Sampling (örneklem alma), büyük bir veri kümesi veya popülasyon içerisinden seçilen bir alt kümenin incelenmesi işlemidir. Örneklem alma, tüm popülasyonu incelemek çok zaman alıcı veya maliyetli olduğunda kullanılır. İyi tasarlanmış bir örneklem, popülasyonun genel özelliklerini doğru bir şekilde temsil edebilir.

Örneklem Alma Yöntemleri:

Basit Rastgele Örneklem (Simple Random Sampling): Her bireyin seçilme şansı eşittir. Rastgele sayı üreteçleri kullanılarak yapılır.

Stratifiye Örneklem (Stratified Sampling): Popülasyon, belirli bir özelliğe göre farklı katmanlara (stratalara) ayrılır. Her katmandan rastgele örnekler alınır.

Kümeleme Örneklemi (Cluster Sampling): Popülasyon, birbirine benzer gruplar veya kümeler oluşturacak şekilde bölünür. Ardından, bu kümelerden bazıları rastgele seçilir ve içlerinden veri toplanır.

Kotasal Örneklem (Quota Sampling): Popülasyon, belirli kategorilere veya gruplara ayrılır ve her gruptan belirli sayıda örnek toplanır.

Yansız Örneklem (Convenience Sampling): En uygun ve erişilebilir bireylerden örnekler alınır. Bu, genellikle en az güvenilir örneklem alma yöntemidir.

Örneklem Almanın Avantajları ve Dezavantajları:

Avantajlar:

Daha düşük maliyetli ve daha hızlı.

Büyük popülasyonlar için uygulanabilir.

Daha az karmaşık veri toplama süreci.

Dezavantajlar:

Yanlış örneklem seçimi, yanıltıcı sonuçlar verebilir.

Örneklem büyüklüğü çok küçükse, temsil gücü düşebilir.

Bazı örneklem alma yöntemleri, popülasyonun bazı bölümlerini göz ardı edebilir.