinde izlenmesi-

dir. Örneğin sigara içenlerden ve iç-

meyenlerden birer grup alınır, akciğer

kanseri yönünden belirli bir süre izle-

nerek hangi grupta daha çok kanser

görüldüğü saptanmaya çalışılır.




56

Geriye dönük araşrmalar (Retrospecve): Bir olayın incelen-

mesi ya da açıklığa kavuşturulması için geçmişteki bazı özelliklersoruşturularak, karara varılmaya çalışılır. Örneğin akciğer kanse-

rine yakalanmada sigara içmenin etken olup olmadığını incele-

mek için akciğer kanseri olan ve olmayanlara geriye dönük ola-

rak sigara içip içmedikleri, kaç yıldır içkleri, günde kaç sigara

içkleri, içkleri sigaranın cinsi gibi sorular yönellerek, akciğer

kanseriyle sigara içme arasında ilişki aranmaya çalışılır.

Veri toplama biçimine göre araşrma türleri

Kayıt araşrmaları: Herhangi bir olayın kayıtlardan incelenmesidir.

Kayıt araşrmaları sonuçlarının güvenilir olması için kayıtların tam ve

doğru olması, bütün bilgileri kapsaması gerekir.

Anket yöntemi ile araşrma: Posta ile soru kağıdı gönderilerek ya

da kişilere gidilerek herhangi bir konuda görüşlerinin saptanma-

sıdır.

Deneysel araşrmalar: Deneysel araşrmalar etkisi ölçülecek

etkenin (treatment, muayene) belirli kurallar ve koşullar alnda

deneklere uygulanması, deneklerin etkene verdiği yanıtların öl-

çümü ve elde edilen sonuçların karşılaşrılarak, karara varılması

işlemlerini içeren bir araşrma türüdür.

Gözlem: Belirli koşullar alnda deneklerin gözlenerek, davranış-

larının incelenmesi yöntemidir.

Kütüphane araşrmaları: Daha önce yapılan araşrmalardanilgilenilen konunun incelenmesi ya da konuyla ilgili kaynakların

taranmasıdır.




57

Soru 62: Pre-Test Çalışması nedir ve Pre-Test

Teknikleri nelerdir?Pre-test çalışması aşağıda verilen konuların tanımlanmasına yar-

dımcı olmaktadır:

1. Ortalama görüşme uzunluğunun belirlenmesi,

2. Ortalama kullanıcı yükü,

3. Sorulara cevaplayıcının tepkilerini belirleme,

4. Soruların farklı şekilde kullanımının yararını tespit etme.

Pre-test çalışması sonrasında

elde edilen sonuçlara göre; soru

kağıdında, anketör el kitabında,

anketör eğiminde vb. alanlardarevizyon yapılması gerekmektedir.

Ayrıca pre-test çalışması sonuçları,

asıl anket için planlanan veri işle-

me tasarımının da test edilmesine

olanak verebilmektedir. Pre-test çalışması asıl anket çalışmasın-

da ne kadar sayıda anketör ishdam edilmesi gerekği ve an-ketör başına ortalama yapılabilecek anket sayısının belirlenmesi

için gerekli ön bilgileri vermektedir. Bu bilgilerle, araşrma tasa-

rımcıları veri derleme maliyeni hesaplayabilmektedir. Eğer bu

maliyetler planlanan bütçenin çok üzerinde ise asıl örnek hacmi

azallabilmektedir.

Pre-test teknikleri genel olarak alan uygulaması öncesi ve alanuygulaması sırasında kullanılan teknikler olmak üzere 2 ana

grupta ele alınabilir.




58

1. Alan Uygulaması Öncesi Pre-Test Teknikleri

• Odak Grup görüşmeleri,

• Kavramaya yönelik laboratuar görüşmeleri.

2. Alan Uygulama Pre-Test Teknikleri

• Davranışsal kodlamalar,

• Cevap sonrası uygulama,• Görüşmecilerle yapılan sorgulama,

• Bölünmüş panel testler,

• Cevaplanamayan konu oranlarının analizi,

• Cevapların dağılım analizi,

• Karma tekniklerdir.

Soru 63: Pilot Çalışma nedir?

Tüm soru kağıdının, el kitabının ve anket çalışmalarının, asıl an-

ket çalışması öncesinde test edilmesi gerekmektedir. Pilot anket

çalışmasının asıl amacı anke-n uygulama yönünü test et-

mek ve soru kağıdının, örnek

anke nasıl etkileyeceğini

görebilmekr. Ülkenin deği-

şik koşullarını kabaca temsil

eden idari birimlerden seçi-len karar örnekleri ile yapılan

pilot çalışmalar, olasılıksal




59

seçilen örneklerle yapılan pilot anketlere göre çok daha prak

ve yararlıdır. Pilot anketler, anket alanlarını temsil edecek küçükörneklerle yapılmalıdır. Pilot anket boyunca ölçümler ile soru ka-

ğıdındaki sorularda kullanılan soru kelimeleri, soruların yerleri

ve alması gereken sorular da belirlenmelidir. Pilot çalışmada,

pre-test çalışmasında eğim almış olan uygun anketörler kul-

lanılmalıdır. Pilot uygulama çalışması; soru kağıdı, alan uygula-

ması, veri derleme, verilerin içsel ve dışsal kontrolü, veri girişigibi araşrmanın tüm süreçlerini objekf biçimde gözlemlemeye

olanak verecek biçimde test etme ve aksaklıkların belirlenerek

bunlara uygun çözüm önerilerinin ürelmesine olanak verecek

biçimde yapılmalıdır.

Soru 64: Panel Anket nedir?Panel anketler, aynı örnekleme biriminin iki ya da daha fazla

sayıda örneğe alınması ve anket yapılmasıdır. Ancak, panel an-

ketlerde talepler veya panel kullanımdaki sınırlamalar arasında

bazı araşrma sorunları gündeme gelmektedir. Panel anketler

net değişimlerin gerisinde sade-

ce brüt değişimler hakkında bilgivermektedir. Örneğin bağımsız

bir ankeen diğerine davra-

nış, tutum yaygınlığının %5’ten

%15’e değişği varsayılsın; ancak

bu durumda bu ölçümün %5-

15 değerinden %0-10 değerinedeğişip değişmediği konusunda

kesin bilgi sahibi olunmayabilir.




60

Bazen teori ve geçmiş araşrmalar bir model kurulmasına ola-

nak verebilir. Bir hastalık kronik olabilir ve bu durumda net deği-şim brüt değişime eşit olmalıdır; tersi bir hastalık ya da diğer bir

olay sadece bir kez görülebilir ve bunun yaygınlığı yeni bir ölçüm

derecesidir. Panel anketler sadece bireysel değişim çalışmalarına

olanak verir; bu çalışmalarla sadece değişimlerin sıklığı ölçülmez

aynı zamanda nedensellik ve ilişkisel hareketlilik de araşrılabilir.

Panel anketlerde iki farklı yaklaşım söz konusudur.1. Aynı örnekleme birimi ile ne koşulda olursa olsun görüşme

yapmak; örnekleme birimi bir önceki araşrma yerini değiş-

rmiş ise, bulunduğu yeni adreste ziyaret edilerek anket ya-

pılmasıdır.

2. Adres esas alınarak adreste bulunan örnekleme birimi ile

anket yapma; bir önceki araşrmada örnekleme birimi ad-

res değişrmiş ise adres esas alınarak bulunan yeni birim ile

anket yapmak.

Aynı örnekleme birimi ile her uygulamada (yıldan yıla olabilir)

görüşme yapmak güvenilir olmayabilir. Bir konu hakkında aynı

birim ile birden fazla sayıda görüşme yapmak reddetme oranınıarrabilir. Ayrıca yukarıda verilen “1” nolu maddedeki yaklaşımı

uygulamak oldukça pahalıdır.

Soru 65: Periyodik Anket nedir?

Anket uygulamasının belli sıklıklara dayandırıldığı çalışmalardır.

Bu periyodiklik anketlerde olabileceği gibi sayımlarda da olabil-mektedir. Örneğin idari kayıt sistemi gelişmemiş olan ülkelerde

genel olarak Genel Nüfus Sayımı, Genel Tarım Sayımlarının yapıl-




61

ma sıklığı 10 yıl olup, bazı konularda yapılan anketler ise ayda bir

tekrarlanmaktadır.

Soru 66: Kalite Kontrolü nedir?

Anket örneklemesi ya da kitle örneklemesi kitlenin bütünü

hakkında çıkarımlar yapabilmek amacı ile kitlenin belli bir bö-

lümünün seçilmesi ve buradaki birimlerin gözlenmesidir. Örnek

anketler sayımlara göre bazı avantaj ve dezavantajlara sahipr.

Örnek anketlerin avantajları:

1. Ekonomik olması,

2. Veri derleme ve değerlendirme süresinin kısalığı,

3. Uygulanabilirliği,

4. Kalite ve doğruluğudur.Ancak, bunun yanında sayımların da sahip olduğu avantajları da:

1. Veriler en küçük birim ayrımında derlenebilmektedir,

2. Verilerin bütünü için güvenilirlik daha kolaydır,

3. Verilen yanıtlar daha güvenilir olabilir,

4. Kapsamdaki yanı ölçmek ve azaltmak daha kolaydır,

5. Örneklemecilere gerek duyulmaz.

Örnekleme ile yapılan çalışmalarda en önemli olan konu ör-

nekleme kapsamının kalite

kontrolüdür. Bu işlem kabul

edilebilir belli oranda seçilen

örnekleme ile yapılmaktadır;belli oranda alınan her bir

karar örneklemesinde, örnek




62

genişliği yeteri büyüklükte alınırsa bu kitlenin bütünü için kali-

tenin tanımlanmasına olanak vermektedir. Bu genellikle ardışıkörnekleme ile yapılmaktadır. Burada örnek hacmi başarılı seçim

sonuçlarına bağlı olacakr. İyi tanımlanmamış ardışık örnekle-

mede, anket ile ilgili veri toplama, işleme ve analiz işlemleri çok

zaman almakta ve sıkıcı olmaktadır.

Anket çalışmalarında veri kalitesini arrmanın 3 temel yolu var-

dır ve bunlar da:

1. Alan uygulamasında ishdam edilecek personelin nitelikli

eğimi,

2. Alan uygulaması ve alan personelinin sıkı denemi,

3. Uygulama sonrası elde edilen verilerin kapsamlı ve ayrınlı

analizidir.

Soru 67: Tam Sayım nedir?

Hakkında bir yargıya varılmak istenen kitlenin (yığının) tamamın-

dan veri derlenmesidir. Örneğin; Genel Nüfus Sayımları, Tarım

Sayımı, Genel Sanayi Sayımı.

Tam sayımın temel özellik-

leri de:

• Tüm kitle hakkında bilgi

sağlar.

• Oluşturulacak çerçeve,

yapılacak olan örnek-

lem çalışmalarına temel

teşkil eder.




63

• Maliye yüksekr.

• Zaman kısıtlıdır.

• Çok sayıda personel gerekrir.

Soru 68: Örneklem Araşrmaları nedir?

Hakkında bir yargıya varılmak istenen kitlenin bir bölümünden

veri derlenmesidir. Örneğin; Hanehalkı Bütçe Araşrması, Aylık

Sanayi Ürem Anke gibi araşrmalar vb. Örneklem araşrma-

ları:

• Tam sayıma göre daha düşük maliyetlidir.

• İstasksel yöntemler kullanılarak kitle hakkında bilgi elde

edilir.• Kullanılacak personel sayısı az ve verilen eğim daha kalite-

lidir.

• İhyaç duyulması halinde kısa dönemler içinde tekrarlanabi-

lir.

Soru 69: İdari Kayıtlar nedir?Alandan bir anket ile veri toplanmaksızın ülkenin idari kayıtların-

dan veri derlenmesidir. Örneğin; Adrese dayalı nüfus kayıt siste-

mi, çiçi kayıt sistemi, iş kayıtları gibi. İdari kayıtlar:

• Kullanım açısından maliye en düşük olanıdır.

• Alanda çalışma gerekrmez.• Güncel verilere anında erişim mümkündür.

• İlgili ülkenin idari yapısındaki değişimine karşı duyarlıdır.




64

Soru 70: Araşrma Tasarım Aşamaları nelerdir?

Bir amaca ve bir sorunu çözmeye yönelik, belirli aşamalar içe-

risinde ve bir düzen dahilinde yapılan bilimsel çalışmalara araş-

rma denir. Araşrmanın tasarım aşamaları aşağıdaki biçimde

listelenebilir:

• Amaç, Hedef, Fayda ve Kullanıcıların Tanımlanması,

• Kullanılacak Kavram, Değiş-ken ve Sınıamaların Tanım-

lanması,

• Kapsam ve Çerçevenin Belir-

lenmesi,

• Örnekleme Tasarımı,

• Örnek Büyüklüğünün Belir-lenmesi,

• Soru Kağıdı Tasarımı,

• Pre-test Çalışması,

• Pilot Çalışma,

• Anketör El Kitabının Hazırlanması,

• Anketör Eğimi,• Veri Derleme,

• Veri Girişi,

• Verilerin Düzellmesi (edit),

• Tahminlerin Ürelmesi,

• Veri Kalitesinin Değerlendirilmesi,

• Veri Analizi ve Sunumu,

• Raporlama.




65

Soru 71: Araşrmanın Kısıtlayıcıları nelerdir?

İstasksel bir araşrmanın gerçekleşrilmesinde bazı kısıtların

dikkate alınması gerekir. Araşrmalardaki kısıtlar:

• Çerçevenin uygunluğu,

• Maliyet,

• Zaman,

• İş gücü,

• Nitelikli anketör mevcudiyedir.

Soru 72: Yeniden Anket Çalışması nedir?

Asıl araşrmada yer alan birime ilişkin tekrar ölçüm işlemini ge-

rekren çalışmalardır.

• Bu yöntemde asıl örneklemin bir alt kümesine (genellikle %5-10 arasında bir oranla), araşrma soru formu ya da formda

yer alan sorulardan bazıları tekrar uygulanır.

Yanlış veriye neden olan anketörleri tespit etmek,

Eğimine ihyaç duyulan

anketörleri tespit etmek,

Cevap varyansını tahminetmek,

Cevap yanlılığını tahmin

etmek,

amacıyla yeniden anket yapılmak-

tadır. Bunların yanı sıra cevaplayıcı

birimlerin de vermiş olduğu yanıt-

ların güvenilirliği, tutarlılığı da test

edilebilir.




66

Soru 73: Cevap Güvenilirliği Araşrmaları nedir?

Cevap güvenilirliği araşrmaları:

• Anketörlerden ya da cevaplayıcılardan kaynaklanan hataları

ya da

• Cevaplar arasındaki tutarlılığı

ölçmek amacıyla gerçekleşrilir. Cevap Güvenilirliği Araşrmala-

rında:

• Aynı soru formu, örnek birimlere tekrar uygulanır,

• Cevaplar arasındaki farklılıklar incelenir,

• Cevaplayıcının durumunun ya da görüşünün değişip değiş-

mediği tespit edilir.

Soru 74: Cevap Güvenilirliği AraşrmalarındaHesaplanan Göstergeler nelerdir?

Cevap güvenirliği araşrmalarında yaygın olarak kullanılan gös-

tergeler;

•Kaba uyum oranı (A),

• Uyumsuzluk oranı (D),

• Tutarlılık endeksi (Kappa; K),

• Marjinal uyum oranı (Beta),

• Tutarsızlık endeksi (I),

• Ağırlıklı Kappa (K)dır.

• Kaba Uyum Oranı (A)İki araşrmadan elde edilen sonuç-

lara ilişkin kare matris aşağıdaki şekilde elde edilir:




67

2. göz

1. göz

Düşük Orta Yüksek Toplam

Düşük a b c a+b+c

Orta d e f d+e+f

Yüksek g h k g+h+k

Toplam a+d+g b+e+h c+f+k a+b+c+d+e+f+g++h+k=T

Pi. ve P.i oranları da aşağıdaki şekilde hesaplanır:

2. göz

1. göz

Düşük % Orta % Yüksek % Toplam %

Düşük % a / T b / T c / T P.= (a+b+c)/T

Orta % d / T e / T f / T P.=(d+e+f)/T

Yüksek % g /T h / T k / T P.=(g+h+k)T

Toplam % P.1= (a+d+g)/T P.2= b+e+h P.3= c+f+k 1.00

Uyumsuzluk Endeksine İlişkin formül aşağıda verilmişr:

D=1 - A D ≤ 1

Tutarlılık Endeksi Kappa formülü:

ii

iiii

P P P P P K ..

..

*1* -1 ≤ K≤ 1




68

ile hesaplanır. Endeks rakamı:

K≤ 0 ⇒ tesadülik yüksekrK= 0 ⇒ tesadülik mümkündür

K>0 ⇒ tesadülik düşüktür

K= 1 ⇒ tam tutarlılık söz konusudur.

Marjinal Uyum Oranı (b)

Marjinal dağılımlar üzerinde tek bir kategorinin baskın olmasıdurumunda, Kappa formülü tek başına yetersiz kalabilir. Bu ne-

denle marjinal dağılımlar arasındaki tutarlılığın bir ölçüsü olarak

Beta değeri hesaplanır.

i

ii P P ..

1 *cos2

0 ≤ b≤ 1

b=1 ⇒ tutarlılık vardır

b= 0 ⇒ tutarsızlık vardır

Tutarsızlık Endeksi (I)

2x2’lik tablolar için tutarsızlık endeksi aşağıdaki şekilde

hesaplanır:

2. göz

1. göz

Evet Hayır Toplam

Evet a b a+b

Hayır c d c+d

Toplam a+c b+d a+b+c+d




70

21 jiwij

metrik veriler için

)1(1

L

jiwij

sıralı veriler için

Soru 75: Örnekleme Dışı Hata Kaynakları nelerdir?

Örnekleme dışı hata kaynakları, hem örnekleme, hem de tamsa-

yım yöntemi ile gerçekleşrilen araşrmalarda ortaya çıkmakta

ve temel olarak;

• Kapsam hatası,

• Cevapsızlık hatası,

• Ölçüm hatası ve

• Veri işleme hatası

başlıkları alnda tanımlanmaktadır.

• Araşrma kapsamını oluşturan birimlerin tamamının, araş-

rmanın yürütülmesi için belirlenen listede tam olarak yer

almaması kapsam hatasına,

• Araşrmaya ait soru formunu yanıtlamak üzere seçilen kişile-

rin cevap vermeyi reddetmeleri cevapsızlık hatasına,

• Soru formu tasarımında yapılan yanlışlıklar, veri derlemede

kullanılan yöntemin doğru seçilmemiş olması, anketörden

kaynaklanan hatalar, cevaplayıcı hataları vb. durumlar ölçüm

hatasına,• Veri girişi sırasında yanlış kod kullanma veya hatalı veri girişi

gibi hatalar ise veri işleme hatalarına örnek olarak verilebilir.




71

Ortaya çıkabilecek hata

kaynaklarının neler oldu-ğunun belirlenmesinin yanı

sıra; hata kaynaklarının öl-

çülebilmesi ve büyüklüğü-

nün ortaya konulabilmesi

de araşrmanın kalitesi ve

nihai sonuçların doğruluğuhakkında kir sahibi olabil-

mek açısından büyük önem

taşımaktadır.

Örnekleme dışı hataların ölçümü, örnekleme hatalarının ölçümü

ile karşılaşrıldığında daha ayrınlı ve zordur. Örnekleme dışı

hatanın araşrma sonrasında elde edilecek nihai tahminlerin

doğruluğuna olumsuz etkisi, örnekleme hatasından daha fazla

olmaktadır. Araşrmalarda gözlenen birim sayısı arkça, örnek-

leme dışı hatanın büyüklüğü de artmaktadır. Araşrmalarda büt-

çe ve eldeki kaynaklar dikkate alınarak, örnekleme ve örnekleme

dışı hata arasında dengeyi sağlayacak opmal bir araşrma tasa-

rımının hazırlanması gerekir.

Soru 76: Cevapsızlık Hataları nelerdir?

Cevapsızlık hatası, kapsam dahilinde olan bir birim bilgilerinin alı-

namaması durumunda ortaya çıkmaktadır. Cevapsızlık:

• Yerinde bulunamama,• Cevap vermeyi reddetme,

• Yeterli bilgiye sahip olmama nedeniyle cevap vermeme,




72

• Cevap verecek kişiye ulaşamama ya da

• Soru formunun kaybolması

gibi nedenlerle tanımlanabilir. Cevapsızlıklar;

• Uygulama yapılması gereken örnek genişliğinin azalmasına,

• Varyans değerinde arşa ve

• Araşrma tahminlerinde yanlılığa

neden olmaktadır. Araşrmaya ait hesaplanan cevapsızlık oran-ları, araşrmanın kalitesini belirleyen göstergelerden biridir.

Araşrma sonrasında cevapsızlık oranlarının verilmesinin yanı

sıra, cevapsızlığın neden olabileceği yanlılık hakkında da bilgi

verilmesi ve bunun için ayrı çalışmaların yapılması gereklidir. Ce-

vapsızlık durumları;

• Birim cevapsızlığı,

• Madde cevapsızlığı

olmak üzere ikiye ayrılır.

Birim cevapsızlığı: Cevaplayıcı ile

bağlan kurulamaması, cevap-

layıcının görüşmeyi reddetmesiveya diğer belirli nedenlerden

dolayı örnek birime, araşrma-

nın uygulanamaması durumudur.

Cevapsızlıktan doğan hataların

tahminlere etkisini en aza indir-

gemek için ağırlıklandırma hesap-

larında cevapsızlık düzeltmeleri

yapılır.




73

Madde Cevapsızlığı: Cevaplayıcının soru formunda yer alan bazı

sorulara cevap vermemesi ya da anketörün cevaplayıcıya yönelt-mesi gereken bir kısım soruyu atlaması gibi nedenlerle ortaya

çıkan cevapsızlık durumudur. Madde cevapsızlığından kaynakla-

nan hataların giderilmesinde eksik veriyi tamamlamak amacıyla

en sık kullanılan yaklaşım imputasyon teknikleridir.

Soru 77: Nicel (Kantaf) Araşrmalarda VeriDerleme Teknikleri nelerdir?

Nicel araşrmalarda amaç sayısal verilere ulaşmakr. Olgulara

(gerçeklere) dayalı, kişisel yorum gerekrmeyen cinsiyet, yaş,

boy gibi niteliklerin belirlenmesi için yapılan araşrmalardır. Ni-

cel araşrmalarda en sık kullanılan veri derleme teknikleri:

• Yüz yüze görüşme (Face to Face Interviewing)• Bilgisayar Destekli Kişisel Görüşme Tekniği, CAPI (Computer

Assisted Paper Interviewing)

• Bilgisayar Destekli Telefonla Görüşme Tekniği, CATI (Compu-

ter Assisted Telephone Interviewing)

• İnternet üzerinden (Web survey)

• Posta

• Telefon

biçiminde sıralanabilir.

Soru 78: Yüz Yüze Görüşme Tekniği ile VeriDerleme nedir?

Yüz yüze görüşmede; araşrmacılar, görüşmelerini basılı bir soruformu yardımıyla cevaplayıcıyla yüz yüze görüşerek klasik yön-

temle gerçekleşrir.




74

Soru 79: Bilgisayar Destekli Kişisel Görüşme

Tekniği ile Veri Derleme, CAPI(Computer Assisted PersonalInterviewing) nedir?

Bilgisayarla veri derleme tekniğidir. CAPI çalışmalarında kullanı-

lan ürün tablet bilgisayarlardır. Bu teknikte soru formu, tablet

bilgisayarlar üzerinden kullanılabilen bir yazılım yardımıyla veri

giriş programı haline gerilerek verinin derlenmesi sağlanır. Bu

yöntemin avantajları:

• Hızlı veri derlenmesi,

• Kaliteli veri derlenmesi,

• Veri derleme ve veri girişinin eş zamanlı yapılabilmesi ve

• Karmaşık soru kağıtlarında uygulama kolaylığı sağlaması

CAPI’nin üstün yönleri olarak sıralanabilir.

Ancak, maliyenin yüksek olması ise eksik yönüdür.

Soru 80: Bilgisayar Destekli TelefonlaGörüşme Tekniği ile Veri Derleme,

CATI (Computer Assisted TelephoneInterviewing) nedir?

Bilgisayarda kayıtlı destekli soru formları kullanılarak, anke-

n telefonla merkezi olarak yapılması ile verinin derlenmesini

sağlayan, zaman ve maliyet açısından ekonomik bir sistemdir.

CATI’nin üstün yönleri:

• Araşrma sırasında açık uçlu sorulara daha iyi cevap alınması,• Soruların cevapsız kalmasının engellenmesi,

• Anketörün hata yapma olasılığının düşük olması,




75

• Veri kalitesinin yüksek olması,

• Kısa zamanda veri derlenmesi,• Cevaplayıcıların üçüncü kişiler tarandan etkilenme şansının

düşük olması ve

• Veri giriş-edit-kod işlemlerinin daha hızlı gerçekleşrilmesidir.

Ancak, süre olarak sınırlı olması ve görsel malzeme kullanılama-

ması ise CATI’nin eksik yönleridir.

Soru 81: İnternet Üzerinden Araşrma Tekniğiile Veri Derleme, (Web Survey) nedir?

Verilerin daha hızlı ve verimli derlenmesinin yanı sıra analiz aşa-

masında sağladığı yararlar nedeniyle, özellikle müşteri memnu-

niye, müşteri proli, müşteri tutum ve davranışlarının belirlen-

mesi amacıyla uygulanan veri derleme tekniğidir. İnternet üze-rinde araşrmaların üstün yönleri;

• Cevaplama zamanının cevaplayıcının kontrolünde olması ve

kendi kendine cevaplaması,

• Veri derleme süresini azaltması,

• Maliye azaltması,

• Görsel boyut ve açıklamalar eklenebilmesi,• Cevaplanması gerekmeyen soruların ekranda görülmemesi,

• Ayrıca veri girişine gerek olmaması ve

• Coğra sınırların

engel teşkil etme-

mesidir.

İnternet üzerinde araş-rmaların eksik yönleri

ise:




76

• Elektronik ortamla ilgili güven kaygıları,

• Anke cevaplayan kişinin kimliğinin belirsizliği ve• Sadece bilgisayar kullanıcılarına uygulanabilmesidir.

Soru 82: Posta Yoluyla Veri Derleme nedir?

Soru kağıtlarının, cevaplayıcıya posta aracılığıyla ulaşrılarak

yapılan veri derleme tekniğidir. Bu teknikle yeterli cevaplama

yüzdesine ulaşabilmek için z bir hazırlık ve uygulama süreci

gerekir. Güvenilir adres çerçevesinin bulunduğu, soruların tam

ve doğru olarak doldurulacağının düşünüldüğü, sonuçların kısa

sürede alınmasının gerekmediği durumlarda ve kısıtlı bütçeli

araşrmalar için en uygun teknikr. Bu tekniğin en önemli özel-

liği araşrma için bir anketörün olmamasıdır. Soru kağıdında yer

alacak sorular, örneklemi oluşturan birimlerin hepsinin anlayabi-

leceği ve aynı düzeyde algılayabileceği sözcük ve kavramlardan

oluşmalıdır. Posta yoluyla yapılan

araşrmaların üstün yönleri;

• En az miktarda kaynak gerekr-

mesi,• Cevaplayıcının baskı alnda bıra-

kılmaması,

• Anketör yanlılığının olmaması,

• Cevaplayıcıya yeterli süre tanın-

ması,

• Kısıtlı bütçeli araşrmalarda ör-

nekleme hatasının en aza indiril-

mesi ve




77

• Kişisel özelliklere ilişkin soruların cevaplanmasındaki kolaylık-

r.

Eksik yönleri ise;

• Cevaplama oranının düşük olması nedeniyle cevapsızlık hata-

sı ve maliyen artması,

• Soruların talimatlara uygun ve doğru olarak cevaplandırıldı-

ğından emin olunamaması,

• Soru kağıtlarının geri dönüşü ve cevap alma süresinin uzun

olması,

• Gözlem yapma olanağının olmaması,

• Cevaplayıcının doğru kişi olduğunun bilinememesi,

• Cevaplayıcının diğer kişilerden etkilenmesi sonucu doğru ce-

vap vermemesi ve

• Soru kağıdının eksik doldurulmasıdır.

Soru 83: Telefonla Veri Derleme nedir?

Bu teknikte, cevaplayıcılarla telefon aracılığıyla ileşim kurularak

sorulan sorulara alınan yanıtlar soru kağıdına işlenir. Özellikle

hedef kitlenin anket konusuna yabancı olmadığı durumlarda ol-dukça avantajlıdır. Ancak, bu teknikle araşrmanın uygulanabil-

mesi için telefon kullanımının yaygın olması

gerekir. Telefonla yapılan araşrmaların

üstün yönleri:

• Kısa bir zaman içerisinde daha fazla

kişiye ulaşarak görüşme yapabilmeolanağı olduğundan, sonuçlar kısa

sürede alınır.




78

• Anketörler soruları cevaplamasını istediği kişileri telefona is-

teyebilir, insanları tüm soruları cevaplamaya teşvik edebilirve diğer insanların soruları cevaplayan kişiyi etkilemesini kıs-

men de olsa önleyebilir.

• Anketörün ziksel görünümünden ve soru kağıdının tasarı-

mından kaynaklanan etkiler bu teknikte söz konusu değildir.

• Birim zamanda daha fazla anken telefon aracılığıyla doldu-

rulabilmesi nedeniyle yüz yüze yapılan anketlere göre daha

düşük maliyetlidir.

Telefonla yapılan araşrmaların eksik yönleri ise:

• Sadece telefonu olan kişilerle görüşme yapılabileceğinden

örnek seçiminde yanlılığa neden olmakta ve örneklemin kit-

leyi temsil etme yeteneğini azaltmaktadır.

• Uzun görüşmelere fazla olanak sağlamadığından elde edile-

cek bilgilerin miktarı ve çeşidi sınırlı kalabilmektedir. Ayrınlı

yanıt alabilme imkânı bulunmamaktadır.

• Telefon rehberlerinin güncel olmaması kişilere ulaşmada so-

run yaratmaktadır.• Uzun ve karmaşık sorular telefon anketleri için uygun değildir.

• Gözlem olanağı yoktur.

• Anketörün ses tonu ve yapğı vurgular kişileri belli cevap se-

çeneklerine yönlendirebilir.

Nicel araşrmalarda kullanılan veri derleme tekniklerinin, belir-

lenen ölçütler doğrultusunda birbirlerine göre değerlendirmesi-

nin sonuçları özet olarak Tablo 1’de verilmişr.




79

Tablo 1. Nicel Araşrmalarda Veri Derleme Tekniklerinin

Verilen Ölçütlere göre KarşılaşrılmasıÖlçüt Veri Derleme Tekniklerinin İlgili Ölçüte göre

Düzeyi

Posta Telefon Kişisel Görüşme(CATI, CAPI,YÜZ YÜZE)

Karmaşık sorular Zayıf İyi Çok iyi

Veri miktarı Orta İyi Çok iyi

Duyarlı sorularda doğruluk İyi Orta Orta

Görüşmeci etkilerinindenemi

Çok iyi Orta Zayıf

Örneklem denemi Orta Orta Orta

Gereken zaman Zayıf Çok iyi İyi

Olası cevaplama oranı Orta Orta Orta

Maliyet İyi İyi Orta




80

Soru 84: Nitel (Kalitaf) Araşrmalarda Veri

Derleme Teknikleri nelerdir?Kalitaf araşrmalar ‘neden’ ve ‘nasıl’ sorularına cevap arayan,

tutum ve davranışları, algılamaları, deneyimleri, değerleri, akım-

ları, güdü ve engelleri anlamaya yönelik veriler derlemeyi he-

deeyen araşrmalardır. Kalitaf araşrmalarda en yaygın uygu-

lanan veri derleme teknikleri:

• fokus grup tarşmaları,

• derinlemesine görüşmeler,

• gözlem,

• gölge müşteridir.

Soru 85: Odak (Fokus) Grup Tarşmaları nedir?Belirlenen bir konu hakkında hedef kitlenin eğilimleri, kirleri,

duyguları, tutum ve alışkanlıklarına dair derinlemesine ve çok

boyutlu kalitaf bilgi edinmekr. Odak grup tarşmalarının en

önemli avantajı grup içi etkileşimin ve grup dinamiğinin bir sonu-

cu olarak yeni ve farklı kirlerin ortaya çıkmasıdır. Karşılıklı çağ-

rışımın bir sonucuolarak, kalımcılar

birbirlerinin zihin-

lerindeki duygu

ve düşünceleri te-

kleyerek zengin

ve çeşitli bilgi akı-

şı sağlanır. Odak

grup toplanları




81

zaman ve bütçe kısıtlaması olduğu durumlarda, zengin ve çeşitli

bilgiye ulaşma olanağı sağlar. Ancak, hiçbir zaman kantaf araş-rmanın yerine yapılması tavsiye edilmez. Kalitaf araşrmalar,

kantaf araşrmaların alterna değil tamamlayıcısıdır.

Soru 86: Derinlemesine Görüşme nedir?

Bir konunun ayrınlı olarak incelendiği, bir kalımcı ile yüz yüze

görüşmeye dayalı kalitaf bir araşrma tekniğidir. Odak grup

toplanlarının aksine, grup etkileşimi ve dinamiği olmadığı için

bireysel görüşmeler sonucunda yaracı ve yeni kirlere ulaşmak

çok olası değildir. Ancak, derinlemesine görüşme aşağıdaki du-

rumlarda en yüksek verimlilik sağlayan kalitaf araşrma tekni-

ğidir:

• Kişisel/hassas konularda bilgi derlemek,

• Gizli kalmış anlam ve duygulara ulaşmak,

• Gruptan etkilenmeyi (sosyal onaylama, beğenilme kaygısı) en

aza indirgeyerek kişisel görüşleri anlamak,

• Birden fazla kalımcının aynı toplanda zaman baskısı nede-

niyle bir araya gerilememesi gibi zorluklar.

Soru 87: Gözlem Tekniği nedir?

Gözlem tekniğinde, araşrma konusu olan kişiler, birimler, nes-

neler ve olaylar hakkındaki bilgiler, hiçbir müdahalede bulunma-

dan, sadece gözlem yapmak sureyle toplanır. Gözlemler göz-

lemci kişiler tarandan yapılabilir veya araşrılan konuyla ilgilibilgilerin alınmasında ve kaydedilmesinde yardımcı araçlardan

faydalanılabilir. Gözlem metodunun başarılı bir şekilde uygulana-




82

bilmesi için, gözleme konu olacak hususların kesin ve açık şekil-

de belirlenmesi (kimlerin ve nelerin, hangi özelliklerinin gözlenipkaydedileceğinin tespi), gözlem yoluyla elde edilecek bilgilerin

kaydedilmesine yarayacak gözlem formlarının kayıtların kolayca

ve hatasız yapılmasına imkân verecek şekilde açık ve basit olma-

sı, gözlemciyi uğraşrmaması, gözlemcilerin sadece gözlem ve

kayıt işlemi ile yenmesi, yorum ve değerlendirme yapmaması,

gözlem öncesi gözlemcilerin eğilmeleri ve kendilerine denemegözlemler yaprılması gerekir.

Soru 88: Gölge Müşteri Tekniği nedir?

Gölge Müşteri Araşrması; hizmet sisteminin etkinliğini belirle-

mek, hizmet kalitesini ve bununla birlikte bayi, şube, büroların ve

hizmet veren personelin ziki görünümünü ve hizmet anlayışını

değerlendirmek amacı için yapılır. Gölge müşteri temelli araşr-

maların özelliği, araşrma yapan kişinin kimliğini gizleyerek ve




83

müşteri gibi davranarak ilgili alanlarda (büro, şube, iş yeri, bayi

vb.) bilgi toplanmasıdır. Araşrmacı, elindeki soru kağıdını yap-ğı görüşmenin ardından, görüşmeyi gerçekleşrdiği yerin dışında

bir yerde kendi izlenimlerine dayalı olarak doldurur. Gölge Müş-

teri çalışmasının en önemli adımlarından birisi “Soru Kağıtlarının

Tasarım” sürecidir. Bunun için, araşrmayı gerçekleşrecek olan

ekip ile (bir araşrma rması ya da rmanın içinde oluşturulacak

proje ekibi) araşrılacak olan süreçlerin sorumluları, bir veya bir-kaç toplan yaparak ilgili süreçleri tarşmalı ve soru kağıtları ile

çalışma planını buna göre tasarlamalıdır.

Soru 89: Veri Kalitesi nedir?

Veri toplamak sureyle üreci, yeni teknikler gelişrerek aynı ya

da daha düşük maliyetle daha kaliteli bilgi üretmek ve müşteri/kullanıcı ihyaçlarını tam olarak sağlamak durumundadır. Kalite

önceleri sadece endüstride ürün denemine yönelik olarak kul-

lanılan bir kavramken, günümüzde istask alanında da kullanıl-

ması, zorunlu hale gelmişr.

Ürelen istaski bilginin güvenilirli-

ği için veri kalitesi tanımlanmışr. Bu

tanımlama, EUROSTAT’ın belirlediği

kriterlere göre yapılmışr. Buna göre

kaliteli veri; kullanıcı ihyaçlarını

karşılayan, doğru, ulaşılabilir ve net,

karşılaşrılabilir özellikte, zamanlı ve

dakik, aynı zamanda da tutarlı ve tam

olan verilerdir.




84

Soru 90: Veri Kalitesi Bileşenleri nelerdir?

Avrupa Birliği İstask Osi (EUROSTAT) tarandan verinin kalite

bileşenleri;

• ilgililik (relevance),

• doğruluk (accuracy),

• zamanlılık ve dakiklik (meliness and punctuality),

• ulaşılabilirlik ve netlik (accessibility and clarity),• karşılaşrılabilirlik (comparability),

• tutarlılık (coherence),

• tamlık (completeness),

olarak tanımlanmışr.

Soru 91: Veri Kalitesinde İlgililik BileşenininKalite Göstergeleri nelerdir?

1. Müşteri Memnuniyet Endeksi: Kullanıcılardan, hangi kalite

unsurlarını önemli bulduklarını ölçmek için çeşitli kalite unsurla-

rı temel alınarak, sunulan servis ve ürelen istaskler için 1-10

arası bir değerlendirme yapmaları istenir. Kalite MemnuniyetPerformans modelleri kullanılarak, memnuniyet ile ilgili sayısal

değerler örneğin; müşteri memnuniyet endeksi elde edilebilir.

Bu tür bir göstergenin hesaplanabilmesi için EUROSTAT taran-

dan önerilen aşamalar ise şöyledir:

• Tüm araşrmalar için kullanıcıların anlamlı küçük gruplara

(ortalama, 5) sınıandırılması, örneğin; kamu kurumları, üni-versiteler, araşrma şirketleri vb.,

• Bu grupların önem derecesine göre sıralanması,




85

• Bu tür kullanıcılar için müşteri memnuniyet ölçümünü sağla-

yabilecek halihazırda kullanılan yöntemlerin, sistemak do-kümantasyonun yapılmasıdır.

2. Dağılan yayın sayısı ve/veya veri tabanlarına giriş: Bu gös-

terge, farklı yollarla kolaylıkla derlenebilmektedir. Bunlar; yayın-

lar (istask yıllıkları, aylık bültenler, basın açıklamaları ve tema-

k yayınlar), disketler, Cd-Rom’lar, internet yayınları, referans

veri tabanlarıdır.

Soru 92: Veri Kalitesinde Doğruluk BileşenininKalite Göstergeleri nelerdir?

Doğruluk bileşeni için hesaplanması önerilen göstergeler, bir

araşrmada oluşabilecek hata türlerinin belirlenerek en aza in-dirgenmesi ile ilgilidir. Bu hata türleri; örnekleme hataları ve ör-

nekleme dışı hatalar olmak üzere iki gruba ayrılır.

1. Örnekleme Hataları

Herhangi bir örnekleme yöntemi kullanılarak, bir araşrma yürü-

tüldüğünde kaçınılmaz olarak gerçekleşen hatalardır. Örnekleme

hatalarının ölçümlenmesi için gereken kalite göstergesi “değişim

katsayısı” dır.

Değişim katsayısı: Standart sapmanın ortalamaya yüzdesi deği-

şim katsayısı olarak adlandırılır. Değişim katsayısı, birimler ara-

sındaki değişimin azlığı ya da çokluğu için bilgi verir. Değişimkatsayısı yüzde olarak gösterilir. Değişim katsayısı, birimden ba-

ğımsız olduğundan değişik birimli sıklık dağılımlarının karşılaş-




86

rılmasında kullanılan değişim ölçüsüdür. İki bağımsız dağılıma

ilişkin değişim katsayıları karşılaşrıldığında hangi değişim katsa-

yısı küçük ise o dağılımın daha az değişim gösterdiği söylenir. Bu

göstergenin hesaplanması için gerekli metaveri:

• Örnekleme tasarımının tanımı,

• Beklenen değer için kullanılan tahmin edici,

• Varyans tahmini için uygulanan metodolojidir.

2. Örnekleme Dışı Hatalar

Kapsam Hataları: Bir araşrmada, ilgilenilen örneklem birimle-

rinin ve bunların bulunduğu alanların bütününe kapsam denir.

Kapsam hataları ise hedef kitle ve çerçeve arasındaki farklılıklar

olarak tanımlanmaktadır. Eksik kapsam, fazla kapsam ve eksik sı-

nıandırmayı içermektedir. Eksik kapsam, bazı birim ya da alan-

ların tanımlanan anket kitlesi için gerçekte kullanılan örnekleme

çerçevesinde eksik ya da gözlenememesi durumudur. Eksik kap-

sam, çerçevelerin hazırlanma aşamasındaki ihmal ve atlamalar-

dan kaynaklanan “tamamlanmamış çerçeve” sorunlarını da içer-




87

mektedir. Aynı zamanda, negaf hata türünü de göstermektedir.

Diğer bir ifade ile normalde örneğe ait olan bazı birimlerin kap-sam dışı bırakılması durumudur. Pozif hata ise örnekte olma-

yan birimlerin kapsamda yer alması durumudur.

Cevapsızlık Hataları: Seçilen örneklemde yer alan tüm birimler

ile ilgili tam bilginin toplanamaması, durumunda ortaya çıkan

hatalardır. İki tür cevapsızlık durumu vardır. Birincisi, cevaplayıcı

ile bağlan kurulamaması, cevaplayıcının görüşmeyi reddetmesi

veya diğer belirli nedenlerden dolayı örnek birime, araşrmanın

uygulanamamasıdır. Diğeri ise, örnek birimin soru kağıdında yer

alan soruları kısmen cevaplamamasıdır. Cevapsızlık hatalarının

değerlendirilebilmesi için iki temel göstergenin hesaplanması

EUROSTAT tarandan önerilmektedir. Bunlar; birim cevapsızlık

oranı ve madde cevapsızlık oranıdır.

Birim cevapsızlık oranları: Bilginin elde edildiği, uygun örnek

oranıdır. Bir ankee, formülün payında görüşme sayıları yer ala-

cakr. Paydada yer alması gereken ise toplam örnek hacminden

uygun olmayan birimlerin çıkarılması ile bulunan sayıdır.

Madde (Öğe) cevap-sızlık oranları: Soru

kağıdında yer alan

bir değişken için ce-

vap oranı, mevcut

verinin mevcut ve

kayıp veri sayısınabölünmesi ile bulun-

maktadır.




88

Yanlılık (cevaplayıcı hatası): Cevaplayıcılar bazen cevapları çar-

pıtabilir ya da kişisel bilgiyi gizlemek için bilerek yanlış cevaplarverebilir. Bu durum, cevaplarda yanlılığa neden olur. Cevaplarda

yanlılık; kasıtlı olarak yanlış cevap verme, soruyu eksik anlama,

cevaplayıcının anlaşma eğiliminde olmaması, cevaplayıcının uç

ya da farklı cevaplar verme eğiliminde olması, cevaplayıcının

sosyal presj kazanma çabası içerisinde olması, cevaplayıcının

anketör ya da başka biri tarandan etkilenmesi gibi durumlar-

da ortaya çıkmaktadır. Bir araşrmaya kalmak için seçilmiş olan

kişilerin çeşitli nedenlerle araşrmaya kalmamış ya da soru for-

munu yanıtlamamış olmalarıdır. Araşrmalarda kişinin yerinde

bulunmaması, konuyla ilgili olmaması gibi durumlarda ortaya

çıkar.

Veri işleme hataları: Verinin derlenmesinden, son tahminlerin

ürelmesi aşamasına kadar olan süreç içerisinde; kodlama, veri

girişi, ağırlıklandırma, tablolama gibi işlemlerin uygulanması sı-

rasında ortaya çıkan hatalardır. Bu tür hataların hesaplanmasın-

da kullanılan göstergeler; edit ve imputasyon oranlarıdır.

Edit ve edit oranı: Edit; verinin derlenmesi ve veri girişi sırasında

oluşabilecek bireysel hataların tespit edilerek, düzellmesi işle-

midir. Edit oranı; edit yapılan kayıt sayısının, toplam kayıt sayısı-

na oranı olarak tanımlanmaktadır.

Kayıp verilerin tamamlanma (imputasyon) oranı: Tüm kayıp

veriler için uygun yapay değerlerin oluşturulması olarak tanım-

lanır. İmputasyon oranı ise, imputasyon yapılmış kayıt sayısının,

toplam kayıt sayısına oranı olarak tanımlanmaktadır.




89

Soru 93: Veri Kalitesinde Zamanlılık-Dakiklik

Bileşeninin Kalite Göstergelerinelerdir?

Zamanlılık ve dakik-

lik kavramları kulla-

nıcının zamanında

ve önceden belirle-

nen tarihlerde ista-

skleri elde edip

edemediği ile ilgili-

dir. Bilginin referans

tarihi ile kullanıla-

bilir hale geldiği ta-

rih (dağım tarihi)arasındaki süre za-

manlılığın, verinin

önceden duyurulan

yayın tarihi ile dağım tarihi arasındaki süre de dakikliğin kalite

göstergesidir.

Örneğin; referans tarihi 2010 yılı olan bir araşrma için açıklama

(dağım) tarihi 2011 olarak belirlenmiş olsun. Araşrma sonuç-

larının da, 2012 yılında açıklanması durumunda;

Zamanlılık= 2012-2010= 2 yıl olarak bulunur (araşrmaya ilişkin

sonuçların kullanılabilir hale gelmesi için geçen süre 2 yıldır).

Dakiklik= 2012-2011= 1 yıl olarak bulunur (araşrmaya ilişkin so-nuçların yayımlanması, önceden duyurulan yayın tarihinden 1 yıl

sonradır).




90

Soru 94: Veri Kalitesinde Ulaşılabilirlik-Netlik

Bileşeninin Kalite Göstergelerinelerdir?

Verinin dağım yollarının sayısı ve türleri ulaşılabilirliğin kalite

göstergesidir. Kullanıcıların veriyi elde eği ziksel koşullar; ör-

neğin, verinin nereden, nasıl, ne maliyetle, ne düzeyde, hangi or-

tamda ve ne zaman gibi ulaşılabilirlikle ilgilidir. Netlik ise sunulan

bilginin kullanıcı için uygunluğunun ifadesidir. Örneğin, veriye ait

yeterli açıklamaların, dokumantasyonların, graklerin, haritala-

rın vb. mevcudiyedir.

Soru 95: Veri Kalitesinde KarşılaşrılabilirlikBileşeninin Kalite Göstergeleri

nelerdir?Avrupa normlarından farklı olan kavram ve ölçümlerin sayısı ve

oranı, karşılaşrılabilir zaman serilerinin uzunluğu ve sayısı, ori-

jin ve hedef ülke istasklerinin karşılaşrılmasındaki tutarsızlık-

lar, EUROSTAT tarandan hesaplanması önerilen göstergelerdir.




91

Soru 96: Veri Kalitesinde Tutarlılık Bileşeninin

Kalite Göstergeleri nelerdir?Tutarlılığın değerlendirilmesinde, EUROSTAT

tarandan, geçici ve kesin istaskler arasın-

daki tutarlılığın, yıllık ve kısa dönem istas-

klerinin tutarlılığının, aynı sosyo-ekonomik

alandaki istasklerin tutarlığının ve istas-

klerin ulusal hesaplar ile karşılaşrılmasının

sağlanması önerilmektedir.

Soru 97: Veri Kalitesinde Tamlık BileşenininKalite Göstergeleri nelerdir?

Tamlık, Avrupa istask sisteminin ihyaç-larını karşılama çerçevesinde, istask-

lerin hangi ölçüde mevcut olduğunun bir

göstergesidir. Mevcut istasklerin oranı,

ürelen istasklerin sayısının, istenilen

istasklerin sayısına bölünmesi ile elde

edilmektedir.

Soru 98: Kayıp Verilerin Tamamlanması(İmputasyon) nedir?

Kayıp verinin tamamlanması, kayıp (missing) veri değerlerinin

belirlenmesi, gerçekleşmesi mümkün olmayan bazı değerler de

kayıp veri olarak değerlendirilebilir ve bunlara bir değer atamakiçin kullanılan işlemler imputasyondur. İmputasyon, kayıp, geçer-

siz veya tutarsız cevapları düzelterek, veri kalitesini arrmasına




92

rağmen uygun yöntemin seçilmemesi durumunda, değişkenler

arasındaki ilişkilerde ve temel dağılımlarda bozulmalara nedenolmaktadır. İmputasyon mikro veriye tam erişim ve iyi yardımcı

bilgilerin sağlanması ile en iyi şekilde yapılabilir. İmputasyon oto-

mak olarak, elle veya ikisinin birleşimi ile yapılabilir.

Bir araşrmada, ortaya çıkabilecek kayıp veri üç grupta incelenir.

1. Tümüyle rastgele kayıp (Missing at Competely Random,

MCAR),

2. Rastgele kayıp (Missing at Random, MAR),

3. İhmal edilemez kayıp (Nonignorable, NI)’dir.

Tümüyle rastgele kayıp veri durumunda, ilgilenilen kayıp verili

değişkenin değerlerine ve veri sende yer alan, kayıp veri içer-

meyen bir başka değişkenin değerlerine bağlı değildir. Rastgelekayıp veri durumunda, ilgilenilen kayıp verili değişkenin değerle-

rine bağlı değil iken, veri sende bulunan ve kayıp içermeyen bir

başka değişkenin değerlerine bağlıdır (Bu iki tür kayıplılık duru-

mu ihmal edilebilir, kabul edilir). İhmal edilemez kayıplılık duru-

mu ise kayıp verili değişkenin değerlerinin gerçek değerine bağlı

olduğu durumda ortaya çıkar.

İmputasyon yöntemleri; belirleyici (determinisk) ve rastgele

ya da stokask olmak üzere iki şekilde gruplandırılır. Belirleyici

imputasyon yöntemleri;

• Manksal imputasyon,

• Tarihsel imputasyon (cold deck),

• Ortalama imputasyonu,• Oran imputasyonu ve

• Tek en yakın komşu imputasyonudur.




93

Rastgele ya da stokask imputasyon yöntemleri;

• Hot deck,

• En yakın birkaç komşudan tesadü seçim ile belirlenmiş en

yakın komşu imputasyonu vb. dir.

Manksal imputasyon, istaski birime ait hatalı cevaplar ya

da cevapsız sorular için soru formunda ilgili değişkenler dikkate

alınarak yapılır. Örneğin; bir hanehalkı araşrmasında, hanehalk-

larındaki bir bireyin cinsiyene ilişkin bilgi yok, ya da hatalı der-

lenmiş ise, bu bireye ait diğer değişkenler isim, doğurganlık ile

ilgili sorular, referans kişiye yakınlık durumu gibi bazı bilgiler var

ise bu bilgiler incelenerek, uygun değer atanabilir.

Tarihsel imputasyon (cold deck), hatalı ya da cevapsız sorularda,

var olan diğer araşrmalar ya da tarihsel veriler gibi kaynaklar-dan yararlanılarak yapılır. Örneğin; bir tarımsal işletmeye ait ve-

ride meyve veren ağaç sayısı için bilgi yok, ya da hatalı derlenmiş

ise bu işletmeye ait daha önceki, yakın döneme ait veriler kulla-

nılarak imputasyon yapılabilir.

Ortalama imputasyonu, sınıf ortalaması imputasyonu ve genel

ortalama imputasyonu olmak üzere ikiye ayrılır. Sınıf ortalama-sı imputasyonu, kayıp veriye ait, önceden belirlenmiş sınıf de-

ğerlerinin ortalaması alınarak yapılır. Örneğin; sınıf aralığı 5-25

çalışan ve iksadi faaliye belirli olan bir işletme için çalışanlara

yapılan ödemeler bilgisi yok, ya da hatalı derlenmiş ise bu ik-

sadi faaliyet ve sınıf aralığında derlenmiş verilerden elde edilen

ortalama değerin, bu işletmeye verilmesi ile yapılır. Genel orta-lama imputasyonunda ise sınıf aralığı dikkate alınmaz ve tüm

veriler üzerinden ortalama alınarak imputasyon yapılır.




94

Oran imputasyonu, bir değişkene ait kayıp veriler için var olan

bir önceki veri senden elde edilen oranların kullanılması ile ya-pılır. Örneğin, 2013 yılı nüfusunun yaş dağılımı, 2011 yılı ya da

daha önceki bir yıla ait veri se kullanılarak hesaplanan oranlar

ile imputasyon yapılabilir.

Tek ve en yakın komşu imputasyonu, bir değişkene ait kayıp

veriye, mevcut veri se içerisinde yardımcı değişkenlerin belir-

lenmesi ile en yakın komşu değerinin atanmasıdır. Uygun olandeğerlerden herhangi biri başlangıç noktası olarak alınır. Benzer

özellikler gösteren ve kayıp veri için en yakın komşu özelliği gös-

teren istaski birimin cevabı, kayıp veri yerine alınır. Örneğin,

bir hanehalkı araşrmasında kayıp ya da hatalı veri, içme suyu

temini ile ilgili ise benzer özellik gösteren (aynı binada) diğer ha-

nehalkı cevabı kayıp veri yerine, değer olarak alınır.Hot-Deck imputasyon, bir değişkene ait kayıp ya da hatalı veri

için aynı veri se içerisinde mevcut olan ve benzer özellikleri ta-

şıyan istaski birimlerin cevaplarından uygun bir değer atan-

masıdır. Örneğin, bir araşrmada bir birime ait ortalama yıllık

gelir verisi kayıp, ya da hatalı olduğu düşünülüyor ise aynı yerle-

şim birimi, aynı meslek, benzer çalışma süresi vb. ortak özellik-lere sahip diğer cevaplardan herhangi biri rastgele belirlenerek

bunun değerinin atanmasıdır.

En yakın birkaç komşu imputasyonu, bir değişkene ait, kayıp ya

da hatalı veri için, veri se içerisinde benzer özellikler gösteren

en yakın komşulardan biri rastgele olarak şeçilir ve kayıp veri

için değer olarak atanır. Örneğin, bir hanehalkı araşrmasındakayıp ya da hatalı veri, içme suyu temini ile ilgili ise benzer özellik

gösteren (aynı sokakta) diğer en yakın hanehalklarından herhan-




95

gi biri rastgele seçilerek, verilen cevap kayıp veri yerine, değer

olarak atanır.

Kaliteli veri ürelmesinde, veri imputasyonu için gelişrilen öne-

riler aşağıdaki biçimde özetlenebilir:

1. Cevapsızlık türleri değerlendirilmelidir. Bu, imputasyon yön-

teminin zenginleşrilmesinde kullanılacak olan, cevapsızlık

mekanizmasını açıklayan yardımcı değişkenlerin tanımlan-

masını sağlayacakr.

2. İmputasyon yaklaşımları test edilmeli ve dikkatlice gelişril-

melidir. Bu amaçla, uzmanlardan danışmanlık alınmalı ve mo-

delleme teknikleri kullanılmalıdır.

3. Bazı araşrmalarda birden fazla imputasyon yönteminin kul-

lanılması, gerekebilir. Bu durumda hiyerarşik bir yöntem kul-

lanılmalıdır. Hiyerarşi basamaklarının sınırları ve her bir aşa-

madaki test yöntemleri dikkatlice gelişrilmelidir,

4. Kullanılan imputasyon yöntemi, verinin dağılımına önemli

düzeyde etki etmiş olabilir. Bu nedenle veri analizinde, impu-

tasyonun etkisi ve derecesi dikkate alınmalıdır.

Soru 99: Araşrmada Raporlama nedir?

Raporlamanın hede, araşrmada ürelen bilgiye ilişkin tam bil-

gi sunmakr. Araşrmanın her bir aşamasına ilişkin hazırlanan

rapor, farklı kullanıcı grupları örneğin; yöneciler, teknik perso-

nel, planlayıcılar, karar alıcılar vb. için hazırlanabilir. Raporlamakolay ulaşılabilir ve güncel olmalıdır. Sonuçların sunulduğu bö-

lüm, raporlamanın en önemli bölümüdür.




96

Raporlama için gelişrilen öneriler

aşağıdaki biçimde özetlenebilir:1. Raporlamanın hangi ayrın düze-

yinde olacağı; veri derleme yönte-

mi, veri kaynakları, veri analizi, ya-

yımlama yöntemi, kullanıcı kitlesi-

nin büyüklüğü ve toplam bütçeye bağlı olarak belirlenmelidir.

2. Amaçlar ve kullanıcılara bağlı olarak raporlamada şu bölüm-ler yer alabilir;

a. Hedeer: Araşrmanın hedeeri, verinin kullanılabilirliği,

zamanlılığı, sıklığı, veri kalitesinin hedeeri raporlamada

yer almalıdır. Bunlar devam eden araşrmalarda değişebi-

lir. Bu değişimlerin raporlanması gerekir.

b. İçerik: Araşrmada kullanılan soru kağıdını, kavram ve ta-nımları içermelidir.

c. Testler: Pre-testler, alan testleri veya pilot çalışmaları içer-

melidir. Bu çalışmaların sonuçlarına ilişkin yapılan toplan-

lar ve öneriler raporlanmalıdır.

d. Yöntem (metodoloji): Hedef kitle, kapsam, çerçeve, re-

ferans dönemi, örneklem tasarımı, örneklem büyüklüğüve seçimi, veri derleme yöntemi, cevapsızlık için yapılan

işlemler, tahmin, edit, düzeltme ve değerlendirme süreç-

lerini içermelidir.

e. Sistem: Kodların tanımı, temel sıklıklar, edit işlemleri, sis-

tem dokümanları (yapılanma, algoritma kullanımı, depo-

lama, ulaşılabilme) ve izleme raporları yer almalıdır.f. Çalışma: Eğim dokümanları, anketör ve veri girişi el ki-

tapları, geri bildirimler yer almalıdır.




97

g. Yerine koyma: Çıkarlan ve girilen bilgilerin açıkça tanım-

landığı tüm işlemler, raporlanmalıdır. Yerine koyma işlemle-rinin, tüm adımlarının yer aldığı plan, rapora eklenmelidir.

h. Kalite Kontrol: Denetçi ve veri giriş operatörlerine ilişkin

hazırlanmış yönerge ve el kitapları yer almalıdır.

i. Veri kalitesi: Genel kullanıcılar için kapsam, örnekleme ve

örnekleme dışı hataları, cevaplama oranları, edit ve dü-

zeltmelerin etki oranları, geçerlilik çalışmaları ve yapılandiğer istasksel çalışmalar yer almalı ve veri kalitesini et-

kileyen beklenmedik olaylar tanımlanmalıdır. Teknik kulla-

nıcılar için toplam varyans, cevap ve cevapsızlık eğilimleri,

etkileme ve mevsimsel düzeltme işlemleri yer almalıdır.

j. Mali kaynaklar: Mali kaynaklar ve tüm harcamalar yer al-

malıdır.

k. Kaynaklar: Yararlanılan tüm kaynaklar yer almalıdır.

Soru 100: Soru Kağıdı Tasarımı nedir?

Soru kağıdının tasarlanması, anket şeklindeki araşrmaların en

önemli aşamalarından biridir. Bu süreç uygulanan yönteme (pos-ta, telefon, karşılıklı görüşme) göre ufak tefek farklılıklar gösterse

de aşağıdaki aşamalardan oluşur;

• Uygun soru biçiminin belirlenmesi,

• Soruların yazılması,

• Genel ve özel talimatların hazırlanması,

• Soru formunun tasarımıdır.Bir araşrmada bütün süreç ve aşamaların

iyi düşünülüp planlanmaması durumunda,




98

herhangi bir aşamada başarısız olunması söz konusu

olabilmektedir. Bu nedenle, araşrmanının amacına uygun,kalitesi yüksek soru kağıtlarının gelişrilmesi son derece

önemlidir.

Araşrmanın amacına uygun soru kağıtlarının gelişrilmesinde

önemli olan ölçütler aşağıda verildiği biçimde 5 başlık alnda

derlenebilir:

1. Açıklık,2. İçsel tutarlılık,

3. Ek kurallara uygunluk,

4. Önemlilik,

5. Yeterlilikr.

Açıklık: Soru kağıdında yer verilen soruların açık ve öz ifadeler-

den oluşması, muğlak, yoruma açık ifadelerin içerilmemesini,yine soruların farklı kişiler tarandan farklı şekilde anlaşılacak

tarzda olmamasını ifade etmektedir.

İçsel tutarlılık: Soruların kendi içinde belli bir manksal düzen

çerçevesinde sorulmasını ifade etmektedir.

Ek kurallara uygunluk: Soruların cevaplayıcıyı yönlendirici, ta-

raf tutucu veya zor durumda bırakacak ifadeler taşımaması anla-mına gelmektedir.

Önemlilik: Araşrmayla ilgili prak ya da kuramsal anlamda ya-

rar sağlayacağı düşünülen sorulara yer verilmesini ifade etmek-

tedir.

Yeterlilik: Soruların araşrmanın amacına uygun olacak şekilde

gerek alanda, gerek sorgulama zamanı açısından ve gerekse yö-

nellen kişinin ilgisini toplamaya yeterli nitelikte olmasını ifade

etmektedir.



w w w . t o b b . o r g . t r

TÜRKİYE ODALAR VE BORSALAR BİRLİĞİEskişehir Yolu (Dumlupınar Bulvarı) 9. Km. No: 252 06530 Ankara

sorularla veri toplama, araştırma

Documents