Örnekleme Temel Kavramları

115 soru

Soru 81Soru

Tarım ve Orman Bakanlığı tarafından, kırsal kalkınma desteklerinden yararlanan üreticilerin yeni sulama sistemlerini benimseme düzeylerini değerlendirmek amacıyla bir saha araştırması yürütülmektedir. Çalışma kapsamında rastgele belirlenen örneklemdeki üreticilerle ikametgâhlarında yüz yüze anket yapılması planlanmıştır. Ancak anket uygulamasının yoğun hasat dönemine denk gelmesi nedeniyle, örnekleme seçilen üreticilerin önemli bir kısmına görüşme için gidildiğinde tarlada olmaları sebebiyle ulaşılamamış ve bu kişilerden herhangi bir veri derlenememiştir. Ulaşılamayan üreticilerin özelliklerinin analize dâhil edilememesi, araştırma sonuçlarında kitle parametresinden sapmalara yol açmıştır.

Bu araştırmada tahminlerin sapmasına neden olan temel hata kaynağı aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Cevapsızlık hatası

Cevap

Cevapsızlık hatası
Verilen senaryoda, örnekleme seçilmiş olmalarına rağmen hasat dönemi yoğunluğu sebebiyle üreticilere evlerinde ulaşılamaması durumu anlatılmaktadır. Hedef kitleyi temsil etmek üzere seçilen birimlerle iletişime geçilememesi, onların araştırmaya katılmayı reddetmesi veya ulaşılamaması sonucu verinin hiç derlenememesi istatistikte 'cevapsızlık hatası' olarak tanımlanır.

Adım Adım Çözüm

1
Senaryoda açıklanan sorunun kaynağını belirleme
Araştırmada örnekleme seçilen kişilerin bir kısmından tarlada olmaları sebebiyle veri toplanamadığı tespit edilir.
Sorunun örnekleme süreciyle mi yoksa veri derleme süreciyle mi ilgili olduğunu anlamak için
2
Hata türünü kavramsal olarak sınıflandırma
Veri alınamaması, örneklem çerçevesinde yer alan birimlere fiilen ulaşılamaması durumudur. Bu durum ölçüm veya kapsam hatasından ziyade, doğrudan veri yokluğunu ifade eder.
Örnekleme dışı hata türlerini (kapsam, ölçüm, cevapsızlık, işleme) birbirinden ayırt etmek için
3
Doğru kavrama ulaşma
Örnekleme seçildiği halde görüşülemeyen, reddeden veya ulaşılamayan birimlerin yarattığı hataya istatistikte 'cevapsızlık hatası' (non-response error) denir.
Soru metnindeki durumu istatistiksel terminolojiyle eşleştirmek için

Anahtar Kavram

Örnekleme Dışı Hatalar
Soru 82Soru

Bağımsız bir denetim firması, çok uluslu bir şirketin o yıla ait on binlerce fatura kaydındaki (kitle) ortalama usulsüzlük miktarını (μ\mu) belirlemekle görevlendirilmiştir. Ancak denetçilere teslim edilen dijital veri tabanı (örnekleme çerçevesi), bazı şubelerin verilerini içermemekte ve mükerrer kayıtlar barındırmaktadır. Bu veri tabanı üzerinden çekilen nn birimli bir olasılıklı örneklem kullanılarak μ^\hat{\mu} tahminleyicisi hesaplanmıştır. Veri tabanının (çerçevenin) gerçek ortalama usulsüzlük miktarı ise μF\mu_F olarak tanımlanmıştır.

Denetim sürecindeki toplam hata miktarı μ^μ\hat{\mu} - \mu şeklinde ifade edildiğine göre, bu hata bileşenleri ve örneklem büyüklüğünün (nn) hatanın yapısı üzerindeki etkisine ilişkin aşağıdaki önermelerden hangisi teorik olarak kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Toplam hata denklemi (μ^μF)+(μFμ)(\hat{\mu} - \mu_F) + (\mu_F - \mu) şeklinde ayrıştırıldığında ilk terim rassal seçimden kaynaklanan örnekleme hatasını gösterir; veri tabanındaki tüm faturalar incelendiğinde (n=NFn = N_F) örnekleme hatası sıfırlanmasına rağmen örnekleme dışı hata olan ikinci terim sabit kalır.

Cevap

Toplam hata denklemi (μ^μF)+(μFμ)(\hat{\mu} - \mu_F) + (\mu_F - \mu) şeklinde ayrıştırıldığında ilk terim rassal seçimden kaynaklanan örnekleme hatasını gösterir; veri tabanındaki tüm faturalar incelendiğinde (n=NFn = N_F) örnekleme hatası sıfırlanmasına rağmen örnekleme dışı hata olan ikinci terim sabit kalır.
Araştırmalardaki toplam hata, örneklemden hesaplanan istatistik ile hedeflenen kitle parametresi arasındaki farktır. Eğer örneklem çekilen çerçeve (veri tabanı) kitleyi eksik veya hatalı temsil ediyorsa, toplam hata iki bileşene ayrılır: 1) İstatistik (μ^\hat{\mu}) ile çerçevenin parametresi (μF\mu_F) arasındaki fark olan 'Örnekleme Hatası', 2) Çerçeve parametresi (μF\mu_F) ile asıl kitle parametresi (μ\mu) arasındaki fark olan 'Kapsam Hatası (Örnekleme Dışı Hata)'. Örneklem hacmi çerçevenin tamamını kapsayacak şekilde genişletildiğinde (n=NFn = N_F), rassal seçim bitip tam sayıma geçildiği için örnekleme hatası sıfırlanır. Ancak çerçevenin kitleyle uyuşmazlığından doğan örnekleme dışı hata aynen kalır.

Adım Adım Çözüm

1
Toplam tahmini hatayı matematiksel olarak iki ana bileşene ayrıştırmak.
Hata fonksiyonu μ^μ\hat{\mu} - \mu ifadesine μF\mu_F eklenip çıkarılarak (μ^μF)+(μFμ)(\hat{\mu} - \mu_F) + (\mu_F - \mu) şeklinde ifade edilir.
Çerçeve uyuşmazlığının bulunduğu durumlarda hatanın hangi kısmının örnekleme sürecinden, hangi kısmının çerçevenin kalitesinden kaynaklandığını izole etmek için.
2
(μ^μF)(\hat{\mu} - \mu_F) bileşeninin (örnekleme hatası) doğasını ve örneklem hacmiyle (nn) ilişkisini belirlemek.
Bu fark, kusurlu da olsa sadece eldeki çerçeveden bir alt küme (örneklem) çekilmesinden doğan rassal dalgalanmadır. Çerçeve tam sayıma tabi tutulursa (n=NFn = N_F), tahminleyici çerçevenin parametresine tam eşit olur ve hata matematiksel olarak sıfırlanır.
Örnekleme hatasının tanımını ve örneklem büyüklüğü ile ters orantılı yapısını doğrulamak için.
3
(μFμ)(\mu_F - \mu) bileşeninin (örnekleme dışı hata) doğasını ve örneklem hacmiyle (nn) ilişkisini analiz etmek.
Bu fark çerçevenin (veri tabanının) asıl kitleyi kapsama düzeyindeki yapısal yetersizliktir. Veri derleme ve kayıt aşamasında oluşur. Örneklem hacminden tamamen bağımsızdır; tam sayım dahi yapılsa varlığını korur.
Örnekleme dışı hataların istatistiksel rassallıktan bağımsız olduğunu ve örneklem büyüklüğünü artırarak giderilemeyeceğini kanıtlamak için.

Anahtar Kavram

Örnekleme Hatası ve Toplam Hata Ayrışımı (Kapsam Hatası)
Soru 83Soru

Bir eğitim araştırma enstitüsü, ülke genelindeki 4.5004.500 ortaokul arasından basit rastgele örnekleme yöntemiyle 150150 okulu seçerek okulların fiziki altyapı yeterliliklerini değerlendirmiştir.

Buna göre, bu araştırmanın büyütme faktörü (ağırlık) değeri ve bu faktörün doğru yorumu aşağıdakilerden hangisinde birlikte verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 3030; Örnekleme seçilen her bir okul, kitledeki 3030 okulu temsil etmektedir.

Cevap

Büyütme faktörü 30'dur ve örnekleme seçilen her bir okulun kitledeki 30 okulu temsil ettiği anlamına gelir.
Büyütme faktörü (WW), örneklemdeki her bir gözlem biriminin hedef kitlede kaç birimi temsil ettiğini gösteren katsayıdır ve W=NnW = \frac{N}{n} formülüyle hesaplanır. Sorudaki verilere göre kitle hacmi N=4.500N = 4.500, örneklem hacmi n=150n = 150'dir. Büyütme faktörü 4500150=30\frac{4500}{150} = 30 olarak bulunur. Bu da örnekleme seçilen her bir okulun, hedef kitledeki 3030 okulu temsil ettiği anlamına gelir.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle hacmi (NN) ve örneklem hacmi (nn) değerlerini belirle.
N=4.500N = 4.500, n=150n = 150
Büyütme faktörünü hesaplamak için kitle ve örneklem büyüklüklerine ihtiyaç vardır.
2
Büyütme faktörü (WW) formülünü uygula.
W=NnW = \frac{N}{n}
Büyütme faktörü, kitle hacminin örneklem hacmine oranıdır.
3
Değerleri formülde yerine koyarak hesapla.
W=4500150=30W = \frac{4500}{150} = 30
Örnekleme giren her bir birimin kitlede kaç birime karşılık geldiği bulunur.
4
Bulunan değeri istatistiksel olarak yorumla.
Örneklemdeki her 11 okul, hedef kitledeki 3030 okulu temsil etmektedir.
Araştırma verileri kitleye genellenirken (örneğin kitle toplamı tahmin edilirken) her gözlem değeri bu katsayı ile çarpılır.

Anahtar Kavram

Büyütme Faktörü (Expansion Factor / Weighting)
Soru 84Soru

Yükseköğretim Kurulu (YÖK) verilerine göre, Türkiye'deki tüm devlet üniversitelerinde görev yapan toplam 85.00085.000 öğretim elemanı bulunmaktadır. Bir araştırmacı, öğretim elemanlarının uluslararası yayın yapma durumlarını incelemek amacıyla rastgele seçtiği 2.0002.000 öğretim elemanına bir anket uygulamıştır.

Araştırma sonucunda şu iki bulgu raporlanmıştır:
I. YÖK veri tabanından elde edilen kesin bilgiye göre, tüm öğretim elemanlarının akademik hizmet süresi ortalaması 12,412,4 yıldır.
II. Ankete katılan öğretim elemanlarının %42\%42'sinin son bir yıl içinde en az bir uluslararası makale yayımladığı belirlenmiştir.

Örnekleme teorisi kapsamında, yukarıdaki raporda yer alan "12,412,4 yıl" ve "%42\%42" değerleri istatistiksel terminolojide sırasıyla aşağıdakilerin hangisiyle ifade edilir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Kitle Parametresi – Örneklem İstatistiği

Cevap

Doğru sıralama 'Kitle Parametresi – Örneklem İstatistiği' şeklindedir.
İstatistik biliminde bir özelliğin tüm evreni (kitleyi) kapsayan sayısal değerine 'parametre' denir. Sorudaki 12,4 yıl değeri, tüm 85.000 öğretim elemanının verisinden (kitle) elde edildiği için bir kitle parametresidir. Sadece belirli bir alt gruptan (örneklemden) hesaplanan sayısal değerlere ise 'istatistik' denir. Ankete katılan 2.000 kişiden elde edilen %42 oranı da bir örneklem istatistiğidir. Bu nedenle doğru sıralama 'Kitle Parametresi – Örneklem İstatistiği' olmalıdır.

Adım Adım Çözüm

1
İlk değerin (12,4 yıl) hangi gruba ait olduğunu belirleme
Değer, YÖK veri tabanındaki 85.000 öğretim elemanının (tüm kitlenin) verisinden elde edilmiştir.
Kitleye ait özelliklerin tüm evreni kapsayan sayısal değeri parametre olarak adlandırılır. Dolayısıyla bu değer kitle parametresidir.
2
İkinci değerin (%42) hangi gruba ait olduğunu belirleme
Değer, ankete katılan 2.000 kişilik alt grubun (örneklemin) verisinden hesaplanmıştır.
Örnekleme ait özelliklerin sayısal değeri istatistik olarak adlandırılır. Dolayısıyla bu değer örneklem istatistiğidir.

Anahtar Kavram

Parametre ve İstatistik Kavramları
Tahmini Süre:1m 0s
Soru 85Soru

Bir halk sağlığı araştırmacısı, belirli bir kronik hastalığın bir bölgedeki görülme sıklığını (kitle oranı, PP) belirlemek için olasılıklı bir örneklem tasarımı uygulamıştır. Araştırmacı, tam sayım yapmak yerine seçtiği örneklem üzerinden kitle oranını tahmin etmek için yansız (unbiased) bir tahmin edici olan p^\hat{p}'yi kullanmıştır. Araştırmacı bulgularını sunarken, "örnekleme hatası" kavramının teorik doğası ve istatistiksel özellikleri üzerine odaklanmıştır.

Örnekleme dışı hataların (ölçüm hataları, cevapsızlık, çerçeve hatası vb.) tamamen kontrol altına alındığı ideal bir araştırma ortamında, tek bir örneklemden kaynaklanan örnekleme hatası rastgele bir değişken olarak e=p^Pe = \hat{p} - P şeklinde tanımlanmaktadır.

Buna göre, yansız p^\hat{p} tahmin edicisi bağlamında örnekleme hatası (ee) rassal değişkeninin istatistiksel özellikleri hakkında aşağıdakilerden hangisi teorik olarak doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tüm olası örneklemler üzerinden düşünüldüğünde bu hatanın beklenen değeri sıfırdır ve hatanın varyansı, doğrudan p^\hat{p} tahmin edicisinin varyansına eşittir.

Cevap

Doğru cevap, örnekleme hatasının beklenen değerinin tüm olası örneklemler için sıfır ve hatanın varyansının doğrudan tahmin edicinin kendi varyansına eşit olduğunu belirten ifadedir.
Örnekleme hatası, rassal olarak seçilen bir örneklemden elde edilen tahmin edici (p^\hat{p}) ile gerçek kitle parametresi (PP) arasındaki farktır (e=p^Pe = \hat{p} - P). Tahmin edicimiz yansız olduğu için, tüm olası örneklemlerin ortalamasında sapma beklenmez (E(p^)=PE(\hat{p}) = P), bu sebeple hatanın beklenen değeri teorik olarak sıfırdır (E(e)=0E(e)=0). Varyans hesabı yapıldığında ise PP kitle düzeyinde sabit bir değer olduğu için varyansı yoktur; dolayısıyla bu ikisi arasındaki farkın varyansı, sadece rastgele değişken olan tahmin edicinin kendi varyansına (Var(p^)Var(\hat{p})) eşit kalır.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme hatasının matematiksel tanımını yapmak.
Örnekleme hatası, istatistik ile parametre arasındaki fark olarak e=p^Pe = \hat{p} - P şeklinde tanımlanır.
Hatanın istatistiksel özelliklerini bulabilmek için öncelikle matematiksel bağıntının netleştirilmesi gerekir.
2
Hatanın beklenen değerini (EE) hesaplamak.
Soru metninde p^\hat{p} tahmin edicisinin yansız (unbiased) olduğu belirtilmiştir. Yansızlık özelliği gereği E(p^)=PE(\hat{p}) = P'dir. Buna göre hatanın beklenen değeri: E(e)=E(p^P)=E(p^)P=PP=0E(e) = E(\hat{p} - P) = E(\hat{p}) - P = P - P = 0 bulunur.
Yansız bir tahmin edicinin ortalama sapmasının sıfır olduğunu kanıtlamak için.
3
Hatanın varyansını (VarVar) hesaplamak.
İstatistiksel varyans özelliklerine göre: Var(e)=Var(p^P)=Var(p^)+Var(P)2Cov(p^,P)Var(e) = Var(\hat{p} - P) = Var(\hat{p}) + Var(P) - 2Cov(\hat{p}, P). Kitle parametresi (PP) sabit ve deterministik bir değer olduğu için varyansı sıfırdır (Var(P)=0Var(P) = 0). Bu nedenle denklem sadeleşerek doğrudan Var(e)=Var(p^)Var(e) = Var(\hat{p}) haline gelir.
Sabit bir parametre ile rassal bir istatistiğin farkının varyansını bulmak için.

Anahtar Kavram

Örnekleme Hatasının Beklenen Değeri ve Varyansı
Soru 86Soru

Bir eğitim araştırmacısı, Türkiye genelindeki mesleki ve teknik anadolu liselerinde (MTAL) uygulanan yeni atölye müfredatının, öğrencilerin uygulama becerileri üzerindeki etkisini incelemek istemektedir. Araştırmacı örneklemini belirlerken sırasıyla şu adımları izlemiştir:

I. Milli Eğitim Bakanlığı kayıtlarında yer alan okul listesinden tesadüfi olarak 40 MTAL seçmiştir.
II. Seçilen her bir okuldaki 'Motorlu Araçlar Teknolojisi' alanına ait şubelerin listesini oluşturmuş ve her okuldan tesadüfi olarak 2'şer şube seçmiştir.
III. Örnekleme dahil edilen bu şubelerde kayıtlı olan tüm öğrencilerin dönem sonu motor atölyesi uygulama puanlarını okul idaresinden alarak veri setini oluşturmuştur.

Bu çok aşamalı örnekleme tasarımında, araştırmanın gözlem birimi ve birinci aşama örnekleme birimi aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru olarak verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Öğrenci – Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi

Cevap

Araştırmanın gözlem birimi öğrenci, birinci aşama örnekleme birimi ise Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi'dir.
Araştırmada uygulama puanları doğrudan öğrencilerden elde edildiği için veri seti bazında gözlem birimi öğrencidir. Örneklem seçiminin ilk aşamasında listelenip tesadüfi olarak çekilen birimler okullar olduğu için birinci aşama örnekleme birimi Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi'dir.

Adım Adım Çözüm

1
Araştırmada verinin kimden veya neden toplandığını belirleyerek gözlem birimini tespit etmek.
Araştırmacı, 'tüm öğrencilerin dönem sonu uygulama puanlarını' veri seti olarak toplamaktadır. Bu nedenle ilgilenilen değişkenlerin ölçüldüğü temel birim olan öğrenci, gözlem birimidir.
Gözlem birimi, istatistiksel analiz için ölçümün fiilen yapıldığı elemandır.
2
Örneklem seçim sürecinin aşamalarını inceleyerek birinci aşama örnekleme birimini belirlemek.
Seçim sürecinin ilk adımında okul listesinden 40 adet MTAL seçilmiştir. Dolayısıyla örnekleme sürecine giren ilk yapı (birinci aşama örnekleme birimi) Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi'dir.
Çok aşamalı örneklemede, çerçeveden ilk çekilen kümeler birinci aşama örnekleme birimini oluşturur.
3
Diğer aşamalardaki birimlerin rollerini tanımlayarak hatalı seçenekleri elemek.
Okul listesi 'örnekleme çerçevesi', okulların içinden seçilen şubeler ise 'ikinci aşama örnekleme birimi' konumundadır.
Kavramların karıştırılmaması, çok aşamalı örnekleme tasarımlarının doğru analiz edilmesi için şarttır.

Anahtar Kavram

Çok Aşamalı Örneklemede Gözlem Birimi ve Örnekleme Birimi Ayrımı
Soru 87Soru

Bir araştırmacı, ulusal çapta faaliyet gösteren kargo şirketlerinin hizmet kalitesinin müşteri sadakati üzerindeki etkisini incelemek amacıyla çok aşamalı bir örnekleme tasarımı kurgulamıştır. Araştırmanın aşamaları şu şekildedir:

I. Aşama: Ülke genelinde faaliyet gösteren kargo firmaları arasından 55 firma basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilmiştir.
II. Aşama: Seçilen her bir kargo firmasının bölge aktarma merkezleri listelenmiş ve her firmadan 44'er aktarma merkezi tesadüfi olarak belirlenmiştir.
III. Aşama: Belirlenen aktarma merkezlerinin veri tabanından, son bir hafta içinde çıkışı yapılmış ve 'teslimatı tamamlanmış' statüsündeki kargo gönderileri arasından 100100'er adet gönderi rastgele seçilmiştir.

Veri toplama aşamasında ise; tesadüfi olarak seçilen bu kargo gönderilerinin sistemde kayıtlı olan alıcılarına (müşterilere) telefonla ulaşılmış ve kendilerinden aldıkları hizmete ilişkin 'memnuniyet puanı' ile 'firmayı tekrar tercih etme olasılıkları'na dair veriler derlenmiştir.

Bu araştırma tasarımına göre, örnekleme sürecindeki nihai (son) aşama örnekleme birimi ve ölçümlerin elde edildiği gözlem birimi aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla ve doğru olarak verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Teslimatı tamamlanmış kargo gönderisi / Kargo alıcısı (müşteri)

Cevap

Araştırmada rassal olarak seçilen son birim teslimatı tamamlanmış kargo gönderisi, verilerin doğrudan kendisinden alındığı birim ise kargo alıcısıdır (müşteridir).
Çok aşamalı örnekleme tasarımlarında nihai örnekleme birimi, rassal seçimin yapıldığı son aşamadaki çerçeveden (listeden) çekilen birimdir. Bu araştırmada rassal seçimin son aşaması (III. Aşama), aktarma merkezlerindeki veritabanından 'teslimatı tamamlanmış kargo gönderilerinin' seçilmesidir. Bu nedenle nihai örnekleme birimi 'kargo gönderisi'dir. Gözlem birimi ise araştırma değişkenlerine ait verilerin (memnuniyet vb.) fiilen derlendiği kaynaktır. Değişkenler kargonun kendisinden değil, o gönderiyi teslim alan 'kargo alıcısından (müşteri)' ölçüldüğü için gözlem birimi müşteridir.

Adım Adım Çözüm

1
Araştırmadaki örnekleme (seçim) aşamalarını incelemek.
Sırasıyla 1. Aşama: Firma, 2. Aşama: Aktarma Merkezi, 3. Aşama: Kargo Gönderisi tesadüfi olarak seçilmiştir.
Nihai örnekleme birimi, seçim prosedürünün son bulduğu aşamada listeden çekilen birimdir.
2
Araştırmada ölçülen değişkenleri ve bu değişkenlerin kimden/neyden ölçüldüğünü tespit etmek.
Ölçülen değişkenler 'memnuniyet puanı' ve 'tercih etme olasılığı'dır ve bu veriler kargo alıcısından (müşteriden) derlenmiştir.
Gözlem birimi (veri kaynağı), örnekleme biriminden bağımsız olarak, ölçümlerin fiilen yapıldığı veya bilginin alındığı birimdir.
3
Örnekleme birimi ve gözlem birimini eşleştirmek.
Nihai Örnekleme Birimi: Kargo gönderisi, Gözlem Birimi: Kargo alıcısı (Müşteri).
Bazı karmaşık tasarımlarda seçilen birim ile verinin elde edildiği birim birbirinden farklı olabilir.

Anahtar Kavram

Çok aşamalı tasarımlarda Örnekleme Birimi (seçilen eleman) ve Gözlem Birimi (verinin alındığı kaynak) farklılığı.
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 88Soru

İstatistiksel sonuç çıkarım sürecinde, kitleye ait bilinmeyen bir sabiti belirlemek amacıyla kurulan yapı ile bu yapının uygulanması sonucu elde edilen değer istatistik literatüründe farklı kavramlarla ifade edilir.

Henüz örneklem çekimi gerçekleşmeden önce tanımlanan, örneklem uzayındaki her bir mümkün sonucu bir reel sayıya eşleyen ve dolayısıyla bir rastgele değişken olan matematiksel kurala birinci kavram denir. Gerçekte bir rastgele örneklem çekilip gözlem değerleri bu kuralda yerine konduğunda ulaşılan tekil ve sabit sayısal sonuca ise ikinci kavram denir.

Buna göre, parçada özellikleri açıklanan birinci ve ikinci kavram aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin edici - Tahmin

Cevap

Doğru eşleştirme Tahmin edici - Tahmin şeklindedir.
Soru kökündeki birinci kavram, henüz veri toplanmadan önce tanımlanan formülü, yani bir rastgele değişken olan 'Tahmin edici'yi (estimator) tanımlamaktadır. İkinci kavram ise, bu formüle somut verilerin yerleştirilmesiyle elde edilen sabit sayıyı, yani 'Tahmin'i (estimate) tanımlamaktadır. Bu nedenle doğru sıralama Tahmin edici - Tahmin olmalıdır.

Adım Adım Çözüm

1
Parçadaki birinci kavramın tanımını analiz et.
Birinci kavramın 'örneklem uzayındaki sonuçları reel sayıya eşleyen kural' ve 'rastgele değişken' olduğu belirlendi.
Bu özellikler, kitle parametresini bulmak için kullanılan ve örneklemden örnekleme değişen fonksiyon olan 'Tahmin edici'ye (örneğin Xˉ\bar{X}) aittir.
2
Parçadaki ikinci kavramın tanımını analiz et.
İkinci kavramın 'gözlem değerlerinin kuralda yerine konmasıyla ulaşılan tekil ve sabit sayısal sonuç' olduğu belirlendi.
Bu özellikler, formülün spesifik bir örneklem için hesaplanmış reel sayı değeri olan 'Tahmin'e (örneğin xˉ=14,2\bar{x} = 14,2) aittir.
3
Tanımları doğru sırayla eşleştir.
Sırasıyla 'Tahmin edici' ve 'Tahmin' kavramlarına ulaşılır.
Soru metnindeki sıra ve istatistiksel terminoloji bu eşleştirmeyi zorunlu kılar.

Anahtar Kavram

Tahmin ve Tahmin Edici Kavramları
Soru 89Soru

Büyük ölçekli bir araştırmada, bir kitleye ait bilinmeyen θ\theta parametresini kestirmek amacıyla bir olasılık örneklemesi tasarımı kurgulanmıştır. Araştırmacı, kitle parametresini tahmin etmek için örneklem öncesi gözlem değerlerini temsil eden X1,X2,,XnX_1, X_2, \dots, X_n rastgele değişkenlerinin bir fonksiyonu olan T(X)=g(X1,X2,,Xn)T(X) = g(X_1, X_2, \dots, X_n) kuralını belirlemiştir.

Saha çalışması tamamlanıp x1,x2,,xnx_1, x_2, \dots, x_n spesifik gözlem değerleri elde edildikten sonra, araştırmacı bu sayısal verileri fonksiyonda yerine koyarak g(x1,x2,,xn)=42,5g(x_1, x_2, \dots, x_n) = 42,5 değerini hesaplamıştır. Ayrıca, elde edilen bu spesifik değer ile kitle parametresi arasındaki farkı (42,5θ)(42,5 - \theta) olarak formüle etmiştir.

Örnekleme teorisi ve istatistiksel çıkarım prensipleri dikkate alındığında, tanımlanan T(X)T(X) kuralı, hesaplanan 42,542,5 değeri ve (42,5θ)(42,5 - \theta) farkının kavramsal doğalarıyla ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: T(X)T(X) kuralı, örneklem uzayından parametre uzayına tanımlı bir rastgele değişken olup "tahmin edici" olarak adlandırılır; 42,542,5 değeri bu rastgele değişkenin spesifik bir örneğe dayalı sabit gerçekleşmesi olan "tahmin" değeridir; (42,5θ)(42,5 - \theta) farkı ise çekilen bu spesifik örnekleme özgü gerçekleşen fiili örnekleme hatasıdır.

Cevap

Doğru sınıflandırma; T(X) kuralının rastgele değişken yapısındaki 'tahmin edici', elde edilen sayısal sonucun sabit bir 'tahmin' ve aralarındaki farkın spesifik 'örnekleme hatası' olduğunu belirten ifadedir.
İstatistiksel çıkarımda çok temel bir ayrım vardır: Tahmin edici (estimator), gözlemlenmemiş verilerin bir fonksiyonu olduğu için bir rastgele değişkendir ve bir kuralı ifade eder. Tahmin (estimate) ise, veriler derlendikten sonra bu fonksiyondan hesaplanan sabit bir sayıdır (bu olayda 42,5). Ayrıca, (42,5θ)(42,5 - \theta) işlemi tek bir spesifik örneklemden kaynaklanan fiili örnekleme hatasını (gerçek parametreden sapmayı) verir.

Adım Adım Çözüm

1
T(X)T(X) fonksiyonunun matematiksel doğasını analiz etme
T(X)=g(X1,X2,,Xn)T(X) = g(X_1, X_2, \dots, X_n) ifadesi, henüz gözlemlenmemiş rastgele değişkenlerin bir fonksiyonudur. Dolayısıyla kendisi de bir rastgele değişkendir.
Örnekleme teorisinde, örneklem uzayından bir değer üreten kural veya formüllere 'tahmin edici' (estimator) denir.
2
42,542,5 sayısının kavramsal karşılığını belirleme
42,542,5 değeri, spesifik bir x1,,xnx_1, \dots, x_n veri setinin fonksiyona sokulmasıyla elde edilen sabit (realize olmuş) bir sayıdır.
Bir tahmin edicinin, çekilen belirli bir örneklem için aldığı sayısal değere 'tahmin' (estimate) veya kestirim denir.
3
(42,5θ)(42,5 - \theta) farkının niteliğini tanımlama
Bu fark, spesifik bir örneklem için hesaplanan tahmin değeri ile gerçek kitle parametresi arasındaki mutlak sapmadır.
Bu değer, o spesifik çekilişteki 'örnekleme hatası'nın gerçekleşmiş halidir. Beklenen değer operatörü içermediği için yanlılık (bias) değildir, karesi alınmış beklenti olmadığı için de varyans değildir.

Anahtar Kavram

Tahmin Edici (Estimator) ve Tahmin (Estimate) Arasındaki Matematiksel Fark
Soru 90Soru

Bir büyükşehir belediyesi, şehir genelindeki bisiklet yollarının kullanım sıklığını ve mevcut altyapıdan memnuniyet düzeyini belirlemek amacıyla bir saha araştırması planlamaktadır. Araştırmada kullanılacak örneklem, yalnızca belediyenin resmi akıllı şehir uygulamasını telefonlarına indiren ve aktif olarak kullanan kayıtlı kullanıcılar arasından basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilmiştir. Ancak, şehirde bisiklet kullanan ileri yaş grubundaki bireylerin ve düşük gelirli vatandaşların büyük bir bölümünün akıllı telefon sahibi olmadığı veya ilgili uygulamayı kullanmadığı bilinmektedir.

Buna göre, araştırmanın tasarımından kaynaklanan ve hedef kitleyi oluşturan bu alt grupların örneklem çerçevesinde hiç yer almaması nedeniyle oluşan istatistiksel hata türü aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Kapsam hatası

Cevap

Hedef kitledeki belirli grupların örneklem listesinde baştan bulunmaması Kapsam hatası olarak adlandırılır.
Kapsam hatası (veya çerçeve hatası), araştırma için tanımlanan hedef kitle ile örneklemin fiilen seçileceği liste (çerçeve) arasında tam bir örtüşme olmadığında ortaya çıkan bir örnekleme dışı hatadır. Verilen senaryoda, belediyenin bisiklet kullanan tüm vatandaşları (hedef kitle) araştırması gerekirken, yalnızca mobil uygulamayı kullananları listeye (çerçeveye) dahil etmesi, uygulamasız akıllı telefonu olmayan yaşlı veya düşük gelirli bisikletçilerin araştırma dışında kalmasına neden olmuştur. Bu durum yapısal bir eksik kapsama yaratarak doğrudan kapsam hatasına yol açar.

Adım Adım Çözüm

1
Araştırmanın hedef kitlesini ve örneklem çerçevesini (listesini) belirle.
Hedef kitle şehirdeki tüm bisiklet kullanıcılarıdır. Örneklem çerçevesi ise yalnızca belediyenin mobil uygulamasını kullananlardır.
Örnekleme hatalarının türünü saptamak için kimlerin incelenmek istendiği ile kimlerin seçilme şansına sahip olduğu karşılaştırılmalıdır.
2
Hedef kitle ile çerçeve arasındaki uyumsuzluğu analiz et.
İleri yaş ve düşük gelir grubundaki bisiklet kullanıcıları mobil uygulamayı kullanmadıkları için örneklem çerçevesine (listeye) baştan dahil edilmemişlerdir.
Örneklem çerçevesinin hedef kitleyi tam olarak kapsayıp kapsamadığı kontrol edilmelidir.
3
Uyumsuzluğun hangi hata türüne girdiğini sınıflandır.
Hedef kitlenin bir kısmının listede hiç yer almaması durumu (eksik kapsama), literatürde kapsam (çerçeve) hatası olarak tanımlanır.
Örnekleme dışı hatalar kaynaklarına göre (ölçüm, işleme, kapsam, cevapsızlık vb.) spesifik olarak sınıflandırılır.

Anahtar Kavram

Örnekleme Dışı Hatalar - Kapsam (Çerçeve) Hatası
Soru 91Soru

Sağlık Bakanlığı, ülke genelinde faaliyet gösteren 5.0005.000 özel polikliniğin tıbbi atık yönetimi standartlarına uyumunu değerlendirmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle 400400 polikliniği örnekleme seçmiştir.

Buna göre, bu araştırmanın örnekleme kesri (ff) ve büyütme faktörü (ww) değerleri ile büyütme faktörünün kavramsal yorumu aşağıdakilerin hangisinde doğru olarak verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: f=0,08f = 0,08 ; w=12,5w = 12,5 ; Örnekleme seçilen her bir poliklinik, kitledeki 12,512,5 polikliniği temsil etmektedir.

Cevap

Doğru cevap, örnekleme kesrinin f=0,08f = 0,08, büyütme faktörünün w=12,5w = 12,5 olarak hesaplandığı ve seçilen her birimin kitledeki 12,512,5 birimi temsil ettiğini belirten seçenektir.
Araştırmada örnekleme kesri (ff), örneklem hacminin (nn) kitle hacmine (NN) bölünmesiyle (f=400/5000=0,08f = 400/5000 = 0,08) elde edilir. Büyütme faktörü (ww) ise bu değerin çarpmaya göre tersi olup, kitle büyüklüğünün örneklem büyüklüğüne bölünmesiyle (w=5000/400=12,5w = 5000/400 = 12,5) bulunur. Bu katsayı istatistiksel bir ağırlık ölçüsüdür ve örneklemdeki her bir birimin tahmine katılırken kitlede ortalama kaç birimi temsil ettiğini gösterir. Bir ağırlık ölçüsü olduğu için tamsayı olma zorunluluğu yoktur.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme kesrinin (ff) hesaplanması
f=nN=4005000=0,08f = \frac{n}{N} = \frac{400}{5000} = 0,08
Örnekleme kesri, örneklem hacminin kitle hacmine oranıdır ve kitlenin yüzde kaçının örnekleme dahil edildiğini gösterir.
2
Büyütme faktörünün (ww) hesaplanması
w=Nn=5000400=12,5w = \frac{N}{n} = \frac{5000}{400} = 12,5
Büyütme faktörü (genişletme katsayısı), örnekleme kesrinin tersidir ve örneklemdeki bir birimin kitlede kaç birimi temsil ettiğini matematiksel olarak ifade eder.
3
Büyütme faktörünün istatistiksel olarak yorumlanması
Örnekleme seçilen her bir poliklinik, istatistiksel tahmin hesaplamalarında kitledeki 12,512,5 polikliniği temsil edecek şekilde ağırlıklandırılır.
Büyütme faktörü fiziksel bir gözlem birimini değil, istatistiksel bir ağırlık katsayısını ifade ettiğinden küsuratlı (12,512,5) olmasında herhangi bir kavramsal hata yoktur.

Anahtar Kavram

Örnekleme kesri formülü (f=n/Nf=n/N), büyütme faktörü formülü (w=N/nw=N/n) ve istatistiksel ağırlıklandırma kavramının fiziksel sayımlardan farkı.
Tahmini Süre:1m 0s
Soru 92Soru

Bir üniversite yönetimi, kurumda öğrenim gören tüm öğrencilerin barınma koşullarından memnuniyetini ölçmek amacıyla bir saha araştırması planlamıştır. Araştırma ekibi, örnekleme çerçevesi olarak yalnızca üniversite kampüsü içindeki devlet yurtlarında kalan öğrencilerin güncel kayıt listesini temel almış ve örneklemi bu listeden rastgele seçmiştir. Araştırma sonucunda elde edilen istatistikler, üniversitedeki tüm öğrencilerin barınma memnuniyeti olarak raporlanmıştır. Hedef kitle içinde yer alan ancak ailesinin yanında veya özel apartlarda kalan öğrencilerin veri çekilen listede hiç yer almaması nedeniyle araştırmada ortaya çıkan hata türü aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Kapsam hatası

Cevap

Doğru cevap kapsam hatasıdır, çünkü hedef kitledeki belirli alt gruplar örnekleme çerçevesine hiç dâhil edilmemiştir.
Verilen senaryoda hedef kitle 'tüm öğrenciler' olmasına rağmen, araştırmanın çekildiği temel liste (çerçeve) yalnızca devlet yurdunda kalanları içermektedir. Bu durumda ailesiyle yaşayan veya özel evde kalan öğrencilerin araştırmaya seçilme ihtimali sıfırdır. İlgilenilen hedef kitle ile örneklemin çekildiği çerçevenin örtüşmemesi durumunda ortaya çıkan örnekleme dışı hata türüne 'kapsam hatası' adı verilir.

Adım Adım Çözüm

1
Araştırmanın hedef kitlesini belirle.
Hedef kitle, 'üniversitede öğrenim gören tüm öğrenciler' olarak tanımlanmıştır.
Hatayı tespit etmek için araştırmanın kimleri kapsamak istediğini bilmek gerekir.
2
Örneklem seçiminde kullanılan çerçeveyi (listeyi) incele.
Sadece 'devlet yurtlarında kalan öğrencilerin kayıt listesi' kullanılmıştır.
Kullanılan liste ile hedef kitlenin örtüşüp örtüşmediği kontrol edilmelidir.
3
Hedef kitle ile çerçeve arasındaki uyumsuzluğu tanımla.
Ailesiyle veya evde kalan öğrenciler (hedef kitleye ait olmalarına rağmen) listede yoktur ve örnekleme seçilme şansları sıfırdır.
Çerçevede yer almayan birimlerin durumu örnekleme dışı hataların türünü belirler.
4
Hata türünü sınıflandır.
Hedef kitlenin tamamını kapsamayan çerçeve kullanımı, 'kapsam hatası' (eksik kapsam) oluşturur.
Çerçeve hataları istatistiksel terminolojide doğrudan kapsam hatası olarak adlandırılır.

Anahtar Kavram

Örnekleme Çerçevesi ve Kapsam Hatası
Soru 93Soru

Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), ülkenin demografik yapısı, konut özellikleri ve göç hareketlerini inceleyeceği kapsamlı bir veri derleme çalışması planlamaktadır. Bu çalışmanın temel hedeflerinden biri; mahalle, köy ve hatta sokak gibi en küçük idari birimler düzeyinde yüksek güvenilirlikte veriler üretmek ve gelecekte yürütülecek çeşitli hanehalkı araştırmaları için güncel bir ana çerçeve (master frame) oluşturmaktır.

İstatistiksel araştırma yöntemleri dikkate alındığında, bu çalışmada örnekleme (sampling) yöntemi yerine tam sayım (census) yönteminin tercih edilmesinin en temel istatistiksel gerekçesi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Çok küçük alt gruplar veya dar coğrafi alanlar için yeterli hassasiyette tahminler üretebilmek ve sonraki araştırmalara temel oluşturacak eksiksiz bir liste elde etmek

Cevap

Çok küçük alt gruplar veya dar coğrafi alanlar için yeterli hassasiyette tahminler üretebilmek ve sonraki araştırmalara temel oluşturacak eksiksiz bir liste elde etmek
Tam sayım (census) yönteminin örneklemeye (sampling) göre en büyük yapısal avantajlarından biri, kitledeki tüm birimlere ulaşıldığı için 'örnekleme hatasının (sampling error) sıfır olması'dır. Bu durum, sokak, mahalle veya köy gibi çok küçük alt alanlarda bile kesin ve hassas veriler üretilmesine olanak tanır. Örnekleme yöntemiyle bu kadar dar alanlarda anlamlı tahminler yapabilmek için gereken alt örneklem hacimleri toplamı, neredeyse kitle büyüklüğüne ulaşır ve örneklemenin pratik faydasını yok eder. Ayrıca, tam sayım sonucu elde edilen eksiksiz envanter, gelecekteki istatistiksel örnekleme araştırmalarında birimleri seçmek için kullanılacak olan zorunlu 'örnekleme çerçevesini (sampling frame)' oluşturur.

Adım Adım Çözüm

1
Araştırmanın hedeflerini istatistiksel gereksinimler açısından analiz etmek.
Araştırmada 'çok küçük idari birimlerde (mahalle/sokak) yüksek çözünürlüklü veri elde etme' ve 'gelecekteki araştırmalar için ana çerçeve (liste) oluşturma' hedefleri belirlenmiştir.
Tam sayım ile örnekleme arasındaki tercih, araştırmanın gerektirdiği çözünürlük seviyesi ve veri tabanı oluşturma ihtiyacına dayanır.
2
Örnekleme yönteminin belirtilen hedefleri karşılayıp karşılayamayacağını değerlendirmek.
Çok dar coğrafi alanlarda güvenilir istatistiksel tahminler yapabilmek için gereken örneklem hacmi, o küçük alanın kendi nüfusuna çok yakın olacaktır. Ayrıca örneklem, kitlenin tamamının güncel listesini çıkaramaz.
Örnekleme, genellikle büyük popülasyonların genel eğilimlerini ölçmek için maliyet avantajı sağlarken, çok ince detaylı alt grup (küçük alan) tahminlerinde maliyet etkinliğini yitirir.
3
Tam sayımın temel avantajlarını senaryodaki zorunluluklarla eşleştirmek.
Sıfır örnekleme hatası ile alt bölge verisi üretmek ve ileriki araştırmalara hizmet edecek eksiksiz bir ana çerçeve kurmak yalnızca kitlenin tamamının numaralandırılıp taranması (tam sayım) ile mümkündür.
Eksiksiz bir çerçevenin varlığı, tüm doğru örnekleme tasarımlarının ön koşuludur.

Anahtar Kavram

Tam Sayım ve Örnekleme Karşılaştırması (Küçük Alan Tahmini ve Çerçeve Oluşturma)
Tahmini Süre:1m 0s
Soru 94Soru

Bir kamu idaresi, yetki alanındaki işletmeler üzerinde eşzamanlı iki farklı veri derleme çalışması planlamaktadır:

I. Ülkede faaliyet gösteren ve toplam sayısı sadece 45 olan stratejik tesisin tamamında, yasal bir mevzuat gereği yapılması zorunlu olan detaylı güvenlik denetimi.
II. Ülke genelindeki yüz binlerce KOBİ'nin (Küçük ve Orta Büyüklükteki İşletmeler) yeni mali düzenlemelere uyum oranını ve eğilimlerini ölçmeyi amaçlayan kapsamlı bir araştırma.

Kurumun istatistik birimi, birinci araştırma için tam sayım (census), ikinci araştırma için ise örnekleme (sampling) yönteminin uygulanmasına karar vermiştir.

Tam sayım ve örnekleme yöntemlerinin hata türleri, maliyet, zaman ve duyarlılık kısıtları açısından karşılaştırılması dikkate alındığında, bu karar süreciyle ilgili aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi istatistiksel olarak en geçerlidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: İkinci araştırmada yeterli bütçe ve personel bulunsa dahi tam sayım uygulanması, organizasyonel zorluklar ve ölçüm süreçlerinin kontrol edilememesi nedeniyle örnekleme dışı hataları artırarak toplam hatanın iyi tasarlanmış bir örneklemeye kıyasla daha büyük olmasına yol açabilir.

Cevap

İkinci araştırmada devasa kitle boyutları nedeniyle tam sayım yapılmasının, artan örnekleme dışı hatalar sebebiyle toplam hatayı bir örneklemeye kıyasla daha da büyütebileceğini belirten ifadedir.
Doğru seçenek, istatistik bilimindeki en önemli paradokslardan birini özetler. Milyonlarca birimlik bir kitlede tam sayım yapmak, devasa organizasyon gerektirdiği için ölçüm, veri girişi ve kontrol gibi süreçlerdeki 'örnekleme dışı hataları' (non-sampling errors) sıklıkla kontrol edilemez boyutlara taşır. Küçük, iyi eğitilmiş bir ekiple tasarlanan bir örneklem çalışması, bir miktar örnekleme hatası (sampling error) içerse de, örnekleme dışı hataları o kadar ciddi şekilde düşürür ki, örneklemin Toplam Hatası tam sayımın Toplam Hatasından daha düşük gerçekleşir.

Adım Adım Çözüm

1
Birinci araştırmadaki tam sayım gerekçesini istatistiksel olarak analiz etmek
N=45 gibi çok küçük ve yasal zorunluluğu olan kitlelerde istatistiksel örnekleme yapmak anlamlı değildir; kitle küçük olduğu için örnekleme dışı hatalar kontrol altında tutulabilir ve tam sayım yasal/bilimsel bir zorunluluktur.
Popülasyon hacminin (N) aşırı küçük olması örnekleme maliyet avantajını ortadan kaldırır.
2
İkinci araştırmadaki kitle büyüklüğünün yarattığı lojistik ve kalite sorunlarını değerlendirmek
Yüz binlerce birimden oluşan devasa kitlelerde tam sayım uygulandığında devasa bir veri toplama ağı gerekir. Bu durum personelin kontrolünü zorlaştırır, ölçüm, kayıt ve kodlama hatalarını artırır.
Kitle büyüdükçe insan faktörüne dayalı örnekleme dışı hatalar (non-sampling errors) dramatik şekilde artma eğilimindedir.
3
Toplam hata bağlamında yöntem karşılaştırması yapmak
Geniş kitlelerde iyi tasarlanmış bir örneklem çalışması bir miktar 'örnekleme hatası' barındırsa da, veri süreci çok daha sıkı kontrol edilebildiği için 'örnekleme dışı hatalar' minimuma iner. Sonuç olarak iyi bir örneklemin 'Toplam Hatası', aynı kitledeki tam sayımın toplam hatasından daha küçük olabilir.
Toplam Hata = Örnekleme Hatası + Örnekleme Dışı Hata eşitliği gereğince, bazen örnekleme yapmak kitle parametresine yaklaşmada tam sayımdan daha hassas sonuçlar üretir.

Anahtar Kavram

Tam Sayım ve Örnekleme Yöntemlerinde Toplam Hata Bileşenleri (Örnekleme Dışı Hata Paradoksu)
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 95Soru

Türkiye genelinde "aktif olarak mobilya üretimi yapan işletmelerin" yıllık enerji tüketimini tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlanmaktadır. Araştırmacı, örnekleme çerçevesi olarak İhracatçı Birlikleri'nin "Son 5 Yılda İhracat Yapan Firmalar" veri tabanını kullanmaya karar vermiştir. Veri tabanı üzerinde yapılan metodolojik ön incelemede aşağıdaki dört temel durum tespit edilmiştir:

I. Sadece iç piyasaya yönelik üretim yapan aktif mobilya işletmelerinin listede hiç yer almaması.
II. Üç yıl önce ihracat yapmış ancak günümüzde sektör değiştirmiş veya tamamen kapanmış işletmelerin listede halen aktif görünmesi.
III. Aynı holdinge bağlı olup farklı illerde bağımsız mobilya üretimi yapan fabrikaların, ihracat işlemlerini tek bir merkezden yapmaları nedeniyle listede tek bir kayıt (birim) olarak görünmesi.
IV. Bazı büyük ölçekli işletmelerin, ana markalarının yanı sıra alt markaları adına da ayrı ayrı ihracat belgesi almalarından dolayı listede birden fazla kez (mükerrer) yer alması.

Örnekleme teorisi ve hataları bağlamında, bu tespitlere ilişkin aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle yanlıştır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: II. durum bir aşırı çerçeveleme (overcoverage) örneği olup, bu birimlerin saha aşamasında tespit edilip örneklemden çıkarılması durumunda, veri setindeki geçerli birim sayısı düşeceğinden tahminleyicinin varyansı azalır ve örnekleme hatası minimize edilir.

Cevap

Aşırı çerçeveleme birimlerinin analizden çıkarılması durumunda geçerli örneklem hacmi düşeceğinden varyansın azalacağını ve örnekleme hatasının minimize edileceğini iddia eden ifade kesinlikle yanlıştır.
Doğru cevap, yanlış bir yargı içeren ifadedir. II. durumdaki aşırı çerçeveleme (overcoverage) sorunu saha aşamasında fark edilip bu yabancı birimler analizden çıkarıldığında, planlanan örneklem hacmi (nn) ulaşılan geçerli birim sayısı kadar azalır. İstatistiksel teoride, basit rastgele veya tabakalı fark etmeksizin bir tahminleyicinin varyansı (V(yˉ)V(\bar{y})) örneklem hacmi ile ters orantılıdır. Dolayısıyla, geçerli birim sayısının düşmesi varyansı küçültmez, aksine büyütür. Artan varyans, örnekleme hatasının (standart hatanın) yükselmesi demektir. Bu nedenle varyansın azalacağını belirten ifade tümüyle hatalıdır.

Adım Adım Çözüm

1
Senaryoda verilen I, II, III ve IV numaralı durumların çerçeve hatası türlerini tanımlamak.
I = Eksik çerçeveleme, II = Aşırı çerçeveleme, III = Çerçeve birimi ve gözlem birimi uyuşmazlığı, IV = Çoklu listeleme olarak tespit edilmiştir.
Her bir durumun teorik istatistiksel karşılığını bilmek, seçeneklerdeki nedensel çıkarımların doğruluğunu test etmek için ön koşuldur.
2
Aşırı çerçeveleme (II. durum) içeren birimde saha aşamasındaki veri kaybının istatistiksel etkisini analiz etmek.
Kapsam dışı birimler anket veya veri derleme aşamasında elenip analizden çıkarıldığında, analiz edilecek nihai geçerli örneklem hacmi (ngec¸erlin_{ge\text{\c{c}}erli}) başlangıçta planlanan nn değerinden daha küçük olur.
Örneklem hacmi ile varyans arasındaki ilişkiyi kurabilmek için formülde kullanılacak efektif (geçerli) örneklem büyüklüğünü belirlemek gerekir.
3
Örneklem hacmindeki düşüşün tahminleyici varyansına ve örnekleme hatasına etkisini değerlendirmek.
Tahminleyicinin varyansı örneklem hacmiyle ters orantılıdır (V1nV \propto \frac{1}{n}). Bu nedenle, geçerli birim sayısının azalması varyansı KÜÇÜLTMEZ, aksine BÜYÜTÜR ve örnekleme hatası artar.
Seçenekteki iddianın istatistiksel teoriye göre matematiksel olarak yanlış olduğunu kanıtlamak.

Anahtar Kavram

Örnekleme Çerçevesi Hataları ve Varyans İlişkisi
Tahmini Süre:2m 30s
Soru 96Soru

Merkez Bankası, "50-249 arası çalışanı olan orta ölçekli imalat sanayi firmalarının" yıl sonu enflasyon beklentilerini ölçmek amacıyla bir araştırma yürütmektedir. Araştırmacı, çerçeve olarak Sosyal Güvenlik Kurumu'nun (SGK) bir önceki çeyreğe ait "Aktif İşyeri Sicil Kayıtları" listesini kullanmış ve bu listeden tesadüfi seçim yapmıştır.

Saha uygulaması ve veri analizi aşamalarında şu durumlar raporlanmıştır:
I. Listeden seçilen bazı işyerlerinin çalışan sayısının güncel durumda 40'a düştüğü, ancak bu birimlerle de anket yapıldığı tespit edilmiştir.
II. Listede farklı sicil numaralarıyla yer alan bazı işyerlerinin, gerçekte aynı imalat firmasına ait farklı üretim tesisleri olduğu anlaşılmıştır.
III. Son çeyrekte hızla büyüyerek orta ölçekli statüsüne geçen hiçbir yeni firmanın, kullanılan listede yer almadığı görülmüştür.
IV. Anket formlarındaki sorular, ilgili firmaların Finans ve Muhasebe Müdürleri tarafından yanıtlanmıştır.

Örnekleme teorisi temel kavramları dikkate alındığında, bu araştırmayla ilgili aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi yanlıştır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Araştırmada verilerin IV. durumdaki gibi yöneticilerden derlenmesi, çalışmanın gözlem biriminin "orta ölçekli imalat sanayi firmaları" yerine "Finans ve Muhasebe Müdürleri" olarak tanımlanmasını gerektirir.

Cevap

Araştırmanın gözlem biriminin yöneticiler olduğunu iddia eden ifade yanlıştır.
Yanlış olan ifade, gözlem birimini muhasebe müdürleri olarak tanımlayan seçenektir. Örnekleme teorisinde 'gözlem birimi' (observation unit), hakkında veri toplanan ve ölçüm yapılan temel birimdir. Bu araştırmanın amacı firmaların kurumsal enflasyon beklentisini belirlemektir. Dolayısıyla gözlem birimi 'orta ölçekli imalat sanayi firması'dır. Anket formunu dolduran Finans ve Muhasebe Müdürleri ise araştırma metodolojisinde gözlem birimi değil, yalnızca 'cevaplayıcı' (respondent) veya 'bilgi kaynağı' olarak adlandırılır.

Adım Adım Çözüm

1
Gözlem birimi ile cevaplayıcı (bilgi kaynağı) kavramlarını analiz et.
Araştırmanın amacı firmaların enflasyon beklentisini ölçmektir. Veriyi sağlayan kişiler müdürler olsa da, veri 'firma' adına üretilmektedir.
Gözlem birimi hakkında ölçüm yapılan asıl unsurdur, cevaplayıcı ise sadece formları dolduran aracıdır.
2
Çerçeve hatalarının (Aşırı, Eksik, Çoklu listeleme) tanımlarını senaryodaki durumlarla eşleştir.
I. durum yabancı eleman (aşırı çerçeveleme), II. durum çoklu listeleme, III. durum ise eksik listeleme tanımlarına birebir uymaktadır.
Çerçevenin hedef kitleyi tam yansıtamamasından kaynaklanan tüm kusurlar doğru eşleştirilmiştir.
3
Çerçeve hatalarının hata sınıflandırmasındaki yerini değerlendir.
Çerçeve hataları 'örnekleme dışı hatalar' (non-sampling errors) sınıfındadır.
Örnekleme dışı hatalar, tamsayım yapılsa dahi ortaya çıkabilecek sistematik hatalardır ve örneklem hacmini (n) büyütmekle ortadan kalkmazlar.
4
Örnekleme birimi ve gözlem birimi ayrımını senaryoya uygula.
Listeden çekilen fiziksel satır 'işyeri sicil kaydı'dır (örnekleme birimi), ancak ulaşılan enflasyon beklentisi 'firma'ya aittir (gözlem birimi).
Örnekleme birimi ile gözlem biriminin farklı olabileceği kuralı bu araştırmada geçerlidir.

Anahtar Kavram

Örnekleme Çerçevesi Hataları ve Birim Türleri
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 97Soru

Bir kamu kurumu, ülke genelindeki sınır kapılarından geçen ticari araçların ortalama işlem bekleme süresini (μ\mu) tahmin etmek amacıyla bir olasılıklı örnekleme tasarımı planlamaktadır. Bütçe kısıtları nedeniyle başlangıçta dar bir örneklem hacmi (nn) ile çalışılmış, daha sonra ek finansman sağlanarak örneklem hacmi dört katına çıkarılmıştır. Ancak bu genişleme evresinde veri toplama sürecini hızlandırmak için saha personelinin eğitim süreleri kısaltılmış ve bekleme süresini ölçen sistemlerin periyodik kalibrasyonları esnetilmiştir.

Bu araştırmada karşılaşılabilecek hata türleri ve örneklem hacminin genişletilmesinin hatalar üzerindeki etkisi değerlendirildiğinde, aşağıdakilerden hangisi istatistiksel olarak doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Örneklem hacminin artırılması rassal seçimden kaynaklanan örnekleme hatasını teorik olarak azaltma eğiliminde olsa da, eğitim eksikliği ve kalibrasyon sorunlarından doğan örnekleme dışı hataların artması tahminin toplam hata miktarını büyütebilir.

Cevap

Örneklem hacminin artırılmasının örnekleme hatasını azaltacağı, ancak saha şartlarındaki bozulmanın örnekleme dışı hataları artırarak toplam hatayı büyütebileceğini ifade eden seçenektir.
Doğru ifadede istatistiksel hata bileşenleri kusursuz biçimde ayrıştırılmıştır. İstatistik biliminde, toplam hata hem örnekleme hatasını (rassal varyans) hem de örnekleme dışı hatayı (yanlılık ve ölçüm hataları) içerir. Örneklem hacminin nn'den 4n4n'e çıkarılması teorik standart hatayı yarıya indirecektir. Ancak soruda açıkça belirtilen eğitimsiz personel ve kalibrasyonsuz cihaz faktörleri, verinin ölçüm güvenilirliğini zedeleyerek örnekleme dışı hataları ciddi biçimde artırır. Büyüyen örneklem dışı hata payı, azalan varyans avantajını yok edip Toplam Hata Karesi Ortalamasını (MSE) büyütebilmektedir.

Adım Adım Çözüm

1
Metindeki hata kaynaklarını sınıflandırma
Eğitim eksikliği ve kalibrasyon esnetilmesi 'örnekleme dışı hata' (non-sampling error) olarak sınıflandırılır.
Bu hatalar kitle yerine örneklem seçilmesinden değil, ölçüm sürecinin kalitesizliğinden kaynaklanmaktadır.
2
Örneklem hacminin (nn) artışının etkilerini analiz etme
nn artışı standart hatayı (σ/n\sigma / \sqrt{n}) matematiksel olarak düşürür, yani 'örnekleme hatası' azalır.
İstatistiksel tahmin teorisinde daha büyük örneklem, tahminin varyansını küçültür.
3
Toplam hata (MSE) dinamiklerini birleştirme
Örnekleme hatası azalsa bile, artan örneklem hacminin yönetilememesinden doğan devasa örnekleme dışı hatalar (ölçüm yanlılığı vb.) Toplam Anket Hatasını (Total Survey Error) artırabilir.
Toplam hata, örnekleme hatası varyansı ile örnekleme dışı hata yanlılığının karesinin toplamına eşittir.

Anahtar Kavram

Örnekleme Hatası ve Örnekleme Dışı Hata Dinamikleri
Soru 98Soru

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?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Kullanılan listedeki eksiklik veya fazlalıkların tahminler üzerinde yaratacağı yanlılık, çekilecek örneklem hacminin (nn) artırılmasıyla tamamen ortadan kaldırılabilir.

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 (nn) 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

1
Senaryodaki hedef kitle ile örnekleme çerçevesinin (fatura listesi) uyumunu analiz et.
Hedef kitle 'son 6 ayda satış yapanlar' iken, çerçeve 'cari ayda aktif aboneliği olanlar'dır. İkisi tam olarak örtüşmemektedir.
Çerçeve hatalarının türlerini (eksik, aşırı, çoklu listeleme) tespit etmek için.
2
Seçeneklerdeki çerçeve hatası tanımlarını doğrula.
Aşırı çerçeveleme (satış yapmayan aboneler), eksik çerçeveleme (aboneliği iptal eden satıcılar) ve çoklu listeleme (aynı işletmenin farklı markaları) kavramları seçeneklerde doğru bir şekilde tanımlanmıştır.
Doğru ifadeleri eleyerek yanlış olan ifadeyi bulmak için.
3
Örnekleme hatası ile örnekleme dışı hata farkını değerlendir.
Çerçeve uyumsuzlukları örnekleme dışı hatadır (non-sampling error). Örneklem hacmini (nn) artırmak sadece rassal örnekleme hatasını (varyansı) düşürür, çerçevedeki sistematik yanlılığı düzeltmez.
Hata türlerinin giderilme yöntemlerini sınamak için.

Anahtar Kavram

Örnekleme Çerçevesi Hataları ve Örnekleme Dışı Hata
Soru 99Soru

Olasılıksal bir örnekleme tasarımı kullanılarak bir kitleye ait bilinmeyen bir θ\theta parametresinin çıkarsaması yapılacaktır. Bu amaçla, henüz örneklem çekilmeden önce rastgele değişkenlerden oluşan X1,X2,,XnX_1, X_2, \dots, X_n örneklemine dayalı bir Θ^=t(X1,X2,,Xn)\hat{\Theta} = t(X_1, X_2, \dots, X_n) kuralı tanımlanmıştır. Belirli bir örneklem çekilip x1,x2,,xnx_1, x_2, \dots, x_n verileri elde edildikten sonra ise bu kural kullanılarak sayısal bir θ^=t(x1,x2,,xn)\hat{\theta} = t(x_1, x_2, \dots, x_n) değeri hesaplanmıştır.

Örnekleme teorisinde "tahmin edici" (estimator) ve "tahmin/kestirim" (estimate) kavramlarının matematiksel ve istatistiksel doğası dikkate alındığında, bu modellemedeki Θ^\hat{\Theta} ve θ^\hat{\theta} yapılarına yönelik aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Θ^\hat{\Theta}, örneklem uzayından reel sayılara tanımlı, kendine ait bir örnekleme dağılımı, beklenen değeri ve varyansı olan bir rassal değişkendir (tahmin edici); θ^\hat{\theta} ise bu rassal değişkenin belirli bir örneklem için aldığı, olasılıksal doğasını yitirmiş sabit bir sayısal değerdir (tahmin).

Cevap

Θ^\hat{\Theta} yapısının örnekleme dağılımı olan bir rassal değişken (tahmin edici) olduğunu, θ^\hat{\theta} değerinin ise belirli bir örneklem için hesaplanmış olasılıksal olmayan sabit sayısal bir sonuç (tahmin) olduğunu savunan ifadedir.
Doğru seçenek, istatistiksel çıkarsamadaki temel ayrımı eksiksiz yansıtmaktadır: Örneklem çekilmeden önce tanımlanan Θ^\hat{\Theta} (tahmin edici) bir rassal değişkendir ve bu sebeple bir dağılımı vardır. Örneklem çekildikten sonra elimizdeki veri seti üzerinden hesaplanan θ^\hat{\theta} (tahmin) ise sadece bir sayıdır (realization), yani olasılıksal doğası yoktur ve varyansı söz konusu değildir.

Adım Adım Çözüm

1
Tahmin edici (estimator) kavramının teorik tanımının incelenmesi.
İstatistiksel çıkarımda tahmin edici Θ^=t(X1,X2,,Xn)\hat{\Theta} = t(X_1, X_2, \dots, X_n), veriler (XiX_i) henüz gözlenmediği için bir rassal değişkendir. Kendine ait bir beklenen değeri, varyansı ve örnekleme dağılımı vardır.
Sorudaki Θ^\hat{\Theta} formülasyonunun özelliklerini tam olarak belirlemek.
2
Tahmin/Kestirim (estimate) kavramının istatistiksel tanımının incelenmesi.
Tahmin θ^=t(x1,x2,,xn)\hat{\theta} = t(x_1, x_2, \dots, x_n), belirli bir örneklem çekildikten sonra elde edilen (xix_i) spesifik sayılar kullanılarak hesaplanan sonuçtur. Bu nedenle dağılımı olmayan sabit bir değerdir (gerçekleşme).
θ^\hat{\theta} yapısının rassallık barındırıp barındırmadığını netleştirmek.
3
Seçeneklerdeki kavram yanılgılarının elenmesi.
Parametreyi tahmin ediciyle karıştıran, hata türlerini kavramların kendisi sanan ve istatistiğe (sabit tahmine) rassallık atfeden seçenekler elenir.
Doğru ifadenin sadece kavramların matematiksel doğasını eksiksiz yansıtan seçenek olduğunu doğrulamak.

Anahtar Kavram

Tahmin Edici (Rassal Değişken) ve Tahmin (Sabit Değer) Ayrımının Matematiksel Doğası
Soru 100Soru

Bir siber güvenlik kurumu, ülke genelindeki N=25.000N = 25.000 veri işleyen kurumun kişisel veri ihlali risk skorunu tahmin etmek amacıyla, iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=500n = 500 kurumu incelemeye almıştır. Elde edilen örneklem verileri kullanılarak kitle toplamı tahmin edilecek ve bu tahminin varyansı hesaplanacaktır.

Buna göre; araştırmada kullanılacak büyütme faktörünün (ww) değeri, varyans hesabında kullanılacak sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) değeri ve büyütme faktörünün kavramsal yorumu aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru olarak verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 5050 ; 0,980,98 ; Örnekleme seçilen her bir kurum, kitledeki toplam 5050 kurumu temsil etmektedir.

Cevap

Büyütme faktörü 50, SKD değeri 0,98'dir ve büyütme faktörü her bir kurumun kitledeki 50 kurumu temsil ettiğini ifade eder.
Araştırmada kitle büyüklüğü N=25.000N = 25.000 ve örneklem hacmi n=500n = 500'dür. Büyütme faktörü w=N/n=25.000/500=50w = N/n = 25.000/500 = 50 olarak bulunur. Bu değer, örnekleme giren 1 kurumun kitlede 50 kurumu temsil ettiği anlamına gelir. Sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) ise 1(n/N)=10,02=0,981 - (n/N) = 1 - 0,02 = 0,98'dir. Bu değerlerin ve doğru kavramsal yorumun bir arada verildiği seçenek doğru cevaptır.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme kesrini (ff) hesaplayın.
f=nN=50025.000=0,02f = \frac{n}{N} = \frac{500}{25.000} = 0,02
Örnekleme kesri, örneklemdeki birim sayısının kitledeki toplam birim sayısına oranıdır ve hem büyütme faktörü hem de SKD hesaplamasında temel oluşturur.
2
Büyütme faktörünü (ww) hesaplayın.
w=Nn=1f=25.000500=50w = \frac{N}{n} = \frac{1}{f} = \frac{25.000}{500} = 50
Büyütme faktörü (ağırlık), örneklemden elde edilen istatistikleri kitle toplamına genişletmek için her bir gözlem biriminin kitlede kaç birimi temsil ettiğini gösterir.
3
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplayın.
SKD=NnN=1f=10,02=0,98SKD = \frac{N-n}{N} = 1 - f = 1 - 0,02 = 0,98
İadesiz seçim yapıldığı için, kitle toplamı veya ortalamasının varyansı hesaplanırken (1f)(1-f) çarpanı formüle dâhil edilmelidir.
4
Büyütme faktörünü kavramsal olarak yorumlayın.
Örnekleme seçilen her bir kurum, kitledeki 5050 kurumu (kendisi dâhil) temsil etmektedir.
Büyütme faktörünün amacı, örneklemdeki 1 birimin kitlede temsil ettiği payı belirlemektir.

Anahtar Kavram

Örnekleme Kesri (ff), Büyütme Faktörü (ww) ve SKD
ÖncekiSayfa 5 / 6Sonraki
Örnekleme Temel Kavramları Alıştırma Soruları — KPSS İstatistik — Sayfa 5 | Examkin