Question

Difficulty: MediumTemel Kavramlar ve Hata Türleri

Bir kamu kurumu, ülke genelindeki Küçük ve Orta Büyüklükteki İşletmelerin (KOBİ) dijitalleşme düzeylerini tahmin etmek amacıyla bir araştırma yürütmektedir. Güncel ticaret sicil kayıtları çerçeve olarak kullanılarak basit rastgele örnekleme yöntemiyle 2.000 KOBİ seçilmiş ve anket uygulanmıştır. Ancak saha çalışması sonucunda, anket formunda yer alan bazı teknik terimlerin işletme yetkilileri tarafından yanlış anlaşıldığı ve sorulara gerçeği yansıtmayan yanıtlar verildiği tespit edilmiştir. Araştırmacı, tahminin hassasiyetini artırmak ve bu sapmayı gidermek umuduyla örneklem hacmini 10.000 işletmeye çıkarmış, fakat tahminin gerçek kitle parametresinden olan sistematik sapmasının (yanlılığının) azalmadığını gözlemlemiştir.

Buna göre, örneklem hacmi artırılmasına rağmen tahmindeki sapmanın devam etmesinin temel istatistiksel nedeni aşağıdakilerden hangisidir?

  1. Teknik terimlerin yanlış anlaşılması bir ölçüm hatasıdır ve örneklem hacminin artırılması bu tür örnekleme dışı hataları ortadan kaldırmaz.Answer
  2. B
    Sorulara gerçeği yansıtmayan yanıtlar verilmesi bir cevapsızlık hatası oluşturur ve bu durum ancak tam sayım yapılarak çözülebilir.
  3. C
    Ticaret sicil kayıtlarının çerçeve olarak kullanılması kapsama hatasına yol açtığı için örneklem genişletildikçe sapma miktarı da doğrusal olarak artmıştır.
  4. D
    Seçilen 10.000 birimlik örneklemin kitleyi temsil etme gücü yetersiz kaldığından, araştırmadaki örnekleme hatası yüksek kalmaya devam etmiştir.
  5. E
    Örneklem hacmi büyütüldüğünde varyans azalsa da, hesaplamalarda sonlu kitle düzeltme faktörünün kullanılmaması tahminin yanlı olmasına yol açmıştır.

Answer

Teknik terimlerin yanlış anlaşılmasından kaynaklanan hatalı cevaplamalar bir ölçüm hatasıdır (örnekleme dışı hata). Örneklem hacminin artırılması yalnızca örnekleme hatasını düşürür, örnekleme dışı hataları gidermez.
Araştırmada anket formunun doğru anlaşılamaması nedeniyle verilerin sistematik olarak hatalı derlenmesi bir 'ölçüm hatası'dır ve ölçüm hataları 'örnekleme dışı hata' kategorisindedir. İstatistiksel teoride, örneklem hacminin (nn) artırılması yalnızca kitleyi tam olarak gözlemlememekten kaynaklanan 'örnekleme hatasını' (tahminin varyansını) azaltır. Veri toplama aracındaki kusurlardan kaynaklanan örnekleme dışı hatalar (yanlılık) örneklem genişletilerek telafi edilemez.

Step-by-Step Solution

1
Araştırmada ortaya çıkan hatanın kaynağını belirle.
Hata, teknik terimlerin yanlış anlaşılması ve gerçeği yansıtmayan yanıtlar verilmesidir.
Hatanın türünü doğru sınıflandırmak, çözüm stratejisini anlamak için gereklidir.
2
Belirlenen kaynağı istatistiksel hata türleriyle eşleştir.
Yanlış anlama ve hatalı cevap verme durumu 'ölçüm hatası' (measurement error) olarak sınıflandırılır. Bu da 'örnekleme dışı hatalar' (non-sampling errors) grubuna girer.
Çerçeve, cevapsızlık, ölçüm ve işlem hataları örnekleme dışı hataların alt türleridir.
3
Örneklem hacminin artırılmasının hata türleri üzerindeki etkisini değerlendir.
Örneklem hacmi (nn) artırıldığında yalnızca şansa bağlı olan 'örnekleme hatası' azalır. Ölçüm aracı (anket) hatalıysa, bu sistematik hata (örnekleme dışı hata) nn artsa bile sabit kalır veya büyür.
İstatistiksel tahmin teorisinde varyans (örnekleme hatası) 1/n1/n ile orantılıyken, yanlılık (örnekleme dışı hata) nn'den bağımsızdır.

Key Concept

Örnekleme Hatası ve Örnekleme Dışı Hata Ayrımı
Rate this question