Yargısal Örnekleme
Judgment Sampling
Tanım
Araştırmacının veya uzmanın, evreni temsil ettiğine dair kişisel kanaat ve öznel değerlendirmelerine dayanarak örneklem birimlerini seçtiği olasılıksal olmayan bir örnekleme yöntemidir.
Örnek Vaka / Uygulama
Siyasi bir araştırma şirketinin, yaklaşan ulusal seçimlerin sonucunu öngörmek amacıyla rastgele seçmenler yerine, ülkenin farklı sosyoekonomik katmanlarını ve dinamiklerini yakından bilen kıdemli siyaset bilimi profesörlerini ve kanaat önderlerini bilerek seçip kimin kazanacağına dair tahminlerini toplaması yargısal örneklemedir.
Derin Analiz
Yargısal örnekleme, nicel araştırma metodolojisinde olasılıksal olmayan (non-probability) örnekleme teknikleri sınıfında yer alır. Seçkisizliğin (randomization) imkansız veya pratik olmadığını durumlarda başvurulan bu yöntem, tümüyle insan yargısına ve alan uzmanlığına bağımlıdır. Araştırmacı, evrenin parametreleri hakkındaki ön bilgisine dayanarak 'tipik' veya 'en bilgilendirici' vakaları bilinçli olarak seçer. Ancak bu durum, istatistiksel çıkarım yapılırken en büyük tehdit olan araştırmacı yanlılığını (researcher bias) sisteme dahil eder. Örneklem hatasının matematiksel olarak hesaplanabilmesine olanak tanımadığı için, elde edilen bulguların ana kütleye genellenmesi (generalizability) teorik olarak geçersizdir. Genellikle keşifsel çalışmalarda, pilot araştırmalarda veya çok dar odaklı nitel analizlerde ön veri toplamak amacıyla işlevsel bir pratik sunar.
Etimoloji
Latince 'iudicare' (yargılamak, hüküm vermek) fiilinden türeyen 'judgment' ve Eski Fransızca kökenli 'sample' (örnek) kelimelerinin birleşiminden oluşur.
Karıştırmayın
Rastgele örnekleme (random sampling) ile sıklıkla karıştırılır; rastgele örneklemede her birimin seçilme şansı eşit ve bilinirken, yargısal örneklemede seçim tamamen öznel kriterlere dayanır. Ayrıca uygunluk örneklemiyle (convenience sampling) benzerlik gösterse de, uygunluk kolay erişilebilirliğe, yargısal ise uzman kanaatine odaklanır.