1. ÖRNEKLEME – TEMEL KAVRAMLAR

Bölüm Özeti

Araştırma yapılmak istenen konuya ilişkin çok fazla birim olması, yapılacak incelemenin birime zarar vermesi, tüm birimleri incelemenin uzun zaman ve yüksek maliyete sebep olması ya da bazı durumlarda da tüm birimleri incelemenin mümkün olmaması sebebiyle örnekleme yöntemlerinin kullanıldığını öğrendik.

Örnekleme yöntemleriyle, çok fazla sayıda birim içeren bir anakütleden, bu anakütleyi temsil etmek üzere örnek çekmek ve çekilen örnekten elde edilen bilgiler vasıtasıyla anakütleye ilişkin bilgi sahibi olmak amaçlanmaktadır. Bu bağlamda, başarılı bir örnekleme çalışması ve tahmini yapmak için anakütleyi tanımak ve anakütleyi temsil edebilecek sayı ve bileşimde örnek çekmek gerektiği üzerinde durduk.

2. ÖRNEKLEME – ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

Bölüm Özeti

Araştırma yapılmak istenen konuya ilişkin çok fazla birim olması, yapılacak incelemenin birime zarar vermesi, tüm birimleri incelemenin uzun zaman ve yüksek maliyete sebep olması ya da bazı durumlarda da tüm birimleri incelemenin mümkün olmaması sebebiyle örnekleme yöntemlerinin kullanıldığını biliyoruz.

Örnekleme yöntemleriyle, çok fazla sayıda birim içeren bir anakütleden, bu anakütleyi temsil etmek üzere örnek çekmek ve çekilen örnekten elde edilen bilgiler vasıtasıyla anakütleye ilişkin bilgi sahibi olmak amaçlanmaktadır. Bu bağlamda, başarılı bir örnekleme çalışması ve tahmini yapmak için anakütleyi tanımak ve anakütleyi temsil edebilecek sayı ve bileşimde örnek çekmek gerektiği üzerinde durduk.

Anakütlenin dağılma derecesi yani homojen olup olmaması, yapılacak örnekleme çalışmasını doğrudan etkilemektedir. Bu açıdan bakıldığında, anakütleyi en iyi temsil edecek örneği seçmek önem arz etmektedir.

Anakütlenin özellikleri dikkate alındığında, bu anakütle içinden en temsili örneklemin nasıl seçileceğini, başka bir deyişle uygun örnekleme yönteminin ne olduğunu doğru belirlemek gerekir.

Bu bölümde, örnekleme çalışmalarında kullanılabilecek örnekleme yöntemlerinin neler olduğunu ve hangi durumlarda kullanılabileceklerini öğrendik.

3. ÖRNEKLEME – NOKTA VE ARALIK TAHMİNİNE TEMEL YAKLAŞIM

Bölüm Özeti

Araştırma yapılmak istenen konuya ilişkin çok fazla birim olması, yapılacak incelemenin birime zarar vermesi, tüm birimleri incelemenin uzun zaman ve yüksek maliyete sebep olması ya da bazı durumlarda da tüm birimleri incelemenin mümkün olmaması sebebiyle örnekleme yöntemlerinin kullanıldığını biliyoruz.

Örnekleme yöntemleriyle, çok fazla sayıda birim içeren bir anakütleden, bu anakütleyi temsil etmek üzere örnek çekmek ve çekilen örnekten elde edilen bilgiler vasıtasıyla anakütleye ilişkin bilgi sahibi olmak amaçlanmaktadır. Bu bağlamda, başarılı bir örnekleme çalışması ve tahmini yapmak için anakütleyi tanımak ve anakütleyi temsil edebilecek sayı ve bileşimde örnek çekmek gerektiği üzerinde durduk.

Bu bölümde, anakütleden çekilen örneğin ortalamasının anakütle ortalamasının tahmini değeri olarak kullanılmakta olduğunu ve belirli olasılık düzeyinde anakütle ortalamasının bulunacağı alt ve üst sınır değerlerin de hesaplanabileceğini öğrendik. Uygulamada aralık tahmini ya da güven sınırı yaklaşımı denen bu tahmin yönteminin hangi koşullarda nasıl kullanılacağını ele aldık.

4. ÖRNEKLEME – ÖRNEK ORTALAMASI İÇİN NOKTA VE ARALIK TAHMİNİ

Bölüm Özeti

Araştırma yapılmak istenen konuya ilişkin çok fazla birim olması, yapılacak incelemenin birime zarar vermesi, tüm birimleri incelemenin uzun zaman ve yüksek maliyete sebep olması ya da bazı durumlarda da tüm birimleri incelemenin mümkün olmaması sebebiyle örnekleme yöntemlerinin kullanıldığını önceki bölümlerde öğrenmiştik.

Anakütleden çekilen örneğin ortalaması anakütle ortalamasının tahmini değeri olarak kullanılmakta ve belirli olasılık düzeyinde anakütle ortalamasının bulunacağı alt ve üst sınır değerler hesaplanabilmektedir. Uygulamada aralık tahmini ya da güven sınırı yaklaşımı denen bu tahmin yönteminin hangi koşullarda nasıl kullanılacağını inceledik.

Anakütlenin dağılımının normal olup olmaması, anakütle varyansının bilinip bilinmemesi ve anakütle varyansının bilinmemesi durumunda örnek birim sayısına bakılarak hangi koşulda hangi formüller kullanılarak anakütle ortalaması için güven sınırlarının hesaplanabileceğini öğrendik.

5. ÖRNEKLEME – NORMAL DAĞILIM OLASILIKLARI KULLANILARAK ANAKÜTLE ORTALAMASININ TAHMİN EDİLMESİ

Bölüm Özeti

Örnekleme çalışmalarında anakütle dağılımının bilinip bilinmemesi, anakütle varyansının bilinip bilinmemesi ve eğer anakütle varyansı bilinmiyorsa örnek birim sayısının ne olduğu aralık tahmininin ya da güven sınırları hesabının nasıl yapılacağını doğrudan etkilemektedir.

Bu bölümde, anakütle dağılımının normal ve anakütle varyansının (ya da standart sapmasının) bilindiği veya anakütle varyansı bilinmese bile örnek birim sayısının 30’dan fazla olduğu durumlarda normal olasılık dağılımı tablosu kullanılarak aralık tahmininin nasıl yapılacağını öğrendik.

Önce anakütle dağılımının normal ve anakütle varyansının bilindiği durumlara yönelik örnek çözümler yaptık. Daha sonra da anakütle dağılımının normal ancak anakütle varyansının bilinmediği fakat örnek birim sayısının 30’dan fazla olduğu durumlarda normal dağılım olasılıkları kullanılarak aralık tahmininin nasıl yapılacağını örnek çözümlerle ele aldık.

6. ÖRNEKLEME – STUDENT (T) DAĞILIMI OLASILIKLARI KULLANILARAK ANAKÜTLE ORTALAMASININ TAHMİN EDİLMESİ: KÜÇÜK ÖRNEK DURUMU

Bölüm Özeti

Örnekleme çalışmalarında anakütle dağılımının bilinip bilinmemesi, anakütle varyansının bilinip bilinmemesi ve eğer anakütle varyansı bilinmiyorsa örnek birim sayısının ne olduğu aralık tahmininin ya da güven sınırları hesabının nasıl yapılacağını doğrudan etkilemektedir.

Bu bölümde, anakütle dağılımının normal ve anakütle varyansının (ya da standart sapmasının) bilinmediği durumda örnek birim sayısının 30’dan az olması halinde student (t) olasılık dağılımı tablosu kullanılarak aralık tahmininin nasıl yapılacağını öğrendik.

Örnek birim sayısının 30’dan az olması hali, uygulamada küçük örnek durumu olarak adlandırılmaktadır. Dolayısıyla, bu bölümde küçük örnek durumunda anakütle ortalaması için aralık tahmininin nasıl yapılacağını ele aldık.

Örnekleme çalışmalarında anakütlenin homojen olup olmaması son derece önemli bir konudur. Homojen anakütlelerde daha az sayıda örnek çekerek anakütle parametresini isabetli bir şekilde tahmin etmek mümkün olmaktadır. Oysa, anakütle homojen olmadığında, anakütle parametresinin doğru şekilde tahmin edilmesi daha fazla örnek çekmeyi gerektirmektedir.

Bu bölümde, anakütlenin homojen olup olmamasının anakütle ortalamasının tahmin edilmesi ve oluşturulacak güven sınırları üzerinde etkileri incelenmiştir.

7. HİPOTEZ TESTLERİ – TEMEL KAVRAMLAR

Bölüm Özeti

Hipotez testlerini ele aldığımız bu bölümde, öncelikle hipotez kavramını tanımlamaya çalıştık. Bir anakütlenin parametrelerine ilişkin önermelerin, istatistiksel hipoteze dönüştürülmesi süreci hakkında bilgi verilip; hipotez testlerinde yön kavramından bahsedilmiştir.

Hipotez testinin aşamaları adım adım anlatılmış ve her bir aşama örnek yardımıyla pekiştirilmiştir. Ayrıca bu süreçte, hipotez testinde doğru kararlar ve hatalar üzerinde durulmuştur.

Araştırmanın sorusunun yanıtlanmasında kullanılabilecek hipotez testlerinin nasıl hesaplanıp yorumlanacakları öğrenilmiştir.