örneklem yanlılığı ne demek?
Örneklem Yanlılığı (Sampling Bias)
Örneklem yanlılığı, bir araştırmada kullanılan örneklemin, araştırılan popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmemesi durumunda ortaya çıkar. Bu durum, elde edilen sonuçların genellenebilirliğini ciddi şekilde etkiler ve yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Başka bir deyişle, örneklem yanlılığı, evrenin belirli özelliklerine sahip bireylerin örnekleme dahil edilme olasılığının diğerlerine göre sistematik olarak farklılık göstermesidir.
Nedenleri:
- Seçim yanlılığı (Selection Bias): Örnekleme dahil edilecek bireylerin seçim sürecinde sistematik bir hata olmasıdır. Örneğin, sadece gönüllülerin katıldığı bir anket, tüm popülasyonu temsil etmeyebilir. (Seçim Yanlılığı)
- Hayatta kalma yanlılığı (Survivorship Bias): Sadece hayatta kalan veya başarılı olanların incelenmesi, başarısız olanların veya ortadan kaybolanların göz ardı edilmesi durumudur. (Hayatta Kalma Yanlılığı)
- Yanıt vermeme yanlılığı (Non-response Bias): Anket veya araştırmaya katılanların, katılmayanlardan önemli ölçüde farklı olması durumudur. (Yanıt Vermeme Yanlılığı)
- Kolayda örneklem (Convenience Sampling): Araştırmacının kolayca ulaşabileceği bireylerden örneklem oluşturmasıdır. Bu yöntem, popülasyonu temsil etmeyebilir. (Kolayda Örneklem)
Sonuçları:
- Yanlış Sonuçlar: Elde edilen sonuçlar, gerçek popülasyonu yansıtmayabilir.
- Yanlış Kararlar: Araştırma sonuçlarına dayalı olarak alınan kararlar, hatalı olabilir.
- Kaynak İsrafı: Yanlış sonuçlar, gereksiz kaynak kullanımına yol açabilir.
Önleme Yolları:
- Rastgele Örnekleme: Popülasyondaki her bireyin örnekleme dahil edilme olasılığının eşit olduğu rastgele örnekleme yöntemleri kullanmak.
- Tabakalı Örnekleme: Popülasyonu anlamlı alt gruplara (tabakalara) ayırarak, her tabakadan rastgele örnekler almak.
- Örneklem Büyüklüğünü Artırmak: Daha büyük bir örneklem, popülasyonu daha iyi temsil etme olasılığını artırır.
- Veri Toplama Yöntemlerini İyileştirmek: Yanıt vermeme oranını azaltmak için veri toplama yöntemlerini dikkatli bir şekilde tasarlamak.
- Yanlılıkları Tanımlamak ve Düzeltmek: Araştırma sürecinde olası yanlılıkları belirlemek ve bunları düzeltmek için istatistiksel yöntemler kullanmak.