Ünite 2: Örnek lem e D ağılım ları — Önemli Kavramlar

Anakütledeki her birimin örneğe seçilme şansının eşit olduğu örnekleme türüdür. Örneğin, bir fabrikadaki 1000 üründen rastgele 100 tanesinin seçilmesi şans örneğidir.

Çekilen birimin anakütleye tekrar geri konulduğu örnekleme yöntemidir. Bu yöntemde bir birim, örnekleme sürecinde birden fazla kez seçilebilir.

Çekilen birimin anakütleye geri konulmadığı örnekleme yöntemidir. Bu yöntemde bir birim örnekleme sürecinde en fazla bir kez yer alabilir.

Örnekleme dağılımının değişkenliğini ölçen değerdir. Örnek ortalamalarının anakütle ortalamasından ne kadar saptığını gösterir ve örnek hacmi arttıkça azalır.

Sınırlı bir anakütleden iadesiz örnekleme yapıldığında standart hata formülüne uygulanan düzeltmedir. Formülü sqrt((N-n)/(N-1)) şeklindedir.

Örnek hacmi (n) yeterince büyük olduğunda (genellikle n>30), örnekleme dağılımlarının anakütle dağılımı ne olursa olsun normal dağılıma yaklaşacağını belirten teoremdir.

Bir gözlemin ortalamadan kaç standart sapma uzaklıkta olduğunu gösteren standart puandır. Örnekleme dağılımlarında olasılık hesaplamak için kullanılır.

Anakütlenin tamamını temsil eden gerçek değerdir (örneğin anakütle ortalaması mu veya oran P). İstatistiksel tahminlerin hedefidir.

Anakütleden çekilen örnek üzerinden hesaplanan değerdir (örneğin örnek ortalaması X-bar veya örnek oranı p). Parametre tahmini için kullanılır.

Bir anakütleden çekilen eşit hacimli tüm olası örneklerin ortalamalarının oluşturduğu dağılımdır. Bu dağılımın ortalaması anakütle ortalamasına eşittir.

Bir anakütleden çekilen örneklerdeki belirli bir özelliğe sahip birimlerin oranlarının oluşturduğu dağılımdır. Kalite kontrol gibi alanlarda yaygın kullanılır.

İki ayrı anakütleden alınan örneklerin ortalamaları arasındaki farkların dağılımıdır. İki grubun performansını karşılaştırmak için kullanılır.