Olasılıklı vs Olasılıksız Örnekleme Karşılaştırması

Örnekleme, bilimsel araştırmanın en kritik aşamalarından biridir. Araştırma evreninin tamamına ulaşmak çoğu zaman mümkün olmadığından, evreni temsil eden bir örneklem seçilir. Örneklemin nasıl seçildiği, araştırma sonuçlarının genellenebilirliğini, geçerliliğini ve güvenilirliğini doğrudan etkiler. Bu yazıda, iki temel örnekleme yaklaşımını -- olasılıklı (probability) ve olasılıksız (non-probability) örnekleme -- tüm boyutlarıyla karşılaştıracağız.

Temel Tanımlar

Olasılıklı Örnekleme (Probability Sampling)

Evrendeki her bireyin örnekleme seçilme olasılığının bilindiği ve sıfırdan farklı olduğu örnekleme yöntemidir. Seçim süreci rastgele (random) bir mekanizmaya dayanır. Amacı, evreni temsil eden bir örneklem oluşturarak bulguların genellenmesini mümkün kılmaktır.

Olasılıksız Örnekleme (Non-probability Sampling)

Evrendeki bireylerin örnekleme seçilme olasılığının bilinmediği veya eşit olmadığı örnekleme yöntemidir. Seçim araştırmacının yargısına, erişilebilirliğe veya belirli ölçütlere dayalıdır. Genellikle nitel araştırmalar, keşifsel çalışmalar veya olasılıklı örneklemenin mümkün olmadığı durumlar için uygundur.

Temel Karşılaştırma Tablosu

Boyut	Olasılıklı Örnekleme	Olasılıksız Örnekleme
Seçim mekanizması	Rastgele (random) seçim	Araştırmacı kararı / erişilebilirlik
Seçilme olasılığı	Bilinen ve sıfırdan farklı	Bilinmeyen veya eşit olmayan
Temsiliyet	Yüksek (evren temsiliyeti)	Düşük-belirsiz
Genellenebilirlik	Evrene genelleme yapılabilir	Genelleme sınırlıdır
Örnekleme hatası	Hesaplanabilir	Hesaplanamaz
Örnekleme yanlılığı	Düşük (rastgelelik ile kontrol)	Yüksek risk
Maliyet	Yüksek	Düşük
Zaman	Uzun	Kısa
Uygulama kolaylığı	Zor (çerçeve listesi gerekli)	Kolay
Yaygın kullanım	Nicel araştırma, tarama çalışmaları	Nitel araştırma, keşifsel çalışmalar

Olasılıklı Örnekleme Türleri

Tür	Nasıl Çalışır?	Avantajları	Dezavantajları
Basit seçkisiz (Simple random)	Evrendeki her birey eşit olasılıkla seçilir (kura, rastgele sayı tablosu)	En yalın yöntem, yanlılık riski en düşük	Büyük çerçeve listesi gerekli, alt grupları temsil etmeyebilir
Tabakalı (Stratified)	Evren alt gruplara (tabakalara) ayrılır, her tabakadan orantılı veya eşit sayıda seçim yapılır	Alt grupların temsili garantilenir, hassasiyet artar	Tabaka bilgisi gerekli, daha karmaşık
Küme (Cluster)	Evren doğal kümelere ayrılır (okul, mahalle), rastgele kümeler seçilir, tüm bireyler dahil edilir	Coğrafi dağılım için ideal, maliyet düşük	Küme içi homojenlik varsa temsiliyet düşer
Sistematik (Systematic)	Listeden belirli aralıklarla seçim (her k'ıncı birey)	Uygulaması kolay, hızlı	Listede periyodik desen varsa yanlılık oluşur
Çok aşamalı (Multistage)	Birden fazla aşamada küme ve birey seçimi	Geniş coğrafi alan, büyük evrenler için uygun	Her aşamada hata birikir, karmaşık

Olasılıksız Örnekleme Türleri

Tür	Nasıl Çalışır?	Avantajları	Dezavantajları
Uygun / Kolay erişilebilir (Convenience)	En kolay ulaşılabilir bireyler seçilir	Hızlı, ucuz, pratik	Yüksek yanlılık, genellenemez
Amaçlı / Ölçüt (Purposive)	Araştırma amacına uygun bireyler kasıtlı olarak seçilir	Bilgi açısından zengin katılımcılar, nitel için ideal	Araştırmacı yanlılığı, genellenemez
Kartopu (Snowball)	Mevcut katılımcılar yeni katılımcıları yönlendirir	Erişilmesi zor gruplar için ideal (madde bağımlıları, göçmenler)	Ağ yanlılığı, homojenlik riski
Kota (Quota)	Alt gruplardan belirli sayıda birey, rastgele olmayan yöntemle seçilir	Alt grup temsilini sağlar, tabakalıya benzer	Kota içi seçim yanlı olabilir
Maksimum çeşitlilik	Olabildiğince farklı özelliklere sahip bireyler seçilir	Çeşitli bakış açıları, nitel için zengin veri	Doygunluk noktası belirsiz olabilir

Temsiliyet ve Genellenebilirlik

Örnekleme yöntemi seçiminin en kritik sonucu, araştırma bulgularının ne kadar geniş bir kitleye genellenebileceğidir:

Olasılıklı Örneklemede Genelleme

• İstatistiksel genelleme: Örneklem sonuçları, belirli bir güven aralığı (genellikle %95) ve örnekleme hatası ile evrene genellenebilir
• Örnekleme hatası hesaplanabilir: Standart hata formülleri kullanılarak hata payı belirlenebilir
• Güven aralığı oluşturulabilir: Evren parametresinin hangi aralıkta olduğu tahmin edilebilir
• Temsiliyet kanıtlanabilir: Örneklem-evren demografik karşılaştırması yapılabilir

Olasılıksız Örneklemede Genelleme

• İstatistiksel genelleme yapılamaz: Seçilme olasılıkları bilinmediğinden örnekleme hatası hesaplanamaz
• Analitik genelleme mümkündür: Nitel araştırmada bulgular kuramsal çerçeveye genellenebilir (Yin, 2018)
• Aktarılabilirlik (transferability): Yeterli bağlam bilgisi verilerek benzer durumlara aktarılabilirlik sağlanabilir
• Sonuçlar örneklemle sınırlıdır: "Bu araştırmaya katılan bireyler" ifadesi kullanılmalıdır

Örnekleme Yanlılığı (Sampling Bias)

Yanlılık Türü	Açıklama	Olasılıklı	Olasılıksız
Seçim yanlılığı	Belirli bireylerin sistematik olarak dışlanması	Düşük risk	Yüksek risk
Gönüllülük yanlılığı	Gönüllülerin sistematik olarak farklı olması	Orta risk	Yüksek risk
Kapsam yanlılığı	Çerçeve listesinin evreni tam kapsamaması	Orta risk	Yüksek risk
Yanıtsızlık yanlılığı	Yanıt vermeyenlerin sistematik farklılığı	Orta risk	Yüksek risk

Örneklem Büyüklüğü Belirleme

Olasılıklı Örneklemede

• Güç analizi: G*Power veya benzeri yazılımlarla etki büyüklüğü, alpha düzeyi ve istenen güce göre hesaplanır
• Formül tabanlı: Cochran formülü, Yamane formülü gibi örneklem büyüklüğü formülleri kullanılır
• Kural: Güven düzeyi, hata payı ve evren büyüklüğüne bağlıdır (genellikle %95 güven, %5 hata payı)
• Asgari sınırlar: t-testi için grup başına en az 30, ANOVA için grup başına en az 20-30, regresyon için bağımsız değişken sayısının 10-20 katı

Olasılıksız Örneklemede

• Nitel araştırma: Veri doygunluğu (saturation) noktasına kadar devam edilir; genellikle 5-30 katılımcı
• Fenomenoloji: 5-25 katılımcı
• Durum çalışması: 1-10 vaka
• Gömülü teori: 20-30 katılımcı (kuramsal doygunluk)
• Kriter: Yeni veri yeni bilgi getirmediğinde doygunluk sağlanmış kabul edilir

Araştırma Türüne Göre Örnekleme Seçimi

Araştırma Türü	Önerilen Örnekleme	Gerekçe
Tarama (survey) araştırması	Olasılıklı (tabakalı, küme)	Geniş evrene genelleme amacı
Deneysel araştırma	Olasılıklı (basit seçkisiz) + rastgele atama	İç ve dış geçerlik için
Fenomenolojik araştırma	Olasılıksız (amaçlı, ölçüt)	Olguyu deneyimleyen bireyler gerekli
Durum çalışması	Olasılıksız (amaçlı)	Bilgi açısından zengin vakalar
Gömülü teori	Olasılıksız (kuramsal örnekleme)	Ortaya çıkan kurama göre katılımcı seçimi
Karma yöntem	Her ikisi	Nicel aşamada olasılıklı, nitel aşamada amaçlı
Keşifsel araştırma	Olasılıksız (kolay erişilebilir)	Hızlı veri toplama, ön bilgi edinme
Erişilmesi zor popülasyonlar	Olasılıksız (kartopu)	Çerçeve listesi oluşturulamaz

Maliyet ve Kaynak Karşılaştırması

Kaynak Boyutu	Olasılıklı	Olasılıksız
Maddi maliyet	Yüksek (saha çalışması, ulaşım, posta)	Düşük (yakın çevre, çevrimiçi)
Zaman maliyeti	Yüksek (liste oluşturma, rastgele seçim, takip)	Düşük (hızlı erişim)
İnsan kaynağı	Çok (eğitimli anketör, koordinasyon)	Az (tek araştırmacı yeterli olabilir)
Teknik bilgi	Yüksek (örnekleme formülleri, tabaka oluşturma)	Orta (amaçlı seçim kriterleri)
Ön hazırlık	Uzun (çerçeve listesi, izinler)	Kısa

Yaygın Hatalar ve Uyarılar

• Kolay erişilebilir örneklemeyi olasılıklı gibi sunmak: Üniversite öğrencilerinden oluşan örneklem "rastgele seçilmiş" olarak raporlanamaz
• Örneklem büyüklüğünü abartmak: Büyük örneklem yanlı seçimi telafi etmez. 10.000 kişilik yanlı örneklem, 300 kişilik temsilci örneklemden daha az genellenebilir
• Çevrimiçi anketleri olasılıklı saymak: Sosyal medyadan paylaşılan anketler tipik olarak kolay erişilebilir örneklemedir
• Nitel araştırmada örneklem büyüklüğünü sorun etmek: Nitel araştırmada önemli olan sayı değil, veri doygunluğu ve bilgi zenginliğidir
• Örnekleme yöntemini raporlamamak: Yöntem bölümünde örnekleme türü, gerekçesi ve süreci açıkça belirtilmelidir

Altın Kural: Hiçbir örnekleme yöntemi mükemmel değildir. Önemli olan, seçtiğiniz yöntemin araştırma sorunuza uygun olması, sınırlılıklarının farkında olmanız ve bunları şeffaf biçimde raporlamanızdır.

Sonuç

Olasılıklı ve olasılıksız örnekleme, farklı araştırma ihtiyaçlarına yanıt veren tamamlayıcı yaklaşımlardır. Nicel araştırmalarda genellenebilirlik hedefleniyorsa olasılıklı örnekleme tercih edilmelidir. Nitel araştırmalarda derinlik ve anlam zenginliği hedefleniyorsa olasılıksız örnekleme doğal tercihtir. Karma yöntem araştırmalarda ise her iki yaklaşım bir arada kullanılabilir. Araştırmacının sorumluluğu, örnekleme kararını bilinçli almak, gerekçelendirmek ve bulgularını bu kararın sınırlılıkları dahilinde yorumlamaktır.