YDÜ ATATÜRK EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİMDE PROGRAM GELİŞTİRME BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

1. YDÜ ATATÜRK EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİMDE PROGRAM GELİŞTİRME BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ HAZIRLAYAN: BAHAR HAKSOY ÖĞRETİM GÖREVLİSİ: MURAT TEZER

2. ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ VE SINIFLANDIRILMASI • Seçkisiz Örnekleme Yöntemleri + Basit Seçkisiz Örnekleme + Tabakalı Örnekleme • Seçkisiz Olmayan Örnekleme + Sistematik Örnekleme + Amaçsal Örnekleme + Uygun Örnekleme • Örneklem Büyüklüğü

3. Araştırmada, hangi örnekleme yönteminin kullanılması gerektiğine karar vermek için öncelikle araştırmanın amacına bakılır.

4. Örnekleme yönteminin seçilmesinde etkili faktörler : • Araştırmanın amacı • Evrenin tanımı • Veri toplama teknikleri • Bütçe • Zaman • Kontrol açısından sahip olunan olanaklar

5. Örnekleme Yöntemleri İle İlgili Kavramlar • Örnekleme biriminin olasılıklı olma ve olasılıklı olmama durumu • Seçkisizlik

6. Örnekleme yöntemlerinin sınıflandırılmasında , örnekleme biriminin seçiminin olasılıklı olma ve olasılıklı olmama durumu sıklıkla kullanılan temel bir ölçüttür.

7. Olasılıklı Örnekleme • Olasılıklı örnekleme, evrenden belli olasılıklarla çekilen birimlerden oluşturulur. • Olasılı örnekleme ile elde edilen istatislik evrenin ilgili parametresinin gerçek değeri değildir. Sadece tahmindir.

8. Olasılı Olmayan Örnekleme • Örnek için evrenden birim çekme işleminde belli olasılıklardan söz edilmez. • Birey ve objelerin belirli özellikleri dikkate alınarak örnekleme alınması yada alınmaması temel ilkesi vardır

9. Olasılı olmayan örnekleme yöntemlerine neden yönelme olur? • Evrenin birimlerini içeren ve ayırt eden bir listenin( çerçevenin) bulunmaması • Yeni bir çerçevenin oluşturulmasının maliyetinin yüksek olması • Örnekleme için yeterince teknik bilgiye sahip olunmaması

10. SEÇKİSİZLİK Örneklemede temel alınan birimlerin örneklem için seçilme olasılıklarının eşit olmasını tanımlar. Örneklem için seçilme olasılıklarının eşit olması evren değerlerinin güçlü tahminine yol açar.

11. Eşit seçilme olasılığını sağlamak için: • Tüm evren birimleri kodlanarak listelenir. • Örnekleme işlemi çeşitli araçlar ya da teknikler kullanarak gerçekleştirilir.

12. Seçkisizliği Sağlamaya Yardımcı Araçlar ve Teknikler • Seçkisiz atamayı yapacak bilgisayar yazılımları • Kur’a • Yansız sayılar tablosu

13. Ele alınan örneklemin evreni tümüyle temsil etmesi ya da belli sınırlar içinde ve güven düzeyinde temsil etmesi garanti edilemez. Örnekleme yanılgıları kaçınılmazdır. Seçkisizlikle bu yanılgıların en düşük ve en aza indirildiği kabul edilir.

14. Seçkisizliğin yanında bağımsızlık da örnekleme seçilme durumlarını etkiler. Bağımsızlığın ihlali durumunda örneklemin evreni temsil gücü zayıflar.

15. Örnek için evrenden birim çekme işlemi tek aşamada tamamlanıyorsa tek aşamalı örnekleme, iki veya daha çok aşamada tamamlanıyorsa çok aşamalı örnekleme adını alır.

17. Seçkisiz Örnekleme Yöntemleri • Temel özelliği , örneklemin evreni temsil etme gücünün yüksek olmasıdır. Bunun da ön koşulu, örnekleme birimlerinin örnekleme seçilme olasılıklarının eşit ve bağımsız olması olarak açıklanan seçkisizlik kuralına uyulmasıdır.

19. Basit Seçkisiz Örnekleme Her bir örneklem seçimine eşit seçilme olasılığı vererek seçilen birimlerin örnekleme alındığı yöntemBasit Seçkisiz Örnekleme adını alır.

20. Bu örnekleme yönteminde evrendeki tüm birimler , örneğe seçilmek için eşit ve bağımsız bir şansa sahiptir. • Tüm bireylerin seçilme olasılığı aynıdır ve bir bireyin seçimi diğer bireylerin seçimini etkilememektedir.

21. Basit seçkisiz örneklemin yapılabilmesi için evren birimlerinin bilinmesi ve listelenmesi gerekir. • Daha sonra kararlaştırılan örneklem büyüklüğüne ulaşıncaya kadar listeden birim seçilmelidir.

23. Tabakalı Örnekleme Tabakalı örnekleme, evrendeki alt grupların belirlenip bunların evren büyüklüğü içindeki oranlarıyla örneklemde temsil edilmelerini sağlamayı amaçlayan bir örnekleme yöntemidir.

24. Tabakalı örnekleme için ilk olarak araştırmanın problemi üzerinde etkili olabileceği düşünülen bir faktöre(değişken) göre evren içinde homojen alt grupların belirlenmesi gerekir. Her bir alt grup bir tabaka olarak kabul edilir. • Bazı çalışmalarda kontrol edilmesi gereken iki veya daha fazla faktör olabilir. Böyle bir durumda tabaka sayısı artar.

25. Tabakalı örnekleme yöntemini diğer olasılık örnekleme yöntemlerden ayıran özelliği anakütlenin içindeki bütün elamanlar belli özelliklere göre kendi içlerinde birbirlerine benzeyen birkaç gruptan, tabakadan oluştuklarıdır.

26. Tabaka elemanları birbirlerine benzerler fakat diğer tabaka elemanlarından çok bariz şekilde değişiktirler.

29. Sistematik Örnekleme • Özellikle evren büyük olduğunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. • Seçim işlemlerinde evren büyüklüğü( N ) örneklem büyüklüğüne ( n ) bölünerek kaç birimde bir birimin örnekleme alınacağı saptanır.

30. Örneğin, 15 000 hasta dosyası bulunan bir arşivden 500 dosya örnekleme seçilecekse ( 15 000 / 500 = 30 ) her 30 dosyada bir dosya örnekleme alınacaktır.

31. Örneklem için başlangıç noktasının kur’a ile belirlenmesi beklenir. Bu durumda birimlerin örnekleme eşit seçilme olasılıkları söz konusu olur.

32. Amaçsal Örnekleme Amaçsal Örnekleme, çalışmanın amacına bağlı olarak bilgi açısından zengin durumların seçilerek derinlemesine araştırma yapılmasına olanak sağlar.

33. Araştırmacı seçilen durumlar bağlamında doğa ve toplum olaylarını ya da olgularını anlamaya ve bunlar arasındaki ilişkileri keşfetmeye ve açıklamaya çalışır.

35. 1. Aykırı Durum Örnekleme İncelenen problemle ilgili olarak varolan birbirine aykırı durumların, örneklerin araştırmacıya değişkenliği daha net görme olanağı vereceği örneklemdir.

36. Bu örnekleme yöntemi, sıra dışı başarılar, başarısızlıklar ya da kriz durumları gibi alışılmışın dışındaki durumlardan bilgi edinmek amacıyla kullanılır.

37. 2. Maksimum Çeşitlilik Örnekleme Evrende incelenen problemle ilgili olarak kendi içinde benzeşik farklı durumların belirlenerek çalışmanın bu durumlar üzerinde yapılması maksimum çeşitlilik örneklemeyi tanımlar.

38. Araştırmanın amacıyla tutarlı olarak belirlenen farklı durumlar arasındaki ortak ya da ayrılan yönlerin, örüntülerin ortaya çıkartılması ve problemin daha geniş bir çerçevede betimlenmesidir.

39. 3. Benzeşik Örnekleme Evrenden araştırmanın problemi ile ilgili olarak benzeşik bir alt grubun , durumunun seçilerek çalışmanın burada yapılmasını tanımlar.

40. Maksimum çeşitlilik örneklemede evrende yer alan ve kendi içlerinde benzeşik olan alt grupların seçilmesi hedeflenirken, benzeşik örneklemede amaca bağlı olarak öncelik verilen sadece benzeşik bir alt grubun seçilmesi söz konusudur.

41. 4. Tipik Durum Örnekleme Araştırma problemi ile ilgili olarak evrende yer alan çok sayıdaki durumdan tipik olan bir durumun belirlenerek bu örnek üzerinden bilgi toplanmasını gerektirir.

42. Amaç sıradışı olmayan tipik bir durumun seçilmesidir. • Araştırmacı tipik bir durumu seçebilmek amacıyla konuya ilişkin bilgisi olan kişilerle işbirliği yapar. Durumlar hakkında ön bilgi toplar ve sonunda çalışacağı tipik durumuna karar verir.

43. 5. Tabakalı Amaçsal Örnekleme İlgilenilen belli alt grupların özelliklerini göstermek, betimlemek ve bunlar arasında karşılaştırmalara olanak sağlamak amacıyla tercih edilir. Bir diğer ismi de kota örneklemedir.

44. 6. Ölçüt Örnekleme Bir araştırmada gözlem birimleri belli niteliklere sahip kişiler, olaylar, nesneler ya da durumlardan oluşturulabilir. Bu durumda gözlem birimler örnekleme alınmış olur.

45. Nicel bir çalışmanın sonuçlarına göre derinlemesine bir izleme çalışması yapılmak istendiğinde de kullanılabilir.

46. Uygun Örnekleme • Zaman, para ve işgücü kaybını önlemeyi temel amaç edinen bu yöntem , sonuçlarına en az güvenilen ve araştırmacılar tarafından önerilmeyen bir yöntemdir. • Olayları ve olaylar arasındaki mantıksal bağlantıları görmemize yarayan yeterince zengin bilgi toplanması zordur.

47. Araştırmacı ihtiyaç duyduğu büyüklükteki bir gruba ulaşana kadar , en ulaşılabilir yanıtlayıcılardan başlamak üzere örneklemini oluşturmaya başlar ya da en ulaşılabilir ve maksimum tasarruf sağlayacak bir durum, örnek üzerinde çalışır.

48. ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ

49. Örneklemenin en zor aşaması örneklem büyüklüğünün belirlenmesidir. Amaç temsil yeterliliğini zedelemeyecek en küçük sayıyı bulmaktır.

50. Örneklem büyüklüğü, nicel araştırmalarda incelenen sürekli ve süreksiz değişkenlere göre farklı formüller kullanılarak hesaplanır. Nitel araştırmalarda ise örneklem büyüklüğünü hesaplamanın belli bir kuralı yoktur. Temelde olanaklar ile araştırmanın amacına göre kararlaştırılır.