Küme örnekleme, popülasyonların ayrı gruplara yerleştirildiği bir örnekleme yöntemidir. Daha sonra, belirli bir popülasyonu temsil etmek için bu gruplardan rastgele bir örnek seçilir. Bir bütün olarak nüfus veya demografi hakkında bilgi bulmanın uygun bir yolu olmadığında genellikle pazar araştırması için kullanılan bir süreçtir.
Küme örneklemesinin doğru bir bilgi toplama biçimi olması için karşılanması gereken 3 gereksinim vardır.
- Gruplar mümkün olduğunca heterojen olmalı ve her grup içinde farklı ve farklı alt popülasyonlar içermelidir.
- Her grup, tüm nüfusun veya demografinin ne olduğunun daha küçük bir temsilini sunmalıdır.
- Veri çakışmalarını önlemek için gruplar birbirinden bağımsız olmalıdır. İki kümenin bir arada olması mümkün olmamalıdır.
Bu gereksinimler karşılandıktan sonra iki tür küme örneklemesi gerçekleştirilebilir. Tek aşamalı küme örneklemesinde, seçilen her kümedeki tüm öğeler kullanılır. İki aşamalı küme örneklemesinde, seçilen kümelerin bilgi üretmesi için rastgele örnekleme tekniği kullanılır.
Bunlar, küme örneklemenin avantajlarını ve dezavantajlarını tartışırken dikkate alınması gereken kilit noktalardır.
Küme Örneklemenin Avantajlarının Listesi
1. Azaltılmış bir ekonomi ile araştırma yapılmasına izin verir.
Belirli bir demografiyi veya topluluğu araştıracak olsaydınız, grup içindeki her bir hane veya bireyle görüşmenin maliyeti çok sınırlı olurdu. Küme örneklemesi kullanarak, doğru veri üretmek için gereken sayıyı azaltarak belirli demografik özellikler veya topluluklar hakkında bilgi toplamak mümkündür. İlgili her bir kişi hakkında kapsamlı bir araştırma yapılmadan hiçbir veri %100 doğru olmasa da, küme örneklemesi çok düşük bir hata payıyla sonuçlar üretir.
2. Küme örneklemesi değişkenliği azaltır.
Tüm örnekleme biçimleri tahminler oluşturur. Küme örneklemenin sağladığı şey, kümeler uygun şekilde kümelendiğinde daha doğru olan bir tahmin sürecidir. Her kümenin incelenen genel popülasyonu temsil ettiğini varsayarsak, bu yöntemle elde edilen bilgiler, bir bütün olarak grubun daha doğru bir yansıması olduğu için sonuçlarındaki değişkenliği azalttı.
3. Daha uygun bir yaklaşımdır.
Tam bir demografik veya topluluk örneği gerektiren büyük veri girişlerini yönetme yeteneği, ortalama bir araştırmacı için mümkün olmayacaktır. Küme örnekleme yaklaşımının tasarımı, özellikle büyük popülasyonları hesaba katmayı amaçlamaktadır. Büyük bir nüfus grubunu temsil eden verileri bulmanız gerekiyorsa, küme örnekleme, toplanan bilgileri kullanılabilir bir formatta tahmin etmenize olanak tanır.
4. Küme örneklemesi birkaç alandan alınabilir.
Kümeler, tek bir topluluk, birden çok topluluk veya birden çok demografi içinde tanımlanabilir. Bilgi elde etmek için kullanılan prosedürler, örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak aynı süreci takip eder. Bu, araştırmacıların belirli hanelerin rastgele bir örneğini kullanarak bir mahalle hakkında yararlı bilgiler üretebileceği anlamına gelir. Ayrıca, ulusal düzeyde sonuçlar üretmek için farklı alanlardaki demografik bilgileri yakınlaştırarak büyük ölçekte bilgileri ortaya çıkarabilirler.
5. Tabakalı ve rastgele örneklemenin avantajlarını sunar.
Küme örneklemeyi bu kadar faydalı bir yöntem yapan şey, tesadüfi örnekleme ve tabakalı örneklemenin tüm faydalarını süreçlerine dahil etmesidir. Bu, toplanan bilgilerdeki insan yanlılığı potansiyelini azaltmaya yardımcı olur. Aynı zamanda bilgi toplama sürecini basitleştirerek rastgele varyasyonların neden olduğu olumsuz etki risklerini azaltır. Birleştirildiğinde, örnekten elde edilen sonuçlar daha sonra genel popülasyona uygulanabilecek sonuçlar üretebilir.
6. Küme örnekleme, büyük veri örnekleri oluşturur.
Yapıları gereği küme örneklerini kullanarak daha büyük veri örnekleri oluşturmak çok daha kolaydır. Gruplar tasarlanıp yerleştirildikten sonra toplanan bilgiler her grup için benzerdir. Bu, veri noktalarını karşılaştırmayı, belirli nüfus grupları içinde sonuçları bulmayı ve farklı grupların zaman içinde nasıl geliştiğini gözlemleyebilen izleme bilgileri oluşturmayı mümkün kılar.
Küme Örneklemesinin Dezavantajları Listesi
1. Küme örneklemesinde taraflı veri oluşturmak daha kolaydır.
Her grubun tasarımı, örnekleme sürecinden toplanacak verilerin temelidir. İncelenen popülasyonu temsil eden kesin kümeler, doğru sonuçlar üretecektir. Bir araştırmacı kişisel önyargıyı yansıtmak için belirli sonuçlar oluşturmaya çalışıyorsa, grupları belirli bir şekilde yapılandırarak önyargıyı yansıtan veriler üretmek daha kolaydır. Bilinçsiz bir önyargı olsa bile, veriler yapının bir yansıması olacak ve yanlış bir kesinlik izlenimi yaratacaktır.
2. Örnekleme hataları büyük bir sorun olabilir.
Küme örnekleme yoluyla toplanan bilgiler, büyük ölçüde araştırmacının becerilerine bağlıdır. Bilgi veya toplama yöntemleri yetersizse, toplanan veriler olabileceği kadar faydalı olmayacaktır. Bu tür verilerde bulunan hatalar meşru noktalar olarak görünse de, gerçekte bunlar genel nüfusun yanlış bir yansıması olabilir. Bu nedenle, araştırmaya yeni başlayan herkesin küme örneklemesini başlangıç yöntemi olarak kullanmaması tavsiye edilir.
3. Birçok grup, kendi kendini tanımlayan bilgilere dayalı olarak konumlandırılır.
Araştırmacılar, genellikle kendi kendini tanımlayan bilgilere dayanarak birey veya hane gruplarına yerleştirmeyi belirler. Bu, insanların bir şekilde yanlış sunarak verilerin kalitesini etkileyebileceği anlamına gelir. Olumsuz bir etki yaratmak için gerekli olabilecek tek şey, gelir, etnik köken veya siyasi tercihin yanlış beyan edilmesidir. Araştırmacılar tarafından yerleştirme sürecindeki yetersiz yapı, yerleştirme sürecine kafa karışıklığı da ekleyebilmektedir. Araştırmayı kendi amaçları için çarpıtmak için kendilerini kasıtlı olarak farklı bir grup olarak tanımlayan insanlar da olabilir.
4. Her grup, örtüşen bazı veri noktalarına sahip olabilir.
Küme örneklemenin amacı, bulunabilecek sonuçların eksiksizliğini etkileyebilecek verilerdeki çakışmaları azaltmaktır. Bununla birlikte, bir küme oluştururken, tüm demografik, topluluk veya nüfus grupları, bireysel düzeyde bir düzeyde örtüşmeye sahip olacaktır. Bu, düzenli olarak örnekleme hataları oluşturan veriler içinde bir değişkenlik düzeyi yaratır. Bazı durumlarda, örnekleme hatası, sonuçları geçersiz kılarak verilerin temsili niteliğini azaltacak kadar büyük olabilir.
5. Etkili olması için eşit boyut gerektirir.
Küme örneklemenin ana dezavantajlarından biri, doğru sonuçlara varabilmeniz için boyut eşitliği gerektirmesidir. Bir grupta 2000 kişilik temsili bir örneklem varsa, ikinci grupta 1000 ve diğerlerinde 500 kişi varsa, o zaman ilk iki grup sonuçlarda yetersiz temsil edilecek, daha küçük gruplar ise fazla temsil edilecektir. Bu süreç, tanımlanması zor olabilecek büyük bir örnekleme hatası oluşturarak veri eşitsizliğine yol açabilir.
6. Küme örnekleme sonuçları yalnızca bu nüfus grupları için geçerlidir.
Küme örnekleme ile ortaya çıkan sorun, içerdikleri popülasyonların sadece o belirli grubu temsil etmesidir. Örneğin, Kuzey Carolina’daki şehirleri araştıracak olsaydınız, bu araştırmadan toplanan bilgiler Amerika Birleşik Devletleri’nin genel nüfusuna doğru bir şekilde uygulanamazdı. Sadece devlet nüfusu için doğru olacaktır ve o zaman bile bölgesel farklılıklara dayalı bulguları uygulamak mümkün olmayabilir. Bu nedenle araştırmanın doğru olabilmesi için her grup için güçlü tanımların olması gerekir.
7. Kesinlik için minimum vaka sayısı gerektirir.
Küme örneklemesi, araştırmanın ürettiği örnekleme hatalarını azaltmak için birden fazla araştırma noktası gerektirir. Yüksek düzeyde araştırma olmadan, veri çakışması potansiyeli artar. Ayrıca, her gruptan daha az örnek alınırsa, bu süreç boyunca tek taraflı veri elde etme riski daha yüksektir.
8. Küme örneklemesi, yalnızca insanlar birimler olarak sınıflandırılabildiğinde işe yarar.
Küme örnekleme ile ilgili süreçler, insanların bir bireyden ziyade bir birim olarak sınıflandırılmasını gerektirir. Bu, “Cumhuriyetçiler” veya “Demokratlar” gibi belirli bir grupla özdeşleşmeleri gerektiği anlamına gelir. Bireysel veri noktaları toplanacaksa, farklı bir araştırma şekli gereklidir.
Küme örneklemenin bu avantajları ve dezavantajları, diğer örnekleme yöntemlerinin zaman veya maliyet yatırımı olmadan büyük bir popülasyon hakkında belirli bilgileri bulmamıza yardımcı olabilir. Aynı zamanda, sıkı kontroller ve güçlü araştırmacı becerileri olmadan, bu bilgilerde araştırmacıları yanlış sonuçlara götürebilecek daha fazla hata bulunabilir. Bu nedenle, yalnızca alan örneklemesine aşina olan deneyimli araştırmacılar bu araştırma biçimini düzenli olarak kullanmalıdır.