Evren ve Örneklem

Evren ve Örneklem

METOD A ya da METOD B A: Evreni biliyorum B: Küçük bir örneklemim var: Bu evrenden ne türlü örneklemler tanımlayabilirim? Benim örneklemim bu evrenden geliyor mu? B: Küçük bir örneklemim var: Nasıl bir evren bu örneklemi oluşturabilir?

Tek bir örneklemin, evren hakkında bilgi veriyor olmasının hiçbir garantisi yoktur. ORTALAMA birçok örneklemin, evren hakkında bilgi veriyor olmasının garantisi vardır. Eğer evrenden sınırsız sayıda birçok örneklem elde edersek, ve ortalamalarını hesaplarsak, bu ortalamalar normal dağılım olacaktır.

Her biri n=50 olan 100 örneklem alalım

Her biri n=50 olan 200 örneklem alalım

2000 örneklemden sonra

Her biri n=50 olan 5000 örneklem alalım

Basit Seçkisiz Örneklem (Simple Random Sample) Tanım: Evrenden (N büyüklüğünde) bir parça oluşturmak (n büyüklüğünde), ki n sayısındaki örneklemlerin her birinin seçilme olasılığı eşit olmalı. Temsili örneklem için garanti değildir Seçkisiz olabilir ama temsili olmayabilir Zaman alır

Tabakalı Örnekleme (Stratified Random Sample) Tanım: Evrendeki alt grupların evrendeki ağırlıkları oranında örneklemde temsil edilmelerini amaçlar. Homojen olacak şekilde gruplara ayırdıktan sonra seçkisiz yöntemle örneklemi belirlemek. İstenilen tüm grupların temsil edilebilmesini amaçlar.

Orantılı Örnekleme (Proportionate Sampling) Fazla temsil eden örneklemeyi engellemek. Her bir üye/katılımcı örneklemi orantılı biçimde temsil ederi. Örn: Türkiye’den data (75 milyon) İstanbul (14 milyon) Edirne Ankara Ağrı

Sistematik Örnekleme (Systematic Sampling) Her k ıncı kişiden rastgele seçmek . Basit seçkisiz örneklemeden daha az zaman alır.

Küme Örneklemesi (Cluster sample) Tanım: Mümkün olan tüm gruplarından küçük gruplar seçmek ve onların arasından seçkisiz örnekleme yapmak. Bireyler ile değil, gruplar. Evrenden alt grupları seçtikten sonra, o gruptaki tüm kişileri çalışmaya dahil etmek. Daha az zaman alır Her zaman evreni temsil etmeyebilir

Diğer örnekleme yöntemleri Amaçsal örnekleme (Purposive samples) Sadece çalışma amacınız doğrultusunda olanları seçmek Kota örneklemesi (Quota samples) Belirli bir örneklem sayısına ulaşıncaya kadar katılımcı seçmek Kartopu örneklemesi (Snowball samples) Arkadaş ve yakınlara sormak Uygun örnekleme (Convenience samples) Uygun ve katılmayı kabul eden kişilerden veri toplamak

Özet Güç, sıfır hipotezini doğru bir şekilde reddedebilme olasılığıdır Güç, evrenin ortalaması ile ilgilidir Güç, SS ve örneklem büyüklüğü ile ilgilidir Daha büyük örneklem, daha yüksek güç

Uygulaması Verilen: İSTEDİĞİMİZ ÖRNEKLEM SAYISINA ULAŞABİLİRİZ İSTENİLEN GÜÇ (POWER), (EVREN ORTALAMASI ve SS) İSTENİLEN P DEĞERİ (LEVEL OF SIGNIFICANCE), İSTEDİĞİMİZ ÖRNEKLEM SAYISINA ULAŞABİLİRİZ http://www.stat.uiowa.edu/~rlenth/Power/

Örneklemim ne kadar büyük olmalı? Çalışmanın amacı, istenilen güç değeri, ve istenilen güç değerinin tutarı/maliyeti