From 72517ceccab4a7ba31fd39f34f212f7066fc0bb0 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?Bahad=C4=B1r=20Fatih=20YILDIRIM?=
 <mail@bahadirfyildirim.com>
Date: Fri, 16 Oct 2026 18:33:25 +0300
Subject: [PATCH] 3. Hafta

---
 .DS_Store                   | Bin 0 -> 6148 bytes
 3. Hafta/Temel Kavramlar.md | 483 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 2 files changed, 483 insertions(+)
 create mode 100644 .DS_Store
 create mode 100644 3. Hafta/Temel Kavramlar.md

diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0c13f29b49d46e9585d2bbf97764acec57f0ff98
GIT binary patch
literal 6148
zcmeHK%}N6?5T3MEQ;N`og5CmNtF~4O#miC^JiDR?mAXr-F0Px>ZtbBI_O37Fi}*aw
zB&k@c;7P>Jz~r0E&xU-vWHtaGTEk8apbP*Kl`vPt;R~TS>73-8hftVj1aJ!}1mS4V
zo6Ba$Uu1yZorF5<fPxeF^!~zFhZuVedvP>KtJOD=%NLfGSLBK;$!q^!kNh-9hl5to
zzoglj)^RwsgYZ1+j@sq5L!G2Slyv*1AnJ56<?13zI(pR7!=y7XwZ09=qAa${o8xi4
z+N`MUTBAOxsBv?zT2cG;#$-~I>sz}Ar|pOMG11SKO@SYtkyVFNctK-sV^4lRiFI;^
zv1#2jpOG102AF{bV!$1Nva~>Z=B+XV%)rkWpz}eY5_%3Zi{|LSfqow;ULYhvo9+^X
z%Aw~lvxpHCVM`Hhsc=^eVaw64T%PAJvuMjfn3eH4Ze`(aD8j6cer3`@counN2AF|a
z2J&`Vrv88Y{r!Koh-b_IGw`n%5QQWEsD)c{y>)JL)N2*$4JrxcWfnh5&@inSbEy??
bpc+BHA_LKLm{~**3jYWg8hBs^ewBfDwoyw*

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/3. Hafta/Temel Kavramlar.md b/3. Hafta/Temel Kavramlar.md
new file mode 100644
index 0000000..af6595c
--- /dev/null
+++ b/3. Hafta/Temel Kavramlar.md	
@@ -0,0 +1,483 @@
+# Araştırma Yöntemleri
+
+## Temel Kavramlar
+
+Dr. Bahadır Fatih YILDIRIM
+
+`bahadirf.yildirim@istanbul.edu.tr`
+
+---
+
+## Araştırma Yöntemlerinde Kullanılan Temel Kavramlar
+
+# İstatistik
+
+İki tanımından birincisinde **istatistik (Statistics)** *belirli bir ölçüte (kritere) göre düzenlenmiş rakamlar topluluğudur* ve bir isim tamlaması şeklinde kullanılmaktadır.
+
+- Hayati istatistikler (doğum, ölüm, evlilik, boşanma istatistikleri)
+- Eğitim istatistikleri (okuryazarlık durumu, ilk, orta, yüksek ve lisans üstü öğretim istatistikleri)
+- Ekonomik istatistikler (milli gelir, üretim, ithalat, ihracat, işsizlik ve fiyat istatistikleri) gibi
+
+---
+
+# İstatistik
+
+ikinci anlamında **istatistik** çeşitli bilim dallarında yapılan araştırmaların *bilgi toplama*, *düzenleme*, *sunma*, *analiz* ve *yorumlama* aşamalarında kullanılan araştırma yöntemleri topluluğudur.
+
+---
+
+# Birim
+
+Çeşitli bilim dallarında yapılan araştırmaların konusu olan insan, diğer canlılar, kurum, kuruluş ve nesnelere **birim** *(unit, element)* adı verilmektedir
+
+Araştırma konusu ülke nüfusunun yaş, cinsiyet, eğitim durumu ve gelir düzeyi ise birim insan, bir işletmede emek prodüktivitesi ise ilgili işletmedeki işçiler, bir sektörde karlılık ise işletmeler, bir dersten başarı ise öğrencilerdir.
+
+---
+
+# Anakütle
+
+Araştırma konusu olan birimler topluluğuna **anakütle** *(population)* adı verilmekte ve anakütle birim sayısı **N** harfiyle gösterilmektedir.
+
+---
+
+# Değişken
+
+istatistikte araştırmanın konusu olan özelliklere **değişken** *(variable)* adı verilmektedir.
+
+Her birim *nitel (kalitatif)* ve *nicel (kantitatif)* olmak üzere çok sayıda özellik taşımaktadır.
+
+İnsan cinsiyet (kadın ve erkek), medeni durum (bekar, evli, boşanmış ve dul) gibi nitel özellikler yanında yaş, eğitim düzeyi (eğitim gördüğü yıl sayısı), gelir düzeyi ve çocuk sayısı gibi birçok nicel özellik taşımaktadır.
+
+Araştırmanın konusu bu özelliklerden sadece biri olacağı gibi hepsi de olabilir.
+
+---
+
+# Veri
+
+Birimlerin çeşitli özellikleri hakkında toplanan bilgilere **veri** *(done, data)*, veriler topluluğuna da **veri seti** veya **data seti** denilmektedir.
+
+Veri seti *tek değişkenli* olabileceği gibi iki veya daha çok değişkenli de olabilir.
+
+Birimlerin birden çok özelliği bir arada inceleniyorsa *çok değişkenli veri seti* söz konusu olmaktadır.
+
+---
+
+# Veri
+
+Veriler elde edilme şekillerine göre **sayım** *(count)*, **ölçüm** *(measurement)*, **sıralama** *(rank)* ve **sınıflama** *(classification)* verileri olmak üzere de dört grupta toplanmaktadır.
+
+genellikle **nicel** değişkenlerde *sayım* ve *ölçüm*, **nitel** özelliklerde *sıralama* ve *sınıflama* yöntemi uygulanmaktadır.
+
+---
+
+# Ölçek Türleri
+
+Birimlerin çeşitli özelliklerine ait farklı yapıdaki verilerin değerlendirilmesinde dört farklı **Ölçek (Scale)** kullanılmaktadır.
+
+---
+
+# Nominal Ölçek
+
+Bu ölçeklerde kullanılan *rakamlar* veya *isimler* birimleri **sınıflara** veya **kategorilere** ayırmaktadır.
+
+Örneğin nüfusu cinsiyet özelliğine göre sınıflandırırken kadın ve erkek gibi şıklar kullanılabileceği gibi kadınlara, 1, erkeklere 0, veya tam tersi rakamlar da kullanılabilir.
+
+---
+
+# Ordinal Ölçek
+
+Bu ölçeklerde de rakamlar, *büyüklük*, *tercih* gibi çeşitli özelliklerin sıralamalarında kullanılır. İşletmelerin küçükten büyüğe doğru, markaların en çok beğenileninden en az beğenilene doğru 1'den başlayarak (2, 3, 4, ... vs. gibi) sıralanmasında **ordinal ölçek** kullanılmaktadır.
+
+**Rakamlar arasındaki farkların hiç bir anlamı olmadığı gibi oranları da bir anlam taşımaz.**
+
+---
+
+# Aralık Ölçek
+
+Aralık ölçeği ordinal ve nominal ölçeklerin aksine nümerik olarak ifade edilebilen, toplama ve çıkarma gibi matematik işlemlere elverişli ve farkların önemli olduğu bilgiler için kullanılan ölçeklerdir.
+
+Gerçek bir **sıfır** ı yoktur.
+
+Ölçüm farkları ve düzenlemelerinin önem kazandığı ölçeklerdir.
+
+---
+
+# Oran Ölçek
+
+Aralık ölçeklerinin özelliklerini taşıdığı gibi belirli bir **sıfır** değerine de sahip olan ölçeklerdir.
+
+Ölçümler arasında düzen ve uzaklık önemli olduğu gibi ölçümlerin arasındaki oran da önemlidir. 20m2'lik bir alan 10m2'lik bir alanın iki katı olduğu gibi 5m2'lik bir alanın da 4 katıdır. Oran kelimesi bu anlamda kullanılmaktadır.
+Ücretler, yaş, uzaklık, ağırlık, uzunluk, üretim, satış, gibi birçok değişken oran ölçeğiyle değerlendirilmektedir.
+
+---
+
+# !
+
+Tüm parametrik tekniklerin uygulanabildiği ölçek **oran ölçeği** dir.
+
+Bu nedenle istatistikçiler oran ölçeğini aralık ölçeğine, aralık ölçeğini ordinal, ordinal ölçeğini de nominal ölçeğe tercih etmektedirler.
+
+---
+
+# Amaçlarına göre istatistik yöntemler
+
+Çeşitli alanlarda yapılan araştırmalarda kullanılan istatistik yöntemler amaçlarına göre altı ana grupta toplanmaktadır.
+
+---
+
+# Tanımsal istatistikler
+
+Araştırma konusu olan olayın durumunun saptanması.
+
+Bilgilerin toplanması, düzenlenmesi, grafiklerin çizilmesi ve **Tanımsal istatistikler** *(Descriptive Statistics)* hesaplanarak (*oran*, *ortalama*, *dağılma*, *asimetri* ve *basıklık* ölçüleri olmak üzere **beş ölçü**) elde edilen bilgilerin karşılaştırılabilir ve yorumlanabilir duruma getirilmesi.
+
+---
+
+# Olasılık Teorisi
+
+Mevcut durumu saptarkan bilgi toplanacak birim sayısı çok olduğunda tesadüfi olarak seçilen belirli sayıda birime ait bilgilerden hareketle tahmin-tümevarım.
+
+**Olasılık Teorisine** *(Theory of Probability)* dayanan ve hepsinin gözlenmesi, zaman ve maddi kısıtlamalar gibi çeşitli nedenlerle mümkün olmayan birimlere ait bilgilerin tahmin edilmesinde kullanılan **Örnekleme Yöntemleri** *(Sampling Techniques)*.
+
+---
+
+# istatistik Testler veya Hipotez Testleri
+
+Birimlerin çeşitli tanımsal ölçülerinde herhangi bir nedenle değişme olup olmadığının araştırılmasında kullanılan **istatistik Testler** veya **Hipotez Testleri** *(Hypothesis Testing)*.
+
+---
+
+# İlişki Analizi
+
+İncelenen birimlerin çeşitli özellikleri arasında veya çeşitli olaylar arasında ilişki (bağımlılık-relationships) olup olmadığının araştırılmasında kullanılan **ilişki Analizi** *(Relationships Analysis)*
+
+---
+
+# Tahmin Teknikleri ve Regresyon
+
+İncelenen olayların gelecekte hangi değerlere ulaşacağının bugünden (önceden) tahmin edilerek planlamanın yapılmasına, politikaların saptanmasına ve önlemlerin alınmasına imkan veren **Tahmin Teknikleri** *(Forecasting Techniques)*. **Regresyon Analizi** *(Regression Analysis)* ve **Zaman Serileri Analizi** *(Time Series Analysis)* ana başlıkları altında geliştirilmiş bilinmeyenin rehberi olan çok sayıda tahmin teknikleri.
+
+---
+
+# Belirsizlik Altında Karar Verme
+
+Karar verme işlevi üstlenen yöneticilere olasılık teorisine dayanan **Belirsizlik Altında Karar Verme** *(Decision Making Under Uncertainty*" konusunda yardımcı olan çeşitli yöntemler.
+
+---
+
+# Veri türlerine göre istatistik yöntemler
+
+istatistik yöntemler uygulanacakları veri türlerine göre ise iki ana grupta toplanmaktadır.
+
+---
+
+# Parametrik istatistik yöntemler
+
+**Parametrik istatistik yöntemler** *(Parametric techniques)*, *Anakütle dağılımları hakkında belirli varsayımlara dayanan* ve *kantitatif (nicel) değişkenlere uygun* yöntemlerdir.
+
+---
+
+# Parametrik olmayan istatistik yöntemler
+
+**Parametrik olmayan istatistik yöntemler** *(Nonparametric techniques)*, *Anakütle dağılımları hakkında varsayımlara dayanmayan* ve özellikle *kalitatif (nitel) değişkenlere uygun* yöntemlerdir.
+
+---
+
+# Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
+
+---
+
+# Bilimsel Araştırma ve Aşamaları 
+
+Tüm bilim dallarında yapılan araştırmalar ve elde edilen bulgular bu bilim dallarındaki gelişmelerin
+temelini oluşturmaktadır. Gelişmenin gerçekleşebilmesi için
+bilim adamlarının ve karar verme durumundaki yöneticilerin olayları
+*gözlemeleri, saptamalar yapmaları, bulguların nedenlerini araştırmaları,
+olumlu gelişmeleri yaygınlaştırmaları, olumsuz eğilimleri ise
+düzeltebilmek için yeniden araştırma yapmaları* gerekmektedir. Araştırma geliştirme süreci içindeki her aşamada **istatistik metodolojisi** yer almaktadır.
+
+---
+
+# Bilimsel Araştırma ve Aşamaları 
+
+Bilimsel araştırma beş aşamada gerçekleştirilmektedir.
+
+- Araştırma konusunun ve çerçevesinin saptanması,
+- Araştırmanın konusu olan birimlerden veri (bilgi) toplama,
+- Verilerin (bilgilerin) düzenlenmesi (seri ve tabloların oluşturulması) ve grafiklerin çizimi,
+- İstatistik yöntemlerin uygulanması,
+- Sonuçların yorumlanması, rapor yazılması ve karar.
+
+---
+
+**Bilimsel Araştırma ve Aşamaları**
+
+# Araştırma Konusunun Belirlenmesi ve Araştırmanın Planlanması
+
+Öncelikle araştırılacak konunun veya bir başka ifadeyle problemin tanımlanması gerekmektedir.
+
+Araştırmaya başlamadan önce incelenecek konunun hangi amaçla ve ne boyutta ele alınacağının düşünülmesi gerekir.
+
+Araştırma konusunun tanımlanması, birimlerin saptanması gereken özelliklerinin tam olarak belirlenmesi ve bunların araştırmanın
+amacına uygun olup olmadığının kontrol edilmesiyle araştırmanın ilk aşaması tamamlanmaktadır.
+
+---
+
+**Bilimsel Araştırma ve Aşamaları**
+
+# Veri Toplama
+
+Konu ve çerçeve belirlendikten sonra birimlerin çeşitli özelliklerine ait bilgilerin sağlıklı bir şekilde (hatasız) toplanmasına geçilmektedir.
+
+Veriler ya araştırmacılar tarafından toplanır ya da çeşitli kamu kurumlarıyla meslek odaları gibi özel kuruluşlar tarafından yayınlanmış kaynaklardan alınır.
+
+---
+
+**Bilimsel Araştırma ve Aşamaları**
+
+# Veri Toplama
+
+**Araştırma verisi**, orijinal araştırma bulgularını doğrulamak için toplanmış, üretilmiş, gözlenmiş veya yaratılmış her türlü veriye verilen addır. 
+
+Araştırma verilerinin dijital formatta olması zorunluluğu yoktur. 
+
+Laboratuar defterlerinden karalamalara, doku örneklerinden kayalara kadar bir çok şey araştırma verisi olarak değerlendirilebilse de, günümüzde araştırma verileri genel olarak dijitaldir.
+
+---
+
+**Bilimsel Araştırma ve Aşamaları**
+
+# Veri Toplama
+
+**Araştırma verilerini** en genel olarak *nicel* ve *nitel veri*, *birincil* ve *ikincil veri* şeklinde sınıflandırmak mümkündür. 
+
+Eğer daha önce bir başka amaçla toplanmış verilerin kullanımı söz konusu olacaksa bu tür verilere **ikincil veri** denmektedir. 
+
+Veriler daha önce toplanmamış ve ilk defa söz konusu çalışma ile toplanacaksa ise **birincil veri** olmaktadır. 
+
+**Nicel veriler** sayısal veriler ya da sayılara çevrilebilen veriler (boy, kilo gibi), 
+
+**Nitel veriler** ise metin yapısındaki verilerdir (belli bir konudaki tutum, davranış ya da düşünce).
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+**Veri Toplama**
+
+# Veri Toplama Yöntemleri
+
+Araştırmacılar bilgi toplama aşamasında iki seçeneğe sahiptir. 
+
+1. **Tam sayım-gözlem** *(census)* yoluyla **incelenecek birimlerin tümünden** *(anakütle)* bilgi elde edilmesi.
+2. **Örnekleme** *(sampling)* yoluyla incelenecek birimler arasından seçilecek belirli sayıda birimden **örnek** *(sample)* bilgi toplanması.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+**Veri Toplama Yöntemleri**
+
+# Tam Sayım
+
+Araştırma konusu olan birimlerin tümünden bilgi toplama yöntemidir.
+
+- Anakütle birim sayısının **çok büyük olmaması** ve coğrafi olarak **çok geniş bir alana yayılmamış** olması,
+- Araştırma için ayrılan **bütçenin** (araştırma fonu) birimlerin **tümünü gözlemekte yeterli olması**,
+- Araştırma için ayrılması gerekli **sürenin çok sınırlı olmaması**,
+- Bilgilerin deneylerle **(sürekli gözlem)** elde edilmesinin gerekmemesi,
+- Bilgi elde edilirken birimlerin **zarar görmesi** veya **yok edilmesinin** söz konusu olmaması gerekmektedir.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+**Veri Toplama Yöntemleri**
+
+# Örnekleme
+
+Anakütleler **sonsuz** *(infinite)* veya **sonlu** *(finite)* ama *birim sayısı
+fazla* ise, *zaman* ve *fon* kısıtlıysa veya birimlerin *yok edilmesiyle*
+sonuçlanan deneyler gerektiriyorsa birimlerin tümü gözlenemeyeceği için **Kısmi Sayım (Gözlem) - Örnekleme** yapılması gerekmektedir
+
+Anakütleden **(N)** seçilen bu birimlere **örnek** *(sample)* adı verilmekte ve örnekteki birim
+sayısı **(n)** ile gösterilmektedir. Örnek birim sayısının anakütle içindeki önemini ise **örnekleme oranı** *(sampling fraction)* **n/N** göstermektedir.
+
+$$
+SamplingFraction = \frac{n}{N}
+$$
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+**Veri Toplama Yöntemleri**
+
+# Örnekleme
+
+Tamamının gözlenmesi çeşitli nedenlerle olanaksız olan anakütlelerden incelenmek üzere birim saçerken iki örnekleme yönteminden
+biri kullanılabilir.
+
+(1) Tesadüfi olmayan (iradi) örnekleme (judgement sample)
+(2) Tesadüfi örnekleme (random sampling).
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+**Örnekleme**
+
+# Tesadüfi Olmayan Örnekleme
+
+Örneğe girecek birimlerin tesadüfi olarak seçilmediği, araştırmacının kendi takdiri ile seçtiği birimlerden oluşan örneklere dayanan
+örnekleme türüdür. 
+
+Doğal olarak araştırmacının örnek çekeceği anakütle hakkındaki bilgisine ve tarafsızlığına bağımlıdır. 
+
+Anakütle **iyi tanındığı** ve **tarafsızlığın** söz konusu olduğu durumlarda tesadüfi örneklemeden **daha gerçekçi sonuçlar** verebilir. 
+
+Anakütle hakkında bilgi yetersizliği ve taraflılık söz konusu olduğunda anakütle değerlerinin olduğundan yüksek veya düşük tahmin edilmesine
+neden olduğu gibi, hatanın da hesaplanması mümkün olmadığı için, sapmanın ne yönde ve ne büyüklükte olduğunun bilinmesi de
+mümkün değildir. 
+
+Bu sakıncaları nedeniyle istatistik araştırmalarda tercih edilmemektedir.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+- **Örnekleme** 
+**Tesadüfi Olmayan Örnekleme**
+
+# İradi Örnekleme
+
+Bu örnekleme türünde örneğe girecek birimler, araştırmacının uzman görüşlerine dayanarak anakütleyi temsil ettiğine inandığı birimlerdir. 
+
+Birimlerin seçilme olasılıkları bilinmediği gibi bu birimlere dayanan istatistik ölçülerin hatalarının da hesaplanması mümkün değildir.
+
+Örneğin Türkiye'de **işçi aileleri hakkında bir araştırma yapılacaksa**, çocuk sayısı, eğitim ve gelir düzeyi, yaş, sosyal yapı gibi birçok açıdan **işçi ailelerini temsil
+ettiğine inanılan bir kaç aile**, yakın çevreden seçilir.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+- **Örnekleme** 
+**Tesadüfi Olmayan Örnekleme**
+
+# Kota Örneklemesi
+
+Anakütle yapısının %5, %10 vs. oranında örneğe yansıtılarak, örneğe girecek birimleri araştırmacının iradesiyle
+belirlediği örnekleme türüdür. 
+
+Bir bölgede faaliyet gösteren 1000 işletme varsa, bunların 800'ü küçük 150'si orta, 50'si büyük ise %10 örneklemeyle 80'i küçük, 15'i orta, 5'i küçük işletmeden oluşan
+100 işletme seçilmektedir. 
+
+Bu yönteme **kota örneklemesi** veya **temsili örnekleme** adı verilir. 
+
+Anakütlenin küçük bir benzeri oluşturulmaktadır. Anakütle alt gruplarından her gruba ayrılan kotalar oranında birim seçildiği için bu adı almaktadır.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+**Örnekleme**
+
+# Tesadüfi Örnekleme
+
+Anakütle birimlerinin hepsine eşit seçilme şansının verildiği örnekleme türü olan **tesadüfi örnekleme** beş farklı şekilde uygulanmaktadır.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+- **Örnekleme** 
+**Tesadüfi Örnekleme**
+
+# Basit Tesadüfi Örnekleme
+
+**Basit tesadüfi örnekleme** *(Simple randam sampling)*, *N* birimlik bir anakütleden, *n* birimlik bir örneğin,
+tüm *n* birimlik örneklere eşit seçilme şansı verilerek seçilmesidir.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+- **Örnekleme** 
+**Tesadüfi Örnekleme**
+
+# Sistematik Örnekleme
+
+Çok sık kullanılan bir tesadüfi seçim yöntemidir. Anakütle birim sayısının seçilecek örnek birim sayısına
+bölünmesiyle **k** sayısı bulunur ve **1** ile **k** arasındaki sayılar arasından
+tesadüfi olarak bir sayı seçilir. Daha sonra bu sayı örneğe girecek
+birinci anakütle birimini oluşturur ve bu sayıya sürekli **k** ilave
+edilerek ikinci, üçüncü vs. ve son olarak n'inci birim belirlenir.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+- **Örnekleme** 
+**Tesadüfi Örnekleme**
+
+# Zümrelere Göre Örnekleme
+
+**Zümrelere göre örnekleme** *(Stratified sampling)* basit tesadüfi örneklemeye oranla anakütle
+hakkındaki mevcut bilgileri kullanarak, anakütleyi daha iyi temsil edecek, tesadüfi örnekler oluşturmaya yarayan bir örnekleme
+türüdür. 
+
+Bu örneklemeyi uygulayabilmek için anakütlelerin incelenen özellikleri açısından **zümrelere** *(grup veya sınıflara)* ayrılabilir yapıda
+olmaları gerekmektedir.
+
+Zümrelere göre tesadüfi örnekleme hatası en düşük örnekleme türü olmasına karşın uygulanması zor olduğu için araştırmalarda sıklıkla kullanılamamaktadır.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+- **Örnekleme** 
+**Tesadüfi Örnekleme**
+
+# Kademeli Örnekleme
+
+**Kademeli örnekleme** *(Cluster sampling)*
+anakütledeki birimlerin listesinin olmadığı durumlarda veya coğrafi
+olarak geniş bir alana dağılmış birimlerin incelenmesi gerektiğinde,
+araştırma maliyetini düşürmek için uygulanan tesadüfi bir örnekleme
+türüdür. 
+
+N birimlik anakütle eşit veya farklı sayıda birimden oluşan M
+adet alt kümeye (birincil birim) ayrılır. M adet birincil birimden
+tesadüfi olarak seçilen m adet birincil birimdeki tüm birimler
+gözlenirse, bu örnekleme türüne **Tek Kademeli Örnekleme** veya
+**Kümelere Göre Örnekleme** adı verilmektedir. 
+
+m adet birincil
+birimdeki birimler arasından tesadüfi seçimle birimler seçilirse buna
+**iki Kademeli Örnekleme** adı verilir. Kademe sayısı arttırılarak *üç
+kademeli*, *dört* ... ve *çok kademeli örnekleme* uygulanabilir. Kaç
+kademe yapılırsa yapılsın sonuçta tesadüfi olarak n birimden oluşan
+bir örnek incelenerek anakütle tahminleri yapılmaktadır.
+
+---
+
+- **Bilimsel Araştırma ve Aşamaları** 
+- **Veri Toplama** 
+- **Veri Toplama Yöntemleri** 
+- **Örnekleme** 
+**Tesadüfi Örnekleme**
+
+# ikili, ... Çoklu ve Aşamalı (Ardışık) Örnekleme
+
+Tüm diğer tesadüfi örnekleme türlerinde sonuçta n birimlik tek bir örnek
+seçilmekte ve istatistik ölçüler elde edilmektedir. ikili... çoklu örnekleme
+ile aşamalı örnekleme türlerinde ise örnekteki birimlerin tümü değil bir bölümü incelenmekte ve istatistik ölçüler bunlara dayanarak
+hesaplanmaktadır.
\ No newline at end of file