Bir araştırmacı, bir kitleye ait bilinmeyen bir karakteristiği tahmin etmek amacıyla belirli bir örnekleme yöntemi kullanarak veri toplamıştır. Analiz aşamasında, elde edilen bulguların doğruluğunu etkileyen hata türleri sınıflandırılmaktadır. Buna göre, "örnekleme hatası" (sampling error) ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?
- Örnekleme hatası, kitleye ait parametre ile örneklemden hesaplanan istatistik arasındaki farktan kaynaklanır ve örneklem hacmi () artırıldığında azalma eğilimi gösterir.Cevap
- BÖrnekleme hatası, kitle istatistiği ile örneklem parametresi arasındaki farkın mutlak değeri olarak tanımlanır ve kitlenin homojenliği arttıkça artış gösterir.
- CÖrnekleme çerçevesinin güncel olmaması veya hedef kitlenin bir kısmını kapsamaması nedeniyle ortaya çıkan hatalar, örnekleme hatasının temel kaynağını oluşturur.
- DVeri toplama sürecinde anketörlerin taraflı davranması veya cevaplayıcıların soruları yanlış anlaması sonucunda oluşan hatalar, örnekleme hatası olarak adlandırılır.
- EÖrnekleme hatası, örneklem hacmi () kitle hacmine () yaklaştıkça artan ve tam sayım yapıldığında maksimum düzeye ulaşan bir hata türüdür.
Cevap
Örnekleme hatası, kitle parametresi ile örneklem istatistiği arasındaki farktan kaynaklanır ve örneklem hacmi arttıkça azalır.
Örnekleme hatası, tüm kitle yerine bir örneklem seçilmesinin doğal ve kaçınılmaz bir sonucudur. Bu hata, kitle parametresi (örneğin ) ile örneklem istatistiği (örneğin ) arasındaki farkı ifade eder. Merkezi Limit Teoremi ve standart hata prensipleri gereği, örneklem hacmi () arttıkça örneklem kitleyi daha iyi temsil eder ve hata payı azalır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Örnekleme Hatası ve Örneklem Hacmi İlişkisi
Daha Fazla Pratik
Örnekleme dışı hataların (non-sampling errors) örneklem hacmiyle olan ilişkisini ve bu hataların tam sayım yapıldığında bile neden ortadan kalkmadığını inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 15s