Örnekleme araştırmalarında, ilgilenilen ana değişken () ile birlikte yardımcı bir değişkenin () kullanıldığı oran veya regresyon tahminleyicileri yardımıyla elde edilen sonuçların, basit tahminleyicilere göre daha üstün olması hedeflenmektedir.
Buna göre, yardımcı değişken kullanımının temel amacı ve sağladığı en önemli avantaj aşağıdakilerden hangisidir?
- Örnekleme hatasını (varyansı) küçülterek tahminin etkinliğini artırmakCevap
- BÖrnekleme birimi ile gözlem birimi arasındaki kavramsal ayrımı tamamen ortadan kaldırmak
- CKitle parametreleri bilinmediğinde, yardımcı değişkenin örneklem değerlerini doğrudan parametre olarak kullanmak
- DDeğişkenler arasındaki korelasyonun düşük olduğu durumlarda yanlılığı azaltarak yansızlığı garanti etmek
- EÖrnekleme dışı hataları, yardımcı değişkenin kitle bilgisiyle telafi ederek çerçeve hatalarını gidermek
Cevap
Yardımcı değişken kullanımının temel amacı, örnekleme hatasını (varyansı) küçülterek tahminin etkinliğini artırmaktır.
Yardımcı değişken kullanımının temel teknik gerekçesi, örneklemden örnekleme değişen değerlerin (örnekleme hatası) değişkeni yardımıyla kontrol altına alınması ve böylece tahminin varyansının düşürülmesidir. Bu durum istatistiksel olarak 'etkinliğin artması' anlamına gelir.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Örnekleme teorisinde yardımcı değişken (), ilgilenilen ana değişken () ile arasındaki ilişkiyi kullanarak tahmin edicinin varyansını düşürmek (etkinliği artırmak) amacıyla kullanılır.