Örnekleme Yanlılığı: Hangi İstatistikler Yalan Söyler?
Bazen bir durumu anlamaya çalışırken, istatistiksel araştırmalarımızda veya analizlerimizde hatalara düşebiliriz. Örnekleme yanlılığı olarak adlandırılan bir durum, araştırmacıların gerçeklikten sapmasının bir örneği olabilmektedir.
Örnekleme Yanlılığı Nedir?
Örnekleme yanlılığı (İngilizce: Sampling bias), 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.
Bu yanlılık, örneklemin seçilme biçiminden kaynaklanabilir ve bu durum, araştırma sonuçlarını ciddi şekilde etkileyebilir. Özellikle, 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 uygulanırken, evde eğitim gören öğrenciler veya okuldan ayrılanlar gibi belirli üyelerin dışarıda bırakıldığı bir örneklem, yanlı bir örneklem olarak kabul edilir.
Bu durumda, popülasyondaki diğer üyelere kıyasla belirli üyelerin yetersiz veya fazla temsil edildiği görülür. Zira bu tür örneklemlerde, popülasyonun belirli üyeleri örnekleme dahil edilmez (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.
Örnekleme Yanılgısının Nedenleri
Örnekleme yanlılığı birkaç farklı şekilde oluşabilir:
Rastgele olmayan örnekleme: Eğer örneklemin seçimi rastgele yapılmazsa, bazı gruplar örnekleme sürecinde aşırı temsil edilebilir veya temsiliyetten düşebilir. Bu durum, sonuçların tüm popülasyon için genelleştirilmesini zorlaştırır.
Hatalı örneklem çerçevesi: Örneklem çerçevesi, örneklemin seçileceği popülasyonun listesi anlamına gelir. Eğer bu çerçeve tam veya güncel değilse, örnekleme yanlılığı meydana gelebilir.
Katılım yanlılığı: Eğer anketi yanıtlamak için seçilen bireyler, diğer bireylere göre anketi yanıtlama konusunda daha istekli veya daha az istekliyse, bu durum katılım yanlılığına neden olabilir.
Kendi kendine seçilme yanlılığı: Bu yanlılık, insanların kendi kendine bir araştırmaya katılma eğiliminde olduğu durumlarda ortaya çıkar. Kendi kendine seçilme yanlılığı genellikle, araştırmanın konusuyla özellikle ilgilenen veya belirli bir görüşü ifade etmek isteyen kişilerin aşırı temsil edilmesine yol açar.
Örnekleme yanlılığı, araştırma sonuçlarını ciddi şekilde etkileyebilir ve bu sonuçların genel popülasyona uygulanabilirliğini sınırlayabilir. Bu nedenle, örnekleme sürecinde dikkatli olmak ve mümkün olduğunda rastgele örnekleme tekniklerini kullanmak önemlidir.
