Ana Sayfa » Anadolu Üniversitesi AÖF » İktisat Lisans Programı » İstatistik 2

Ünite 1: Örnekleme ve Örnekleme Dağılımları — Kelime Bul

Tanımı oku, kavramı harf harf bul. 25 kelime var.

1 / 250 doğru

N hacimli sonlu evrenden n hacimli olası tüm örneklemlerin her birine eşit seçilme şansı tanıyan temel olasılıklı ••• yöntemidir.

Tamsayım — Tanımlanan evreni oluşturan tüm birimlerin eksiksiz olarak incelenmesi işlemidir. Örneğin bir üniversitedeki 2000 öğrencinin tamamına anket uygulanması •••.

Örneklem — Evreni temsil etmek üzere evrenden belirli yöntemlerle seçilmiş daha küçük hacimli alt birimler topluluğudur. Örneğin 2000 öğrencilik evrenden seçilen 200 öğrenci bir •••.

Parametre — Tanımlanan evrene ilişkin sayısal karakteristiklerin (evren ortalaması μ, evren oranı π gibi) genel adıdır.

Örneklem İstatistiği — Rassal olarak seçilen n hacimli ••• elde edilen gözlem değerleri kullanılarak hesaplanan karakteristiklerin (••• ortalaması X̄, ••• oranı p gibi) genel adıdır.

Temsili Örneklem — Seçilen ••• incelenen değişkenler bakımından evrenin yapısal özelliklerini tam olarak yansıtma durumudur. Örneğin evrenin %40'ı erkekse ••• de %40'ının erkek olması temsil niteliğini gösterir.

Sonsuz Evren — İncelenecek birim sayısında veya gözlem değeri sayısında bir sınır olmayan, genellikle bir sürecin sürekli sonuçlar üretmesiyle oluşan •••. Örneğin bir bisküvi fabrikasında üretilmeye devam eden paketler •••.

Sonlu Evren — Birim sayısı belirli ve sayılabilir olan sınırlı •••. Örneğin bir fakültede kayıtlı 2000 öğrenci ••• örnektir.

Keyfî Seçim — Evreni oluşturan birimler arasında fark gözetilerek, bütün birimlere bilinen bir olasılıkla seçilme şansı verilmeden araştırmacının isteğiyle yapılan birim •••.

Rassal Seçim — Evrenden örnekleme girecek birimleri seçerken herhangi bir ayrıcalığın uygulanmadığı, her birimin sıfırdan farklı ve bilinen bir olasılıkla seçilme şansına sahip olduğu •••.

Büyütme Faktörü (Örnekleme Aralığı) — Sistematik örneklemede kullanılan k = N / n oranını ifade eder; her kaçıncı birimin örnekleme alınacağını gösterir.

Gözlem Birimi — Araştırmanın konusunu tanımlayan değişkenlerle ilgili verilerin doğrudan derlendiği birimdir. Örneğin aile deterjanı araştırmasında ••• evde çamaşır yıkayan kişidir.

Örnekleme Birimi — ••• aşamasında seçime konu olan birimdir. Örneğin aynı araştırmada ••• her bir ailedir.

Çerçeve — Sonlu bir evrenin bütün birimlerinin kayıtlı olduğu liste, tablo veya cetveldir (seçmen kütükleri veya öğrenci kayıt listeleri gibi).

Kapsam Hatası — Çerçevenin evrenin birimlerini eksik içermesi, dışarıda kalması gerekenleri içermesi veya mükerrer yer vermesi durumudur.

Kolayda Örnekleme — Araştırma konusuyla ilgili ve kolayca ulaşılabilir olan, gönüllülük esasına dayanan birimlerden örneklem oluşturulmasıdır (örn. semt pazarındaki alışverişçiler).

Yargısal Örnekleme — Örneklemin araştırmacının kişisel arzu, uzmanlık düşüncesi ve deneyimlerine göre temsilî olacağına inanılan ölçütlerle seçilmesidir (örn. üniversite sorunları için üst düzey yöneticileri seçmek).

Kota Örneklemesi — Heterojen evrenlerde evrenin alt tabaka oranları biliniyorsa, bu oranlara sadık kalarak her tabakadan keyfî seçimle birimlerin seçilmesi yöntemidir.

Kartopu Örneklemesi — Çerçevenin bulunmadığı durumlarda bir birimin yardımıyla diğer birimlere ulaşılarak zincirleme şekilde örneklemin oluşturulmasıdır (örn. uyuşturucu kullananlar araştırması).

Basit Rassal Örnekleme — N hacimli sonlu evrenden n hacimli olası tüm örneklemlerin her birine eşit seçilme şansı tanıyan temel olasılıklı ••• yöntemidir.

Tabakalı Örnekleme — Heterojen evrenlerin homojen alt tabakalara ayrılarak her tabakadan basit rassal seçimle örneklem oluşturulması yöntemidir.

Küme Örneklemesi — Evren birimlerinin coğrafi veya doğal kriterlere göre ••• ayrıldığı, bu ••• rassal olarak seçilenlerin içindeki birimlerin örnekleme dahil edildiği yöntemdir.

Örnekleme Dağılımı — Bir örneklem istatistiğinin olası tüm örneklemlerde alacağı değerlerin olasılık •••.

Standart Hata — Örneklem istatistiğinin örnekleme dağılımının ••• sapmasıdır; örneklem istatistiğinin parametreden ne kadar sapabileceğini gösterir.

Merkezî Limit Teoremi — Evrenin dağılım şekli ne olursa olsun, basit rassal örneklem hacmi büyüdükçe (n ≥ 30) örneklem ortalamasının dağılımının normal dağılıma yaklaşacağını belirten teoremdir.

Nokta Tahminlemesi — Tek bir örneklemden hesaplanan istatistik değerinin, ilgili evren parametresinin değerine doğrudan eşit kabul edilerek tahmin edilmesidir.