Olasılığa dayalı örneklem seçiminin dört temel tipi vardır. Bunlar basit tesadüfi örneklem seçim tekniği, sistematik örneklem seçim tekniği, tabakalı (katmanlı) örneklem seçim tekniği ve küme (çok aşamalı) örneklem seçim tekniğidir.

Basit tesadüfi (rastlantısal) örneklem seçim tekniği, her birimin örnekleme girme şansının diğer birimlerle eşit olduğu, bir örnekleme çerçevesinin oluşturulduğu ve örnekleme unsurlarının bu listeden tamamen tesadüfi yollarla seçildiği tekniktir.

Basit tesadüfi örneklem seçiminde beş aşama vardır: • Eksiksiz bir örneklem çerçevesi oluşturulur, yani evrende yer alan herkes listelenir. • Birden başlayarak örneklem çerçevesindeki her örneğe bir numara verilir. • Örneklemin ne büyüklükte olacağına karar verilir. • Tesadüfi sayılar tablosundan örnekleme girecek örnekleme unsuru sayısı kadar sayı seçilir. • Tesadüfi olarak seçilen sayılara karşılık gelen vakalar örnekleme dahil edilir (De Vaus, 1990: 61).

Sistematik örneklem seçim tekniği, basit tesadüfi örneklem seçim tekniğine benzer, aynı sınırlılıklara sahiptir ancak daha basittir. Sistematik örneklem seçiminde önce örneklem çerçevesi oluşturulur, evrendeki her birime bir numara verilir. Sonra örneklem aralığı belirlenir. Örneklem aralığı, örneklemdeki birim sayısının evrendeki birim sayısına oranıdır. Örneğin sistematik örneklem seçim tekniğiyle 50 kişilik bir evrenden 10 kişilik bir örneklem seçeceksek evren büyüklüğünü örneklem büyüklüğüne bölerek örneklem aralığının 1/5 olduğunu buluruz. Bu sonuç, evrendeki her 5 kişiden birini seçeceğimiz anlamına gelir. Bunu yapmanın en basit yolu evrendeki her beşinciyi seçmektir. Burada problem, nereden başlamamız gerektiğine ve tesadüfi sayılar tablosunu nasıl okuyacağımıza (soldan sağa mı, yukarıdan aşağıya mı vb.) karar vermektir.

Araştırma evreninin belirli tabakalara bölündüğü, sonra her tabakadan birim seçmek için basit tesadüfi ya da sistematik örneklem seçim tekniğinin kullanıldığı tekniğe tabakalı örnekleme adı verilir. Tabakalı örnekleme, örnekleme hatalarını azaltarak daha yüksek bir temsil yeteneğine sahip örneklemler oluşturmak için kullanılır. Bu örnekleme tekniği, basit tesadüfi örneklemeye oranla daha küçük bir örneklem grubu ve daha düşük bir maliyetle çok daha yüksek bir kesinliğe ulaşma olanağı sağlayan bir tekniktir (Sencer ve Sencer 1978:466). Bu tekniği diğer tekniklerinden ayıran özellik, örneklem seçilmeden önce evrenin bazı alt tabakalara ayrılması ve örnekleme girecek birimlerin bu tabakalardan seçilmesidir. Başka bir deyişle örneklem evrenin bütününden seçilmez, evren homojen alt kümelere ayrılır ve her alt kümeden, yani her tabakadan uygun sayıda birim seçilir. Burada önemli olan, evrendeki bütün tabakaların örneklemde de temsil edildiğinden emin olmaktır.

Orantısız tabakalı örneklem seçiminde her tabakadan seçilecek örnek sayısı belirlenir ve tabakaların evren içindeki oranına bakılmaksızın eşit sayıda örnek alınır. Bu şekilde seçilen bir örneklemin temsil yeteneğinin düşük olacağı açıktır. Ancak evren içindeki her tabakanın örneklemde anlamlı ve gerekli bir büyüklükte temsil edilmesi istendiğinde orantısız tabakalı örneklem seçim tekniğinin kullanılması uygundur (Sencer ve Sencer 1978:470).

Orantısız tabakalı örneklem seçiminde olduğu gibi orantılı tabakalı örneklem seçiminde de evren tabakalara ayrılır ancak her tabakadan, o tabakanın evren içindeki yeriyle orantılı örnek seçilir. Örneklemin temsili olabilmesi için örneklemdeki çeşitli grupların örnekleme oranının evrendekiyle aynı olması gerekir. Orantılı tabakalı örnekleme tekniği bunu sağlamaya yardımcı olur (De Vaus, 1990:66).

Çoğunlukla geniş coğrafi alanlar için kullanılan, örneklemin önce kümeler arasından, sonra seçilen kümelerin içindeki birimler arasından tesadüfi olarak ve birden fazla aşamada seçildiği tekniğe küme örneklem seçim tekniği adı verilir. Küme örneklem seçim tekniğinde, öncelikle bireylerin içinde yer aldıkları gruplar, yani kümeler, basit tesadüfi, sistematik ya da tabakalı örnekleme yoluyla seçilir. Daha sonra örnekleme giren kümeler içinden belirli sayıda birey, basit, tesadüfi ya da tabakalı örnekleme yoluyla seçilir.

Küme örnekleme tekniğinin dezavantajı örnekleme hatasının yüksek olma olasılığıdır. Bu teknik, basit tesadüfi örneklem seçim tekniğiyle kıyaslandığında daha düşük maliyetlidir ama daha fazla örneklem hatası içerir. Örneklem seçiminin her aşamasında örnekleme hatası söz konusu olacaktır, dolayısıyla örneklem kaç aşamada seçiliyorsa örnekleme hatası o kadar yüksek olacaktır. Hem her küme örnekleme dâhil edilmediği hem de her aşamada seçilen birimler giderek azaldığı için örneklemin ve evrenin özellikleri arasındaki farklılığın yüksek olması olasılığı artacaktır.

Olasılığa dayalı olmayan örneklem seçim teknikleri, nitel araştırmalarda kullanılan tekniklerdir. Nitel araştırma yönteminde hem bulguların genellenmesi amacı yoktur hem de örnekleme girecek insanlardan detaylı ve derinlemesine bilgi edinilmeye çalışıldığı için örneklemdeki her bireyin araştırma konusuna uygun olması gerekir. Nitel araştırmalarda örneklemler nicel araştırmalara oranla daha küçüktür ve örneklem büyüklüğü genellikle araştırmanın başında kesin bir şekilde belirlenmez. Nitel araştırmalarda örneklem seçilirken amaç araştırma konusuyla ilgili kapsamlı ve derin bir anlayışa ulaşmayı sağlayacak örneklere ulaşmaktır. Bu nedenle araştırmacılar örneklemlerini, belirli özelliklere sahip olan örnekleme unsurlarını seçerek oluştururlar.

Gelişigüzel örnekleme

Kota örnekleme

Amaçsal örnekleme

Kartopu (zincirleme) örnekleme

Teorik (teorik doyma, ardışık) örnekleme

Güdümlü örnekleme

Mekânsal örnekleme

Aykırı durum örnekleme

‘Zincirleme örneklem seçim tekniği’ olarak da adlandırılan kartopu örneklem seçim tekniği, evren hakkındaki bilgilerin eksik olduğu ve evreni oluşturan bireylere ulaşmanın zor olduğu durumlarda kullanılan bir tekniktir. Örneğin belirli etnik ya da dini grupların mensupları, kaçak göçmenler ya da kayıtsız işçilerle ilgili yapılacak araştırmalarda, kimlerin bu gruplara dâhil olduğunu saptamak mümkün değildir. Bu durumda araştırmacı, örnekleme girmeye uygun olan birkaç kişiyle görüşerek onlardan aynı ölçüte uyan diğer kişiler hakkında bilgi toplar. Bu süreci defalarca tekrar ederek yeterli sayıda insanla görüşmelerini tamamlar. Kartopu tekniği ancak hedeflenen grubun kendi arasında bir iletişim ağı varsa anlamlı olacaktır. Bu ağın olması, bu gruptaki herkesin birbirini tanıdığı anlamına gelmez ama herkes bu ağın bir parçasıdır.

Güdümlü örneklemede araştırmacı, araştırmanın amaçları doğrultusunda evreni temsil eden bir örneklem yerine güdümlü bir alt grubu, yani evrenin bir kesimini seçer. Amaçsal örneklemeden farkı, amaçsal örneklemede seçilen örneklem evrenin tipik bir örneği olarak kabul edilmesi, güdümlü örneklemede ise bunun kabul edilmemesidir. Güdümlü örnekleme tekniğinin kullanıldığı araştırmalarda evrenin tamamı değil, sadece bir kısmı hakkında, araştırma problemini en belirgin olarak yansıttığı düşünülen grup hakkında bilgi toplanır. Başka bir deyişle güdümlü örnekleme, araştırma evreni içinde araştırma probleminin en tipik biçimde gözlenebileceği bir alt grubun örneklem olarak seçilmesidir (Sencer ve Sencer, 1978: 486). Burada önemli olan, seçilen birimlerin evrenin tipik örnekleri olarak görülmüyor olması, araştırma problemini tipik olarak yansıtan birimler olarak görülüyor olmasıdır.

‘Aykırı durum’, ‘aşırı durum’, ‘uç olay’ ya da ‘aykırı olay’ örneklemesi olarak adlandırılan bu teknikte, bütünü, yani evreni temsil etmeyen, alışılmadık, büyük ölçüde farklı, aykırı olan örnekler örnekleme seçilir. Burada amaç, genel eğilimin dışında kalan örneklerden, normal örneklerin veremeyeceği ayrıntılı ve zengin bilgiyi elde etmek, böylece araştırma konusu hakkında çok boyutlu bir anlayışa ulaşmaktır (Yıldırım ve Şimşek, 2008:108, Neuman, 2010:326).

Bir örneklemin büyüklüğünü belirlerken dikkat edilmesi gereken ögeler şunlardır: • Evrenin niteliği: Evrenin kendi içinde ne derece homojen olduğu örneklem büyüklüğünü etkiler. Evren araştırılan özellikler açısından birbirine ne kadar benziyorsa, gerekli örneklem o derece küçüktür. Örneğin iki adayın olduğu bir seçimde evrenin %75’i bir adayı, %25’i diğer adayı destekliyorsa alacağımız örneklem, evrenin yarısının bir adayı, yarısının diğer adayı desteklemesi durumunda alacağımız örneklemden daha küçük olacaktır. Evrende dağılım %50-%50 olduğunda, örneklem büyüklüğü en üst düzeye çıkar (Lin, 1976:160). • Aranan özelliklerin evren içindeki dağılımı: Araştırma konusunu evren içinde sık rastlanan özellikler oluşturuyorsa örneklem daha küçük, evrende seyrek rastlanan özellikler oluşturuyorsa örneklem daha büyük olacaktır. Örneğin sağlık ile ilgili bir araştırmada çok nadir görünen hastalıkları da gözlemlemek istersek örneklem daha büyük, çok yaygın görülen hastalıkları gözlemlemek istersek örneklem daha küçük olacaktır (Sencer ve Sencer, 1978:492). • Araştırma olanakları: Hiçbir araştırmanın kaynakları sınırsız olmadığı için, eldeki mali ve teknik kaynaklar örneklemin büyüklüğünü belirlemede etkilidir. Eldeki kaynaklar yeterli büyüklükte örneklemin oluşturulmasına izin vermiyorsa, araştırma anlamsız ve yararsız olacaktır. Bununla birlikte, eldeki kaynaklar sınırsız bile olsa örneklemi gereğinden büyük tutmak anlamsızdır (Sencer ve Sencer, 1978:490; Rose, 1982:53). • Örneklem seçim tekniği: Farklı örnekleme tekniklerinin gerektirdiği örneklem büyüklükleri birbirinden farklıdır. Örneğin basit tesadüfi örneklem seçimi, tabakalı örneklem seçimi tekniğinden daha büyük bir örneklem gerektirir (Sencer ve Sencer, 1978:491). • Hipotezin özelliği: Araştırmada sınanacak hipotezlerdeki bağımsız değişkenlerin sayısı ne kadar artarsa örneklemin büyüklüğü de o kadar artar (Sencer ve Sencer, 1978:492). • Kabul edilebilecek hata payı ve kesinlik derecesi: Tam sayım yapılması hâlinde bulunacak gerçek değerle örneklemde elde edilen değer arasındaki farka örnekleme hatası adı verilir. Nicel araştırmalarda araştırmacılar örneklemin kendisinin özellikleri ile yetinmezler, araştırma evrenine çıkarsamalar yapmak isterler, böylece ellerinde somut olarak bulunan bilgi ile bu bilgiyi soyut olarak genelledikleri bilgi arasında bir farklılık oluşur. Bu farklılık örnekleme hatasıdır ve belirli bir dereceye kadar örnekleme hatası her araştırmada söz konusudur. Örnekleme hatası ve örneklem üzerinden yapılacak çıkarımların kesinliği, örneklem büyüklüğüne ve örneklemdeki çeşitlilik miktarına bağlıdır (Neuman,2010:351). Örneklem ne kadar büyük ve ne kadar homojen (türdeş) olursa, örnekleme hatası da o kadar düşük olur. Ancak bu, örneklem büyümeye devam ettikçe örnekleme hatasının azalmaya ve tahminlerin kesinleşmeye devam edeceği anlamına gelmez. Bütün örneklemlerde verilerin şu ya da bu düzeyde kesinlik taşımaları için gerekli bir alt büyüklük sınırı ve bir üst büyüklük sınırı vardır. Örneklem en uygun büyüklüğe ulaştıktan sonra daha fazla büyütmek, önemli kazançlar sağlamayacaktır (Sencer ve Sencer, 1978:495). Diğer bir deyişle belirli bir büyüklüğe ulaştıktan sonra örneklemin göstereceği özellikler, örneklem iki ya da üç katına çıkarılsa da değişmeyecektir. Bu nedenle üst sınıra ulaştıktan sonra örneklem büyüklüğünün artırılması anlamsızdır. • Tahmin için istenen güven derecesi: Tahmin için gerekli güven derecesi, tahminin gerçekten kabul edilebilen hata aralığı içinde olduğuna duyulan güven düzeyini ifade eder. Güven derecesi, örneklemde elde edilen özelliklerin kararlılığı- na ilişkin bir özelliktir ve kabul edilebilir hata gibi, örneklem seçilmeden önce kararlaştırılması gerekir (Sencer ve Sencer 1978:496,499). Güven derecesi %68, %95 veya %99 olabilir (Sencer ve Sencer, 1978:500). Bununla birlikte, genellikle %95 veya %99 olarak belirlenir. Seçtiğimiz güven derecesi %99 ise, gerçek değerin %99 olasılıkla saptadığımız hata aralığına düşmesini ya da örnekleme dâhil ettiğimiz her 100 örnekten 99’unun bu hata aralığında yer almasını istiyoruz demektir. %99 derecesinde güven arayan bir örneklem, %95 derecesinde güven arayan bir örneklemden daha büyük olacaktır. Yaşlılar üzerinde yapılan araştırma örneğine dönecek olursak, güven derecesi, araştırmacının, evrendeki yaşlıların %13 ila %17’sinin barınma sorunu olduğundan ne derece emin olduğunu gösterir. Güven derecesi %99 olarak belirlendiyse, araştırmacı araştırma evrenindeki yaşlıların %13 ila %17’sinin barınma sorunu olduğundan %99 emin demektir.

Bir örneklemin büyüklüğü hesaplanırken kabul edilebilecek hata ile aranan güven düzeyi değerleri kullanılır. Gerekli örneklem büyüklüğü Ns= (?z/T)2 veya ?2z2/T2 formülü ile hesaplanır. Bu eşitlikte Ns gerekli örneklem büyüklüğü, ? evrenin standart sapmasının ön tahmini, z seçilen güven düzeyine karşılık olan standart hata birimlerinin sayısı, T de örneklem ortalamasında kabul edilebilir hata payıdır (Sencer ve Sencer, 1978: 501).

Değişkenlerin cevap kategorilerine rakamların atanması ölçme, ölçme sonucunda elde edilen değerler de ölçüm olarak adlandırılır.

‘Aralıklandırılmış ölçütlendirme’ olarak da adlandırılan (Tuna, 2012:156) aralık düzeyindeki ölçek, değişkenler arasında hiyerarşik bir derecelendirmenin olduğu, varsayılan bir sıfır noktasına sahip olan bir ölçektir. Bu ölçeğin ordinal ölçekten en önemli farkı, değişkenlerin kategorileri arasındaki farkın kesin olarak belirli olması, yani her kategorinin diğer kategorilerle arasında eşit bir mesafe olmasıdır. Aralık ölçeğinde sorulan sorulara örnek olarak “lütfen yaşınızı belirtiniz” ya da “lütfen aylık kişisel gelirinizi belirtiniz” verilebilir. Yaş verilerinin her kategorisi arasındaki fark aynı olacaktır.

Güvenirlik, bir ölçme aracının ayrı ayrı ölçümlerde benzer, kararlı sonuçlar elde etme yeteneği ya da araştırma tekrarlandığında benzer bulguların elde edilme derecesi olarak tanımlanabilir. Her ölçme işlemine karışabilecek tesadüfi hataları en aza indiren ve değişik ölçümlerde benzer sonuçlar veren bir ölçme aracı güvenirliği yüksek, yani güvenilir bir ölçme aracıdır (Sencer ve Sencer, 1978:512)

Bir ölçüm aracının geçerli olması, en genel anlamda konusuna uygun olması ve bu konuyu hatasız bir şekilde ölçmesi, yani gerçekten ölçmek istediği şeyi ölçmesi anlamına gelir.