Küçük Örnek DurumuAnakütle dağılımının normal olduğu ancak anakütle varyansının bilinmediği durumlarda örnek birim sayısının 30'dan az olması halidir. Bu durumda normal dağılım yerine Student (t) olasılık dağılımı tablosu kullanılarak aralık tahmini yapılır.
Student (t) DağılımıŞekli n-1 serbestlik derecesine göre değişen, normal dağılım gibi simetrik olan ve gözlem sayısının 30'dan fazla olması halinde normal dağılıma yaklaşan bir olasılık dağılımıdır. Öğrenci notlarının bu dağılıma uyması sebebiyle bu isimle anılır.
Örnek S DeğeriÖrnek kütle dağılma ölçüsünü hesaplarken paydada n yerine n-1 kullanılarak elde edilen değerdir. Anakütle standart sapmasının bilinmediği durumlarda onun hatasız bir tahmin edicisi olarak kullanılır.
Serbestlik DerecesiStudent (t) dağılım tablosunda standart değeri bulmak için kullanılan ve örnek birim sayısının bir eksiği (n-1) olarak hesaplanan parametredir.
Anakütle Standart Sapması (Sigma)Anakütleye ilişkin tüm birimlerin dağılma ölçüsü olup anakütle varyansının kareköküdür. Küçük örnek durumlarında genellikle bilinmez ve örnek standart sapması ile tahmin edilir.
Örnek Standart SapmasıÖrneklem içindeki gözlem birimlerinin ortalamadan ne kadar yayıldığını gösteren ve s harfiyle ifade edilen dağılma ölçüsüdür.
Standart HataÖrnek ortalamalarının teorik dağılımının standart sapmasıdır. Anakütle standart sapması bilindiğinde sigma bölü kök n, bilinmediğinde ise s bölü kök n formülüyle hesaplanır.
Homojen AnakütleBirimlerin birbirine çok benzer özellikler gösterdiği, değişkenliğin ve dağılmanın çok az olduğu anakütle yapısıdır. Bu tür anakütlelerde az sayıda örnekle bile isabetli tahminler yapılabilir.
Heterojen AnakütleBirimlerin birbirinden çok farklı özellikler taşıdığı ve değişkenlik derecesinin yüksek olduğu anakütle yapısıdır. Bu tür yapılarda doğru tahminler için daha fazla örnek çekilmesi gerekir.
Güven Sınırları (Aralık Tahmini)Bilinmeyen bir anakütle parametresinin (örneğin anakütle ortalamasının) belirli bir olasılıkla (örneğin %95 veya %99) içinde bulunacağı alt ve üst sınır değerlerini belirleme işlemidir.
Nokta TahminiAnakütle parametresinin tek bir sayısal değer ile tahmin edilmesidir (Örn: Örnek ortalamasının anakütle ortalamasına eşit kabul edilmesi).
Alfa (α) Anlamlılık DüzeyiGüven sınırları hesaplanırken anakütle ortalamasının güven sınırları dışında kalma olasılığını ifade eden orandır.
Merkezi Limit TeoremiÖrnek birim sayısının yeterince büyük olması durumunda (genellikle n >= 30), anakütle dağılımı ne olursa olsun örnek ortalamaları teorik dağılımının normale yaklaşacağını belirten teoremdir.
Sistematik Hatasız Tahmin EdiciÖrnek ortalamasının veya örnek s değerinin, karşılık geldiği anakütle parametresini (mu veya sigma) hiçbir sistematik sapma olmaksızın temsil etme özelliğidir.
