Bir meslekten olmayan kişi için, bu iki kavram aynıdır, ancak gerçekte, olasılık örneklemesinde, popülasyonun her bir üyesinin olasılıksız örneklemede bulunmayan durum için adil bir seçim şansına sahip olması anlamında farklıdır. Olasılık ve olasılık dışı örnekleme arasındaki diğer önemli farklılıklar aşağıdaki makalede derlenmiştir.
Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma için temel | Olasılık örneklemesi | Olasılık Olmayan Örnekleme |
|---|---|---|
| anlam | Olasılık örneklemesi, nüfusun öznelerinin temsili bir örnek olarak seçilme fırsatını eşitlediği bir örnekleme tekniğidir. | Olasılıksız örnekleme, bir popülasyondan hangi bireyin örnek olarak seçileceği bilinmediği bir örnekleme yöntemidir. |
| Alternatif olarak bilinen | Rasgele örnekleme | Rasgele olmayan örnekleme |
| Seçim temeli | Rasgele | keyfi olarak |
| Seçim imkanı | Sabit ve bilinen | Belirtilmedi ve bilinmiyor |
| Araştırma | kesin | araştırma |
| Sonuç | Tarafsız | Önyargılı |
| Yöntem | Amaç | Öznel |
| çıkarımlar | istatistiksel | Analitik |
| Hipotez | test edilmiş | Oluşturulan |
Olasılık Örneklemesinin Tanımı
İstatistiklerde, olasılık örneklemesi, popülasyonun tüm üyelerinin önceden belirlenmiş ve numunenin bir parçası olmak için eşit şansa sahip olduğu örnekleme yöntemini ifade eder. Bu teknik, popülasyondaki her bir bireyin eşit seçim fırsatına sahip olmasını garanti eden prosedürün öyle tasarlandığı randomizasyon prensibine dayanmaktadır. Bu, önyargı olasılığını azaltmaya yardımcı olur.
İstatistiksel çıkarımlar, bu tekniği kullanan araştırmacılar tarafından yapılabilir; yani, elde edilen sonuç, incelenen örnekten hedef popülasyona genelleştirilebilir. Olasılık örnekleme yöntemleri aşağıda verilmiştir:
- Basit Rastgele Örnekleme
- Tabakalı örnekleme
- Küme örneklemesi
- Sistematik Örnekleme
Olasılık Olmayan Örneklemenin Tanımı
Bir örnekleme yönteminde, evrenin tüm bireylerine, numunenin bir parçası olma fırsatına eşit bir fırsat verilmediğinde, yöntemin Olasılıksız örnekleme olduğu söylenir. Bu nedenle, bu tekniğin altında, nüfusun birliğine bağlı hiçbir olasılık yoktur ve seçim araştırmacının öznel yargısına dayanır. Bu nedenle, örnekleyici tarafından çıkarılan sonuçlar, örneklemden tüm popülasyona çıkarılamaz. Olasılık dışı örnekleme yöntemleri aşağıda listelenmiştir:
- Kolaylık Örneklemesi
- Kota örnekleme
- Yargı veya Amaçlı Örnekleme
- Kartopu örneklemesi
Olasılık ve Olasılık Olmayan Örnekleme Arasındaki Temel Farklılıklar
Olasılık ve olasılık dışı örnekleme arasındaki önemli farklar
- Nüfusun öznelerinin temsili bir örnek olarak seçilme fırsatını yakaladığı örnekleme tekniği olasılık örneklemesi olarak bilinir. Nüfustan hangi bireyin örnek olarak seçileceğini bilmediği bir örnekleme yöntemine olasılıksız örnekleme denir.
- Olasılık örneklemenin temeli rasgele veya şanstır, bu nedenle Rasgele örnekleme olarak da bilinir. Aksine, olasılık dışı örneklemede, bir örnek seçmek için randomizasyon tekniği uygulanmaz. Bu nedenle rastgele olmayan örnekleme olarak kabul edilir.
- Olasılık örneklemesinde, örnekleyici, örneklemin rastgele bir şekilde örneklemesini seçer, oysa olasılıksız örneklemede, konu araştırıcı tarafından numuneye ait olmak üzere rasgele seçilir.
- Olasılık örneklemesinde seçim şansı sabittir ve bilinir. Olasılık dışı örneklemenin aksine, seçim olasılığı sıfırdır, yani ne bilinmediği de belirtilmez.
- Olasılık örneklemesi, araştırmanın doğası gereği kesin olduğunda kullanılır. Öte yandan, araştırma keşfedildiğinde, olasılıksız örnekleme kullanılmalıdır.
- Olasılık örneklemesinin ürettiği sonuçlar, önyargısızdır, olasılıksız örneklemenin sonuçları ise az çok önyargılıdır.
- Denekler olasılık örneklemesinde araştırmacı tarafından rastgele seçildiğinden, tüm popülasyonu temsil etme derecesi olasılıksız örneklemeyle karşılaştırıldığında daha yüksektir. Bu nedenle sonuçların tüm popülasyona ekstrapolasyonu, olasılık örneklemesinde mümkündür, ancak olasılık olmayan örneklemede mümkün değildir.
- Olasılık örneklemesi test hipotezi, ancak olasılıksız örneklemesi onu oluşturur.
Sonuç
Olasılık örneklemesi, her bir varlığın örneklemin bir parçası olma şansını yakaladığı rastgele örnekleme prensibine dayanırken, olasılıksız örnekleme, özelliklerin popülasyon içinde eşit dağılmış olduğu varsayımına dayanır, bu da örnekleyiciyi herhangi bir kişinin inandığına inanır. seçilen örneklem tüm popülasyonu temsil eder ve elde edilen sonuçlar doğru olur.
