Örnekleme Yanlılığı (Sampling Bias) Nedir?
Örnekleme yanlılığı, bir örneğin hedeflenen popülasyonun ya da anakütlenin bazı üyelerinin diğerlerinden daha düşük veya daha yüksek örnekleme olasılığına sahip olacak şekilde toplandığı bir çeşit düşünce hatasıdır.
Örnekleme Yanlılığı
Örnekleme yanlılığı, tüm bireylerin veya örneklerin seçilme olasılığının eşit olmadığı bir popülasyondan seçilmiş herhangi bir örneğin baz alınarak tüm popülasyonun da benzer bir şekilde olduğu inancına yol açar.
Haliyle popülasyon hakkında yapılan çıkarımlar hatalı bir şekilde örnekleme yönteminden ziyade incelenen olguya atfedilebilir. Böylesi bir yanlılığın yapıldığı araştırma ya da deney sonuçları çarpıtılır ve sonuçların gerçeği yansıtamamasına sebep olur. Bu da bulgularınızın daha geniş bir insan grubuna genellenebilirliğini sınırlar.
Örneğin, gençlerin uyuşturucu madde kullanımını ölçmek için lise öğrencilerine yönelik bir anket, evde eğitim gören öğrencileri veya okuldan ayrılanları içermediği için yanlı bir örneklem olacaktır. Fark edileceği üzere belirli üyeler popülasyondaki diğerlerine göre yetersiz temsil ediliyorsa veya fazla temsil ediliyorsa, bu tarz örneklemler önyargılı olarak kabul edilir. Çünkü popülasyonun belirli üyeleri örneklemden tamamen çıkarılır (yani seçilme olasılıkları sıfırdır).
Örneklerin kullanım amacı popülasyonlar hakkında çıkarımlarda bulunmak içindir. Zira bu örnekler pratik, uygun maliyetli, kullanışlı ve yönetilebilir oldukları için veri toplamak oldukça kolaylaşmaktadır. Ancak bu hatayı olabildiğince önlemek adına aşırı örnekleme kullanılabilir.
