Örnekleme Teorisi

108 questions

Question 41Question

Bir Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) müfettişi, belirli bir ildeki "yalnızca çok tehlikeli sınıfta" yer alan sanayi işletmelerinde uygulanan iş sağlığı ve güvenliği tedbirlerini incelemek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Müfettiş, örneklem seçeceği listeyi oluştururken ticaret odasının genel sanayi sicil kayıtlarını kullanmıştır. Ancak daha sonra, bu kayıt listesinde çok tehlikeli sınıftaki işletmelerin yanı sıra hedef kitlede olmayan "az tehlikeli" ve "tehlikeli" sınıftaki işletmelerin de yer aldığı tespit edilmiştir. Müfettiş bu durumu baştan fark etmeyerek örneklemini bu geniş liste üzerinden tesadüfi olarak çekmiştir.

Hedef kitle ile örneklem çerçevesi arasındaki bu uyumsuzluktan kaynaklanan örnekleme dışı hata türü aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Aşırı kapsama hatası

Answer

Aşırı kapsama hatası
Çerçeve hatası, hedef kitle ile örneklemin seçileceği listenin (örneklem çerçevesinin) birebir örtüşmemesi durumunda ortaya çıkan örnekleme dışı bir hatadır. Verilen senaryoda, araştırmacının hedef kitlesi yalnızca 'çok tehlikeli' işletmeler iken, kullanılan listede hedef kitleye ait olmayan 'az tehlikeli' ve 'tehlikeli' işletmeler de bulunmaktadır. Çerçevenin hedef kitleden daha geniş olması ve araştırma kapsamı dışındaki birimleri içermesi durumuna istatistik literatüründe 'aşırı kapsama hatası' (overcoverage) denir.

Step-by-Step Solution

1
Araştırmanın hedef kitlesini belirle.
Hedef kitle yalnızca "çok tehlikeli sınıfta" yer alan sanayi işletmeleridir.
Hatayı sınıflandırmak için öncelikle araştırmanın ilgilendiği gerçek evreni tanımlamak gerekir.
2
Kullanılan örneklem çerçevesinin (listenin) içeriğini analiz et.
Liste, hedef kitleye ek olarak "az tehlikeli" ve "tehlikeli" işletmeleri de barındırmaktadır.
Çerçeve hatasının yönünü (eksik mi, aşırı mı) anlamak için listenin hedef kitleyi ne kadar temsil ettiği karşılaştırılmalıdır.
3
Hedef kitle ile çerçeve arasındaki uyumsuzluğu isimlendir.
Çerçeve, hedef kitleye ait olmayan birimleri içerdiği için bu duruma "aşırı kapsama hatası" adı verilir.
İstatistiksel terminolojide, listenin (çerçevenin) hedeflenen evrenden daha büyük olmasına ve ilgisiz birimleri içermesine aşırı kapsama denir.

Key Concept

Örneklem Çerçevesi Hataları (Aşırı ve Eksik Kapsama)
Question 42Question

Bir vergi denetmeni, bir bölge müdürlüğündeki toplam N=500N = 500 adet gelir vergisi beyannamesinin ortalama inceleme süresini tahmin etmek amacıyla, iadeesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=100n = 100 beyanname seçmiştir. Örneklemden elde edilen inceleme sürelerine ait örneklem varyansı s2=500s^2 = 500 dakika2\text{dakika}^2 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, örneklem ortalamasının standart hatası kaç dakikadır?

Show answer & explanation

Answer: 2,0

Answer

Örneklem ortalamasının standart hatası 2,0 dakikadır.
Doğru yanıt olan seçenek, örnekleme oranının %20 olması nedeniyle sonlu kitle düzeltme faktörünün (10,20=0,801 - 0,20 = 0,80) hesaplamaya dahil edildiği durumdur. Hesaplamada örneklem varyansı (500500), örneklem hacmine (100100) bölünmüş ve elde edilen değer düzeltme faktörüyle çarpılarak varyans 44 olarak bulunmuştur. Bu değerin karekökü alındığında standart hata 2,02,0 olarak elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme oranının (f) hesaplanması
f=n/N=100/500=0,20f = n / N = 100 / 500 = 0,20
Örnekleme oranının %5'ten büyük olması (0,20>0,050,20 > 0,05), sonlu kitle düzeltme faktörünün kullanılmasını zorunlu kılar.
2
Örneklem ortalamasının varyansının hesaplanması
Var(xˉ)=s2n×(1f)=500100×(10,20)=5×0,80=4Var(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - f) = \frac{500}{100} \times (1 - 0,20) = 5 \times 0,80 = 4
İadeesiz basit rastgele örneklemede ortalamanın varyansı, kitle sonlu olduğunda düzeltme faktörü ile çarpılır.
3
Standart hatanın bulunması
SE(xˉ)=Var(xˉ)=4=2SE(\bar{x}) = \sqrt{Var(\bar{x})} = \sqrt{4} = 2
Standart hata, varyansın karekökü alınarak elde edilir.

Key Concept

İadeesiz basit rastgele örneklemede sonlu kitle düzeltme faktörü (fpc) kullanımı.
Question 43Question

Bir denetim kurumu, sorumluluk alanındaki N=100N = 100 farklı işletmenin yıllık enerji tüketim değerlerini incelemektedir. Maliyet ve zaman kısıtları nedeniyle bu işletmeler arasından iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=36n = 36 işletmelik bir örneklem seçilmiştir.

İşletmelerin yıllık enerji tüketim miktarlarına ait kitle standart sapmasının S=150S = 150 birim olduğu bilinmektedir.

Buna göre, seçilen örneklemden hesaplanacak örneklem ortalamasının varyansı (V(yˉ)V(\bar{y})) ve standart hatası (SE(yˉ)SE(\bar{y})) sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 400400 ve 2020

Answer

Örneklem ortalamasının varyansı 400 ve standart hatası 20'dir.
İadesiz basit rastgele örneklemede örneklem ortalamasının varyansı V(yˉ)=S2n×NnNV(\bar{y}) = \frac{S^2}{n} \times \frac{N-n}{N} formülü ile bulunur. Kitle standart sapması S=150S = 150, örneklem hacmi n=36n = 36 ve kitle hacmi N=100N = 100 olarak verilmiştir. Verileri yerine koyduğumuzda varyans: 150236×10036100=625×0,64=400\frac{150^2}{36} \times \frac{100-36}{100} = 625 \times 0,64 = 400 olarak elde edilir. Standart hata ise varyansın karekökü olduğundan 400=20\sqrt{400} = 20 birim olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem oranını hesapla ve düzeltme faktörü gereksinimini belirle.
n/N=36/100=0,36n/N = 36/100 = 0,36.
Örneklem oranı %5'ten (0,05) büyük ve seçim iadesiz olduğu için Sonlu Kitle Düzeltme Faktörü (SKDF) kullanılmalıdır.
2
Sonlu Kitle Düzeltme Faktörünü (SKDF) hesapla.
NnN=10036100=64100=0,64\frac{N-n}{N} = \frac{100-36}{100} = \frac{64}{100} = 0,64.
İadesiz örneklemede kitle daraldığı için varyanstaki azalışı ölçmek amacıyla hesaplanır.
3
Örneklem ortalamasının varyansını (V(yˉ)V(\bar{y})) hesapla.
V(yˉ)=S2n×NnN=150236×0,64=2250036×0,64=625×0,64=400V(\bar{y}) = \frac{S^2}{n} \times \frac{N-n}{N} = \frac{150^2}{36} \times 0,64 = \frac{22500}{36} \times 0,64 = 625 \times 0,64 = 400.
İadesiz basit rastgele örneklemede ortalamanın varyansı formülünü uygulamak içindir.
4
Örneklem ortalamasının standart hatasını (SE(yˉ)SE(\bar{y})) hesapla.
SE(yˉ)=V(yˉ)=400=20SE(\bar{y}) = \sqrt{V(\bar{y})} = \sqrt{400} = 20.
Standart hata, örneklem ortalamasının varyansının kareköküdür.

Key Concept

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede Ortalamanın Varyansı ve Sonlu Kitle Düzeltme Faktörü
Estimated Time:1m 30s
Question 44Question

Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD), üç farklı deprem risk bölgesindeki (Yüksek, Orta, Düşük) binaların ortalama güçlendirme maliyetlerini tahmin etmek amacıyla tabakalı rastgele örnekleme yapacaktır. Yapılan ön çalışmalara göre, bölgelerdeki binaların güçlendirme maliyetlerine ilişkin varyansların birbirinden oldukça farklı olduğu ve en yüksek varyansın 'Yüksek' risk bölgesinde olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, bir binanın sahada incelenme maliyeti (cic_i) tabakadan tabakaya değişmekte olup; lojistik ve güvenlik tedbirleri nedeniyle en maliyetli inceleme 'Yüksek' risk bölgesinde, en düşük maliyetli inceleme ise 'Düşük' risk bölgesindedir.

Araştırmacılar, belirlenen sabit bir toplam örneklem hacmini (nn) tabakalara dağıtırken tahminin varyansını en küçüklemek istemektedir. Başlangıçta birim inceleme maliyetlerinin her tabaka için eşit olduğunu varsayarak Neyman dağıtımını kullanan uzmanlar, daha sonra gerçek maliyet farklılıklarını formüle dâhil ederek Optimum dağıtım yöntemine geçiş yapmışlardır.

Belirlenen sabit toplam örneklem hacmi (nn) değişmemek koşuluyla; Neyman dağıtımından Optimum dağıtıma geçilmesi sonucunda 'Yüksek' ve 'Düşük' risk bölgelerinden alınacak örneklem hacimlerinde nasıl bir değişim olması beklenir?

Show answer & explanation

Answer: Yüksek risk bölgesinden alınacak örneklem hacmi azalırken, düşük risk bölgesinden alınacak örneklem hacmi artar.

Answer

Optimum dağıtıma geçildiğinde maliyeti en yüksek olan 'Yüksek risk' bölgesinin örneklem hacmi azalacak, maliyeti en düşük olan 'Düşük risk' bölgesinin örneklem hacmi ise artacaktır.
Neyman dağıtımı, tabaka örneklem hacmini sadece tabakanın büyüklüğü (NiN_i) ve standart sapması (SiS_i) ile doğru orantılı olarak belirler. Optimum dağıtımda ise bu çarpım, tabaka birim maliyetinin kareköküne (ci\sqrt{c_i}) bölünür. Yüksek risk bölgesinin inceleme maliyeti en yüksek olduğu için, Optimum dağıtımda bu bölgenin örneklem içindeki ağırlığı (payı) Neyman dağıtımına göre daha küçük olacaktır. Benzer şekilde, düşük risk bölgesinin maliyeti en az olduğu için ağırlığı artacaktır. Böylece sabit bir örneklem hacmi için, yüksek maliyetli bölgeden feragat edilerek düşük maliyetli bölgeden daha çok gözlem yapılır ve tahmin edicinin genel varyansı minimize edilir.

Step-by-Step Solution

1
Neyman dağıtımı formülünü ve mantığını hatırlayın.
ni=nNiSiNiSin_i = n \frac{N_i S_i}{\sum N_i S_i} formülü kullanılır.
Neyman dağıtımı, birim maliyetlerin eşit olduğu varsayımı altında sadece tabaka büyüklüğü (NiN_i) ve tabaka standart sapmasını (SiS_i) dikkate alarak varyansı minimize eder.
2
Optimum dağıtım formülünü inceleyin ve maliyetin formüldeki yerini belirleyin.
ni=nNiSi/ci(NiSi/ci)n_i = n \frac{N_i S_i / \sqrt{c_i}}{\sum (N_i S_i / \sqrt{c_i})} formülü kullanılır.
Optimum dağıtım, maliyetlerin farklı olduğu durumda örneklemi dağıtırken, tabaka maliyetinin karekökünü (ci\sqrt{c_i}) paydaya ekler.
3
Maliyetin (cic_i) örneklem hacmi (nin_i) üzerindeki matematiksel etkisini yorumlayın.
Bir tabakanın maliyeti (cic_i) ne kadar yüksekse, formüldeki ağırlığı (payda kısmı büyüdüğü için) o kadar küçülür.
Varyansı minimumda tutmak için, daha ucuza bilgi toplanabilen tabakalardan daha fazla, pahalı tabakalardan daha az örneklem çekmek optimaldir.
4
Sorudaki duruma uygulayın.
Yüksek risk bölgesinde cic_i en yüksektir \rightarrow nin_i oranı azalır. Düşük risk bölgesinde cic_i en düşüktür \rightarrow nin_i oranı artar.
Neyman dağıtımında maliyet göz ardı edilmişti. Optimum'a geçildiğinde pahalı olan yüksek risk bölgesinden alınan pay kısıtlanıp, ucuz olan düşük risk bölgesine kaydırılır.

Key Concept

Neyman ve Optimum Dağıtım Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Question 45Question

Bir ulaştırma planlama uzmanı, bir şehirde trafiğe kayıtlı ticari araçların günlük ortalama yakıt tüketimlerini tahmin etmek amacıyla bir araştırma tasarlamaktadır. Araçlar kullanım türlerine göre üç tabakaya ayrılmıştır. Tabakalara ilişkin kitledeki araç sayıları (NhN_h) ve günlük yakıt tüketimlerine ait standart sapma değerleri (ShS_h) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Tabaka (hh)Araç TürüAraç Sayısı (NhN_h)Standart Sapma (ShS_h)
1Hafif Ticari5003
2Minibüs3005
3Otobüs2008

Örnekleme maliyetlerinin her bir tabaka için eşit olduğu varsayımıyla, n=230n = 230 birimlik bir örneklem hacmi Neyman (optimum) dağıtım yöntemi kullanılarak tabakalara dağıtılacaktır.

Buna göre, 3. tabakadan (Otobüs) seçilmesi gereken örneklem hacmi (n3n_3) aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 80

Answer

3. tabakadan (Otobüs) seçilmesi gereken örneklem hacmi 80 birimdir.
Eşit maliyet varsayımı altında optimum dağıtım olan Neyman dağıtımında, tabakalara ayrılacak örneklem hacmi nh=nNhShNhShn_h = n \cdot \frac{N_h S_h}{\sum N_h S_h} formülü ile hesaplanır. Verilen değerler yerine konulduğunda n3=23016004600=80n_3 = 230 \cdot \frac{1600}{4600} = 80 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Her tabaka için büyüklük (NhN_h) ve standart sapma (ShS_h) değerlerinin çarpımını hesapla.
N1S1=5003=1500N_1 S_1 = 500 \cdot 3 = 1500
N2S2=3005=1500N_2 S_2 = 300 \cdot 5 = 1500
N3S3=2008=1600N_3 S_3 = 200 \cdot 8 = 1600
Neyman dağıtımı formülünün pay ve paydasında kullanılacak tabaka ağırlıklarını belirlemek için bu çarpımlara ihtiyaç vardır.
2
Tabakalara ait NhShN_h S_h çarpımlarının toplamını bul.
NhSh=1500+1500+1600=4600\sum N_h S_h = 1500 + 1500 + 1600 = 4600
Formüldeki paydayı (tüm tabakaların toplam değişkenlik etkisini) bulmak için gereklidir.
3
Neyman formülünü kullanarak 3. tabakadan seçilecek örneklem hacmini (n3n_3) hesapla.
n3=nN3S3NhSh=23016004600=2301646=80n_3 = n \cdot \frac{N_3 S_3}{\sum N_h S_h} = 230 \cdot \frac{1600}{4600} = 230 \cdot \frac{16}{46} = 80
Toplam örneklem hacmi (n=230n=230), 3. tabakanın değişkenlik payı (16001600) ve toplam değişkenlik payı (46004600) oranlanarak dağıtım işlemi tamamlanır.

Key Concept

Neyman (Optimum) Dağıtımı
Estimated Time:1m 30s
Question 46Question

Bir belediye yönetimi, ilçede kayıtlı bulunan N=1000N = 1000 esnafın yeni yürürlüğe giren dijital vergi beyannamesi sistemi hakkındaki bilgi düzeyini araştırmayı planlamaktadır. Daha önce yapılan bir pilot çalışma, esnafların yaklaşık %30'unun (p=0,30p = 0,30) sistem hakkında bilgi sahibi olduğunu göstermiştir. Belediye, bu oranı %95 güven düzeyinde (Z0,025=1,96Z_{0,025} = 1,96) ve en fazla %4 (d=0,04d = 0,04) hata payı ile tahmin etmek istemektedir.

Buna göre, bu araştırma için seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 336

Answer

Araştırma için gereken minimum örneklem hacmi 336'dır.
Verilen parametreler doğrultusunda sonsuz kitle için gereken hacim 504,21 olarak hesaplanmıştır. Ancak örneklem kitle hacminin %50'sinden fazlasına tekabül ettiği için sonlu kitle düzeltmesi uygulanmış ve sonuç 335,42 bulunmuştur. Minimum gereklilik sağlandığı için bu değer 336'ya yuvarlanmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Verilen parametrelerin belirlenmesi
N=1000,p=0,30,q=0,70,Z=1,96,d=0,04N = 1000, p = 0,30, q = 0,70, Z = 1,96, d = 0,04
Örneklem hacmi formülünde kullanılacak girdilerin netleştirilmesi gerekir.
2
Sonsuz kitle (düzeltilmemiş) örneklem hacminin (n0n_0) hesaplanması
n0=Z2pqd2=1,9620,30,70,042=504,21n_0 = \frac{Z^2 \cdot p \cdot q}{d^2} = \frac{1,96^2 \cdot 0,3 \cdot 0,7}{0,04^2} = 504,21
Kitle büyüklüğü dikkate alınmadan önce gerekli olan baz örneklem sayısını bulmak için kullanılır.
3
Sonlu kitle düzeltme faktörünün uygulanması
n=n01+n01N=504,211+503,211000335,42n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0 - 1}{N}} = \frac{504,21}{1 + \frac{503,21}{1000}} \approx 335,42
n0/N>0,05n_0/N > 0,05 olduğu için örneklem hacminin kitle büyüklüğüne göre düzeltilmesi zorunludur.
4
Sonucun tam sayıya yuvarlanması
n=336n = 336
Örneklem hacmi her zaman bir üst tam sayıya yuvarlanarak minimum gereklilik sağlanır.

Key Concept

Sonlu kitlelerde örneklem oranı %5'i geçtiğinde, tahminlerin hassasiyetini korumak için sonlu kitle düzeltme faktörü (FPC) kullanılmalıdır.

Practice More

Farklı güven düzeyleri (%90, %99) için örneklem hacmindeki değişimi inceleyiniz.

Alternative Method

Örneklem hacmi doğrudan n=NZ2pqd2(N1)+Z2pqn = \frac{N \cdot Z^2 \cdot p \cdot q}{d^2(N-1) + Z^2 \cdot p \cdot q} formülü ile de hesaplanabilir.
Estimated Time:1m 30s
Question 47Question

Bir kamu denetim kurumu, ülke genelindeki devlet hastanelerinde görev yapan uzman hekimlerin 'aktif poliklinik hizmetlerindeki günlük iş yükü algıları' üzerine bir araştırma yürütmektedir. Araştırmada, Sağlık Bakanlığı personel bilgi sisteminden çekilen güncel uzman hekim listesi çerçeve olarak kullanılmış ve tabakalı rastgele örnekleme yöntemiyle 1.5001.500 hekim seçilmiştir. Seçilen hekimlere, başhekimlikler aracılığıyla resmi yazıyla iletilen öz bildirim (self-report) anketleri uygulanmıştır.

Araştırma sürecinde ve verilerin analizi aşamasında aşağıdaki durumlar tespit edilmiştir:
I. Personel bilgi sisteminde uzman hekim kadrosunda görünmesine rağmen, tam zamanlı idari görevde (başhekim yardımcısı vb.) olan ve fiilen poliklinik hizmeti sunmayan hekimlerin de örneklem çerçevesinde yer aldığı ve bazılarının örnekleme seçildiği görülmüştür.
II. Hekimlerin önemli bir kısmı, anketin başhekimlik kanalıyla resmi olarak iletilmesi nedeniyle, günlük muayene ettikleri hasta sayılarını ve mesai dışı çalışma sürelerini olası bir idari değerlendirme endişesiyle gerçekte olduğundan daha yüksek bildirmiştir.
III. Örnekleme seçilen hekimlerden 300300'ü, yoğun nöbet programlarını ve vakit darlığını gerekçe göstererek anketi doldurmayı reddetmiş ve formu boş iade etmiştir.

Bu araştırmada tespit edilen I, II ve III numaralı durumların örnekleme teorisindeki hata türü karşılıkları aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru olarak verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: I. Aşırı kapsama hatası, II. Ölçüm hatası, III. Cevaplamama hatası

Answer

Araştırmada karşılaşılan hatalar sırasıyla; aşırı kapsama hatası, ölçüm hatası ve cevaplamama hatasıdır.
Verilen senaryoda üç farklı örnekleme dışı hata türü örneklendirilmiştir. Birinci durumda, hedef kitleye (aktif poliklinik yapanlar) dâhil olmayan idari personelin listeye alınması çerçevenin geniş tutulduğunu gösterir ve bu 'aşırı kapsama hatası'dır. İkinci durumda, başhekimlik baskısı nedeniyle hekimlerin gerçek dışı yüksek rakamlar bildirmesi (sosyal arzu edilebilirlik/prestij sapması), veri toplama sürecindeki bir 'ölçüm hatası'dır. Üçüncü durumda ise örnekleme dâhil edilen birimlerin mazeret bildirerek anketi doldurmaması klasik bir 'cevaplamama hatası'dır.

Step-by-Step Solution

1
I numaralı durumu analiz etme.
Hedef kitle (poliklinik yapan hekimler) dışındaki birimlerin (idari hekimler) örneklem çerçevesine dâhil edildiği belirlenmiştir.
Çerçevenin hedef kitleyi aşarak kapsamaması gereken birimleri içermesi 'aşırı kapsama hatası' (overcoverage) olarak tanımlanır.
2
II numaralı durumu analiz etme.
Anketin uygulanma yöntemi (başhekimlik kanalı) nedeniyle cevaplayıcıların gerçek değerlerden saptığı ve yönlü cevaplar verdiği belirlenmiştir.
Anketör, anket formu veya veri toplama ortamından kaynaklanan ve gözlenen değerin gerçek değerden farklı olmasına yol açan bu sapmalar 'ölçüm hatası'dır (measurement error).
3
III numaralı durumu analiz etme.
Örnekleme seçilen bazı birimlerin araştırmaya katılmayı reddettiği belirlenmiştir.
Seçilen birimlerden anketin uygulanamaması veya bilgi alınamaması doğrudan 'cevaplamama hatası' (non-response error) olarak adlandırılır.

Key Concept

Örnekleme Dışı Hata Türleri (Kapsama, Ölçüm, Cevaplamama)
Question 48Question

Bir banka yönetimi, şubelerindeki günlük ortalama işlem hacmini tahmin etmek amacıyla tabakalı rastgele örnekleme yöntemini kullanmaya karar vermiştir. Bankanın bünyesindeki 10001000 şube; "Bireysel", "Kurumsal" ve "Yatırım" olmak üzere üç tabakaya ayrılmıştır. Tabakalara ilişkin bilgiler aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Tabaka (hh)Şube Sayısı (NhN_h)Standart Sapma (ShS_h)
Bireysel6006001010
Kurumsal3003002020
Yatırım1001004040

Toplamda n=100n=100 birimlik bir örneklem çekilmesi planlandığına göre, Neyman dağıtımı (varyansı minimum kılan dağıtım) yöntemine göre "Yatırım" tabakasından seçilmesi gereken örneklem hacmi (n3n_3) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 25

Answer

Neyman dağıtımı yöntemine göre "Yatırım" tabakasından seçilmesi gereken örneklem hacmi 25 birimdir.
Neyman dağıtımı yönteminde, her tabakadan çekilecek örneklem hacmi nh=n×NhShNiSin_h = n \times \frac{N_h S_h}{\sum N_i S_i} formülüyle hesaplanır. Yapılan hesaplamalar sonucunda Yatırım tabakasının (N3=100,S3=40N_3=100, S_3=40) toplam ağırlık (1600016000) içindeki payının 1/41/4 olduğu görülmektedir. Dolayısıyla 100100 birimlik toplam örneklemin 2525 birimi bu tabakadan seçilmelidir.

Step-by-Step Solution

1
Her tabaka için Nh×ShN_h \times S_h değerlerini hesaplayın.
Bireysel: 600×10=6000600 \times 10 = 6000, Kurumsal: 300×20=6000300 \times 20 = 6000, Yatırım: 100×40=4000100 \times 40 = 4000.
Neyman dağıtımı, tabaka ağırlıklarını tabaka büyüklüğü ve standart sapmanın çarpımı ile belirler.
2
Hesaplanan değerlerin toplamını bulun.
NhSh=6000+6000+4000=16000\sum N_h S_h = 6000 + 6000 + 4000 = 16000.
Tabaka bazlı örneklem hacmini bulmak için kullanılacak payda değerini belirlemek gerekir.
3
Neyman dağıtımı formülünü (nh=n×NhShNiSin_h = n \times \frac{N_h S_h}{\sum N_i S_i}) "Yatırım" tabakasına uygulayın.
n3=100×400016000=100×0,25=25n_3 = 100 \times \frac{4000}{16000} = 100 \times 0,25 = 25.
İlgili tabakanın toplam ağırlık içindeki payı, örneklemden alacağı payı belirler.

Key Concept

Neyman dağıtımı, tabakalı örneklemede tahmin edicinin varyansını minimuma indirmek için örneklem birimlerini tabakalara, tabaka büyüklüğü ve tabaka standart sapmasıyla doğru orantılı olarak dağıtır.

Practice More

Farklı tabaka maliyetlerinin olduğu durumlarda örneklem birimlerinin nasıl dağıtılacağını incelemek için 'Optimum Dağıtım' konusuna çalışabilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 49Question

Bir ulusal bankanın kredi kartı operasyonları birimi, son üç ayda iptal edilen toplam N=15.000N = 15.000 adet kredi kartı hesabını inceleyerek müşteri kayıp nedenlerini analiz edecektir. Bu amaçla, n=250n = 250 birimlik bir örneklem sistematik örnekleme yöntemiyle seçilecektir.

Bu araştırmada uygulanacak sistematik örnekleme süreciyle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Örneklem atlama aralığı k=60k = 60 olup rastgele başlangıç noktası (aa), 1a601 \leq a \leq 60 aralığından seçilmelidir. Eğer a=24a = 24 olarak belirlenirse, örnekleme alınacak 5. hesap 264. sıradadır.

Answer

Örneklem atlama aralığının 60 olduğu, rastgele başlangıç noktasının 1 ile 60 arasından seçilmesi gerektiği ve a=24 iken 5. elemanın 264. sırada yer aldığını ifade eden seçenek doğrudur.
Sistematik örneklemede atlama aralığı k=N/n=15000/250=60k = N/n = 15000/250 = 60 olarak hesaplanır. Seçime başlamak için yanlılığı önlemek adına her zaman 11 ile kk (1a601 \leq a \leq 60) arasında rastgele bir aa başlangıç noktası belirlenir. Örnekleme girecek ii. birimin sıra numarası, başlangıç noktasının üzerine (i1)(i-1) kadar atlama aralığı eklenerek bulunur. Eğer a=24a = 24 ise, 5. birim 24+(51)×60=24+240=26424 + (5-1) \times 60 = 24 + 240 = 264. sırada yer alır. Doğru ifade tüm bu teorik aşamaları hatasız sunmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Atlama aralığını (k) hesaplayın.
k=Nn=15000250=60k = \frac{N}{n} = \frac{15000}{250} = 60
Sistematik örneklemede kitleyi eşit dilimlere ayırabilmek için kitle hacmi örneklem hacmine bölünür.
2
Başlangıç noktası (a) için geçerli sınırları belirleyin.
1a601 \leq a \leq 60
Rastgelelik ilkesi gereği örnekleme girecek ilk eleman, oluşturulan ilk k aralığından şansa bağlı seçilmelidir.
3
Belirlenen a = 24 değeri için i. (5.) elemanın sıra numarasını formül ile hesaplayın.
a+(i1)k=24+(51)×60=24+4×60=24+240=264a + (i-1)k = 24 + (5-1) \times 60 = 24 + 4 \times 60 = 24 + 240 = 264
Seçilen ilk elemanın üzerine, hedeflenen sıra sayısının bir eksiği kadar atlama aralığı (k) eklenmelidir.

Key Concept

Sistematik Örneklemede Birim Seçim Süreci ve Parametre Hesaplamaları
Question 50Question

Bir tarım il müdürlüğü, Çiftçi Kayıt Sistemine (ÇKS) kayıtlı N=10.400N = 10.400 tarım işletmesi arasından tarımsal destekleme denetimi yapmak amacıyla sistematik örnekleme yöntemiyle n=130n = 130 işletmelik bir örneklem seçecektir.

Buna göre;
I. Örneklem atlama aralığı (kk),
II. Rastgele seçilecek ilk işletmenin sıra numarasının (aa) alabileceği geçerli değer aralığı,
III. İlk işletmenin rastgele 45. sıradan seçilmesi durumunda örnekleme dâhil edilecek 6. işletmenin sıra numarası

aşağıdaki seçeneklerin hangisinde sırasıyla doğru olarak verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: k=80k = 80 / 1a801 \le a \le 80 / 445445

Answer

Atlama aralığı 80'dir, başlangıç değer aralığı 1 ile 80 arasında olmalıdır ve 6. işletmenin sıra numarası 445'tir.
Sistematik örneklemede atlama aralığı k=Nnk = \frac{N}{n} formülü ile k=10400130=80k = \frac{10400}{130} = 80 bulunur. Örnekleme yansızlığını sağlamak için ilk birim (aa), ilk kk birim arasından rastgele seçilmelidir; dolayısıyla aa'nın geçerli değer aralığı 1a801 \le a \le 80 olmalıdır. İlk seçilen birim a=45a = 45 olduğunda, örnekleme girecek ii. birimin sıra numarası yi=a+(i1)ky_i = a + (i - 1)k formülüyle bulunur. Buna göre 6. işletmenin sıra numarası y6=45+(61)×80=45+5×80=445y_6 = 45 + (6 - 1) \times 80 = 45 + 5 \times 80 = 445 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem atlama aralığının (k) hesaplanması
Atlama aralığı k=10400130=80k = \frac{10400}{130} = 80 olarak hesaplanır.
Sistematik örneklemede kitle hacminin (NN) örneklem hacmine (nn) bölümü atlama aralığını verir.
2
Başlangıç noktası (aa) aralığının belirlenmesi
İlk seçilecek işletmenin sıra numarası olan aa değeri, 1a801 \le a \le 80 aralığında olmalıdır.
Sistematik örneklemenin varsayımı gereği yansızlığı sağlamak için ilk birim mutlaka ilk atlama aralığı (11 ile kk) içinden rastgele seçilmelidir.
3
6. işletmenin sıra numarasının hesaplanması
İlk işletme a=45a = 45 olduğundan, 6. işletme y6=45+(61)×80=45+5×80=445y_6 = 45 + (6 - 1) \times 80 = 45 + 5 \times 80 = 445 bulunur.
Sistematik seçimde her birim bir önceki birimin üzerine kk kadar eklenerek bulunur. Formül olarak ii. birim yi=a+(i1)ky_i = a + (i - 1)k eşdeğerliğiyle hesaplanır.

Key Concept

Sistematik örneklemede atlama aralığı ve eleman sıra numarası hesaplama ilkeleri
Question 51Question

Bir araştırma enstitüsü, bir ildeki liselerde görev yapan toplam N=1800N = 1800 biyoloji öğretmeninin yeni müfredat hakkındaki görüşlerini belirlemek amacıyla bir anket çalışması planlamaktadır. Örneklem oranına dair önsel bir bilgi bulunmadığı durumda, %95 güven düzeyinde ve %4 hata payı ile çalışılması hedeflenmektedir. Buna göre, basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi kaçtır? (%95 güven düzeyi için Z=1,96Z = 1,96 alınız.)

Show answer & explanation

Answer: 451

Answer

Hesaplamalar sonucunda elde edilen 450,33 değeri yukarı yuvarlanarak minimum örneklem hacmi 451 olarak belirlenir.
Verilen N=1800N=1800 kitle hacmi için %4 hata payı ve %95 güven düzeyinde, önsel bilgi eksikliği (p=0,5p=0,5) durumunda sonsuz kitle hacmi 600,25 olarak bulunur. Bu değere sonlu kitle düzeltmesi uygulandığında 450,33 elde edilir ve istatistiksel standartlar gereği bu değer 451'e tamamlanır.

Step-by-Step Solution

1
Parametrelerin belirlenmesi
N=1800N = 1800, Z=1,96Z = 1,96, d=0,04d = 0,04, p=0,50p = 0,50, q=0,50q = 0,50
Önsel bilgi olmadığında varyansı maksimize eden p=0,50p = 0,50 değeri kullanılır.
2
Sonsuz kitle için örneklem hacminin (n0n_0) hesaplanması
n0=1,962×0,5×0,50,042=600,25n_0 = \frac{1,96^2 \times 0,5 \times 0,5}{0,04^2} = 600,25
Düzeltme faktörü öncesi baz örneklem hacmini bulmak gerekir.
3
Sonlu kitle düzeltme faktörünün uygulanması
n=600,251+600,2511800450,33n = \frac{600,25}{1 + \frac{600,25 - 1}{1800}} \approx 450,33
Kitle hacmi belirli olduğunda daha küçük bir örneklem yeterli olur.
4
Sonucun yukarı yuvarlanması
n=451n = 451
Minimum hacim sağlandığından emin olmak için sonuç her zaman bir sonraki tam sayıya yuvarlanır.

Key Concept

Örneklem hacmi belirlenirken kitle hacminin bilindiği durumlarda sonlu kitle düzeltme faktörü (FPC) kullanılmalıdır.
Question 52Question

Bir kamu kurumunun arşiv dairesinde bulunan toplam N=400N = 400 adet dosya arasından, dosyaların ortalama işlem süresini tahmin etmek amacıyla iadeesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=100n = 100 adet dosya seçilmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda örneklem varyansı s2=1200s^2 = 1200 dakika 2^2 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin standart hatası kaç dakikadır?

Show answer & explanation

Answer: 3,00

Answer

Kitle hacminin bilindiği ve örnekleme oranının %5'ten büyük olduğu bu senaryoda, sonlu kitle düzeltme faktörü kullanılarak hesaplanan standart hata 3,00 dakikadır.
Verilen problemde örnekleme oranı 100/400=0,25100/400 = 0,25 olup %5 eşik değerinin üzerindedir. Bu durumda iadeesiz basit rastgele örnekleme formülüne sonlu kitle düzeltme faktörü eklenmelidir. Hesaplama (1200/100)×(10,25)=12×0,75=9=3\sqrt{(1200/100) \times (1 - 0,25)} = \sqrt{12 \times 0,75} = \sqrt{9} = 3 şeklinde sonuçlanır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme oranının (ff) hesaplanması
f=n/N=100/400=0,25f = n / N = 100 / 400 = 0,25 (veya %25)
Örnekleme oranı %5'ten büyük olduğu için varyans hesaplamasında sonlu kitle düzeltme faktörü (1f1-f) kullanılmalıdır.
2
Örneklem ortalamasının varyansının (V^(xˉ)\hat{V}(\bar{x})) hesaplanması
V^(xˉ)=s2n(1f)=1200100(10,25)=12×0,75=9\hat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} (1 - f) = \frac{1200}{100} (1 - 0,25) = 12 \times 0,75 = 9
İadeesiz basit rastgele örneklemede ortalamanın varyansı, kitle düzeltme faktörü ile ağırlıklandırılır.
3
Standart hatanın (se^(xˉ)\hat{se}(\bar{x})) hesaplanması
se^(xˉ)=V^(xˉ)=9=3\hat{se}(\bar{x}) = \sqrt{\hat{V}(\bar{x})} = \sqrt{9} = 3
Standart hata, varyansın karekökü alınarak bulunur.

Key Concept

İadeesiz Basit Rastgele Örneklemede Sonlu Kitle Düzeltme Faktörü (FPC)

Practice More

Örnekleme oranı %5'in altında kalsaydı (örneğin N=10.000N=10.000 olsaydı) sonucun nasıl değişeceğini hesaplayınız.
Estimated Time:1m 30s
Question 53Question

Bir Nüfus ve Vatandaşlık İşleri İl Müdürlüğü, belirli bir ay içerisinde yapılan toplam N=36.000N = 36.000 adet pasaport başvurusunu belge eksikliği ve doğruluğu açısından denetleyecektir. Bu amaçla, söz konusu başvurular arasından sistematik örnekleme yöntemi kullanılarak n=150n = 150 birimlik bir örneklem seçilmesine karar verilmiştir.

Buna göre, rastgele seçilecek başlangıç noktası (aa) için teorik olarak uygun olan aralık ve a=145a = 145 olarak seçildiğinde örnekleme dâhil edilecek 8. başvurunun sıra numarası aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 1a2401 \le a \le 240 ve 18251825

Answer

Başlangıç noktası aralığı 1a2401 \le a \le 240 olmalıdır ve seçilecek 8. başvurunun sıra numarası 18251825'tir.
Sistematik örneklemede atlama aralığı k=Nnk = \frac{N}{n} formülü ile hesaplanır. Verilen problemde k=36.000150=240k = \frac{36.000}{150} = 240'tır. Doğru ve yansız bir sistematik seçim yapabilmek için rastgele başlangıç noktası olan aa, 1ak1 \le a \le k aralığında, yani 1a2401 \le a \le 240 sınırları içinde seçilmelidir. Örnekleme dâhil edilecek jj. birimin kitledeki sıra numarası ise xj=a+(j1)kx_j = a + (j - 1)k formülü ile bulunur. Soru bizden j=8j=8 için değeri istemektedir. Başlangıç noktası a=145a = 145 olarak verildiğine göre, 8. başvurunun sıra numarası x8=145+(81)×240=145+(7×240)=145+1680=1825x_8 = 145 + (8 - 1) \times 240 = 145 + (7 \times 240) = 145 + 1680 = 1825 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem atlama aralığını (kk) hesapla.
k=Nn=36.000150=240k = \frac{N}{n} = \frac{36.000}{150} = 240
Sistematik örneklemede kitle hacminin örneklem hacmine bölünmesiyle birimler arası atlama miktarı bulunur.
2
Başlangıç noktasının (aa) alabileceği geçerli değer aralığını belirle.
1a2401 \le a \le 240
Sistematik örneklemede başlangıç birimi her zaman 11 ile atlama aralığı (kk) arasında rastgele seçilmelidir.
3
Örnekleme girecek 8. birimin sıra numarasını hesapla.
x8=a+(81)k=145+7×240=145+1680=1825x_8 = a + (8 - 1)k = 145 + 7 \times 240 = 145 + 1680 = 1825
Sistematik örneklemede jj. birimin sıra numarası xj=a+(j1)kx_j = a + (j - 1)k formülü ile elde edilir.

Key Concept

Sistematik Örneklemede Başlangıç Noktası Seçimi ve Birim İndeksi Hesaplama
Question 54Question

Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK), bir bölgedeki emeklilerin aylık ilaç harcamalarını tahmin etmek amacıyla tabakalı rastgele örnekleme yöntemini kullanacaktır. Kitledeki emekliler yaş gruplarına göre iki tabakaya ayrılmıştır. Tabakalara ilişkin bilgiler aşağıdaki tabloda verilmiştir:

TabakaKitle Hacmi (NhN_h)Tabaka Standart Sapması (ShS_h)
1. Tabaka (65-75 yaş)200020001010 TL
2. Tabaka (76+ yaş)300030002020 TL

Toplam n=500n = 500 birimlik bir örneklem seçilmesi planlanmaktadır. Tabaka içi birim maliyetlerin sabit ve eşit olduğu varsayıldığında, tahmin edicinin varyansını minimum kılan Neyman dağıtımı (Neyman allocation) yöntemine göre 2. tabakadan seçilmesi gereken örneklem hacmi (n2n_2) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 375

Answer

Neyman dağıtımı yöntemine göre 2. tabakadan seçilmesi gereken örneklem hacmi 375 birimdir.
Doğru cevap, Neyman dağıtımı formülünün (nh=nNhShNiSin_h = n \frac{N_h S_h}{\sum N_i S_i}) 2. tabaka verilerine (N2=3000,S2=20N_2=3000, S_2=20) uygulanmasıyla elde edilen 375 değeridir. Bu yöntemde tabaka içi birim maliyetler eşit kabul edildiğinden, örneklem hacmi tabaka büyüklüğü ve tabaka standart sapmasının çarpımı ile doğru orantılı olarak dağıtılır.

Step-by-Step Solution

1
Tabaka hacmi ile standart sapma çarpımlarının toplamını (NhSh\sum N_h S_h) hesaplayın.
NhSh=(2000×10)+(3000×20)=20.000+60.000=80.000\sum N_h S_h = (2000 \times 10) + (3000 \times 20) = 20.000 + 60.000 = 80.000
Neyman dağıtımında her tabakaya düşecek pay, tabaka büyüklüğü ve değişkenliğinin ağırlıklı toplamına oranlanır.
2
2. tabaka için Neyman dağıtım formülünü kullanarak n2n_2 değerini bulun.
n2=n×N2S2NhSh=500×60.00080.000n_2 = n \times \frac{N_2 S_2}{\sum N_h S_h} = 500 \times \frac{60.000}{80.000}
Varyansı minimize etmek için her tabakaya o tabakanın NhShN_h S_h değeriyle doğru orantılı olarak örneklem atanır.
3
Hesaplamayı tamamlayın.
n2=500×0,75=375n_2 = 500 \times 0,75 = 375
500 birimlik toplam örneklemin %75'i değişkenliği ve hacmi daha yüksek olan 2. tabakaya ayrılmalıdır.

Key Concept

Neyman Dağıtımı (Neyman Allocation)
Estimated Time:1m 30s
Question 55Question

Bir Sosyal Güvenlik Merkezi, bölgesinde kayıtlı bulunan N=2000N = 2000 emekli vatandaşın dijital sağlık randevu sistemine yönelik memnuniyet oranını tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Daha önce bu konuda yapılmış benzer bir çalışma bulunmadığı için oran tahmininde en yüksek varyansı veren değerin kullanılmasına karar verilmiştir. %95 güven düzeyinde (Z0,025=1,96Z_{0,025} = 1,96) ve ±0,05\pm 0,05 kabul edilebilir hata payı ile çalışılacağına göre, araştırmanın amacına ulaşması için gereken minimum örneklem hacmi aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 323

Answer

Gereken minimum örneklem hacmi 323 birimdir.
Verilen problemde kitle hacmi belirli (N=2000N=2000) olduğu için sonlu kitle formülü kullanılmalıdır. En yüksek varyansı veren p=0,5p=0,5 değeri ve Z=1,96Z=1,96 katsayısı ile yapılan hesaplama sonucunda bulunan 322,395322,395 değeri, örneklem hacminin yeterliliğini sağlamak adına 323'e yuvarlanmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Araştırma parametrelerini ve kullanılacak formülü belirleme
N=2000N = 2000, Z=1,96Z = 1,96, d=0,05d = 0,05, p=0,5p = 0,5 (en yüksek varyans için), q=0,5q = 0,5. Formül: n=NZ2pq(N1)d2+Z2pqn = \frac{N \cdot Z^2 \cdot p \cdot q}{(N-1) \cdot d^2 + Z^2 \cdot p \cdot q}
Kitle hacmi belirli olduğunda ve örneklem oranı %5'ten büyük olduğunda sonlu kitle formülü kullanılmalıdır.
2
Verileri formülde yerine koyarak hesaplama yapma
n=2000(1,96)20,50,5(19990,052)+(1,9620,50,5)=1920,84,9975+0,9604=322,3954n = \frac{2000 \cdot (1,96)^2 \cdot 0,5 \cdot 0,5}{(1999 \cdot 0,05^2) + (1,96^2 \cdot 0,5 \cdot 0,5)} = \frac{1920,8}{4,9975 + 0,9604} = 322,3954
Matematiksel işlemlerin doğru sırayla (önce kareler ve çarpımlar) yapılması gerekir.
3
Hesaplanan değeri tam sayıya yuvarlama
322,3954 → 323
Örneklem hacmi hesaplamalarında minimum hacmi garanti etmek için sonuç her zaman bir üst tam sayıya yuvarlanır.

Key Concept

Sonlu kitlelerde oran tahmini için örneklem hacmi belirleme ve kitle düzeltme faktörünün uygulanması.
Question 56Question

Bir Gençlik ve Spor İl Müdürlüğü, il bünyesinde faaliyet gösteren N=950N = 950 lisanslı antrenörün yeni sporcu eğitim programı hakkındaki memnuniyet düzeyini tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Konuyla ilgili daha önceden yapılmış herhangi bir ön çalışma bulunmadığı için oran tahmini için varyansın en yüksek olduğu (p=0,50p=0,50) durumun temel alınmasına karar verilmiştir.

Araştırmanın %95\%95 güven düzeyinde (Z=1,96Z = 1,96) ve %5\%5 hoşgörülebilir hata payı ile yürütülmesi hedeflendiğine göre, seçilmesi gereken en küçük örneklem hacmi kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 274

Answer

Hesaplanan örneklem hacmi 274 birimdir.
Verilen parametreler doğrultusunda, önce düzeltilmemiş örneklem hacmi (n0n_0) hesaplanır. p=0,50p=0,50 kabulü ile bu değer 384,16384,16 olarak bulunur. Kitle hacmi N=950N=950 olduğu için sonlu kitle düzeltmesi uygulandığında değer yaklaşık 273,75273,75 olur ve güvenli tarafta kalmak adına 274274 birime tamamlanır.

Step-by-Step Solution

1
Sonsuz kitle varsayımı altında gerekli örneklem hacminin (n0n_0) hesaplanması
n0=Z2pqd2=1,9620,500,500,052=384,16n_0 = \frac{Z^2 \cdot p \cdot q}{d^2} = \frac{1,96^2 \cdot 0,50 \cdot 0,50}{0,05^2} = 384,16
Ön bilgi bulunmadığında varyansı maksimize eden p=0,50p=0,50 değeri kullanılır.
2
Kitle hacminin sonlu olduğu (N=950N=950) dikkate alınarak düzeltme yapılması
n=n01+n01N=384,161+383,16950273,75n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0 - 1}{N}} = \frac{384,16}{1 + \frac{383,16}{950}} \approx 273,75
Örnekleme oranının (n0/Nn_0/N) %5'ten büyük olması durumunda sonlu kitle düzeltmesi zorunludur.
3
Hesaplanan değerin bir üst tam sayıya yuvarlanması
n=274n = 274
Hata payının hedeflenen sınırda kalması için örneklem hacmi her zaman yukarı yuvarlanır.

Key Concept

Sonlu kitlelerde oransal tahminler için örneklem hacmi belirleme

Hints

1
Öncelikle kitle oranının bilinmediği durumlarda hangi pp değerinin kullanılacağını hatırlayın.
2
Sonsuz kitle formülü ile bulduğunuz değeri, kitle hacmi belirli (N=950N=950) olduğu için düzeltmeniz gerekecektir.
3
n=n01+(n01)/Nn = \frac{n_0}{1 + (n_0-1)/N} formülünü kullanarak ve sonucu yukarı yuvarlayarak ilerleyin.

Practice More

Kitle hacminin N=10.000N=10.000 olduğu bir durumda aynı parametrelerle düzeltme yapmanın sonucu ne kadar etkileyeceğini hesaplayarak kitle büyüklüğünün etkisini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:2m 0s
Question 57Question

Bir İl Milli Eğitim Müdürlüğü, öğretmenlerin yeni bir dijital eğitim platformunda haftalık geçirdikleri ortalama süreyi tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamaktadır.

Müdürlük, öğretmenleri görev yaptıkları okul kademesine göre üç tabakaya ayırmış ve tabakalara ait öğretmen sayıları ile önceki bir pilot çalışmadan elde edilen varyans değerlerini aşağıdaki gibi belirlemiştir:

TabakaOkul KademesiÖğretmen Sayısı (NhN_h)Varyans (Sh2S_h^2)
1İlkokul20004
2Ortaokul300016
3Lise500064

Bu araştırma için toplam n=140n = 140 öğretmenden oluşacak bir örneklem seçilmesi planlanmaktadır.

Dağıtımın, tabaka içi değişimleri de dikkate alan Neyman dağıtımı yöntemine göre yapılması kararlaştırıldığına göre, Lise (Tabaka 3) kademesinden seçilmesi gereken öğretmen sayısı kaçtır? (Gerektiğinde sonuçlar en yakın tam sayıya yuvarlanmıştır.)

Show answer & explanation

Answer: 100

Answer

Lise (Tabaka 3) kademesinden seçilmesi gereken öğretmen sayısı 100'dür.
Neyman dağıtımında her tabakadan seçilecek örneklem hacmi nh=n×NhShNhShn_h = n \times \frac{N_h S_h}{\sum N_h S_h} formülü ile bulunur. Öncelikle varyansların karekökü alınarak standart sapmalar (ShS_h) bulunur (S1=2,S2=4,S3=8S_1=2, S_2=4, S_3=8). Lise tabakasının ağırlığı N3×S3=5000×8=40000N_3 \times S_3 = 5000 \times 8 = 40000'dir. Toplam ağırlık (NhSh\sum N_h S_h) ise 4000+12000+40000=560004000 + 12000 + 40000 = 56000'dir. Formül uygulandığında Lise tabakasından 140×(40000/56000)=100140 \times (40000 / 56000) = 100 öğretmen seçilmesi gerektiği bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Tabakaların standart sapma (ShS_h) değerlerini hesapla.
İlkokul: S1=4=2S_1 = \sqrt{4} = 2
Ortaokul: S2=16=4S_2 = \sqrt{16} = 4
Lise: S3=64=8S_3 = \sqrt{64} = 8
Neyman dağıtımı formülünde varyans (Sh2S_h^2) yerine standart sapma (ShS_h) değeri kullanılır.
2
Her tabaka için Nh×ShN_h \times S_h çarpımını bul.
İlkokul: 2000×2=40002000 \times 2 = 4000
Ortaokul: 3000×4=120003000 \times 4 = 12000
Lise: 5000×8=400005000 \times 8 = 40000
Her tabakanın örneklemdeki ağırlığı, o tabakanın büyüklüğü ve değişkenliğinin çarpımı ile orantılıdır.
3
Tüm tabakaların Nh×ShN_h \times S_h çarpımlarının toplamını (NhSh\sum N_h S_h) hesapla.
Toplam =4000+12000+40000=56000= 4000 + 12000 + 40000 = 56000
Dağıtım oranını bulmak için toplam ağırlık değerine ihtiyaç vardır.
4
Neyman dağıtımı formülünü (nh=n×NhShNhShn_h = n \times \frac{N_h S_h}{\sum N_h S_h}) Lise tabakası (Tabaka 3) için uygula.
n3=140×4000056000=140×4056=140×57=20×5=100n_3 = 140 \times \frac{40000}{56000} = 140 \times \frac{40}{56} = 140 \times \frac{5}{7} = 20 \times 5 = 100
Lise tabakasından seçilecek optimum birim sayısı bu formülle belirlenir.

Key Concept

Neyman Dağıtımı
Question 58Question

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?

Show answer & explanation

Answer: Örnekleme dışı 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
Question 59Question

Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), hanehalkı yıllık ortalama tüketim harcamalarını tahmin etmek amacıyla bir ilde tabakalı rastgele örnekleme yöntemini kullanacaktır. Söz konusu il; Kentsel ve Kırsal olmak üzere iki tabakaya ayrılmış olup tabakalara ilişkin bilgiler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Tabaka (hh)Kitle Hacmi (NhN_h)Tabaka Standart Sapması (ShS_h)
Kentsel40010
Kırsal60020

Toplam n=160n = 160 birimlik bir örneklem hacmi belirlendiğine göre, Neyman dağıtım yöntemi kullanıldığında Kentsel tabakadan seçilmesi gereken örneklem birim sayısı (n1n_1) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 40

Answer

Neyman dağıtım yöntemi kullanıldığında Kentsel tabakadan seçilmesi gereken birim sayısı 40'tır.
Neyman dağıtımı formülüne göre kentsel tabaka için hesaplanan pay (400 * 10 = 4.000) ile kırsal tabaka için hesaplanan payın (600 * 20 = 12.000) toplamı 16.000'dir. Toplam örneklem olan 160 birim, 4.000/16.000 oranında kentsel tabakaya dağıtıldığında 40 sonucuna ulaşılır. Bu yöntem, tabaka içi değişkenliği hesaba katarak daha etkin tahminler yapmayı sağlar.

Step-by-Step Solution

1
Payda kısmında yer alan toplam değişkenlik değerini (\sum N_h S_h) hesaplayın.
NhSh=(400×10)+(600×20)=4.000+12.000=16.000\sum N_h S_h = (400 \times 10) + (600 \times 20) = 4.000 + 12.000 = 16.000
Neyman dağıtımında her tabakaya ayrılacak pay, o tabakanın büyüklüğü ve standart sapmasının çarpımı ile doğru orantılıdır.
2
Kentsel tabaka için pay değerini (N1S1N_1 S_1) hesaplayıp toplam değere oranlayın.
N1S1NhSh=400×1016.000=4.00016.000=0,25\frac{N_1 S_1}{\sum N_h S_h} = \frac{400 \times 10}{16.000} = \frac{4.000}{16.000} = 0,25
Bu oran, toplam örneklemin ne kadarının bu tabakaya ayrılacağını belirler.
3
Bulunan oranı toplam örneklem hacmi (nn) ile çarparak tabaka örneklem sayısını (n1n_1) bulun.
n1=160×0,25=40n_1 = 160 \times 0,25 = 40
Neyman dağıtım formülü nh=nNhShNhShn_h = n \cdot \frac{N_h S_h}{\sum N_h S_h} şeklindedir.

Key Concept

Neyman dağıtımı, tabakalı örneklemede tabaka içi varyansların (veya standart sapmaların) farklı olduğu durumlarda örneklem hacmini tabakalara, varyansın yüksek olduğu tabakadan daha fazla birim alacak şekilde dağıtan yöntemdir.

Practice More

Eğer her bir tabaka için birim başına gözlem maliyetleri farklı verilseydi, bu durumda 'Optimum Dağıtım' formülünü kullanmanız gerekeceğini unutmayın.
Estimated Time:1m 30s
Question 60Question

Bir kamu kurumunda yürütülen N=1000N = 1000 adet altyapı projesinin ortalama tamamlanma süresini tahmin etmek amacıyla, iadeesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=100n = 100 adet proje seçilmiştir. Örneklemdeki projelerin tamamlanma sürelerine ilişkin örneklem varyansı s2=2000s^2 = 2000 gu¨n2\text{gün}^2 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, kitle ortalamasının tahmin edicisi olan örneklem ortalamasının (xˉ\bar{x}) tahmini varyansı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1818

Answer

Örneklem ortalamasının tahmini varyansı 1818 olarak hesaplanır.
İadeesiz basit rastgele örneklemede örneklem ortalamasının varyansı V^(xˉ)=s2n(1nN)\hat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} (1 - \frac{n}{N}) formülü ile hesaplanır. Burada örnekleme oranı n/N=0,10n/N = 0,10 olduğu için düzeltme faktörü olan 0,900,90 değeri 2000100=20\frac{2000}{100} = 20 değeri ile çarpıldığında 1818 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Verilen parametrelerin belirlenmesi
N=1000N = 1000, n=100n = 100, s2=2000s^2 = 2000
Hesaplama için kitle hacmi, örneklem hacmi ve örneklem varyansı verileri ayrıştırılmalıdır.
2
Örnekleme oranının (ff) ve sonlu kitle düzeltme faktörünün (SKDF) kontrolü
f=n/N=100/1000=0,10f = n/N = 100/1000 = 0,10. SKDF =(1f)=10,10=0,90= (1 - f) = 1 - 0,10 = 0,90
Örnekleme oranı %5\%5 (0,050,05)'ten büyük olduğu için iadeesiz örneklemede sonlu kitle düzeltme faktörü kullanılmalıdır.
3
Örneklem ortalaması varyans formülünün uygulanması
V^(xˉ)=s2n×(1nN)=2000100×0,90\hat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - \frac{n}{N}) = \frac{2000}{100} \times 0,90
Basit rastgele örneklemede ortalamanın varyansı, kitle düzeltme faktörü ile standart varyansın çarpımıdır.
4
Nihai hesaplamanın yapılması
20×0,90=1820 \times 0,90 = 18
Gerekli sadeleştirmeler ve çarpma işlemi sonucunda tahmini varyansa ulaşılır.

Key Concept

İadeesiz basit rastgele örneklemede, örneklem oranı %5\%5'i geçtiğinde tahmin edicilerin varyans hesaplamasına Sonlu Kitle Düzeltme Faktörü (SKDF) dahil edilmelidir.

Practice More

Eğer örnekleme iadeli yapılsaydı, sonlu kitle düzeltme faktörü kullanılmayacağı için varyans değerinin nasıl değişeceğini inceleyiniz.
Estimated Time:1m 30s
PreviousPage 3 / 6Next
Örnekleme Teorisi Practice Questions — KPSS İstatistik — Page 3 | Examkin