Bu yazımızda istatistik ve araştırmanın temel kavramlarından olarak kitle ve örneklemi anlatacağız. Çalışmaların başında, henüz planlama aşamasında karşımıza çıkan bu iki kavram parametre ve istatistik tanımlarıyla da doğrudan ilişkilidir. Şimdi bu temel kavramları daha yakından tanıyalım:

Kitle nedir?

Üzerinde çalışılan karakteristik bir özelliğe sahip olan tüm birimler. Bir çalışmada göz önüne alınan tüm birimlerin tamamını içeren iyi tanımlanmış bir kümeyi ifade eder.

Kitle örnekleri

• Türkiye’de lisans eğitimi alan tüm bireyler
• Bir ilde yaşayan 25 yaş altı tüm erkekler
• Google firmasının yabancı uyruklu tüm çalışanları

Farklı kitle yapıları nelerdir?

• Somut kitle: Bir kitleye ait tüm birimler ve özellikleri liste halinde sunulabilirdir. Örneğin 2022 yılında Antalya’ya gelen tüm turistlerin yaptığı harcama miktarı
• Soyut kitle: Bir kitleye ait tüm birimler ve özellikleri liste halinde sunulabilir değildir. Örneğin bir firmanın mevcut veya gelecek dönemde üretebileceği ürünlerin sayısı
• Hipotetik kitle: Bir kitleye ait birimlerin gerçekte olmadığı sadece varsayıldığı durumda oluşan kitledir. Deneysel araştırmalarda kullanılır. Örneğin bir bebek mamasının 1 yaş altı tüm bebeklerin bedensel gelişimine katkı sağladığını varsayarak oluşturduğu kitle.

Örneklem nedir?

Bir kitleye ait olan alt bir grup veya alt kümedir. Bir çalışmaya dahil edilen, kitleyi temsil ettiği düşünülen, kitleden daha küçük boyutlu ve üzerinde ölçümler yapılan birimler topluluğunu ifade eder.

Neden örnekleme ihtiyaç duyulur?

Araştırma planlanırken belirlenen kitleye ait birimlere çeşitli nedenlerle ölçülemeyebilir. Bu nedenler özetle aşağıdaki gibi listelenebilir:

• Zaman yetersizliği
• Maliyet fazlalığı
• Aşırı personel ihtiyacı

Örneklem örnekleri

Yukarıda verdiğimiz kitle örneklerinden hareketle örneklem oluşturmak istersek:

• Türkiye’de lisans eğitimi alan bireylerden rastgele seçilen 2000 öğrenci
• Bir ilde yaşayan 25 yaş altı tüm erkekler arasından rastgele seçilen %10’luk kesim
• Google firmasının yabancı uyruklu tüm çalışanlar arasından rastgele seçilen 500 kişi

Kitle vr örneklemi ayırt edebilmek amacıyla sırasıyla N ve n harfleri ile temsil edilir.

Parametre ve istatistik kavramları

Parametre ve istatistik kavramları sırasıyla kitle ve örneklem ile ilişkilidir. Kısaca tanımlarsak:

Parametre nedir?

Bir kitleyi tanımlayan karakteristikler veya bütün bir kitleden elde edilmiş ölçümlerdir.

• Tahmin edebileceğiniz gibi bir parametrenin hesaplanabilmesi için tam sayım gereklidir ve bu genellikle çok maliyetlidir.
• Parametre ile istatistik değerlerini yazarken ayırt etmek amacıyla parametreler (µ, σ ve P) gibi büyük notasyonlarla, istatistikler ise (x, s ve p) gibi küçük notasyonlarla temsil edilir.

Örnek parametre değerleri

• Türkiye’de YÖKDİL sınavına giren tüm öğrencilerin puan ortalaması (µ = 53), standart sapması (σ = 7:6) veya > 50 olanları başarılı saymak kaydıyla (P = 0.39) bulunursa bu değerlerin her biri bu kitleye ait parametre değerleridir.

İstatistik nedir?

İstatistik temelleri yazı dizisinin ilk yazısında bu tanımı örneklem odaklı tanıml olarak kısaca vermiştik. Tekrar etmek gerekirse:

Bir örneklemden elde edilen karakteristikler veya ölçüm değerleridir.

• Daha küçük boyutlu olmasından ötürü hesaplanması daha kolay ve daha az maliyetlidir.

Örnek istatistik değerleri

• Türkiye’de YÖKDİL sınavına giren tüm öğrenciler yerine rastgele 1000 öğrenci seçmiş ve bu öğrencilerin puanlarına inceleyerek puan ortalamasını (x = 49), standart sapması (s = 7:1) veya > 50 olanları başarılı saymak kaydıyla (p = 0:45) bulmuşsak bu değerlerin her biri birer istatistik değeri olmuş olur.

O halde bir sayısal değer hedeflenen birimlerin tamamı ölçülmüş ve bu şekilde elde edilmiş ise artık bir parametre, daha küçük boyutlu bir örneklemden hesaplanmış ise bir istatistik olarak adlandırılır. Yani değerin elde edildiği kaynağa göre adlandırılır.

Sonuç

Bu yazıda kitle, örneklem, parametre ve istatistik kavramlarını inceledik. Teknoloji, zaman, personel ve maliyet gibi nedenlerle yakın zamana kadar (hala devam de eden) hedeflenen birimleri içeren topluluk arasından rastgele seçim yapılarak bu kısıtlar aşılmaya çalışılırdı. Ancak günümüzde ilerleyen teknoloji bu durumu tersine çevirmeye başlamıştır. Bu da artık kitlenin tamamına ulaşıp, daha doğru ve güvenilir hesaplar yapmayı mümkün kılmıştır. Araştırmacılara tavsiyemiz bu imkanları zorlaması, geleneksel küçük boyutlu veride çalışma alışkanlıklarını değiştirmeye çalışmalarıdır. İlerleyen yazılarda bu konulara daha detaylı olarak tekrardan gireceğiz.

Üçüncü yazısını tamamladığımız “adım adım istatistik temelleri” adlı yazı dizisinde alan içinden ve dışından bireylerin sorunsuzca kavrayabileceği formatta birçok içerik hazırlamaktayız. Serinin önceki yazılarına blog adresimizden ulaşabilirsiniz.

Aklınıza takılan soruları, varsa yorumlarınızı bizimle yorum olarak veya iletişim sayfamızdan paylaşmayı ihmal etmeyin. Hepinize bol istatistikli ve analizli günleriz dileriz 🙂 Sonraki yazılarda görüşmek üzere.