Ünite 3: Halkla İlişkilerde Nicel Araştırmalar

Nicel Yöntem

Nicel yöntem ampirik yöntem ya da sayısal yöntem olarak da adlandırılmaktadır. Görgül, duyular aracılığı ile gözlemlenebilir kanıtlar içerebilmek demektir. Nicel yöntem gözlem ve ölçmeye dayalı, tekrarlanabilen, objektif araştırma yaklaşımıdır. 1970’lere kadar araştırmaların çoğunda kullanılan nicel yöntem, sosyal bilimlerin şekillenmeye başladığı 20. yüzyılın başında, fen bilimlerinin kullandığı araştırma yöntemleri ve veri toplama tekniklerinin sosyal bilimlere uyarlanmasıyla oluşmuştur.

Sosyal bilimlerde nicel yöntem, deneysel ve deneysel olmayan araştırmalar kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Nicel araştırmaların amacı, bireylerin toplumsal davranışlarını gözlem, deney ve test yoluyla nesnel bir şekilde ölçmek ve sayısal verilerle açıklamaktır. Nicel araştırma olgu ve olayları gözlemlenebilir, ölçülebilir ve sayısal olarak ifade edilebilir bir şekilde ortaya koyan araştırmalardır.

Nicel araştırma sürecinde araştırmanın planlanması probleminin belirlenmesi ile başlar. Problem belirlendikten sonra araştırma soruları ya da hipotezler oluşturulur ve araştırma modelinin oluşturulması aşamasına geçilir. Araştırma modeli belirlendikten sonra veri toplanır, verilerin analizi ve bulguların yorumlanması aşamaları uygulanır. Analiz edilen verilerden edinilen bulgular ile araştırmanın raporu gerçekleştirilerek araştırma tamamlanmış olur.

Nicel araştırma değişkenlerin ve değişkenler arasındaki ilişkilerinin dilini kullanır. Değişken kavramı nicel araştırmanın merkezinde yer alır. Nicel araştırma tasarımı değişkenlerin birbirlerine göre nasıl konumlandıklarını ve örgütlendiklerini gösterir.

Nicel veri toplama, değişkenlerin nasıl ölçüleceği, nicel veri çözümlemesi ise değişken ölçümlerinin nasıl çözümlenebileceği ile ilgilidir. Bu nedenle değişken ve değişkenlerin ölçülmesi nicel araştırmanın temelini oluşturur.

Basitçe tanımlamak gerekirse değişken, değişiklik gösteren bir kavramdır. Gözlemden gözleme değişik değerler alabilen objelere, özelliklere ya da durumlara “Değişken” denir. Değişkenleri çeşitli açıdan sınıflamak mümkündür.

Süreksiz Değişken: Miktar yönünden değişiklik yerine, tür yönünden değişiklik gösteren değişkenlerdir. Süreksiz değişkenler, ölçülen özelliklerine göre sınırlı sayıda değer alırlar. Dolayısıyla bir obje ya da birey bir özelliğe ya sahiptir ya da değildir. Nitel değişkenlerin büyük bir kısmı süreksiz değişkendir.

Sürekli Değişken: Sürekli değişken, iki ayrı ölçüm arası kuramsal olarak sonsuz değerler alabilen değişkenlerdir.

Nitel Değişken: Bu değişkenler gözlemden gözleme farklılık gösterirler ancak bu farklılık derece yönünden değil kalite ve çeşit yönündendir. Değişkenin özelliği sınırlandırılabiliyorsa nitel değişkendir.

Nicel Değişken: Değişik derecelerde az ya da çok değerler alabilen değişkendir. Değişkenin özelliği sayı ve miktar ile açıklanabiliyorsa nicel değişkendir.

Bağımlı Değişken: Üzerinde bağımsız değişkenin etkisi incelenen değişkendir. Nedensel bir hipotezde bağımsız bir değişkenin neden olduğu etki veya sonuç değişkenidir. Araştırmacının bireyler ya da gruplar arası değişkenliğini incelediği değişken, çözmeye odaklandığı problemdir. Bağımlı değişken Y ile gösterilmektedir.

Bağımsız Değişken: Araştırmacının bağımlı değişken üzerinde etkisini test etmek istediği değişkendir. Açıklanması istenen durumu simgeleyen, bağımsız değişkenlerin etkilemesi beklenen değişkendir. Bağımsız değişken X ile gösterilmektedir.

Her araştırma bir problemle başlarken her problem bir araştırma gerektirmez. Bir araştırma projesinin ilk adımı problemin tanımlanmasıdır. Bu aşamada araştırmacı, çalışmanın amacını, hangi bilgilerin toplanması gerektiğini ve toplanan bilgilerin karar verme aşamasında nasıl kullanılacağını göz önüne alır. Bu aşamada yapılacak bir hata ya da eksik durum araştırmanın sonrasını etkileyecektir. Bu aşamanın araştırma sürecinin en önemli aşaması olduğu unutulmamalıdır.

Problemin tanımlanmasından sonra, bu problemin çözümüne yönelik olarak geliştirilen araştırma soruları ya da hipotezlerin oluşturulması süreci başlar. Hipotez, iki veya daha fazla ölçülebilir değişkenin birbiri ile ilişkisini belirleyen bir yargıdır. Olaylar arasındaki ilişkiyi açıklamaya çalışır. Hipotez yazmak, araştırmanın kuramsal temellerine dayalı olarak tahminler yürütmemize, araştırmanın sonucu üzerinde daha derinlemesine düşünmemize ve araştırdığımız problemdeki değişkenler arasında ilişki kurup kurmamamıza dair karar vermemize yardımcı olmaktadır. Öte yandan hipotez, araştırmacıya araştırma sürecine ilişkin yol göstericidir. Ne tür verilere ihtiyaç olduğu ve bunları kimlerden toplayacağı hipotezden çıkarılabilir. Ancak hipotez yazmamızın, ön yargılar geliştirmemiz açısından ve araştırma sürecinde önemli olabilecek diğer noktaları görmemizi engellemesi açısından olumsuz etkileri de olabilir.

Hipotez ifadesi araştırma sorularına olası cevaplar verir. Hipotez, araştırmanın beklenen sonuçlarını ifade eden öz cümleler şeklinde olmalıdır. Önemli olan hipotezlerin doğru/yanlış olması, gerçekleşme/gerçekleşmemesi değil, sınanabilmesidir.

Araştırma modelinin oluşturulması, problemin çözümüne yönelik olarak ihtiyaç duyulan bilgilerin toplanması için gerekli olan yöntem ya da yöntemlerin belirlenmesi demektir. Araştırma amaçlarının bu aşamada önemi büyüktür. Gerekli olan verinin hangi yöntemle toplanacağına bu aşamada karar verilir. Bu aşamada ayrıca araştırmada kullanılacak örnekleme yöntemine karar verilmesi gerekmektedir. Araştırma modelinin oluşturulması ile değişkenleri kapsayan gerçek durumun özeti elde edilmiş olur. Temel olarak iki araştırma modeli bulunmaktadır. Bunlar; Tarama ve Deneme Modelleridir. Tarama ve Deneme Modelleri de kendi içlerinde alt sınıflamalar içermektedir.

Tarama modelleri, geçmişte ya da günümüzde mevcut olan bir durumu olduğu şekliyle betimlemeyi amaçlayan araştırma yaklaşımlarıdır. Tarama modellerinde araştırma konusu olan olay, kişi veya nesne içinde bulunduğu koşul içerisinde olduğu gibi tanımlanır. Tarama modellerinde amaçların ifade edilişi genellikle soru cümleleri ile olur. Bunlar: “Ne idi?”, “Ne ile ilgilidir?” ve “Nelerden oluşmaktadır?” gibi sorulardır. Tarama araştırmacısı, tarama işleminde doğrudan kendisi gözlemleyeceği gibi daha önceden tutulmuş kayıtları ve dağınık bilgileri kendi gözlemleriyle bütünleştirerek yorumlamak durumundadır. Tarama modellerinin veri bulma ve kontrol güçlüğü olmak üzere iki sınırlılığı bulunmaktadır.

Örnek Olay Tarama Modelleri: Evrendeki belli bir ünitenin, derinliğine ve genişliğine, kendisini ve çevresi ile olan ilişkilerini belirleyerek o ünite hakkında bir yargıya varmayı amaçlayan tarama düzenlemeleridir.

Genel Tarama Modelleri: Genel tarama modelleri, çok sayıda elemandan oluşan bir evrende, evren hakkında genel bir yargıya varmak amacı ile evrenin tümü ya da ondan alınacak bir grup, örnek ya da örneklem üzerinde yapılan tarama düzenlemeleridir. Genel tarama modelleriyle, tekil ya da ilişkisel taramalar yapılabilir. Tekil araştırma modelleriyle, anlık durum saptamaları yanında, zamansal gelişimler ve değişimler de belirlenebilmektedir. İlişkisel tarama modelleri, iki ve daha çok sayıdaki değişken arasında birlikte değişim varlığını ve derecesini belirlemeyi amaçlayan araştırma modelidir. İlişkisel çözümleme iki türlü yapılabilir. Bunlar Korelasyon ve Karşılaştırmadır.

Deneme modelleri , neden-sonuç ilişkisini belirlemek amacıyla, araştırmacının kontrolü altında gözlenmek istenen verilerin üretildiği araştırma modelleridir. Deneme modelinde gözlenmek istenilenin araştırmacı tarafından üretilmesi söz konusudur ve amaçlar hipotezlerle ifade edilirler. Deneme modelleri laboratuvar koşullarında ya da kontrollü ortamlarda uygulanır. Deney ve kontrol grupları kullanılabilir. Burada deney grubunda kontrollü biçimde gerçekleştirilen herhangi bir değişimin belirli bir sonuca yol açıp açmadığı kontrol grubu ile karşılaştırmak amaçlanır. Deney grubu sayısı birden fazla ise gruplar arası etkileşimler de incelenir. Bir araştırmanın deneme sayılabilmesi için, denemeci durumu değiştirebilmeli, değişmeler kontrollü olmalı, denemeci durumu değiştirmesinin etkisini gözleyebilmelidir.

Deneme öncesi modeller: Gerçek anlamda bir deneme modeli özelliği taşımazlar. Bunların incelenmesindeki amaç, diğer modellerin daha iyi anlaşılmasını sağlamaktır.

Bilimsel değerleri sınırlı modellerdir. Deneme öncesi modeller 3 grupta incelenir: Tek Grup Sontest Model, Tek Grup Öntest-Sontest Modeli, Karşılaştırmalı Eşitlenmemiş Grup Son test Modeli Deneysel tasarımların bileşenlerini tanımlamak ve göstermek için bir semboller seti kullanmakta yarar vardır. Araştırmacılar genellikle Campbell ve Stanley’in geliştirdiği sistemi kullanırlar. Bu notasyon sisteminde, “G” grubu gösterir.

“X” işareti bir grup deneğin bağımsız veya deneysel bir değişkene maruz bırakıldığını gösterir.

“O” harfi bir gözlem yöntemini veya bağımlı bir değişkenin ölçümünü gösterir.

“R” harfi deneklerin gruplara tesadüfi şekilde atanmasını gösterir.

Harflerin soldan sağa dizilişi muamelelerin ve ölçümlerin sırasını gösterir. Harfleri düşey sıralanması da eş zamanlı işlem ve ölçümleri gösterir.

Tek Gruplu Sontest Model : En zayıf deneysel desen olan modelde gelişigüzel seçilmiş tek bir gruba bağımsız değişken uygulanır ve etki bağımlı değişken üzerinde ölçülür. Öntest uygulanmadığı için, durumun öncesi hakkında bir bilgi yoktur. Bu nedenle de zayıf bir modeldir.

Tek Gruplu Öntest-Sontest Model: Bu modelde de gelişigüzel seçilmiş bir gruba bağımsız değişken hem deney öncesi hem de deney sonrası uygulanır. Kontrol grubu olmadığı için yine zayıf bir deneysel desendir.

Karşılaştırmalı Eşitlenmemiş Grup Sontest Modeli: Gelişigüzel seçilmiş ve başlangıçta benzerlikleri bilinmeyen iki grup bulunur. Bunlardan biri deney diğeri kontrol grubu olarak kullanılır ve yalnızca deney sonucu ölçmeler yapılır.

Gerçek Deneme Modelleri: Bilimsel anlamda değeri en yüksek deneme modelleridir. Bu modellerin ortak özellikleri birden fazla grup kullanılması ve bu grupların tesadüfi atama ile oluşturulmasıdır. Böylece her grupta en az bir deney ve kontrol grubu bulunur. Bu modellerin uygulandığı çalışmalarda araştırmacının yapması gerekenler; istenmeyen karıştırıcı değişkenlerin kontrolü, bağımsız değişkenin deney grubuna uygulanıp kontrol grubuna uygulanmaması, gruplar arası değişme ve grup içi değişim hesaplanmak, şanstan kaynaklanan fark olasılığını belirlemek için grup içi ve gruplar arası değişime bakmaktır. Gerçek deneme modelleri 3 yapıda karşımıza çıkar: Öntest-Sontest kontrol grubu modeli, Sontest kontrol grubu modeli ve Solomon dört grup modelidir.

Öntest-Sontest Kontrol Grubu Modeli: Bu modelde tesadüfi atama ile oluşturulmuş iki grup bulunur. Bunlardan biri deney, diğeri kontrol grubu olarak kullanılır. Her iki grupta da deney öncesi ve deney sonrası ölçmeler yapılır.

Bu modelde, “X”in ne ölçüde etkili olduğuna karar vermek için öntest ve sontest ölçme sonuçları birlikte kullanılır. Bu amaçla:

• Her grup için öntest-sontest puanlarındaki yüzde artışlar bulunarak ortalama artışlar karşılaştırılır.
• Öntest puanlarını “birlikte değişen” olarak kullanıp sontest puanlarıyla, birlikte değişkenlik çözümlemesi yapılır.
• Önce öntest puanları karşılaştırılır, arada önemli bir ayrım yoksa yalnızca sontest puanları kullanılarak ortalamalar arası farklar sınanır.

Sontest Kontrol Grubu Modeli: Bu modelde ise tesadüfi atama ile oluşturulmuş iki grup bulunur. Bunlardan biri deney diğeri kontrol grubu olarak kullanılır. Gruplara sadece son test uygulanarak deney sonu ölçme yapılır.

Solomon Dört Grup Modeli: Bu tasarım, test öncesi-test sonrası kontrol gruplu deneysel tasarım ve test sonrası kontrol gruplu deneysel tasarımın karışımıdır. Böylece oluşturulan 2 deney ve 2 kontrol grubundan elde edilen gözlem sonuçları karşılaştırılarak etkisi ölçülmek istenen değişkenin etki derecesi saptanmaya çalışılır. Bu deney tasarımında 4 grup ve 6 tane ölçüm söz konusudur.

Yarı Deneme Modelleri: Bilimsel değer bakımından gerçek deneme modellerinden sonra gelmektedir. Gerçek deneme modellerinin kontrolünün sağlanamadığı ve yeterli olmadığı durumlarda yarı deneme modelleri kullanılır. Bu modellere olabilenin en iyisi olarak bakılmalıdır. Gerçek deneme modellerinin uygulanamadığı alanlarda yararlanılmalıdır. Özellikle toplum bilimlerinde yapılan araştırmalarda bu modelin uygulama geçerliliği fazladır. Yarı deneme modelleri şunlardır:

• Zaman Dizisi Modeli
• Eşit Zaman Örneklemli Model
• Eşitlenmemiş Kontrol Gruplu Model
• Öntest-Sontest Ayrı Örnek Grup Modeli
• Rotasyon Modeli

Zaman Dizisi Modeli: Bu modelde gelişigüzel seçilmiş tek grup bulunur. İzleme yöntemi ile bağımlı değişken süreli olarak ölçülmekte ve ölçmelerin ilk yarısında bağımsız deney değişkeni ‘X’ uygulanmaktadır. Bağımsız değişkenin uygulanmasından sonraki ölçmelerde önceki ölçmeler gibi süreli olarak yapılır. Eğer bağımsız değişken etkili olmuş ise ‘X’ ten sonraki ölçmeler aynı/ ayrı bir düzey ile yön almaktadır.

Eşit Zaman Örneklemli Model: Gelişigüzel oluşturulmuş tek bir grup üzerinde çalışılır ve bir dizi ölçmeler yapılır. Burada aynı grup eşit-zaman aralıkları ve tesadüfi seçimle belirlenen bir sırada deney X1 ve kontrol X0 grubu olarak kullanılır. Her uygulamadan sonra bağımlı değişken değeri ölçülür.

Eşitlenmemiş Kontrol Gruplu Model: Bu model öntestsontest kontrol gruplu modele benzemektedir. Eşitlenmemiş kontrol grubunda gruplar gelişigüzel seçilmezler. Modelde grupların tesadüfi atama yoluyla eşitlenmeleri için uğraşılmaz fakat gruplardaki katılımcıların benzer özelliklerde olmalarına dikkat edilir.

Öntest-Sontest Ayrı Örnek Grup Modeli: Bu modelde tesadüfi atama ile oluşturulmuş iki grup bulunmaktadır. Gruplardan biri öntest diğeri ise sontest için kullanılır. Her iki gruba da aynı bağımsız değişken düzeyi uygulanır. Bu model deney öncesi ölçmenin bağımlı değişkeni etkileme olasılığının yüksek olduğu durumlarda kullanılır. Modelin geçerliliği, grupların tesadüfi atama ile oluşturulmasına dayanarak ayrı gruplar üzerinde yapılan öntest ile sontestin aynı gruba yapılmış gibi işlem göreceği varsayımına dayanmaktadır.

Rotasyon Modeli: Bu model birden çok grup, zaman ve deney değişkenlerinin, eşit sıra, zaman ve yansızlık ilkesine göre etkileştirilmelerinden oluşur. Rotasyon modeline göre her grup, eşit sürelerle ve yansız bir sıra içinde ‘x’ bağımsız değişkenlerin etkisi altında bırakılır. Her ‘X’ ten sonra ölçme yapılır. Bağımsız deney değişkenlerinin her uygulanışından sonra yapılan ölçmeler, o değişkenin etkisi olarak kabul edilir. ’X’ lerin karşılaştırılmasında bu ölçmeler gruplandırılarak birlikte değerlendirilir. Böylece değişkenlerin uygulama sırasından doğabilecek yanılgılar önlenmiş olur.

Araştırmacılar, araştırmalarıyla ilgili bütün birimleri araştıramayacaklarından, o birimlerden oluşturulmuş örneklemlerle çalışmak zorunda kalmaktadırlar. Nicel araştırma yöntemlerinde çoğu zaman örneklem yoluyla evrene ilişkin eğilimler belirlenmektedir. Evren, araştırma sorununa ilişkin bütün ögeleri kapsayan ve hakkında genellemeler yapılan en geniş kümedir.

Tamsayım , evrenin tamamının incelenmesine sayım denir. Diğer bir değişle sayım, bir grup insan hakkında bilgi toplamanın bir yolu, o gruptaki birimlerin her birinin tek tek araştırılmasıdır.

Sayım verileri araştırmacılar için oldukça değerli verilerdir. Sayım verilerinde bulunan cinsiyet, yaş ve diğer demografik bilgiler yardımıyla hedef kitle tespit edebilmek, demografik özelliklere göre talep trendlerini belirlemek ve en önemlisi de örneklem büyüklüğünü belirleme mümkündür. Ancak teknik açıdan evrenin tümünden veri toplamak çoğunlukla hem olanaklı hem de gerekli değildir; bu nedenle iletişim araştırmalarında genellikle örneklem üzerinde çalışılmaktadır.

Örneklem , evren içinden seçilen ve evreni temsil etme yeterliğine sahip olduğu belirlenen görece küçük bir gruptur. Örneklem alma işlemine de örnekleme denilmektedir.

Örneklemeye Başvurma Nedenleri:

• Zaman: Uygulamada çoğunlukla evrenin hacmi çok büyüktür. Sayım çok zaman alır.
• Maliyet: Evrenin tamamından bilgi almak ve bu bilgileri işlemek çok büyük araştırma bütçesi gerektirir.
• İş gücü: Sayım yapabilecek insanların bulunması oldukça zordur.
• Sayımın mümkün olmadığı durumlar: Sayımın mümkün olmadığı iki durum söz konusudur. Birincisi, evreni oluşturan birimlerin tamamın ulaşmak mümkün olmayabilir. İkincisi ise bazen gözlem yapmak evren birimini yok etmek şeklinde olabilir.

Örnekleme yönteminde evrene ait değerler tahmin edilmeye çalışılır. Sayımda ise evrene yönelik olarak kesin değerler elde edilir. Bu nedenle sayımda tahminden dolayı oluşabilecek bir hata söz konusu değildir. Fakat örnekleme tahmin hatası içerir. Bu nokta örneklemenin dezavantajıdır.

Örneklemenin Avantajları:

• Örneklemenin toplam maliyeti sayıma göre oldukça düşüktür.
• Örneklemede daha nitelikli eleman kullanma imkânı vardır.
• Örneklemede veriler sayıma göre daha kısa sürede elde edilirler.
• Örnekleme ile daha ayrıntılı veriler elde edilebilir.
• Örnekleme ile elde edilen verilerin doğruluk derecesi bazen sayıma göre daha yüksek olabilir.

Örnekleme sürecine öncelikle hedef evreni belirlemek ile başlanır. Hedef evrenimiz, incelediğimiz konuya göre insanlar, mağazalar, evler, ürünler, hizmetler yani ölçülebilen her birimi kapsayabilir. Eğer çalışmanın amacı doğru belirlenmişse evrenin sınırları da doğru çizilir. Bir örneklem, çalışma kapsamında ilgilenilen evrenin özelliklerini yansıtmalıdır. Hedef evren doğru biçimde belirlenmediğinde bir araştırma sorununun tam olarak çözülememesi söz konusu olur. Örneklem çerçevesi, hedef evreni tanımlayan listedir. Hedef evrenden örneklem seçme işlemi örneklem çerçevesi ile gerçekleştirilir. Örneklem çerçevesi herhangi bir veri tabanı olabileceği gibi, telefonla gerçekleştirilen araştırmalarda telefon rehberi, şirketlerin listeleri, belirli mahallelerde yaşayanların listesi, fakültede öğrencilerin listesi, müşteri adresleri listesi gibi listelerde örneklem çerçevesi olabilirler. Örneklem çerçevesinde dikkat edilmesi gereken nokta, listenin güncelliğidir. Eğer elimizdeki liste güncel bir liste değilse yanlış örneklemler seçme ihtimalimiz ortaya çıkabilmektedir.

Örnekleme, olasılık kuramından türetilmiş pratik bir araştırma aracıdır. Olasılık kuramı belirli özelliklerin evrende normal dağıldığı ilkesine dayanır. Olasılık kuramından hareketle, örnekleme tasarımını yapmak aşamasında ise karşımıza iki farklı örnekleme yöntemi çıkar. Bunlar;

• Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri
• Olasılıksız Örnekleme Yöntemleridir.

Olasılıklı örneklem yöntemlerinde , örnekleme dâhil edilecek her birimin örnekleme seçilme şansı eşittir. Bu örnekleme yöntemi, örneklem hatası hesaplanmasına imkân sağlar. Örneklem hatası, araştırılan evrenin gerçek değeri ile hesaplanan örneklem değeri arasındaki farktır. Nicel araştırmalarda örneklem kurulmasıyla ilgili en önemli soru “araştırmayı kime genellemek istiyoruz” sorusudur.

Yansız Örnekleme Yöntemi: Bir örneklem belirlenirken evreni oluşturan tüm birimlerin örnekleme girme olasılıklarının eşit olduğu örnekleme yöntemine yansız örnekleme denir. Yansız örnekleme yöntemi evreni oluşturan tüm birimlere oluşturulacak örnekleme girme şansı verdiğinden dolayı en etkin örnekleme tekniğidir. Bu yöntemde elimizde evreni oluşturan birimlerin tamamının listesi bulunmak zorundadır. Listeden örnek seçme işlemi bilgisayar programları ile kolayca oluşturulacak tesadüfi sayılar ile de belirlenebilir. Yansız örnekleme, küçük evrenlerle çalışırken iyi sonuçlar verir. Büyük evrenlerde örnekleme girecek kişilerin listesini bulmak oldukça güçtür. Bu durumda başka örnekleme yöntemlerinden faydalanılır. Yansız örneklemede evrendeki birim sayısı N, örneklemdeki birim sayısı n ise evrendeki her birimin seçilecek örnekte yer alma olasılığı n/N’dir.

Sistematik Örnekleme Yöntemi: Örneklem birimleri, örneklem çerçevesi içinde belirlenmiş eşit aralıklarla seçilir. Sistematik örneklemede örnek seçimi şöyle yapılır: Evren listesinden başlangıç noktası tesadüfi olarak seçilen birimden başlamak üzere her N/n inci birim örneğe alınır.

Sistematik örnekleme yönteminde başlıca sorunlar, evren birimlerinin numaralandırılabilir hâle dönüştürülmesi, ilk birimin tam bir tesadüfi süreç sonunda seçilmesi ve evren dağılımının periyodik bir dalgalanmadan arınmış olmasına ilişkindir. Bu üç sorun üzerinde gereken duyarlılığı araştırmacının göstermesi gerekir. Dikkat edilmesi gereken diğer bir nokta ise sistematik örneklemede birbirine yakın iki birim örneğe girme olasılığının düşük olmasıdır. Sistematik örneklemenin avantajı ise örneklemi oluşturan birimlerin seçilmesine ilişkin kolaylıktır. Alan araştırmalarında özellikle anketörlerin profesyonel istatistikçiler olmaması durumunda örneğin çekilmesi önemli bir problem hâline gelmektedir. Sistematik örnekleme yönteminin anlaşılması ve uygulaması kolaydır.

Tabakalı Örnekleme Yöntemi: Evreni oluşturan birimlerin, göz önünde tutulacak özellikleri arasında önemli farklılıklar varsa tabakalama yapılır. Tabakalama, evreni oluşturan birimleri, bir veya birkaç özellikleri bakımından homojen gruplara ayırmaktır.

Tabakalı örnekleme yöntemi belirli şartlarda duyarlılığı arttırabilir.

Küme Örneklemesi Yöntemi: Maliyet ve zorluk nedeniyle evren birimlerinin tam listesinin yapılamaması, araştırma çerçevesinin tam belirlenememesi durumunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Bu yöntemde örnek seçimi, birimlerin seçiminden önce kümeler arasında yapılır. Evren çok geniş bir coğrafi bölgeye dağılmış olabilir. Evren farklı coğrafi gruplara, kümelere ayrılır. Önemli olan kümelerin heterojen, küme içindeki birimlerin ise homojen olmasıdır. Bu teknikte seçim, asıl birimler arasından değil, birimlerin dâhil oldukları kümeler arasından yapılır. Seçilen örnek kümelerdeki birimlerin tamamı gözlenebileceği gibi, bu kümelerden basit tesadüfi örnekleme ile yeniden alt kümeler oluşturulabilir.

Olasılıksız örnekleme yöntemleri ise örneklemeye dâhil edilen kişilerin maksatlı olarak seçildiği örneklemlerdir. Örneklemler kesin kurallar ile seçilmemiş oldukları için örneklem hatasını kesin olarak belirlemek istatistiksel olarak mümkün değildir. Bu örnekleme yönteminin geçerli ve güvenilir olabilmesi araştırmacının yetenek, beceri ve tecrübesinden oldukça etkilenir. Eğer yaptığımız araştırmanın sonuçlarını tüm evrene genelleme amacımız yok ise bu örnekleme yöntemlerini rahatlıkla kullanabiliriz. Olasılıksız örnekleme yöntemleri verinin hızla veya düşük maliyetle toplanması amaçlandığında kesin çalışmalardan önce yapılan problemi tanımlamaya yardımcı olacak ön çalışmalarda kullanılabilir.

• Gelişigüzel Örnekleme Yöntemi: Bu tür örnekleme, araştırmacının saptanan örneklem büyüklüğüne göre herhangi bir şekilde evrenin bir parçasını seçmesidir. Herhangi bir fakülteye gidip saptanacak sayıda rastlanan öğrenciyi örnekleme alma gelişigüzel örneklemedir.
• Amaçlı Örnekleme Yöntemi: Bu örneklemenin temeli, araştırmanın amaçları doğrultusunda bir evrenin temsilci bir örneği yerine, amaçlı olarak bir ya da birkaç alt kesimini örnek olarak almaktır.
• Kolaylı Örnekleme Yöntemi: Bu tekniğin kullanıldığı durumlarda örneklem, araştırmacının rahatlıkla ulaşabileceği katılımcılardan oluşur. Nitekim bu yüzden kolaylı örneklemin bir adı da “hazır örneklem”dir. Araştırmacı yakınındaki ya da deyim yerindeyse elinin altındaki bir grubu seçtiği için yansız örnekleme söz konusu olamaz. Çoğu zaman örneklemin araştırma amacına uygun olup olmadığı bile tartışmalıdır hatta araştırmacı ile örneklemdeki bireyler arasında kişisel ilişkiler söz konusudur. Uygulamada düşük maliyet, izin alma kolaylığı, zamandan kazanma, iş gücü yetersizliği gibi olgular nedeniyle kolaylı örnekleme yapılmaktadır.
• Gönüllü Örnekleme Yöntemi : Bu örnekleme yönteminde, araştırma çalışmaya gönüllü olarak katılan kişiler ile gerçekleştirilir. Bu yöntemin en büyük dezavantajı, araştırmaya katılmayan kişilerin neden gönüllü olmadıklarının bilinmemesidir. Bu sorun yanlılığı da beraberinde getirecektir. Aslında hiçbir araştırmada etik olarak hiç kimse araştırmaya katılmaya zorlanmamalıdır. Burada anlatılmak istenen, araştırmanın örnekleminin belirlenmesi aşamasında sadece araştırmaya katılmaya gönüllü olan kişilerin örnekleme dâhil edilmesidir.
• Kartopu Örneklemesi: Bu örnekleme yönteminde ise örnekleme girecek birimlere aşama aşama ulaşılmaktadır. Öncelikle araştırmacı araştırmanın amacına uygun bir kişiyi bulur. Onunla araştırmasını gerçekleştirir. Daha sonra bulduğu kişiden, araştırmasına katılabilecek uygun kişilerin isimlerini alır. Onlarla araştırmasını uygular. Daha sonra o kişilerden başka isimler alır. Yeterli örneklemi oluşturana değin araştırma bu yol ile ilerler. Araştırma örnekleminin, kartopunun küçük bir kar ile başlayıp kar ekleyerek büyük bir kar yığını alması biçimindeki gibi oluştuğu için adı kartopu örneklemesi olmuştur.
• Evrenin sınırlarının ve evrende yer alan birimlerin kesin olarak belirlenemediği, örneklem çerçevesi oluşturmanın zor olduğu durumlarda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Az rastlanan bir özelliğe göre örneklem oluşturma durumlarında çok faydalı bir yöntemdir. En büyük avantajı örneklem oluşturma maliyetinin düşük olmasıdır.
• Kota Örneklemesi: Olasılığa dayalı örnekleme yöntemlerinden tabakalı örnekleme yönteminin olasılığa dayalı olmayan hâlidir. Bu örnekleme yöntemi dikkatli kullanıldığında yukarıda bahsedilen olasılığa dayalı olmayan diğer örnekleme yöntemlerine göre daha doğru ve ayrıntılı veri toplanmasını sağlamaktadır.
• Kota örneklemesinde, evren ilgilenilen çeşitli özelliklere göre kotalara ayrılır ve her bir kotadan uygun sayıda örnekleme birimi alınır. Burada dikkat edilmesi gereken konu, ilgilenilen özellik itibarıyla evrenin oransal dağılımının bilinmesidir. Çünkü evrendeki kotanın oransal dağılımına göre, örnekleme girecek birimlerin sayısı belirlenir. Kota örneklemesinde tek kota kullanmak gibi bir durum söz konusu değildir. Araştırmacı, araştırma konusu içinde hangi kotaların önemli farklılıklar yarabileceğini düşünüyorsa bu kotalara göre örneklem belirleyebilir
• Çok Düzeyli Örnekleme: Bu tür örnekleme, çoğunlukla olasılıklı ve olasılıksız örnekleme tekniklerinin değişik bileşimlerine dayanır. Genelde birden çok örnekleme tekniğinin bir araya getirilip uygulanmasıyla ortaya çıkan bir örneklemedir. Uygun bileşkenin ne olduğuna, araştırma amaçları doğrultusunda karar verilir. Sosyal bilimlerde örneklem genellikle büyük, belirsiz ve karışık yapıda olduğundan çok düzeyli örnekleme ciddi kolaylık sağlamaktadır.
• Veri Toplama ve Veri Analizi: Bu aşamada elde edilen veriler araştırmacı tarafından değerlendirilerek analiz edilir. Analiz aşamasında araştırmacıya veri toplamaya başlamadan önce geliştirdiği hipotez ya da araştırma soruları yardımcı olacaktır. Veri toplama teknikleri aracılığıyla toplanan veriler, bu aşamada kodlama, dönüştürme gibi biçimlerle organize edilmektedir. Toplanan veriler gözden geçirilmeli, eksik veya hatalı veri varsa eksiklikler tamamlanmalıdır. Veriler gözden geçirildikten sonra veri kodlaması yapılır ve veriler tablolar hâlinde düzenlenebilir. Bu aşamada bilgisayarlardaki istatistiksel paket programları araştırmacıya yardımcı olacaktır. Verilerin analiz edilmesinde hangi istatistiksel işlemlerin kullanılacağına, toplanan verilere göre karar verilmesi gerekmektedir. Verilerin analizinde uygulanacak teknikler belirlenirken üç konu üzerinde durulur:
• Analize girecek değişken sayısı; buna göre bir değişken varsa tek değişkenli analiz teknikleri, iki değişken varsa iki değişkenli analiz teknikleri, iki değişkenden fazlaysa çok değişkenli analiz teknikleri kullanılır.
• Analiz sonucu yapılacak yorumun “tanımlayıcı” veya “sonuç çıkarma” şeklinde olması; analizde veri toplanan örnek hakkında bilgiler verilmesi hedeflenmişse tanımlayıcı istatistik teknikleri kullanılmalıdır. Aylık tüketim harcamaları, ortalama öğrenci sayıları gibi. Amaç, örnekten alınan bilgilerden yararlanarak evren hakkında tahminler yapmaksa sonuç çıkarıcı istatistiksel teknikler kullanılır.
• Üçüncü belirleyici faktör ise araştırmada kullanılan ölçek türüdür. Kullanılacak istatistiksel teknikler ölçek düzeyine göre değişmektedir.

Her araştırmanın sonunda araştırmacının yaptığı çalışmayı raporlaması beklenir. Araştırma raporu aslında araştırmacı ile bu rapordan faydalanacak kişi ya da kuruluşlar arasındaki bir iletişim yöntemidir. İhtiyaç duyulacak bilgiler anlaşılabilir bir dille, yazı, grafik vb. ifade ve şekiller ile sunulmalıdır. Araştırmanın veri analizi aşamasında elde edilen bilgiler ve istatistiksel sonuçlar kullanılarak araştırma bulguları yorumlanmaktadır. Yapılan yorumların araştırmanın kuramsal çerçevesine uygun olması gerekmektedir. Araştırma bulgularına dayalı olarak yapılan yorumlar, nesnel olmalı, verilerle desteklenmeli ve anlamlı olmalıdır.