İSTATİSTİK ÖRNEKLEME REHBERİ

How to Use Statistical Sampling? – The AuditNet Monograf Series / AuditNet 2003)

Çeviren : Mustafa KOCAMEŞE

İstatistik Örneklemenin Avantajları
Etkili bir örnekleme yöntemi objektiflikten fazlasını gerektirir. Örnek büyüklüğünün belirlenmesi ve sonuçların değerlendirilmesi matematiksel olarak yapılmalıdır. Bu tarz bir örnekleme olasılık teorisinin kuralları çerçevesinde yürütülür. İstatistik örnekleme yapıldığında belirlenmiş bir hata ihtimali dahilinde sonuçların anakütleye genelleştirmasi yapılabilir. İstatistik örnekleme kullanıcılara şu avantajları sağlar:
1. Sonuçlar objektif ve savunulabilirdir. İradi örneklemede karşılaşılabilecek önyargı iddiaları burada söz konusu olmaz.
2. Bu yöntemde ihtiyaç duyulan maksimum örnek büyüklüğü önceden bilinir. Belirlenen risk derecesine göre gerekli olan güvenilirlik derecesi ve buna bağlı olarak ortaya çıkacak zaman ve maliyet unsurlarının savunulması mümkün olur.
3. Örneğin anakütleyi temsil edememesi riski belirlenebilir. Bu sapmaların sınırları örneğin standart sapmasına göre belirlenir.
4. İstatistik örnekleme anakütledeki bütün birimlerin incelenmesinden daha doğru sonuçlar verebilir. Özellikle aşırı miktarda verini olduğu durumlarda dikkat dağılması ve bıkkınlık sebebiyle gözden kaçırılan unsurlar olabilir.
5. İstatistik örnekleme zaman ve para tasarrufu sağlar. Genellikle istatistik yollarla seçilen örnek sayısı sabit bir yüzde ile yapılan örneklemedekinden daha azdır. Ayrıca bir örneklem üzerinden anakütleye ait değişik özelliklere ait testler yapılabilir.
6. Test sonuçlarının değerlendirmesi objektif olarak yapılabilir. Sonuçlar belirli bir güvenilirlik derecesi ile anakütleye genelleştirlir.
7. Veriler farklı kullanıcılar tarafından da toplanıp değerlendirilebilir.

Örnekleme Planı ve Seçim Tekniği
Anakütlenin dosyalanma şekli ve dağılımı uygulanacak seçim tekniğini belirler. Uygulana spesifik plan ve seçim tekniği ayrıntılarıyla belgelendirilmelidir.
Örnekleme yaklaşımları (planları) özetle aşağıdaki gibi sıralanabilir:

1. Tahmin Örneklemesi (Estimate Sampling) :
En çok kullanılan yaklaşımdır. İki türü vardır:
o Nitelik Örneklemesi (Attributes Sampling): Sorulması gereken soru “kaç adet” olduğunda kullanılmalıdır. Bir anakütlenin özelliklerini veya “niteliğini”belirlemekte kullanılır. Sonuçlar “tanımlanan olay”ın ortaya çıkma yüzdesini verir. Her bir gözlem sadece bir kategoriye girebilir.
 Adım Adım Örnekleme (Stop Go Sampling) : Nitelik örneklemesinin bir türüdür. Bir nitelik örneklemesinde üst kesinlik sınırını belirlemekte kullanılır.Belirlenen amaca klasik nitelik örneklemesine göre daha küçük bir örnek büyüklüğü ile ulaşmaya imkan verir.
o Değişken Örneklemesi (Variables Sampling) : “Ne kadar” sorusunun cevabını bulmak için kullanılır. Parasal değerlerden oluşan anakütlelerde uygulanabilir. Bu örnekleme ile bir anakütlenin ortalama veya toplam değerine ilişkin tahminlerde bulunulabilir.

2. Kabul Örneklemesi (Acceptance Sampling) :
Belirli bir sayıda örneğin rastlantısal olarak seçilip örnek içinde belirli sayıda hataya rastlanmazsa anakütlenin kabul edildiği örneklemedir. Bu tpi örneklemede sadece kabul veya red kararı verilir.

3. Keşif Örneklemesi ( Discovery Sampling) :
Bir tek hata veya düzensizliğe rastlandığında dahi geniş bir inceleme yapılacaksa bu örnekleme yöntemi kullanılır. Hile, İç kontrollerin işletilmemesi, kritik düzenlemelerin ihlali veya kalite kontrol ölçülerinin söz konusu olduğu durumlarda kullanılır.

4. Parasal Birim Örneklemesi ( Dolar Unit Sampling ) :
İstatistik bir sonuca ulaşmak için nitelik ve değişken örneklemesi yöntemlerini birleştirir. Değişken ve nitelik örneklemesine aynı anda uygulanabilir. Diğer örnekleme yöntemlerinden farkı örneklerin fiziksel bir birim yerine her para birimi olarak alınmasıdır. Prosedürler örnekleme sonucu bulunan para biriminin yer aldığı tutarlarda yapılır.

5. İradi Örnekleme ( Judgment Sampling) :
Uygulayıcının istatistik yöntemler yerine örnek büyüklüğünü ve seçilecek birimleri kendi iradesine göre belirlediği yöntemdir. İradi örnekleme uygulanmadan önce istatistik veya iradi yöntemden hangisinin daha faydalı olacağını belirleyebilecek bir örnekleme bilgisine sahip olunması gerekmektedir. Burada önemli olan nokta iradi örneklemenin kullanılması halinde anakütlenin tamamı hakkında bir genellemeye varılamayacağının akılda bulundurulması gerektiğidir. Bu ancak yukarıda sayılan diğer yöntemlerde mümkündür.

En çok kullanılan örnek seçim teknikleri şu şekilde özetlenebilir:

1. Sınırlanmamış Rastsal Örnekleme ( Unrestricted Random Sampling ) : Anakütledeki bütün birimlerim eşit seçilme şansı vardır. En sık kullanılan yöntemdir.
2. Aralık Örneklemesi ( Interval Sampling ) : Belirli bir aralık saptandıktan sonra rasgele bir birimden başlamak üzere aralarında bu kadar bir aralık olan birimlerin seçilmesidir.
3. Katmanlı Örnekleme ( Stratified Sampling ) : Anakütledeki birimler iki veya daha fazla sınıfa veya katmana ayrılır. Her bir katmandan ayrı örnekleme yapılır. Sonuçlar koşullara göre bir araya getirilerek veya ayrı ayrı değerlendirilir.
4. Küme Örneklemesi ( Cluster Sampling) : Anakütle birimleri gruplar veya kümeler haline getirilir. Daha sonra seçilen kümelerde yer alan birimler örnek alınarak veya tamamen test edilir.
5. Çok Aşamalı Örnekleme ( Multistage Sampling) : Çok çeşitli düzeylerde örnekleme ile ilgilidir. Örneğin uygulayıcı değişik bölgelerden örnekler alır ve daha sonra bunlar arasından yeniden bir örnekleme yapabilir.

Sonuçların Değerlendirilmesi
Ne tür bir örnekleme planı veya tekniği kullanılırsa kullanılsın sonuçların yorumlanabilmesi gereklidir. Eğer uygulanan testler istatistik ölçümlemelere dayanıyorsa başlangıçta örnek büyüklüğünü belirlemede dayanak noktası olarak kullanılan unsurların yeniden değerlenmesine yönelik istatistiksel yöntemler mevcuttur. Uygulayıcılar aşağıda sıralanan kuralların sonuçları değerlendirmede daha anlamlı olacağını akıllarında bulundurmalıdırlar.
1. Test edilen her bir özellik ayrı olarak değerlendirmeye tabi tutulmalıdır. Her bir özellik ayrı ve bağımsız bir örneği temsil eder.
2. Kabul edilebilir hata oranı uygulayıcının mevcut koşulları iyice anladıktan sonra varacağı yargıya dayanmalıdır.
3. Test sonuçları önemli konular ortaya koyduğunda testi uygulayan kişi yaptığı örneklemeye yeni bir açıdan bakmaya hazır olmalıdır.