Örnekleme (istatistik): Revizyonlar arasındaki fark
| [kontrol edilmiş revizyon] | [kontrol edilmiş revizyon] |
İçerik silindi İçerik eklendi
Değişiklik özeti yok |
Değişiklik özeti yok |
||
5. satır:
[[İstatistik]] bilim dalında ''örnekleme'', N hacimli bir [[istatistiksel yığın|anakütleden]], anakütleyi temsil edebilen n hacimli bir altküme elde edilmesidir. Tipik olarak anakütle çok büyüktür veya tüm anakütle elemanları hakkında bilgiler elde etmek imkânsızdır veya elde etmek için anakütleyi değiştirmek veya elemanlarına zarar vermek gerekecektir veya çok büyük masraf ve emek gerektirecektir. Bu nedenle [[tam sayım]] ile tüm sayısal değerlerin öğrenilmesi istenmez. Örnekleme ile kullanılabilir bir büyüklükte altküme elde edilir. Örnek verileri toplanır; örnek verileri hakkında istatistikler hesaplanır ve örnek istatistikleri üzerinde [[çıkarımsal istatistik]] veya [[ekstrapolasyon]]lar kullanarak anakütle hakkında bilgiler elde edilir.
Örneğin, Türkiye'de üniversite öğrencilerinin fen bilimleri hakkındaki tavırları ölçülmek istensin ve bu tavırları açıklayan 10 soruluk bir anket hazırlanabileceği bilinsin. "Türkiye'de 2006-2007 öğretim yılında üniversite öğrencisi" olanların tümünün bu 10 soruya sayısal şekilde yanıt verdiği varsayılsın. Her bir soruya verilen yanıtın sayısal değerlerinin tümü birer [[istatistiksel yığın|anakütle]] olur. Burada dikkat edilecek nokta, istatistik bilimi için anakütlenin sayısal değerler olması ve üniversite öğrencisi olmamasıdır. Üniversite öğrencilerinin hepsi '''anakütle çerçevesi''' olarak anılır. Bu türlü sonuç bulmak ya imkânsızdır; ya da büyük emek, para ve zaman istemektedir. Bu nedenle örnekleme
Bu anakütlenin örneklemini elde etmek için anakütle çerçevesi olan 2006-2007 öğretim yılında Türkiye'deki üniversitelerde okuyanlardan küçük bir grup seçilir. Bu, daha küçük grup elemanlarına '''örnekleme çerçevesi''' adı verilir. Eğer her üniversiteden uygun bir sayıda öğrenci çeşitli [[örnekleme teknikleri]]ni kullanarak seçilirse, bunların tümü '''örnekleme çerçevesi'''ni oluşturur. Yine örneği açıklamaya devam edersek, bu daha nispeten küçük gruba (dikkat edilirse örneğinde verilen örnekleme çerçevesi yine de sayıca küçük olmaz) bu hazırlanmış on soruluk anket uygulanır. Her 10 soruya bu küçük grup elemanlarının verdiği sayısal yanıtlar birer '''örnekleme''' olur. Örnek, örnekleme çerçevesi üzerinde belirlenmiş bir değişken üzerinde yapılan sayım veya ölçüm ile elde edilen sayısal verilerdir. Tekrar dikkat çekilmelidir ki istatistik bilimi için örnek kavramı özel bir şekildedir ve genelde kullanılan örnek sözcüğü anlamından değişiktir. İstatistik için örnekleme çerçevesi elamanları (bu örnekte seçilen üniversite öğrencileri)
== Örnekleme teknikleri ==
=== Genel örnekleme tekniği tanımı ===
Yukarıda anakütle çerçevesinden uygun bir şekilde bir daha ufak örnekleme çerçevesi elde edilir denilmişti; işte bu uygun şekillerin incelenmesi örnekleme tekniklerinin incelenmesi demektir. Genel olarak örnekleme çerçevesinin anakütle çerçevesinden elde edilmesi için prensip örnekleme çerçevesinin anakütleyi '''temsil edici''' olmasıdır. Örnek verileri bir art fikirle bazı kişisel veya grupsal fikir ve prensiplere güya bilimsel bir destek sağlamak için kullanılmaması gerekmektedir; ama ne yazıktır ki pratikte birçok ticari,
Eğer '''temsilci olma''' prensibine uygunluk arzu edilmekte ise örnekleme tekniği seçimi için iki genel teknik grubu bulunmaktadır:
* İstatistiksel olasılık prensiplerine dayanmayan teknikler ve
* İstatistik olasılık prensiplerine dayanan '''rastgele örnekleme''' teknikleri.
Bu kavramsal ayrımı sağlayan prensip, olasılık prensipleridir ve bu prensiplere uyan örnekler '''rastgele örnek''' adı ile anılmaktadır. '''
:anakütle çerçevesi içinde bulunan her elemanın örnek çerçevesi içine alınma olasılığının önceden belirlenmiş bir [[olasılık dağılımı]]na göre olmasıdır.
Fakat genel olarak seçilen olasılık dağılımı [[Bernoulli dağılımı]] olduğu için birçok
:anakütle çerçevesi içinde bulunan her elemanın örnek çerçevesi içine alınma olasılığının eşit ve aynı olmasıdır.
şeklinde ifade edilmektedir. Dikkat edilirse '''rastgele örnek''' için '''temsilcilik prensibi''' özel olarak matematik-istatistik içeriğine göre değiştirilmiştir; '''belirlenmiş bir dağılıma göre olasılık''' , '''eşit olasılık''' prensibi ön plana alınmıştır. Eğer anakütle elemanları için bu prensip uygulanırsa, bunun mantıksal olarak '''temsilcilik prensibine''' uyacağı da ima edilmektedir. Burada bu iki grup örnekleme tekniğine ait olan teknikler genel olarak detaya inmeden açıklanacaktır.
33. satır:
=== Yargısal örnekleme ===
'''Yargısal örnekleme''' bir uzman kişi veya bilirkişinin kendi özel
Bu çeşit örneklerde çok kere bilinmeyen ve daha önceden hiç tahmin edilme imkânı olmayan yanlılıklar ortaya çıkar. Örnek seçme usulu ve protokollerinin kuruluşu ve kullanışı sırasında şeffaflık olmadığı için bilinmezliklerin nerede ve nasıl ortaya çıkabilecekleri ve nasıl yanlılıkların aksi tesirlerinin, nasıl çarelerle
Bazı hallerde yargısal örnekleme kullanışlı ve hatta tercih edilir örnek alma tekniği olabilir.
41. satır:
=== Kota örneği ===
Bu çeşit örneklemede anakütlede tabakalar bulunduğu ve bu tabakalara ait olan elemanların birbirlerine çok benzer özellikler gösterdiği, fakat değişik tabakaya mensup elemanların özelliklerinden
İkinci adım olarak kota örneklemede her veri toplayıcısına, tespit edilmiş her tabaka için aldıkları örnekte (çok kere anket sorularını cevaplandırıcı sayısı olan) kaç gözlem ile bulunacağını tespit eden bir '''kota sayısı''' verilir.
53. satır:
Bu örneklemede önce bir çekirdek örneklem, [[elverişlilik örneği]] gibi araştırmayı yapan tarafından kendi keyfine göre bulunur. Ondan sonraki örneklem elemanları ise daha önce bulunmuş olan (çekirdek elemanlar ve onların seçtiği diğer) elemanlar tarafından bulunurlar. Örnek böylece, sanki karda itilerek büyüyen, bir kartopu gibi büyüme gösterir.
==
'''
''
: "Her bir anakütle elemanının belirli olasılıkla
Bundan açıktır ki istenilen özellik doğrudan doğruya örneğin anakütle için ''temsilci'' olması değildir. ''Temsilci'' olma prensibine ''rastgele örnekleme'' biraz dolaylı olarak varmaktadır. Rastgele örnekleme kavramı ve prensibi temsilci olmama riskini bir seri istatistik teori kavramı ile niceliksel olarak açığa çıkarmaya yöneliktir. Bu niceliksel sonuçlar önce hangi çeşit rastgele örneklemenin seçilmesi ve sonra ne kadar büyük bir örnek hacmi elde edilmesi gerektiğine karar vermekte kullanılır. Bu örnek alınmasından önce karar verme yanında, örnek alındıktan sonra ölçülmüş sonuçlara bağlı örnekleme hatasını hesaplamaya yardım sağlar.
| |||