Bir e-ticaret altyapı sağlayıcısı, kendi platformunu kullanan ve "son 6 ay içinde en az bir başarılı satış yapmış" olan işletmelerin e-ihracat eğilimlerini belirlemek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Araştırmacı, bu hedef kitleye ulaşmak için örnekleme çerçevesi olarak "platforma cari ayda aktif abonelik ücreti ödeyen tüm mağazaların güncel fatura listesini" kullanmaya karar vermiştir.
Bu araştırmada kullanılan örnekleme çerçevesi ve olası hatalar dikkate alındığında, aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi yanlıştır?
- AFatura listesinde yer aldığı hâlde son 6 ay içinde hiçbir başarılı satış gerçekleştirmemiş mağazaların bulunması, araştırmada aşırı çerçeveleme (overcoverage) problemine yol açar.
- BHedef kitle tanımına uyduğu hâlde cari ayda aboneliğini iptal ettirmiş işletmelerin çerçeve dışında kalması, örnekleme dışı hatalar kapsamında değerlendirilir.
- CAynı işletmenin farklı alt markalar üzerinden listede birden fazla kez yer alması çoklu listeleme sorununu doğurur ve ilgili işletmenin örnekleme seçilme olasılığını yapay olarak artırır.
- Kullanılan listedeki eksiklik veya fazlalıkların tahminler üzerinde yaratacağı yanlılık, çekilecek örneklem hacminin () artırılmasıyla tamamen ortadan kaldırılabilir.Cevap
- EVerilerin fiilen derleneceği gözlem birimi e-ticaret işletmesinin kendisi iken, örneklem çekilişi sırasında fatura listesinde yer alan her bir mağaza kaydı örnekleme birimi işlevi görür.
Cevap
Çerçeve hatalarının ve neden olduğu yanlılığın, örneklem hacmi artırılarak tamamen ortadan kaldırılabileceğini belirten ifade yanlıştır.
Örnekleme çerçevesindeki eksiklik, aşırı listeleme veya çoklu kayıt gibi sorunlar yapısal 'örnekleme dışı hatalar' (non-sampling errors) sınıfına girer. Örneklem hacminin () artırılması yalnızca rassal seçimden kaynaklanan 'örnekleme hatasını' (varyansı) azaltır. Çerçeve kusurlarından kaynaklanan kapsama yanlılığı (coverage bias), çerçevedeki tüm birimler sayılsa (tam sayım yapılsa) dahi ortadan kalkmaz çünkü kullanılan liste asıl hedef kitleyi tam yansıtmamaktadır. Bu nedenle yanlılığın örneklem hacmi artırılarak tamamen giderilebileceği iddiası istatistiksel olarak yanlıştır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Örnekleme Çerçevesi Hataları ve Örnekleme Dışı Hata