Örnekleme Hatası

Örnekleme Hatası Nedir?

Örnekleme hatası, analistin tüm veri popülasyonunu temsil eden bir örnek seçmemesi durumunda ortaya çıkan istatistiksel bir hatadır. Sonuç olarak, örneklemde bulunan sonuçlar tüm popülasyondan elde edilecek sonuçları temsil etmemektedir.

Örnekleme, daha büyük bir popülasyondan bir dizi gözlem seçilerek gerçekleştirilen bir analizdir. Seçim yöntemi, hem örnekleme hataları hem de örnekleme dışı hatalar üretebilir.

Örnekleme Hatalarını Anlama

Örnekleme hatası, gerçek popülasyon değerine karşı örneklenen değerde bir sapmadır. Örnekleme hataları, örneğin popülasyonu temsil etmemesi veya bir şekilde önyargılı olması nedeniyle oluşur. Rastgele seçilmiş örnekler bile bir dereceye kadar örnekleme hatasına sahip olacaktır çünkü bir örneklem, içinden alındığı popülasyonun yalnızca bir tahminidir.

Örnekleme Hatalarının Türleri

Örnekleme hatalarının farklı kategorileri vardır.

Nüfusa Özgü Hata

Bir araştırmacı kime anket yapacağını anlamadığında popülasyona özgü bir hata oluşur.

Seçim Hatası

Seçim hatası, anket kendi kendine seçildiğinde veya yalnızca anketle ilgilenen katılımcılar sorulara yanıt verdiğinde ortaya çıkar. Araştırmacılar, katılımı teşvik etmenin yollarını bularak seçim hatasının üstesinden gelmeye çalışabilirler.

Örnek Çerçeve Hatası

Yanlış popülasyon verilerinden bir örnek seçildiğinde örnek çerçeve hatası oluşur.

Yanıt Verememe Hatası

Yanıtlamama hatası, araştırmacıların potansiyel yanıtlayıcılarla iletişim kuramaması (veya potansiyel yanıtlayıcıların yanıt vermeyi reddetmesi) nedeniyle anketlerden yararlı bir yanıt alınmadığında ortaya çıkar.

Örnekleme Hatalarını Ortadan Kaldırma

Örneklem büyüklüğü artırılarak örnekleme hatalarının yaygınlığı azaltılabilir . Örneklem büyüklüğü arttıkça, örnek gerçek popülasyona yaklaşır, bu da gerçek popülasyondan sapma potansiyelini azaltır. 10 kişilik bir numunenin ortalamasının 100 kişilik bir numunenin ortalamasından daha fazla değiştiğini düşünün. Numunenin tüm popülasyonu yeterince temsil etmesini sağlamak için de adımlar atılabilir.

Araştırmacılar, çalışmalarını çoğaltarak örnekleme hatalarını azaltmaya çalışabilirler. Bu, aynı ölçümleri tekrar tekrar alarak, birden fazla denek veya birden fazla grup kullanarak veya birden fazla çalışma üstlenerek gerçekleştirilebilir.

Rastgele örnekleme, örnekleme hatalarının oluşumunu en aza indirmenin ek bir yoludur. Rastgele örnekleme, bir örnek seçmek için sistematik bir yaklaşım oluşturur. Örneğin, bir araştırmacı, görüşme yapılacak katılımcıları gelişigüzel seçmek yerine, isimleri listede ilk, 10., 20., 30., 40. vb. görünenleri seçebilir.

Örnekleme Hatalarına Örnekler

XYZ Company'nin, tüketicilerin bir İnternet bağlantısı aracılığıyla videoları ve diğer program türlerini yayınlamak için aylık bir ücret ödemesine olanak tanıyan, aboneliğe dayalı bir hizmet sağladığını varsayalım.

Firma, haftada İnternet üzerinden en az 10 saat program izleyen ve mevcut bir video akışı hizmeti için ödeme yapan ev sahipleriyle anket yapmak istiyor. XYZ, nüfusun yüzde kaçının daha düşük fiyatlı bir abonelik hizmetiyle ilgilendiğini belirlemek istiyor. XYZ, örnekleme süreci hakkında dikkatli düşünmezse, birkaç tür örnekleme hatası meydana gelebilir.

XYZ Şirketi, örneğe dahil edilmesi gereken belirli tüketici türlerini anlamıyorsa, bir popülasyon belirleme hatası meydana gelir. Örneğin, XYZ, 15 ila 25 yaşları arasında bir nüfus oluşturursa, bu tüketicilerin çoğu, tam zamanlı çalışmayabilecekleri için bir video akışı hizmeti hakkında satın alma kararı vermez. Öte yandan, XYZ, satın alma kararı veren çalışan yetişkinlerden oluşan bir örneklemi bir araya getirirse, bu gruptaki tüketiciler her hafta 10 saat video programı izleyemeyebilir.

Seçim hatası ayrıca bir numunenin sonuçlarında bozulmalara neden olur. Yaygın bir örnek, hemen yanıt veren kişilerin yalnızca küçük bir kısmına dayanan bir ankettir. XYZ, başlangıçta yanıt vermeyen tüketicilerle iletişim kurmaya çalışırsa, anketin sonuçları değişebilir. Ayrıca, XYZ hemen yanıt vermeyen tüketicileri hariç tutarsa, örnek sonuçları tüm popülasyonun tercihlerini yansıtmayabilir.

Örnekleme Hatası ve Örnekleme Dışı Hata

İstatistiksel veriler toplanırken ortaya çıkabilecek farklı türde hatalar vardır. Örnekleme hataları, bir örnek popülasyonun özellikleri ile genel popülasyonun özellikleri arasındaki görünüşte rastgele farklılıklardır. Örneklem boyutları kaçınılmaz olarak sınırlı olduğu için örnekleme hataları ortaya çıkar. (Bir ankette veya nüfus sayımında tüm bir popülasyonu örneklemek imkansızdır.)

Herhangi bir hata yapılmadığında bile bir örnekleme hatası ortaya çıkabilir; Örnekleme hataları, örneğin alındığı evrendeki verilerle hiçbir örnek tam olarak eşleşmeyeceğinden oluşur.

örnekleme dışı hatalardan kaçınmak isteyecektir . Örnekleme dışı hatalar, veri toplama sırasında ortaya çıkan ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan hatalardır. Örnekleme dışı hatalar, anket sürecinde yapılan bir hata gibi insan hatasından kaynaklanır.

Bir grup tüketici haftada yalnızca beş saat video programı izliyorsa ve ankete dahil edilirse, bu karar örnekleme dışı bir hatadır. Önyargılı sorular sormak başka bir hata türüdür.

Örnekleme Hatası SSS'leri

Örnekleme Hatası ve Örnekleme Nedir?

Örnekleme hataları, bir örnek tüm popülasyonu temsil etmediğinde ortaya çıkan istatistiksel hatalardır. İstatistikte örnekleme, araştırmanızda gerçekten veri toplayacağınız grubu seçmek anlamına gelir.

Örnekleme Hata Formülü Nedir?

$\begin&\text{Örnekleme Hatası}=Z\times\frac{\ sigma}{\sqrt}\&\textbf\&Z=Z\text{ puan değeri}\&\qquad\ \text{güven aralığına (yaklaşık} dayalı) =1.96)\&\sigma=\text{Nüfus standart sapması ion}\&n=\text{Örneğin boyutu}\end{hizalanmış}$

c-2.7,0,-7.17,-2.7,-13.5,-8c-5.8,-5.3,-9.5,-10,-9.5,-14

c0,-2,0.3,-3.3,1,-4c1.3,-2.7,23.83,-20.7.67.5,-54

c44.2,-33.3.65.8,-50.3.66.5,-51c1.3,-1.3,3,-2,5,-2c4.7,0,8.7,3.3,12,10

s173.378.173.378c0.7,0,35.3,-71,104,-213c68.7,-142,137.5,-285,206.5,-429

c69,-144,104.5,-217.7,106.5,-221

l0 -0

c5.3,-9.3,12,-14,20,-14

H400000v40H845.2724

s-225.272.467,-225.272.467s-235,486,-235,486c-2.7,4.7,-9,7,-19,7

c-6,0,-10,-1,-12,-3s-194,-422,-194,-422s-65,47,-65,47z

M834 80h400000v40h-400000z'/>​ σ​< /span>< span class="pstrut" style="height:3.1075600000000003em;">< span class="mord textbf">burada:</ span>Z =Z < değerine dayalı puan değeri span style="top:-2.0987800000000005em;">< /span> güven aralığı (yaklaşık=<span) span>1.96)< span class="pstrut" style="height:3.1075600000000003em;">σ=Nüfus standart sapması span>n =Örneğin boyutu
















span>​

Örnekleme hatası formülü, istatistiksel analizde genel örnekleme hatasını hesaplamak için kullanılır. Örnekleme hatası, popülasyonun standart sapması, örneklem büyüklüğünün kareköküne bölünüp elde edilen sonucun güven aralığına dayalı Z skor değeri ile çarpılmasıyla hesaplanır.

Örnekleme Hatalarının Türleri Nelerdir?

Genel olarak, örnekleme hataları dört kategoriye yerleştirilebilir: popülasyona özgü hata, seçim hatası, örnek çerçeve hatası veya yanıt vermeme hatası. Araştırmacı kime anket yapması gerektiğini anlamadığında popülasyona özgü bir hata oluşur. Katılımcılar araştırmaya katılımlarını kendileri seçtiklerinde bir seçim hatası oluşur. (Bu, yalnızca yanıt vermekle ilgilenenlerle sonuçlanır, bu da sonuçları çarpıtır.) Bir örnek seçmek için yanlış alt popülasyon kullanıldığında bir örnek çerçeve hatası oluşur. Son olarak, potansiyel katılımcılarla başarılı bir şekilde bağlantı kurulmadığında veya yanıt vermeyi reddettiğinde yanıt vermeme hatası oluşur.

Örnekleme Hatası Neden Önemlidir?

Örnekleme hatalarının varlığının farkında olmak, sonuçlara yerleştirilebilecek güven seviyesinin bir göstergesi olabileceğinden önemlidir. Örnekleme hatası, araştırma sonuçlarının ne kadar değişebileceğine ilişkin bir tartışma bağlamında da önemlidir.

Örnekleme Hatasını Nasıl Bulursunuz?

Tarama araştırmasında, tüm örnekler temsili örnekler olduğu için örnekleme hataları oluşur: araştırma popülasyonunuzun tamamını temsil eden daha küçük bir grup. Ulaşmak istediğiniz tüm insan grubunu araştırmanız imkansız.

Çalıştığınız popülasyonun tamamından ilgili verileri toplamak imkansız olduğundan, bir çalışmadaki örnekleme hatasının derecesini ölçmek genellikle mümkün değildir. Bu nedenle araştırmacılar temsili örnekler toplarlar (ve örneklem hatalarının olmasının nedeni temsili örneklerdir).

Öne Çıkanlar

• Örnekleme, daha büyük bir popülasyondan bir dizi gözlem seçilerek gerçekleştirilen bir analizdir.

• Örneklem büyüklüğü artırılarak örnekleme hatalarının yaygınlığı azaltılabilir.

• Araştırmada kullanılan örneklem tüm evreni temsil etmediğinde örnekleme hatası oluşur.

• Rastgele örnekleme, örnekleme hatalarının oluşumunu en aza indirmenin ek bir yoludur.

• Rastgele seçilmiş örneklerde bile bir dereceye kadar örnekleme hatası olacaktır çünkü bir örneklem, içinden alındığı popülasyonun yalnızca bir tahminidir.

• Genel olarak, örnekleme hataları dört kategoriye yerleştirilebilir: popülasyona özgü hata, seçim hatası, örnek çerçeve hatası veya yanıt vermeme hatası.