Yeterli Örneklem
Adequate Sample
Tanım
Örnek Vaka / Uygulama
Yeni geliştirilen bir kognitif terapi protokolünün depresyon skorları üzerindeki etkisini inceleyen bir araştırmacı, güç analizi (power analysis) yaparak en az 128 katılımcıya ihtiyaç duyduğunu hesaplar. Çalışmaya 130 katılımcı dâhil etmesi, örneklemin 'yeterli' nitelik kazanmasını ve elde edilen bulguların genel evrene genellenebilir olmasını sağlar.
Derin Analiz
Yeterli örneklem kavramı, istatistiksel çıkarsamanın ve nicel araştırmaların metodolojik omurgasını oluşturur. Araştırmada Tip II hata (beta hatası) olasılığını düşürmek ve istatistiksel gücü (statistical power) artırmak için gerekli olan minimum gözlem sayısını ifade eder. Yetersiz örneklem büyüklüğü, örneklem dalgalanmalarının etkisini artırarak evren parametrelerinin güvenilir bir şekilde kestirilmesini engeller ve tip I veya tip II hata riskini maksimize eder. Etki büyüklüğü (effect size), alfa anlamlılık düzeyi (genellikle .05) ve hedeflenen istatistiksel güç (genellikle .80) matematiksel olarak dengelenerek hesaplanır.
Etimoloji
Latince 'ad-...' (yönelme/ölçü) + 'aequus' (eşit, denk) kökünden türetilen 'adequatus' (yetecek ölçüde) kelimesi ile Eski İngilizce 'sample' (örnek, numune) sözcüğünün birleşimi.
Karıştırmayın
Temsil Edici Örneklem (Representative sample - örneklemin evrenin nitel özelliklerini yansıtması) ile karıştırılır; yeterli örneklem öncelikli olarak niceliksel yeterlilik ve hassasiyet odaklıdır, temsil edicilik ise nitel yapıların oransal dağılımını kapsar.
Keşfetmeye Devam Edin
Örneklem Boyutu
Örneklem Boyutu
N
Nicel araştırmalarda ve istatistiksel analizlerde belirli bir deneysel koşuldan veya alt gruptan elde edilen toplam gözlem veya puan sayısı.
İncele
Tip II Hata
Tip II Hata
Beta Error / Type II Error
🔹 1. (beta error): Sıfır hipotezinin (H0) aslında yanlış olmasına rağmen reddedilememesi durumu, yani gerçek bir etkiyi veya farkı istatistiksel olarak tespit edememe olasılığı. 🔹 2. (Type II error): Boş hipotezin gerçekte yanlış olmasına rağmen reddedilememesi durumu, yani istatistiksel olarak yalancı negatif (false negative) karara varılması.
İncele