Örneklem Büyüklüğü Hesaplayıcı
Araştırmanızın hedef kitlesinin toplam büyüklüğü. Örneğin "Ege Üniversitesi lisans öğrencileri" için o üniversitedeki lisans öğrencisi sayısı. Bilmiyorsanız boş bırakın — sonsuz evren varsayılır ve daha güvenli (daha büyük) bir sayı çıkar.
Sonuçlarınızın gerçek değerden ne kadar sapabileceği. ±%5 akademik çalışmalarda yaygın kabul görür; küçülttükçe gereken örneklem hızla büyür.
Aynı araştırma 100 kez tekrarlansa, sonucun belirttiğiniz hata payı içinde kalacağı deneme sayısı. Sosyal bilimlerde %95 standarttır.
Ölçtüğünüz özelliğin evrende görülme oranı hakkındaki tahmininiz. Fikriniz yoksa %50 bırakın — en büyük örneklemi verdiği için en güvenli seçimdir.
Ulaştığınız kişilerin ne kadarının anketi tamamlamasını bekliyorsunuz? E-posta ile dağıtımda %20-30, sınıf içi uygulamada %80-90 tipiktir.
Örneklem büyüklüğü neden önemli?
Örneklem, evrenin tamamına ulaşmadan onun hakkında konuşabilmenizi sağlar. Yeterince büyük olmayan bir örneklemle elde ettiğiniz bulgular tesadüfi olabilir ve jüri karşısında savunulması zorlaşır. Gereğinden büyük bir örneklem ise zaman ve bütçe kaybıdır.
Bu hesaplayıcı, kabul ettiğiniz hata payı ve güven düzeyine göre istatistiksel olarak yeterli sayıyı verir. Tez yazarken bu sayıyı yöntem bölümünde gerekçesiyle belirtmeniz beklenir — hangi formüle göre hesapladığınızı da yazmanız iyi olur.
Sık kullanılan değerler
| Evren | ±%5 · %95 | ±%3 · %95 |
|---|---|---|
| 100 | 80 | 92 |
| 500 | 218 | 341 |
| 1.000 | 278 | 517 |
| 5.000 | 357 | 880 |
| 10.000 | 370 | 965 |
| 100.000+ | 384 | 1.067 |
Beklenen oran %50 alınarak hesaplanmıştır.
Sıkça sorulanlar
Örneklem büyüklüğü neye göre hesaplanır?
Hesaplama üç şeye dayanır: kabul ettiğiniz hata payı, istediğiniz güven düzeyi ve ölçtüğünüz özelliğin evrende beklenen oranı. Evren büyüklüğü biliniyorsa sonlu evren düzeltmesi uygulanarak sayı küçülür. Bu araç Cochran formülünü kullanır.
Evren büyüklüğünü bilmiyorum, ne yapmalıyım?
Boş bırakın. Evren bilinmediğinde sonsuz kabul edilir ve daha büyük — yani daha güvenli — bir örneklem çıkar. Evren 20.000'i geçtikten sonra gereken örneklem zaten neredeyse sabitlenir, bu yüzden büyük evrenlerde tam sayıyı bilmek çok önemli değildir.
Hata payını neden %5 seçiyoruz?
±%5, sosyal bilimlerde yaygın kabul gören bir eşiktir. Daha küçük hata payı daha kesin sonuç verir ama gereken örneklem hızla büyür: ±%5 için 384 kişi yeterliyken ±%3 için 1.067 kişi gerekir. Hata payını yarıya indirmek örneklemi yaklaşık dört katına çıkarır.
Beklenen oranı %50 bırakmak doğru mu?
Evet, tahmininiz yoksa en doğru seçim budur. Formüldeki p(1−p) çarpımı en büyük değerini p=0,5'te alır; yani %50 en büyük ve dolayısıyla en güvenli örneklemi verir. Önceki çalışmalardan bir tahmininiz varsa onu girerek daha küçük bir örneklemle yetinebilirsiniz.
Yanıt oranı hesabı ne işe yarar?
Anketi gönderdiğiniz herkes doldurmaz. 384 yanıt gerekiyorsa ve yanıt oranınız %30 ise yaklaşık 1.280 kişiye ulaşmanız gerekir. Bu araç ikisini birden gösterir, böylece dağıtım planınızı gerçekçi yapabilirsiniz.
Bu sayı her araştırma deseni için geçerli mi?
Basit rastgele örnekleme için geçerlidir. Küme veya tabakalı örnekleme kullanıyorsanız tasarım etkisi (design effect) nedeniyle daha büyük bir örneklem gerekir. Gruplar arası karşılaştırma yapacaksanız her grubun ayrı ayrı yeterli büyüklükte olması gerektiğini de unutmayın.