Küme Örneklemesi

82 soru

Soru 1Soru

Tarım ve Orman Bakanlığı, bir tarım bölgesindeki seralarda 'Tuta absoluta' (domates güvesi) zararlısının görülme oranını tahmin etmek istemektedir. Bölgede toplam N=40N = 40 sera işletmesi (küme) bulunmaktadır. Rastgele seçilen n=4n = 4 işletmede yapılan incelemelerde, incelenen toplam domates fidesi sayısı (MiM_i) ve zararlı tespit edilen fide sayısı (aia_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

İşletme (ii)İncelenen Fide Sayısı (MiM_i)Zararlı Tespit Edilen Fide Sayısı (aia_i)
110020
215030
320050
45020

Buna göre, kitle oranının küme örneklemesi oran tahminleyicisi (pp) ve bu tahminleyicinin varyans tahmini (V^(p)\hat{V}(p)) sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,24000,2400 ve 0,0005760,000576

Cevap

Doğru cevap 0,24000,2400 ve 0,0005760,000576 değerlerini içeren seçenektir.
Kümeler (seralar) farklı sayıda fide (eleman) içerdiğinden, kitle oranı ayrı oranların ortalaması ile değil, kümelerdeki toplam hastalıklı fide sayısının toplam fide sayısına bölümü olan p=aiMi=120500=0,24p = \frac{\sum a_i}{\sum M_i} = \frac{120}{500} = 0,24 formülüyle bulunur. Varyans hesaplamasında ise örneklem oranının f=0,1f = 0,1 olması dolayısıyla SKD çarpanı (1f)=0,9(1-f) = 0,9 eklenir ve sapma kareleri toplamı n1=3n-1 = 3'e bölünerek sc2=40s_c^2 = 40 elde edilir. Formül gereği varyans 0,94×1252×40=0,000576\frac{0,9}{4 \times 125^2} \times 40 = 0,000576 olarak bulunur.

Adım Adım Çözüm

1
Oran tahminleyicisini (pp) hesapla.
p=aiMi=20+30+50+20100+150+200+50=120500=0,2400p = \frac{\sum a_i}{\sum M_i} = \frac{20 + 30 + 50 + 20}{100 + 150 + 200 + 50} = \frac{120}{500} = 0,2400
Küme büyüklükleri birbirinden farklı olduğu için oran tahmini, toplam ilgilenilen özellik sayısının toplam eleman sayısına bölünmesiyle (ağırlıklı) elde edilir.
2
Varyans formülü için gerekli temel parametreleri (SKD ve Mˉ\bar{M}) bul.
f=nN=440=0,1    (1f)=0,9f = \frac{n}{N} = \frac{4}{40} = 0,1 \implies (1-f) = 0,9
Mˉ=Min=5004=125\bar{M} = \frac{\sum M_i}{n} = \frac{500}{4} = 125
Varyans tahmin formülü olan V^(p)=1fnMˉ2sc2\hat{V}(p) = \frac{1-f}{n \bar{M}^2} s_c^2 eşitliğini kullanabilmek için Sonlu Kitle Düzeltme çarpanı ve ortalama küme büyüklüğü gereklidir.
3
Örneklem içi sapma karesi ortalamasını (sc2s_c^2) hesapla.
a1pM1=20(0,24)(100)=4    (4)2=16a_1 - pM_1 = 20 - (0,24)(100) = -4 \implies (-4)^2 = 16
a2pM2=30(0,24)(150)=6    (6)2=36a_2 - pM_2 = 30 - (0,24)(150) = -6 \implies (-6)^2 = 36
a3pM3=50(0,24)(200)=2    22=4a_3 - pM_3 = 50 - (0,24)(200) = 2 \implies 2^2 = 4
a4pM4=20(0,24)(50)=8    82=64a_4 - pM_4 = 20 - (0,24)(50) = 8 \implies 8^2 = 64
(aipMi)2=16+36+4+64=120\sum (a_i - pM_i)^2 = 16 + 36 + 4 + 64 = 120
sc2=120n1=1203=40s_c^2 = \frac{120}{n-1} = \frac{120}{3} = 40
Oran tahminleyicisinin varyansı, her bir kümedeki gözlenen değer ile beklenen değer (oran x küme hacmi) arasındaki farkların kareleri toplamı üzerinden bulunur.
4
Oran tahminleyicisinin varyansını (V^(p)\hat{V}(p)) nihai formülde yerine koyarak bul.
V^(p)=0,94×1252×40=0,9×404×15625=3662500=0,000576\hat{V}(p) = \frac{0,9}{4 \times 125^2} \times 40 = \frac{0,9 \times 40}{4 \times 15625} = \frac{36}{62500} = 0,000576
Kümelerin oran tahmininin standart varyans formülü uygulanarak sonuca ulaşılır.

Anahtar Kavram

Farklı Büyüklüklü Kümelerde Oran Tahmini ve Varyansı
Soru 2Soru

İki aşamalı küme örneklemesi (two-stage cluster sampling) tasarımı kullanılarak bir kitleden örneklem seçilmesi süreci ve elde edilen tahmin edicilerin özellikleri ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin edicinin toplam varyansı; hem birinci aşamada kümelerin seçilmesinden kaynaklanan 'kümeler arası' varyans bileşenini hem de seçilen kümelerden elemanların seçilmesinden kaynaklanan 'küme içi' varyans bileşenini içerir.

Cevap

Tahmin edicinin toplam varyansının hem kümeler arası hem de küme içi örnekleme hatalarını içeren bileşenlerden oluştuğu ifade doğrudur.
İki aşamalı küme örneklemesinde, tek aşamalıdan farklı olarak seçilen kümelerin tamamı incelenmez, onlardan da bir örneklem alınır. Bu durum, tahmine hem kümelerin kendi aralarındaki farklılıktan (birinci aşama varyansı) hem de seçilen kümelerden yapılan örneklemeden (ikinci aşama varyansı) kaynaklanan iki farklı hata payı ekler.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme aşamalarının belirlenmesi
Birinci aşamada NN kümeden nn tanesi seçilir (BÖB). İkinci aşamada seçilen kümelerden mim_i eleman seçilir (İÖB).
İki aşamalı tasarımın yapısını anlamak için birimlerin tanımlanması gerekir.
2
Varyans bileşenlerinin analizi
V(Y^)=V1[E2(Y^)]+E1[V2(Y^)]V(\hat{Y}) = V_1 [E_2(\hat{Y})] + E_1 [V_2(\hat{Y})] formülü ile ifade edilen toplam varyans ortaya çıkar.
İstatistikte iki aşamalı seçimlerde varyans, aşamalar arasındaki değişkenliklerin toplamı olarak hesaplanır.
3
Varyansın fiziksel yorumu
Toplam varyans = (Kümeler Arası Değişim) + (Kümeler İçi Değişimden Kaynaklanan Örnekleme Hatası).
Seçilen kümelerin kitleyi temsil yeteneği ve küme içinden seçilen örneğin kümeyi temsil yeteneği ayrı ayrı hata kaynaklarıdır.

Anahtar Kavram

İki Aşamalı Küme Örneklemesinde Varyans Yapısı
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 3Soru

Bir kamu araştırmasında, hedef kitleyi oluşturan birimlerin doğal kümeler (örneğin mahalleler veya okullar) halinde bulunduğu ve her bir küme içerisindeki birimlerin incelenen değişken bakımından birbirine oldukça benzer (homojen) özellikler sergilediği saptanmıştır. Küme örneklemesi tasarımında küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) ve bu yöntemin basit rastgele örneklemeye göre etkinliği hakkında yapılan aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) pozitif değer alır ve bu durum küme örneklemesinin basit rastgele örneklemeye göre daha az etkin (daha yüksek varyanslı) olmasına yol açar.

Cevap

Küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) pozitif değer alması, küme örneklemesinin basit rastgele örneklemeye göre daha az etkin (daha yüksek varyanslı) olmasına neden olur.
Küme içi birimlerin birbirine benzemesi (homojenlik), küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) pozitif ve 1'e yakın değerler almasına neden olur. Tasarım etkisi formülüne (Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M-1)\rho) göre, pozitif bir ρ\rho değeri tasarım etkisini 1'den büyük yapar. Bu durum, küme örneklemesinin aynı örneklem hacmi için basit rastgele örneklemeden daha yüksek varyansa sahip olduğunu ve dolayısıyla istatistiksel olarak daha az etkin olduğunu gösterir.

Adım Adım Çözüm

1
Küme içi homojenlik durumunu değerlendiriniz.
Birimlerin birbirine benzer olması, ρ>0\rho > 0 olduğu anlamına gelir.
Küme içi korelasyon katsayısı, aynı kümedeki birimler arasındaki benzerliğin bir ölçüsüdür.
2
Tasarım etkisi (DeffDeff) formülünü analiz ediniz.
Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M - 1)\rho
Burada MM küme büyüklüğüdür. ρ>0\rho > 0 olduğunda Deff>1Deff > 1 olur.
3
Etkinlik kıyaslaması yapınız.
Varyans (Küme) > Varyans (BRO)
Deff>1Deff > 1 olması, küme örneklemesinin varyansının basit rastgele örneklemeden daha büyük olduğunu, dolayısıyla etkinliğinin daha düşük olduğunu gösterir.

Anahtar Kavram

Küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) ile küme örneklemesi etkinliği arasındaki ters ilişki.

Daha Fazla Pratik

Küme içi korelasyon katsayısının alabileceği minimum değerin 1/(M1)-1/(M-1) olduğunu ve bu uç değerin küme örneklemesini maksimum etkinliğe ulaştıracağını inceleyiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 4Soru

Bir eğitim araştırmasında okullar 'küme' olarak tanımlanmış ve küme örneklemesi yöntemi uygulanmıştır. Araştırma sonucunda, aynı okul içindeki öğrencilerin başarı puanlarının birbirine oldukça yakın (homojen) olduğu, okullar arasındaki farkın ise belirgin (heterojen) olduğu saptanmıştır.

Buna göre, küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) ve bu örnekleme tasarımının basit rastgele örneklemeye (BRÖ) göre istatistiksel etkinliği hakkında aşağıdakilerden hangisi söylenebilir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: ρ\rho katsayısı pozitif bir değer alır ve küme örneklemesinin etkinliği BRÖ'den düşüktür.

Cevap

Küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) pozitif bir değer alır ve bu örnekleme tasarımının etkinliği basit rastgele örneklemeye göre düşüktür.
Küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho), bir küme içindeki gözlemlerin birbirine benzerlik derecesini ifade eder. Soruda belirtilen 'birbirine yakın başarı puanları' durumu, küme içi homojenliği temsil eder ve bu durumda ρ\rho pozitif bir değer alır. Küme örneklemesinin etkinliği, Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M-1)\rho formülüyle hesaplanan tasarım etkisine bağlıdır. ρ\rho pozitif olduğunda Deff>1Deff > 1 olur, bu da küme örneklemesinin varyansının basit rastgele örneklemeden daha büyük (yani etkinliğinin daha düşük) olduğu anlamına gelir.

Adım Adım Çözüm

1
Küme içi homojenliği analiz etme
Birimler birbirine benzediği için ρ>0\rho > 0 olur.
ρ\rho, küme içi birimlerin benzerliğini ölçer. Pozitif değerler, birimlerin birbirine benzediğini (homojenlik) gösterir.
2
Tasarım Etkisi (DeffDeff) formülünü uygulama
Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M-1)\rho formülünde ρ>0\rho > 0 ise Deff>1Deff > 1 çıkar.
Tasarım etkisinin 11'den büyük olması, küme örneklemesinin varyansının BRÖ'den büyük olduğunu gösterir.
3
İstatistiksel etkinliği yorumlama
Etkinlik düşüktür.
Varyansın artması, aynı örneklem hacmiyle daha az hassas tahminler yapılması anlamına gelir, bu da istatistiksel etkinliğin düşük olduğunu gösterir.

Anahtar Kavram

Küme İçi Korelasyon ve Etkinlik İlişkisi

İpuçları

1
Küme içi birimlerin birbirine benzemesi (homojenlik), korelasyonun yönünü nasıl etkiler?
2
Tasarım Etkisi (DeffDeff) formülünü hatırlayın: Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M-1)\rho. ρ\rho pozitifse DeffDeff değeri 11'den büyük mü küçük mü olur?

Daha Fazla Pratik

Farklı büyüklükteki kümelerde ICC hesaplamasını ve varyans bileşenleri (MSB ve MSW) arasındaki ilişkiyi inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 5Soru

Bir kamu kurumu, bir bölgedeki tarım işletmelerinin yıllık üretim miktarlarını tahmin etmek amacıyla küme örneklemesi yöntemini kullanmaya karar vermiştir. Bölgede toplam N=50N = 50 köy (küme) bulunmakta olup, her köyde eşit sayıda M=10M = 10 tarım işletmesi yer almaktadır. Basit rastgele örnekleme ile seçilen n=4n = 4 köydeki toplam üretim miktarları (yiy_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Köy NoToplam Üretim Miktarı (yiy_i - Ton)
142
238
345
435

Buna göre, bölgedeki tüm tarım işletmelerinin toplam yıllık üretim miktarının tahmini değeri kaç tondur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 2000

Cevap

Bölgedeki toplam yıllık üretim miktarının tahmini değeri 2000 tondur.
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamı tahmini (Y^\hat{Y}), seçilen kümelerin toplamlarının ortalamasının (4040) kitledeki toplam küme sayısı (N=50N=50) ile çarpılması sonucu 2000 olarak bulunur.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme seçilen kümelerin (köylerin) toplam üretim miktarlarını toplayınız.
i=14yi=42+38+45+35=160\sum_{i=1}^4 y_i = 42 + 38 + 45 + 35 = 160 ton
Kitle toplamı tahmini için önce örneklemdeki toplam veri miktarını belirlemek gerekir.
2
Örneklemdeki küme başına düşen ortalama üretim miktarını (küme ortalamasını) hesaplayınız.
yˉc=yin=1604=40\bar{y}_c = \frac{\sum y_i}{n} = \frac{160}{4} = 40 ton
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamı tahmini için örneklemdeki küme toplamlarının aritmetik ortalaması kullanılır.
3
Kitledeki toplam küme sayısı (NN) ile küme ortalamasını çarparak kitle toplamını tahmin ediniz.
Y^=N×yˉc=50×40=2000\hat{Y} = N \times \bar{y}_c = 50 \times 40 = 2000 ton
Örneklemden elde edilen küme ortalaması, kitledeki toplam küme sayısına genellenerek kitle parametresi tahmin edilir.

Anahtar Kavram

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, örneklemdeki küme toplamlarının ortalamasının toplam küme sayısı (N) ile çarpılmasıyla elde edilir.

Daha Fazla Pratik

Aynı veri seti için kitle ortalamasını (işletme başına düşen üretimi) hesaplayarak kavramlar arasındaki ilişkiyi pekiştirebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 6Soru

Bir araştırmacı, belirli bir bölgedeki hanelerin sosyo-ekonomik durumunu incelemek istemektedir. Bölgedeki tüm hanelerin güncel bir listesine (çerçeveye) ulaşılamamasına rağmen, mahalle listelerinin tam olduğu bilinmektedir. Bu doğrultuda, mahalleler arasından tesadüfi seçim yapılması ve seçilen mahallelerdeki tüm hanelerin araştırmaya dahil edilmesi planlanmaktadır.

Bu araştırma tasarımı ve uygulanan küme örneklemesi yöntemi dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Örnekleme birimi rastgele seçilen mahalleler iken; hakkında veri derlenen ve analiz edilen haneler gözlem birimlerini oluşturmaktadır.

Cevap

Küme örneklemesinde örnekleme birimi kümelerdir, gözlem birimi ise küme içindeki alt birimlerdir.
Küme örneklemesinde rastgele seçilen ve 'küme' olarak adlandırılan gruplar (bu soruda mahalleler) örnekleme birimini oluşturur. Ancak araştırmanın odağında olan ve ölçüm yapılan alt birimler (haneler) gözlem birimi olarak tanımlanır. Bu ayrım, küme örneklemesinin temel tanımlayıcı özelliğidir.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme ve gözlem birimlerini tanımlayın.
Örnekleme Birimi: Mahalleler (Seçim bu seviyede yapılır). Gözlem Birimi: Haneler (Veri bu birimden alınır).
Yöntemin temel tanımı, kitleyi oluşturan elemanların değil, bu elemanların oluşturduğu grupların seçilmesine dayanır.
2
Yöntemin etkinliğini (varyansı) etkileyen yapısal özellikleri inceleyin.
İdeal küme örneklemesinde, her küme kitlenin bir minyatürü gibi davranmalıdır (Küme içi heterojen, kümeler arası homojen).
Küme içi benzerlik (pozitif ρ\rho) arttıkça, seçilen her birim kitleden yeni bir bilgi getirmek yerine mevcut bilgiyi tekrar eder, bu da hatayı artırır.

Anahtar Kavram

Örnekleme ve Gözlem Birimi Ayrımı

Daha Fazla Pratik

Küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) formülasyonunu ve varyans üzerindeki etkisini inceleyiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 7Soru

Bir ilçe milli eğitim müdürlüğü, ilçedeki okullarda görev yapan öğretmenlerin dijital materyal kullanım durumlarını belirlemek amacıyla bir araştırma yapmaktadır. İlçedeki toplam 5050 okul (N=50N=50) küme olarak tanımlanmış ve bu okullardan basit rastgele örnekleme ile 55 okul (n=5n=5) seçilmiştir. Seçilen okullardaki toplam öğretmen sayıları (MiM_i) ve dijital materyal kullanan öğretmen sayıları (aia_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Okul NoÖğretmen Sayısı (MiM_i)Dijital Materyal Kullanan (aia_i)
16024
210030
34010
412054
58032

Bu verilere göre, ilçedeki tüm öğretmenler arasında dijital materyal kullananların kitle oran tahmini (p^\hat{p}) ve bu tahminin varyansı hesaplanırken kullanılması gereken sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKDSKD) sırasıyla aşağıdakilerin hangisinde doğru verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,3750,375 ve 0,900,90

Cevap

Kitle oran tahmini 0,3750,375 ve sonlu kitle düzeltme çarpanı 0,900,90 olarak hesaplanır.
Küme örneklemesinde kitle oran tahmini, örnekleme giren tüm kümelerdeki ilgili birimlerin toplamı (150150) ile bu kümelerdeki toplam öğretmen sayısının (400400) birbirine bölünmesiyle 0,3750,375 olarak bulunur. Sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKDSKD) ise iadesiz seçim durumunda 1(n/N)1 - (n/N) formülünden 1(5/50)=0,901 - (5/50) = 0,90 olarak elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Örneklemdeki toplam öğretmen sayısı (Mi\sum M_i) ve dijital materyal kullanan toplam öğretmen sayısı (ai\sum a_i) hesaplanır.
Mi=60+100+40+120+80=400\sum M_i = 60 + 100 + 40 + 120 + 80 = 400 ve ai=24+30+10+54+32=150\sum a_i = 24 + 30 + 10 + 54 + 32 = 150
Küme örneklemesinde oran tahmini için ağırlıklı toplamlar kullanılmalıdır.
2
Küme örneklemesi kitle oran tahmin edicisi formülü uygulanır.
p^=aiMi=150400=0,375\hat{p} = \frac{\sum a_i}{\sum M_i} = \frac{150}{400} = 0,375
Kümelerin büyüklükleri farklı olduğunda oran tahmini, toplam birimlerin birbirine oranıyla (oranlı tahminleyici) bulunur.
3
Örnekleme oranı (ff) belirlenir ve varyans formülünde kullanılacak sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKDSKD) hesaplanır.
f=nN=550=0,10f = \frac{n}{N} = \frac{5}{50} = 0,10 ve SKD=1f=10,10=0,90SKD = 1 - f = 1 - 0,10 = 0,90
İadesiz seçim yapılan sonlu kitlelerde, tahminin hassasiyeti SKD ile düzeltilmelidir.

Anahtar Kavram

Küme örneklemesinde küme büyüklükleri farklı olduğunda, kitle oranı tahmini her bir kümenin oranının ortalaması alınarak değil, örneklemdeki tüm ilgili birimlerin toplamının toplam gözlem sayısına bölünmesiyle (oranlı tahminleyici) elde edilir.
Soru 8Soru

Bir kamu kurumu, Türkiye genelindeki belediye çalışanlarının iş tatmini düzeyini belirlemek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Bu kapsamda ilk olarak tüm belediyeler arasından basit rastgele örnekleme yöntemiyle 5050 belediye seçilmiş; ardından seçilen her belediyeden yine basit rastgele örnekleme ile 2020 çalışan belirlenerek örneklem oluşturulmuştur.

Bu örnekleme süreci ve kullanılan birimlerle ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Bu tasarımda birincil örnekleme birimi belediye, ikincil örnekleme birimi ise çalışandır.

Cevap

Birincil örnekleme biriminin belediye, ikincil örnekleme biriminin ise çalışan olduğu ifade doğrudur.
Verilen senaryoda, önce büyük birimler (belediyeler/kümeler) seçilmiş, ardından bu seçilen birimlerin içinden daha küçük birimler (çalışanlar) örneklenmiştir. Bu yapı, iki aşamalı küme örneklemesinin temel tanımıdır ve seçim sırasına göre belediyeler birincil, çalışanlar ise ikincil örnekleme birimi olarak adlandırılır.

Adım Adım Çözüm

1
Aşamaların belirlenmesi
Araştırma belediye seçimi (1. aşama) ve çalışan seçimi (2. aşama) olmak üzere iki adımdan oluşmaktadır.
Sürecin kaç aşamalı olduğunu ve hiyerarşiyi anlamak için.
2
Birincil örnekleme biriminin (BÖB) tanımlanması
İlk aşamada seçilen kümeler olan 'belediyeler' BÖB'dir.
Örnekleme hiyerarşisindeki en üst birimi belirlemek için.
3
İkincil örnekleme biriminin (İÖB) tanımlanması
Seçilen belediyeler içinden seçilen 'çalışanlar' İÖB'dir.
Verinin toplandığı nihai birimlerin nasıl seçildiğini tanımlamak için.
4
Yöntem adının teyit edilmesi
Kümelerden (belediye) birimlerin (çalışan) seçilmesi işlemi 'İki Aşamalı Küme Örneklemesi'dir.
Tanım ve uygulama arasındaki uyumu kontrol etmek için.

Anahtar Kavram

İki Aşamalı Küme Örneklemesi ve Birim Hiyerarşisi

İpuçları

1
Örnekleme birimlerini belirlerken seçim sırasına dikkat edin.
2
Birincil birim (BÖB) her zaman ilk aşamada seçilen geniş gruptur.

Daha Fazla Pratik

Küme içi korelasyon katsayısının (ICC) iki aşamalı küme örneklemesinin varyansı üzerindeki etkisini inceleyin.
Tahmini Süre:1m 15s
Soru 9Soru

Bir kamu kurumu tarafından yapılan bir araştırmada, küme örneklemesi yöntemi tercih edilmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda kümelerin ortalama büyüklüğünün M=11M = 11 olduğu ve küme içi korelasyon katsayısının (ICC) ρ=0,10\rho = 0,10 olarak hesaplandığı belirtilmiştir. Bu bilgilere göre, küme örneklemesinin varyansının aynı örneklem hacmine sahip basit rastgele örnekleme varyansına oranını ifade eden tasarım etkisi (DeffDeff) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 2,0

Cevap

Tasarım etkisi değeri 2,0 olarak hesaplanır.
Verilen bilgiler ışığında M=11M = 11 ve ρ=0,10\rho = 0,10 değerleri Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M - 1)\rho formülünde yerine yazıldığında; 1+(111)×0,10=1+1=2,01 + (11 - 1) \times 0,10 = 1 + 1 = 2,0 sonucu elde edilir. Bu değer, küme örneklemesinin varyansının basit rastgele örnekleme varyansının iki katı olduğunu gösterir.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen parametrelerin tanımlanması
M=11M = 11 ve ρ=0,10\rho = 0,10
Hesaplama için gerekli olan ortalama küme büyüklüğü ve küme içi korelasyon katsayısı belirlenmelidir.
2
Tasarım etkisi (DeffDeff) formülünün yazılması
Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M - 1)\rho
Küme örneklemesinin basit rastgele örneklemeye göre etkinliğini ölçen standart formül budur.
3
Değerlerin formülde yerine konulması ve hesaplama
Deff=1+(111)×0,10=1+10×0,10=1+1=2,0Deff = 1 + (11 - 1) \times 0,10 = 1 + 10 \times 0,10 = 1 + 1 = 2,0
Matematiksel işlemler yapılarak küme örneklemesinin varyans oranına ulaşılır.

Anahtar Kavram

Tasarım etkisi (DeffDeff), bir örnekleme planının varyansının, aynı örneklem büyüklüğündeki basit rastgele örnekleme varyansına oranıdır. Küme örneklemesinde bu değer Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M-1)\rho formülü ile bulunur.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 10Soru

Tek aşamalı küme örneklemesi uygulanan bir araştırmada, küme büyüklüğü (küme içindeki birim sayısı) MM ve küme içi korelasyon katsayısı ρ\rho (rho) ile gösterilmektedir. Buna göre, küme içi korelasyon katsayısının özellikleri ve yorumlanması ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: ρ\rho katsayısının alabileceği en küçük değer 1/(M1)-1/(M-1) olup, bu durum küme içi birimlerin kitle geneline göre daha farklı (heterojen) olduğunu ifade eder.

Cevap

Küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) alabileceği en küçük değer 1/(M1)-1/(M-1) olup, bu değer küme içi birimlerin kitle geneline göre daha farklı (heterojen) olduğunu gösteren ifadedir.
Küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) teorik alt sınırı 1/(M1)-1/(M-1)'dir. Katsayının negatif bir değer alması, küme içindeki birimlerin birbirine benzemediğini, aksine kitleden rastgele seçilen birimlere göre daha farklı (heterojen) olduğunu gösterir. Bu durum küme örneklemesinin etkinliğini artıran (varyansı düşüren) arzu edilen bir durumdur.

Adım Adım Çözüm

1
Küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) tanımını ve sınırlarını belirle.
ρ\rho katsayısı, aynı küme içindeki birimlerin benzerliğini ölçer ve 1M1ρ1-\frac{1}{M-1} \leq \rho \leq 1 aralığında değer alır.
Kuramsal sınırları bilmek, katsayının alabileceği değerleri yorumlamak için temel adımdır.
2
ρ\rho katsayısının işaretini ve büyüklüğünü yorumla.
ρ>0\rho > 0 ise birimler homojendir (benzerdir). ρ<0\rho < 0 ise birimler heterojendir (farklıdır).
Küme örneklemesinde istenen durum, küme içinin kitleyi yansıtacak şekilde heterojen olmasıdır.
3
Tasarım etkisi (DeffDeff) ile ilişkisini kur.
Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M-1)\rho formülüne göre ρ\rho pozitif olduğunda Deff>1Deff > 1 olur.
Deff>1Deff > 1 olması, küme örneklemesinin basit rastgele örneklemeden daha az etkin (daha büyük varyanslı) olduğunu gösterir.

Anahtar Kavram

Küme İçi Korelasyon Katsayısı (ICC) ve Küme Örneklemesi Etkinliği
Soru 11Soru

Tek aşamalı küme örneklemesinde, kitleyi oluşturan her bir kümenin büyüklüğü MM ile gösterildiğinde, küme içi birimlerin benzerliğini ölçen küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) kuramsal sınırları ve bu değerlerin örnekleme etkinliğiyle ilişkisi hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Eşit büyüklüklü kümeler için ρ\rho katsayısının alabileceği kuramsal alt sınır 1M1-\frac{1}{M-1} değeridir.

Cevap

Eşit büyüklüklü MM birimden oluşan kümeler için küme içi korelasyon katsayısının kuramsal alt sınırı 1M1-\frac{1}{M-1} değeridir.
Küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho), küme içi birimlerin benzerliğini ölçer. Eşit büyüklüklü MM birimden oluşan kümeler için bu katsayının matematiksel olarak alabileceği en küçük değer 1M1-\frac{1}{M-1} olarak tanımlanmıştır. Bu değer, kümelerin kendi içinde kitleye göre daha heterojen olduğu ekstrem durumu temsil eder.

Adım Adım Çözüm

1
Küme içi korelasyon katsayısının (ICC) tanımını ve kuramsal sınırlarını belirle.
ρ[1M1,1]\rho \in [-\frac{1}{M-1}, 1]
ρ\rho katsayısı, birimlerin küme içindeki benzerliğini ölçer ve alt sınırı küme büyüklüğüne (MM) bağlı olarak değişir.
2
ρ\rho değeri ile küme yapısı arasındaki ilişkiyi analiz et.
ρ>0\rho > 0 ise homojen kümeler, ρ<0\rho < 0 ise heterojen kümeler mevcuttur.
Pozitif değerler birimlerin birbirine benzediğini, negatif değerler ise birimlerin kitle geneline göre birbirinden daha farklı olduğunu gösterir.
3
Tasarım etkisi (DeffDeff) üzerinden örnekleme etkinliğini değerlendir.
Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M-1)\rho
Eğer ρ>0\rho > 0 ise Deff>1Deff > 1 olur ve küme örneklemesi basit rastgele örneklemeden daha az etkin hale gelir. ρ<0\rho < 0 olduğunda ise etkinlik artar (Deff<1Deff < 1).

Anahtar Kavram

Küme İçi Korelasyon Katsayısı (ICC)
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 12Soru

Bir bölgedeki N=200N = 200 adet üretim kooperatifinden (küme) basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=4n = 4 adet kooperatif seçilmiştir. Seçilen kooperatiflerdeki ortak sayıları (MiM_i) ve yıllık toplam üretim miktarları (yiy_i, ton cinsinden) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

KooperatifOrtak Sayısı (MiM_i)Toplam Üretim (yiy_i)
110500
220800
315600
415900

Buna göre, farklı büyüklüklü küme örneklemesi yöntemini kullanarak bölgedeki tüm kooperatiflerin yıllık toplam üretim miktarının (Y^\hat{Y}) tahmini kaç tondur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 140.000

Cevap

Bölgedeki kooperatiflerin tahmini toplam yıllık üretim miktarı 140.000 tondur.
Küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini (Y^\hat{Y}), örneklemdeki küme toplamlarının toplamının ("yi""\sum y_i") büyütme katsayısı olan N/nN/n ile çarpılmasıyla hesaplanır. Verilen problemde örneklem toplamı 28002800 ton, büyütme faktörü ise 200/4=50200/4 = 50 olduğu için tahmin değeri 140.000140.000 ton olarak bulunur.

Adım Adım Çözüm

1
Örneklemdeki tüm kümelerin üretim miktarlarını toplayarak örneklem toplamını ("yi""\sum y_i") bulun.
500+800+600+900=2800500 + 800 + 600 + 900 = 2800 ton
Kitle toplamını tahmin etmek için öncelikle seçilen birimlerdeki toplam değerin bilinmesi gerekir.
2
Kitledeki küme sayısının (NN) örneklemdeki küme sayısına (nn) oranını hesaplayarak büyütme faktörünü bulun.
200/4=50200 / 4 = 50
Küme örneklemesinde örneklem sonuçlarını kitleye genelleyebilmek için her bir kümenin kitlede kaç kümeyi temsil ettiğini gösteren katsayıdır.
3
Örneklem toplamını büyütme faktörü ile çarparak kitle toplamı tahminini ("Y^""\hat{Y}") elde edin.
Y^=50×2800=140.000\hat{Y} = 50 \times 2800 = 140.000 ton
Kitle toplamı tahmini, örneklem toplamının kitleyi temsil edecek şekilde genişletilmesi prensibine dayanır.

Anahtar Kavram

Farklı büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, örneklemdeki küme toplamlarının büyütme faktörü (N/nN/n) ile çarpılması esasına dayanır; bu tahminleyici küme büyüklükleri (MiM_i) bilinmese dahi toplamın yansız bir tahminini verir.

Daha Fazla Pratik

Aynı veri setini kullanarak kitle ortalamasının (birim başına üretim) oran tahminleyicisi yöntemiyle nasıl hesaplandığını tekrar edebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 13Soru

Bir ildeki 100100 farklı yerleşim biriminden (N=100N=100) rastgele 44 yerleşim birimi (n=4n=4) küme örneklemesi yöntemiyle seçilmiştir. Her bir yerleşim birimindeki toplam konut sayısı (MiM_i) ve güneş enerjisi paneli bulunan konut sayısı (aia_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir. Kitledeki ortalama küme büyüklüğünün Mˉ=10\bar{M} = 10 olduğu bilinmektedir.

Yerleşim BirimiToplam Konut (MiM_i)Panelli Konut (aia_i)
151
2155
3103
4103

Buna göre, bu ildeki konutların güneş enerjisi paneline sahip olma oranının nokta tahmini (p^\hat{p}) ve bu tahminin varyansı (V^(p^)\hat{V}(\hat{p})) aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,3000,300 ve 0,000400,00040

Cevap

Nokta tahmini 0,3000,300 ve tahminin varyansı 0,000400,00040 olarak hesaplanır.
Nokta tahmini, örneklemdeki toplam karakteristikli birim sayısının toplam gözlem birimi sayısına bölünmesiyle (12/40=0,3012/40 = 0,30) bulunur. Varyans ise kümeler arası farkları esas alan formülün SKD çarpanı (0,960,96) ile işleme sokulması sonucu 0,000400,00040 olarak elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Örneklemdeki toplam konut sayısını ve panelli konut sayısını toplayınız.
ai=1+5+3+3=12\sum a_i = 1 + 5 + 3 + 3 = 12 ve Mi=5+15+10+10=40\sum M_i = 5 + 15 + 10 + 10 = 40
Küme örneklemesinde oran tahmini, kümelerin toplamlarının birbirine oranı (oran tahminleyicisi) ile hesaplanır.
2
Kitle oranı nokta tahminini (p^\hat{p}) hesaplayınız.
p^=aiMi=1240=0,30\hat{p} = \frac{\sum a_i}{\sum M_i} = \frac{12}{40} = 0,30
Oran tahminleyicisi formülü p^=aiMi\hat{p} = \frac{\sum a_i}{\sum M_i} şeklindedir.
3
Kümeler arası varyans bileşeni olan sc2s_c^2 değerini hesaplayınız.
sc2=1n1(aip^Mi)2=13[(10,3×5)2+(50,3×15)2+(30,3×10)2+(30,3×10)2]=13[(0,5)2+(0,5)2+02+02]=0,25+0,253=0,53=16s_c^2 = \frac{1}{n-1} \sum (a_i - \hat{p}M_i)^2 = \frac{1}{3} [ (1 - 0,3 \times 5)^2 + (5 - 0,3 \times 15)^2 + (3 - 0,3 \times 10)^2 + (3 - 0,3 \times 10)^2 ] = \frac{1}{3} [ (-0,5)^2 + (0,5)^2 + 0^2 + 0^2 ] = \frac{0,25 + 0,25}{3} = \frac{0,5}{3} = \frac{1}{6}
Varyans tahmini için küme toplamlarının tahmin edilen orandan sapmalarının kareleri toplamı gereklidir.
4
Varyans tahmini formülünü sonlu kitle düzeltme faktörü ile birlikte uygulayınız.
V^(p^)=1fnMˉ2sc2=14/1004×102×16=0,96400×16=0,0024×16=0,0004\hat{V}(\hat{p}) = \frac{1-f}{n \bar{M}^2} s_c^2 = \frac{1 - 4/100}{4 \times 10^2} \times \frac{1}{6} = \frac{0,96}{400} \times \frac{1}{6} = 0,0024 \times \frac{1}{6} = 0,0004
İadesiz seçim yapıldığında varyansa sonlu kitle düzeltme çarpanı (1f1-f) eklenmelidir.

Anahtar Kavram

Küme Örneklemesinde Oran Tahminleyicisi ve Varyansı
Soru 14Soru

Bir ilçede bulunan 6060 mahallenin tamamında hane sayılarının eşit ve her birinde 2020 hane olduğu bilinmektedir. Bu ilçedeki toplam aylık su tüketimini tahmin etmek amacıyla küme örneklemesi yöntemiyle 55 mahalle rassal olarak seçilmiştir. Seçilen mahallelerdeki hanelerin aylık ortalama su tüketim değerleri aşağıdaki tabloda verilmiştir:

MahalleHane Başı Ortalama Tüketim (m3m^3)
19,0
211,0
310,0
49,5
510,5

Buna göre, ilçedeki tüm hanelerin aylık toplam su tüketimi tahmini kaç m3m^3’tür?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 12000

Cevap

İlçedeki hanelerin aylık toplam su tüketimi tahmini 12000 m3m^3’tür.
Tahmin edilen kitle toplamı (Y^\hat{Y}), kitledeki toplam birim sayısı (N×MN \times M) ile örneklemden elde edilen birim başına ortalamanın (yˉˉ=10\bar{\bar{y}} = 10) çarpılmasıyla bulunur. 60×20×10=1200060 \times 20 \times 10 = 12000 sonucu elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme seçilen mahallelerin genel ortalamasını (yˉˉ\bar{\bar{y}}) hesaplayınız.
yˉˉ=9,0+11,0+10,0+9,5+10,55=505=10\bar{\bar{y}} = \frac{9,0 + 11,0 + 10,0 + 9,5 + 10,5}{5} = \frac{50}{5} = 10 m3m^3
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle ortalamasının yansız tahminleyicisi, küme ortalamalarının aritmetik ortalamasıdır.
2
Verilen kitle parametrelerini belirleyiniz.
N=60N = 60 (toplam mahalle sayısı), M=20M = 20 (mahalle başına hane sayısı)
Kitle toplamı tahmini için toplam birim sayısını bilmek gerekir.
3
Kitle toplamı tahmin formülünü (Y^=NMyˉˉ\hat{Y} = N \cdot M \cdot \bar{\bar{y}}) uygulayınız.
Y^=60×20×10=12000\hat{Y} = 60 \times 20 \times 10 = 12000 m3m^3
Kitle toplamı, toplam birim sayısı (NMN \cdot M) ile birim başına düşen tahmin edilen ortalamanın çarpımıdır.

Anahtar Kavram

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini için küme sayısı (NN), küme içi birim sayısı (MM) ve örneklem ortalaması (yˉˉ \bar{\bar{y}} ) çarpan olarak kullanılır.

İpuçları

1
Öncelikle örneklemdeki mahallelerin genel ortalamasını hesaplayarak işe başlayın.
2
Kitledeki toplam hane sayısını (N×MN \times M) bulup, bunu bulduğunuz ortalama ile çarpmanız gerekiyor.
3
Kitle toplamı tahmini için 60×2060 \times 20 hane olduğunu ve her hanenin ortalama 1010 m3m^3 tükettiğini düşünerek hesaplama yapın.

Daha Fazla Pratik

Aynı verilerle kitle ortalamasının varyansını hesaplamayı deneyerek SKD (Sonlu Kitle Düzeltmesi) çarpanının etkisini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 15Soru

Bir ildeki N=100N = 100 hastanenin doluluk oranlarını inceleyen bir araştırmacı, basit rastgele örnekleme ile n=3n = 3 hastane seçmiştir. Seçilen hastanelerdeki toplam yatak sayıları (MiM_i) ve o günkü dolu yatak sayıları (yiy_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

HastaneYatak Sayısı (MiM_i)Dolu Yatak Sayısı (yiy_i)
15040
210090
3150110

Buna göre, bu ildeki hastaneler için yatak başına düşen ortalama doluluk oranı tahmini kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,80

Cevap

Yatak başına düşen ortalama doluluk oranı tahmini 0,80'dir.
Küme örneklemesinde kümeler (hastaneler) farklı sayıda birim (yatak) içerdiğinde, kitle ortalaması 'oran tahminleyicisi' yöntemiyle hesaplanır. Örneklemdeki toplam olay sayısının (240 dolu yatak), örneklemdeki toplam birim sayısına (300 yatak) bölünmesiyle 0,80 sonucuna ulaşılır. Bu yöntem, büyük kümelerin tahmini daha fazla etkilemesini sağlayarak doğru ağırlıklandırma yapar.

Adım Adım Çözüm

1
Örneklemdeki toplam dolu yatak sayısını (yi\sum y_i) hesaplayınız.
40+90+110=24040 + 90 + 110 = 240
Kitle ortalamasının pay kısmını oluşturacak toplam değeri bulmak için.
2
Örneklemdeki toplam yatak kapasitesini (Mi\sum M_i) hesaplayınız.
50+100+150=30050 + 100 + 150 = 300
Kümelerin farklı büyüklüklerini hesaba katmak amacıyla toplam birim sayısını belirlemek için.
3
Toplam dolu yatak sayısını toplam yatak sayısına oranlayarak tahmini bulunuz.
Yˉ^=240300=0,80\hat{\bar{Y}} = \frac{240}{300} = 0,80
Farklı büyüklüklü kümelerde birim başına ortalama, oran tahminleyicisi mantığıyla hesaplanır.

Anahtar Kavram

Farklı büyüklüklü kümelerde kitle ortalaması tahmini yapılırken, her kümenin ağırlığı içerdiği birim sayısı ile doğru orantılı olmalıdır. Bu nedenle basit ortalama yerine oran tahminleyicisi (y/M\sum y / \sum M) kullanılır.

Daha Fazla Pratik

Bu veriler kullanılarak kitle toplam doluluk miktarının (Y^\hat{Y}) nasıl tahmin edileceğini düşününüz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 16Soru

Bir ildeki hanehalkı harcamalarını tahmin etmek amacıyla yapılan bir araştırmada, her biri ortalama 2626 haneden oluşan bloklar küme olarak belirlenmiş ve tek aşamalı küme örneklemesi yöntemi uygulanmıştır. Yapılan ön çalışmalar sonucunda, incelenen değişken için küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) 0,080,08 olduğu saptanmıştır.

Buna göre, bu araştırmada elde edilen tasarım etkisi (DeffDeff) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 3,00

Cevap

Tasarım etkisi (DeffDeff) değeri 3,00 olarak hesaplanır.
Doğru cevap olan 3,00 değeri, küme örneklemesinde tasarım etkisini veren Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M - 1)\rho formülünün hatasız uygulanmasıyla elde edilmiştir. Ortalama küme büyüklüğü 26 olduğundan, formüldeki çarpan 261=2526-1=25 olur. Bu değerin küme içi korelasyon olan 0,08 ile çarpımı 2 sonucunu verir ve formüldeki sabit 1 eklendiğinde sonuç 3 olur.

Adım Adım Çözüm

1
Küme örneklemesi için tasarım etkisi (DeffDeff) formülünü tanımlayın.
Deff=1+(M1)ρDeff = 1 + (M - 1)\rho
Tasarım etkisi, küme örneklemesi varyansının basit rastgele örnekleme varyansına oranını veren temel göstergedir.
2
Soruda verilen parametre değerlerini formüldeki yerlerine yerleştirin.
M=26M = 26 (ortalama küme büyüklüğü) ve ρ=0,08\rho = 0,08 (küme içi korelasyon)
Hesaplama için gerekli olan girdilerin doğru tanımlanması gerekir.
3
Matematiksel işlemleri sırasıyla gerçekleştirin.
Deff=1+(261)×0,08=1+25×0,08=1+2=3Deff = 1 + (26 - 1) \times 0,08 = 1 + 25 \times 0,08 = 1 + 2 = 3
Önce parantez içi işlem (M1M-1), sonra çarpma ve en son toplama yapılarak sonuç bulunur.

Anahtar Kavram

Tasarım etkisi (DeffDeff), bir örnekleme tasarımının basit rastgele örneklemeye (BRÖ) göre ne kadar etkin olduğunu gösterir; Deff>1Deff > 1 olması durumunda küme örneklemesinin BRÖ'ye göre daha az etkin (varyansın daha yüksek) olduğu anlaşılır.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 17Soru

Bir ilçe sağlık müdürlüğü, ilçedeki 50 mahalleden (N=50N=50) rastgele seçtiği 5 mahallede (n=5n=5) çocukluk dönemi aşılarının tamamlanma oranını araştırmaktadır. Seçilen mahallelerdeki toplam hane sayıları (MiM_i) ve aşıları tam olan hane sayıları (aia_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Mahalle NoHane Sayısı (MiM_i)Aşılı Hane Sayısı (aia_i)
1102
2206
3208
43012
52012

Buna göre, ilçedeki çocukluk dönemi aşılarının tamamlanma oranı tahmini (p^\hat{p}) ve bu tahminin varyansı (V(p^)V(\hat{p})) aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,400,40 ve 0,00270,0027

Cevap

İlçedeki çocukluk dönemi aşılarının tamamlanma oranı tahmini 0,400,40 ve varyansı 0,00270,0027 olarak bulunur.
Kitle oranı tahmini, örneklemdeki toplam başarılı sonuçların toplam birim sayısına bölünmesiyle (40/100=0,4040/100 = 0,40) elde edilir. Varyans ise kümeler arası değişkenliği ve küme büyüklüklerini dikkate alan V(p^)=1fnmˉ2sr2V(\hat{p}) = \frac{1-f}{n \bar{m}^2} s_r^2 formülüyle hesaplanır ve 0,00270,0027 sonucuna ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
Toplam hane ve aşılı hane sayılarını toplayarak oran tahminini (p^\hat{p}) hesapla.
Mi=100\sum M_i = 100, ai=40p^=40/100=0,40\sum a_i = 40 \Rightarrow \hat{p} = 40/100 = 0,40
Küme örneklemesinde kitle oranı, toplam ilgilenilen birim sayısının toplam gözlem birimi sayısına oranıyla (oran tahminleyicisi) bulunur.
2
Küme içi farkların kareler toplamını ((aip^Mi)2\sum (a_i - \hat{p} M_i)^2) hesapla.
(2)2+(2)2+02+02+42=4+4+0+0+16=24(-2)^2 + (-2)^2 + 0^2 + 0^2 + 4^2 = 4 + 4 + 0 + 0 + 16 = 24
Varyans formülündeki kareler toplamı bileşenini elde etmek için her kümenin aşılı sayısı ile tahmini aşılı sayısı arasındaki farkın karesi alınır.
3
Kümeler arası varyans tahmin edicisi (sr2s_r^2) ve ortalama küme büyüklüğünü (mˉ\bar{m}) hesapla.
sr2=24/(51)=6s_r^2 = 24 / (5-1) = 6 ve mˉ=100/5=20\bar{m} = 100/5 = 20
Serbestlik derecesine bölerek varyans tahmincisini ve örneklemdeki ortalama küme büyüklüğünü buluruz.
4
Sonlu kitle düzeltme çarpanı (1f1-f) değerini belirle.
f=5/50=0,11f=0,9f = 5/50 = 0,1 \Rightarrow 1-f = 0,9
Örnekleme oranı %5'ten büyük olduğu için iadesiz seçimde varyansı düzeltmek gerekir.
5
Tüm değerleri varyans formülünde yerine koyarak V(p^)V(\hat{p}) hesapla.
V(p^)=0,952026=0,920006=0,000456=0,0027V(\hat{p}) = \frac{0,9}{5 \cdot 20^2} \cdot 6 = \frac{0,9}{2000} \cdot 6 = 0,00045 \cdot 6 = 0,0027
Küme örneklemesinde oran varyansı formülü uygulanarak sonuç elde edilir.

Anahtar Kavram

Farklı büyüklükteki kümelerde oran tahmini ve varyansının hesaplanması.

Daha Fazla Pratik

Küme içi korelasyon katsayısının (ICC) bu varyans üzerindeki etkisini inceleyen sorular çözebilirsiniz.
Tahmini Süre:2m 30s
Soru 18Soru

Bir araştırmacı, kitle parametresini tahmin etmek amacıyla her biri ortalama 1616 gözlem biriminden oluşan kümeler üzerinden bir örnekleme planı hazırlamıştır. Yapılan ön çalışmada küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) 0200{}20 olduğu belirlenmiştir. Buna göre, söz konusu örnekleme planının tasarım etkisi (DeffDeff) değeri ve basit rastgele örneklemeye (BRO) göre etkinliği ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tasarım etkisi 404{}0 olup; küme örneklemesinin varyansı, aynı hacimdeki basit rastgele örnekleme varyansının 44 katıdır.

Cevap

Tasarım etkisi 4,0 olup; küme örneklemesinin varyansı, aynı hacimdeki basit rastgele örnekleme varyansının 4 katıdır.
Tasarım etkisi formülü Deff=1+(m1)ρDeff = 1 + (m - 1)\rho olarak uygulanır. Verilen m=16m = 16 ve ρ=020\rho = 0{}20 değerleri yerine konulduğunda 1+15×020=401 + 15 \times 0{}20 = 4{}0 sonucu elde edilir. Bu değer, aynı örneklem hacmi için küme örneklemesinin varyansının basit rastgele örnekleme varyansından 44 kat daha fazla olduğunu gösterir.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen değerlerin belirlenmesi
m=16m = 16 (ortalama küme büyüklüğü) ve ρ=020\rho = 0{}20 (küme içi korelasyon katsayısı).
Tasarım etkisi formülünde kullanılacak parametrelerin tespiti gereklidir.
2
Tasarım etkisi (DeffDeff) formülünün uygulanması
Deff=1+(m1)ρ    1+(161)×020=1+15×020=40Deff = 1 + (m - 1)\rho \implies 1 + (16 - 1) \times 0{}20 = 1 + 15 \times 0{}20 = 4{}0.
Küme örneklemesinin basit rastgele örneklemeye göre ne kadar daha fazla varyansa sahip olduğunu hesaplamak için standart formül kullanılır.
3
Etkinlik yorumunun yapılması
Deff=Var(Ku¨me)Var(BRO)=40Deff = \frac{Var(\text{Küme})}{Var(\text{BRO})} = 4{}0.
Tasarım etkisi 1'den büyük olduğunda, küme örneklemesinin varyansı BRO'dan daha büyüktür, bu da küme örneklemesinin daha az etkin olduğunu gösterir.

Anahtar Kavram

Küme Örneklemesinde Tasarım Etkisi (Deff)

Alternatif Yöntem

Göreli etkinlik (Relative Efficiency) üzerinden düşünülürse; RE=1/Deff=1/4=025RE = 1/Deff = 1/4 = 0{}25. Bu da küme örneklemesinin BRO'nun yalnızca %25'i kadar etkin olduğunu gösterir.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 19Soru

Bir tarım araştırmasında köyler küme olarak belirlenmiş ve her köyden ortalama 3131 çiftçi örnekleme seçilmiştir. Yapılan hesaplamalar sonucunda küme içi korelasyon katsayısı (ICC, ρ\rho) 0,050,05 olarak belirlenmiştir. Buna göre, bu küme örneklemesi tasarımının basit rastgele örneklemeye göre göreceli etkinliği (relative efficiency) aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,40

Cevap

Küme örneklemesi tasarımının göreceli etkinliği 0,400,40 olarak hesaplanır.
Küme örneklemesinde tasarım etkisi Deff=1+(mˉ1)ρDeff = 1 + (\bar{m}-1)\rho formülüyle hesaplanır. Burada mˉ=31\bar{m}=31 ve ρ=0,05\rho=0,05 yerine konulduğunda Deff=1+30×0,05=2,5Deff = 1 + 30 \times 0,05 = 2,5 bulunur. Göreceli etkinlik ise 1/Deff1/Deff olduğundan 1/2,5=0,401/2,5 = 0,40 sonucu elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen değerleri formül için hazırlayın.
mˉ=31\bar{m} = 31, ρ=0,05\rho = 0,05
Tasarım etkisi ve etkinlik hesaplamaları için ortalama küme büyüklüğü ve küme içi korelasyon katsayısı gereklidir.
2
Tasarım etkisi (DeffDeff) değerini hesaplayın.
Deff=1+(311)×0,05=1+30×0,05=2,5Deff = 1 + (31 - 1) \times 0,05 = 1 + 30 \times 0,05 = 2,5
Küme örneklemesinin basit rastgele örneklemeye göre varyans artışını gösteren katsayıyı bulmak için bu formül kullanılır.
3
Göreceli etkinlik (RERE) değerini bulun.
RE=1Deff=12,5=0,40RE = \frac{1}{Deff} = \frac{1}{2,5} = 0,40
Göreceli etkinlik, tasarım etkisinin çarpmaya göre tersidir ve tasarımın etkinliğini karşılaştırmalı olarak gösterir.

Anahtar Kavram

Küme Örneklemesinde Tasarım Etkisi ve Etkinlik
Soru 20Soru

Bir ildeki N=400N = 400 ilkokulda görev yapan toplam öğretmen sayısını tahmin etmek amacıyla tek aşamalı küme örneklemesi yöntemine başvurulmuştur. Her bir okul bir 'küme' olarak tanımlanmış ve basit rastgele örnekleme ile n=20n = 20 okul seçilmiştir. Seçilen bu okullardaki tüm öğretmenler sayılmış ve toplam öğretmen sayısının 600 olduğu belirlenmiştir. Buna göre, il genelindeki toplam öğretmen sayısı tahmini kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 12.000

Cevap

İl genelindeki toplam öğretmen sayısı tahmini 12.000'dir.
Tek aşamalı küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, örneklemdeki küme toplamlarının aritmetik ortalamasının kitledeki toplam küme sayısı ile çarpılmasıyla (Y^=Nyˉc\hat{Y} = N \cdot \bar{y}_c) veya toplamın büyütme faktörüyle genişletilmesiyle (Y^=Nnyi\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum y_i) bulunur. Bu soruda 400/20=20400 / 20 = 20 katlık bir genişletme söz konusudur ve 20×600=12.00020 \times 600 = 12.000 sonucuna ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle büyüklüğü (NN) ve örneklem büyüklüğü (nn) arasındaki oran olan büyütme faktörünü belirleyiniz.
N/n=400/20=20N/n = 400/20 = 20
Tek aşamalı küme örneklemesinde örneklem toplamını kitleye genişletmek için bu katsayı kullanılır.
2
Örnekleme seçilen kümelerdeki (okullardaki) toplam gözlem değerini (yi\sum y_i) belirleyiniz.
yi=600\sum y_i = 600
Kitle toplamı tahmini, örneklemdeki toplam değerin genişletilmesiyle elde edilir.
3
Büyütme faktörü ile örneklem toplamını çarparak kitle toplamı tahminini (Y^\hat{Y}) hesaplayınız.
Y^=Nn×yi=20×600=12.000\hat{Y} = \frac{N}{n} \times \sum y_i = 20 \times 600 = 12.000
Tek aşamalı küme örneklemesinde kitle toplamı için yansız tahmin edici bu formülle elde edilir.

Anahtar Kavram

Tek Aşamalı Küme Örneklemesinde Kitle Toplamı Tahmini
Tahmini Süre:1m 30s
Sayfa 1 / 5Sonraki
Küme Örneklemesi Alıştırma Soruları — KPSS İstatistik | Examkin