Evren ve Örneklem.

... konulu sunumlar: "Evren ve Örneklem."— Sunum transkripti:

1 Evren ve Örneklem

2 Evren ve Örneklem

3 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?

4 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.

5 Her biri n=50 olan 100 örneklem alalım

6 Her biri n=50 olan 200 örneklem alalım

7 2000 örneklemden sonra

8 Her biri n=50 olan 5000 örneklem alalım

9 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

10 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.

11 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

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

13 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

14 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

15 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

16 Uygulaması Verilen: İSTEDİĞİMİZ ÖRNEKLEM SAYISINA ULAŞABİLİRİZ
İSTENİLEN GÜÇ (POWER), (EVREN ORTALAMASI ve SS) İSTENİLEN P DEĞERİ (LEVEL OF SIGNIFICANCE), İSTEDİĞİMİZ ÖRNEKLEM SAYISINA ULAŞABİLİRİZ

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