Kategoriler
Genel Kariyer-İş Hayatı

BAY final ders notları

Rassal örneklemin önemi

 

Bir araştırmanın en önemli kısmını örneklemin tasarımı oluşturur. Örneklemin tasarımıyla kastedilen şey uygulanacak örnekleme tekniği, örneklem hacminin belirlenmesi ve örnekleme girecek olan birimlerin seçimidir. Rassal örneklemeyle gerçekleştirilmek istenen amaç kestirimlerin kesinliğini ve güvenirliğini ölçmektir. Evren varyansı her gözlemin sağladığı bilgi miktarı ölçüsüyle ters orantılı olduğundan, varyansın büyük değer alması gözlem başına elde edilen bilgi miktarının az olduğunu gösterir.

#Birim sayısı büyütülemezse evren varyansı küçültülmelidir.

#Örneklem sonucu belirli bir olasılıkla evrene mal edilmek istenirse aralıklı kestirim yapılır.

#Örneklem büyüklüğünün artırılması elde edilecek bilginin maliyetini yükseltir. Bunun yerine örnekleme varyansı küçültülür. ( uygun örnekleme tekniği seçilerek küçültülebilir)

#Duyarlılığı artırmak için sigma üzerinde işlem yapamıyorsak Zc güvenirlik düzeyini azaltmamız gerekir.

 

***Rassal örneklemin Simgeleyiciliği

Oluşturulan örneklemin simgeleyici olması için evrenin ilgilenilen parametrelerinin yansız olması gerekir. Bunun için:

  • somut evren, zaman, mekan bakımından açık ve kesin tanımlanmalı,
  • örnekleme birimleri çok iyi tanımlanmalı
  • örnekleme girecek birimlerin rasssal seçimi sağlanmalı

 

***Rassal Örneklemin Yeterliliğini açıklayınız?

Yeterli bir örneklem uygun büyüklükte bir örneklemdir. Aralık kestirimi söz konusu olduğunda istenilen güvenirlik ve istenilen kesinliğe sahip olmayı sağlayacak büyüklükteki örneklem yeterli büyüklükteki örneklem olarak tanımlanır. Önsav sınamasının gücünü gerçekleştirebilmelidir. Rassal örneklemin uygun büyüklüğünü belirleyici öğeler:

  • istatistiksel evrenin değişkenlik derecesi
  • Örnekleme tekniği
  • Bağımsız değişken sayısı
  • Araştırma olanakları
  • Kestirimin kesinliği ve güvenirliği
  • Anlamlılık sınamasının düzeyi ve gücü

 

#homojen evrendenseçilen örneklem birimi n1, heterojen evrenden seçilen örnekleme birimi n2 ise n2>n1 olur.

 

#Basit tesadüfi  Örnekleme >   n1

Tabakalı Örnekleme   > n2

Oranlı Örnekleme   > n3

Sistematik Örnekleme  > n4

n2<n1<n3<n4

***Sınavda çıkabilir.

Örneklemden elde edilen bilgi miktarı ile değişkenlik derecesi arasında nasıl bir ilişki vardır?

-değişkenlik derecesi büyüdükçe yani heterojenlik arttıkça örneklem büyüklüğü artar.

#bağımsız değişken sayısı az ise küçük bir örneklem yeterli sayılır.

#zaman,para ve eleman kısıtları örneklem büyüklüğünü etkiler. Bundan kaynaklanan eksiklik uygun örnekleme tekniği ile düzeltilmelidir.

 

*** Kesinliği arttırmak için ne yapmak gerekir?

-örneklem hacmini arttıramıyorsak güven katsayısı ile oynamamız gerekir. (güven katsayısını düşürmeliyiz)

-değişkenliği azaltamıyorsak uygun örnekleme tekniği ile bunu çözümleyebiliriz.

 

#bir evren değerin aralık kestiriminde kestirim yanılgısı, güvenirlik düzeyi ve örneklem büyüklüğü arasında sıkı ilişkiden yola çıkarak kestirim yanılgısını, güvenirlik katsayısı ile örneklem değerin standart hatası çarpımından 1-α olasılığıyla daha büyük olamacağı söylenir.

#güven katsayısı Zc büyüdükçe kestirim daha az kesin dolayısıyla da kestirim hatası, kestirim yanılgısı daha büyük olacaktır.

#ikili normal dağılım tablolarından α ve β’lı sorulardan mutlaka çıkacaktır. Örnekleri inceleyiniz.

#yeterli örneklem büyüklüğünün belirlenmesinden de kesin çıkacaktır.

#dağılımın tek yönlü mü yoksa çift yönlümü olduğuna dikkat ediniz.

 

office dosyasını indir : bay ders notları

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir