Question

Difficulty: MediumTemel Kavramlar ve Hata Türleri

Hazine ve Maliye Bakanlığı tarafından yürütülen bir vergi denetimi araştırmasında, müfettişler bir bölgedeki serbest meslek erbabının beyan ettikleri yıllık gelirlerin doğruluğunu kontrol etmektedir. Denetim raporunda; örneklemin kitleyi temsil edecek şekilde rastgele seçildiği, ancak bazı mükelleflerin sorulara kasten yanlış cevap verdiği ve toplanan verilerin bilgisayar ortamına aktarılması sırasında teknik personel tarafından çeşitli giriş hataları yapıldığı saptanmıştır. Buna göre, araştırmada karşılaşılan ve örneklem hacmi (nn) ne kadar artırılırsa artırılsın tamamen ortadan kaldırılamayan bu hata türü aşağıdakilerden hangisidir?

  1. Örnekleme dışı hataAnswer
  2. B
    Örnekleme hatası
  3. C
    Tip II hata
  4. D
    Sistematik örnekleme hatası
  5. E
    Standart hata

Answer

Araştırmada karşılaşılan ve veri toplama (yanlış beyan) ile veri işleme (giriş hataları) süreçlerinden kaynaklanan bu durum 'Örnekleme dışı hata' olarak tanımlanır.
Örnekleme dışı hata; çerçeve hataları, cevaplamama hataları, ölçüm hataları ve veri işleme hataları gibi süreç odaklı sorunları kapsar. Bu hatalar, tam sayım (sayım) araştırmalarında bile görülebilir ve örneklem büyüklüğünün artırılması bu tip sistematik sapmaları gidermez.

Step-by-Step Solution

1
Hata kaynaklarını analiz et.
Hataların şansa bağlı seçimden değil; mükelleflerin yanlış beyanlarından ve personelin veri girişi hatalarından kaynaklandığı belirlendi.
Hata türünü doğru sınıflandırmak için hatanın 'neden' kaynaklandığını anlamak gerekir.
2
Örneklem hacmi (nn) ile ilişkiyi değerlendir.
Soruda bu hatanın nn artırılsa dahi ortadan kalkmadığı vurgulanmıştır.
Örnekleme hatası nn arttıkça sıfıra yaklaşırken, örnekleme dışı hatalar örneklem büyüklüğünden bağımsızdır (hatta bazen artabilir).
3
Uygun terminolojiyi seç.
Sistematik nitelikteki bu hatalar kümesi 'Örnekleme dışı hata' kavramına karşılık gelir.
İstatistiksel terminolojide kitle tam sayılsa dahi (n=N) ortaya çıkabilecek tüm hatalar bu gruptadır.

Key Concept

Örnekleme teorisinde hatalar; örnekleme hatası (sampling error) ve örnekleme dışı hata (non-sampling error) olarak ikiye ayrılır.
Estimated Time:1m 30s
Rate this question