Örnekleme teorisinde, ilgilenilen ana değişken () ile ilişkili olan ve kitle karakteristikleri (toplam, ortalama vb.) önceden bilinen ek bilgilere "yardımcı değişken" () adı verilir. Oran ve regresyon tahmin edicilerinin kullanıldığı bir bilimsel araştırmada, yardımcı değişken kullanılmasının birincil amacı ve bu değişkenin sağlaması gereken temel koşul aşağıdakilerden hangisidir?
- İlgilenilen değişken ile aralarında güçlü bir korelasyon bulunması ve tahmin edicinin varyansını küçülterek tahminin etkinliğini artırmakCevap
- BÖrnekleme hatasını (varyansı) tamamen ortadan kaldırarak örneklem istatistiğini doğrudan kitle parametresine dönüştürmek
- CÖrnekleme çerçevesindeki eksiklikleri gidermek ve sadece örnekleme dışı hataları minimize etmek
- DTahmin edilecek olan değişkeni ile aralarında hiçbir ilişki bulunmadığı durumlarda örneklem hacmini () yapay olarak büyütmek
- ETabakalı örneklemede birimlerin tabakalara atanmasını sağlamak ve sadece nitel (kalitatif) verileri sayısallaştırmak
Cevap
Yardımcı değişkenin birincil amacı, ilgilenilen değişkenle arasındaki güçlü korelasyonu kullanarak tahminin varyansını azaltmak ve böylece tahminin etkinliğini artırmaktır.
Oran ve regresyon tahmin edicilerinde yardımcı değişken kullanımının temel mantığı, kitlede bilinen bilgisi ile örneklemden elde edilen bilgisi arasındaki korelasyondan faydalanarak tahminin hassasiyetini artırmaktır. Korelasyon ne kadar yüksekse, tahminin varyansı o kadar düşük (etkinliği o kadar yüksek) olur.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Yardımcı Değişken ve Etkinlik (Efficiency)
Daha Fazla Pratik
Oran tahminleyicisinin hangi korelasyon değerinden () sonra Basit Rastgele Örneklemeden daha etkin olduğunu inceleyen sorulara göz atabilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s