Bir qrup insan haqqında araşdırma apardığımız zaman, bu qrupdakı hər bir şəxsdən məlumat toplamaq nadir hallarda mümkündür. Bu səbəbdən tədqiqatçılar Sampling metodlarından istifadə edirlər.
Sampling-population-ın bir hissəsindən istifadə edib, bütöv population haqqında məlumat verməyə kömək edir. Sample size population- ın ölçüsü, dəyişkənliyi kimi müxtəlif amillərdən asılıdır. Nümunə seçərkən fərdlərin bütöv population-u təmsil etməyi mütləqdir.
İlk öncə population və sample nədir onu aydınlaşdıraq.
Population-nəticə çıxartmaq istədiyimiz bötöv qrupdur.
Sample-Population-ın bir hissəsi olub, məlumat toplayacağımız və bu məlumata əsasən nəticə çıxardacağımız fərdi qrupdur.
Tutaq ki, bizə Bakı şəhərində olan məktəblərdə şagirdlərin orta boyunu tapmaq tələb olunur. Bütün məktəblərdəki şagirdlərin boylarını tapmaq həm vaxt cəhətdən həm də fiziki cəhətdən mümkün deyildir. Sayı azaltmaq həmçinin yüksək keyfiyyətli nəticələr əldə etmək üçün hər məktəbdən 50 şagirddən boyunu soruşmaq daha məqsədə uyğundur. Bu misalda Bakı şəhərində olan bütün şagirdlərin sayı population,hər məktəbdən seçilən 50 nəfər isə sample adlanır.
Sampling metodları 2 yerə bölünür. Probability(random) sampling və Non-probability sampling.
Probability Sampling -Bu metodda sample-ların seçilməsi ehtimal nəzəriyyəsinə əsaslanır. Population-da olan bütün üzvlərin seçilmə şansının eyni olması bu metodun avantajlarından biridir. Probability sampling-in dörd əsas növü vardır:
Simple random sampling, Systematic Random Sampling, Stratified Sampling, Cluster Sampling.
Simple Random Sampling -Population -ın hər bir üzvünün seçilmə şansı tamamilə bərabərdir. Bu metoda aşağıdakı misalı göstərə bilərik.
A şirkətində 1000 nəfər işçi var. Biz 1000 nəfərin arasından 100 nəfər sample seçmək istəyirik. Bunun üçün işçiləri 1-dən 1000-ə qədər nömrələyib, onların arasından random 100 nəfəri seçə bilərik. Bütün probability sampling metodlarında olduğu kimi Simple Random Sampling -də seçimlərdə yanılma riskini azaldır. Əsas üstünlüklərindən biri odur ki, ən sadə seçmə üsuludur. Aşağıdakı şəkildə bütün nöqtələr population-ın təmsil edir. Sarı ilə rənglənmiş nöqtələr isə sample-dir.
Systematic Sampling-Bu metod Simple Random Sampling-a bənzəyir, lakin aparılması bir qədər asandır. Systematic Sampling population-dan əvvəlcədən təyin edilmiş aralıqlarla sample götürməkdən ibarətdir. Aşağıdakı şəkildən göründüyü kimi hər 9-cu elementi sample kimi götürürük.
Stratified Sampling-Bu metodda population oxşar xüsusiyyətə sahib olan alt qruplara bölünür. Daha sonra təsadüfi olaraq bu qruplardan ayrı-ayrılıqda sample götürürük ki,qruplar hələ də bütün population-da olduğu kimi eyni nisbətdə saxlanılsın. Məsələn A şirkətində 800 kişi və 200 qadın var. Population-u cinsiyyətə görə 2 qrupa ayırırıq. Sonra hər bir qrupda 80 kişi və 20 qadın seçərək təsadüfi seçmə istifadə edirik ki, bu da bizə 100 nəfərdən ibarət bir nümunə verir.
Cluster Sampling -Population alt qruplara bölünür və bu alt qrupların hər biri cəmdə nəzərə alındıqda population -la oxşar xüsusiyyətlərə malik olmalıdır.Daha sonra sample yaratmaq üçün təsadüfi olaraq bu qrupların arasından seçirlər. Cluster Sampling coğrafi cəhətdən daha çox yayılmış population -ları öyrənmək üçün ən uyğun metodlardan biridir. Aşağıdakı şəkildən göründüyü kimi oxşar xüsusiyyətlərə (ölçü və forma) sahib dörd qrupdan təsadüfi olaraq iki qrup seçib sample kimi qəbul edirik.
Non-probability sampling -Probability Sampling -dən fərqli olaraq təsadüfi seçilməyə yox hər hansısa bir kriteriyaya əsaslanır. Nəticədə bəzi müşahidələrin seçilmə şansı olmur. Bu metodun dizavantajı seçilən nümunələr population-ı təmsil etməyə bilər və bəzi vacib müşahidələr nümunəyə daxil olmaya bilər.Tədqiqatçılar bu metodu vaxt və ya maliyyət baxımından təsadüfi ehtimal nümunəsi götürməyin mümkün olmadığı hallarda istifadə edirlər. Bu məqalədə Non-probability Sampling -in üç növündən bəhs edəcəyik.
Convenience Sampling -tədqiqatçı üçün əl çatan nümunələri(şəxsləri) seçməyi əhatə edir.Bu metod digərlərinə nisbətən daha ucuz və sadədir.Lakin bəzi hallarda seçilən nümunələr population -u təmsil etməyə bilər. Buda səhv nəticə almaq riskini artırır. Şəkildəki mavi nöqtə tədqiqatçını digər narıncı nöqtələr isə tədqiqatçıya daha yaxın və əl çatan olan şəxsləri göstərir.
Voluntary Sampling- Convenience Sampling -ə bənzəyir,lakin burada tədqiqatçılar iştirakçıları seçmək əvəzinə iştirakçılar özləri könüllü seçilir.(ictimai onlayn sorğulara cavab verməklə). Aşağıdakı şəkildə mavi nöqtə tədqiqatçıdır, narıncı nöqtələr isə sorğuda iştirak etməyə könüllü razı olanlardır.
Snowball Sampling -Bu metodda tədqiqatçı nümunələri seçmək üçün sorğunu yerinə yetirmiş insanlardan digər tanışlarını cəlb etmələrini istəyir. Növbəti şəkildə mavi nöqtə tədqiqatçıdır, narıncı olanlar sorğuda iştirak etmiş (tədqiqatçı tərəfindən tanınan) və sarı olanlar (narıncı rəngli insanların tanışları), tədqiqatda iştirak etməyə hazır olan digər insanlardır.
Nəticə olaraq deyə bilərik ki, tədqiqatlarda Sampling metodlarından istifadə etmək, əsasən pula və zamana qənaət edir. Düzgün metod, sample ölçüsü istifadə olunursa, bu zaman etibarlı nəticə əldə etmək olar.
Məqalədəki şəkillər bu mənbədən götürülmüşdür:https://radiant-brushlands-42789.herokuapp.com/towardsdatascience.com/8-types-of-sampling-techniques-b21adcdd2124
