Korelasyon ve Nedensellik – İstatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
• Örnekler:
Her bir örnekleme yöntemini basit rastgele, rastgele ancak basit rastgele değil veya ikisi birden olarak sınıflandırın.
1. 200 erkek ve 300 kızdan oluşan bir sınıfta, anket için 50 öğrenci seçmek istiyorum.
(a) Anket için rastgele 20 erkek ve 30 kadın seçiyorum.
Cevap: Bu rastgeledir çünkü tüm öğrencilerin seçilme şansı 1 / 10’dur, ancak bu rastgele değildir, çünkü diyelim ki 25 erkek ve 25 kadından oluşan bir örneklemim olamaz.
(b) 500 öğrencinin tümünü bir listeye koyarım ve rastgele 50 öğrenci seçerim.
Cevap: Bu basit rastgele bir örnektir çünkü herkesin seçilme şansı eşittir (1/10) ve 50’lik hiçbir örneğin seçilme şansı daha yüksek değildir.
(c) Rastgele 25 erkek ve 25 kadın seçiyorum.
Cevap: Hiçbiri. Erkeklerin seçilme şansı 25/200 ve dişilerin seçilme şansı 25/300. Tüm öğrencilerin seçilme olasılığı aynı değildir, bu yüzden rastgele bir örneklem bile değildir.
2. Sınıfımda 30 öğrencim var, her biri 6 öğrenciden oluşan 5 sıra var. Anket için 12 öğrenci seçmek istiyorum. Her bir örnekleme yöntemini basit rastgele, rastgele ancak basit rastgele değil veya ikisi birden olarak sınıflandırın.
(a) 30 öğrencinin tamamını bir sepete koyarım ve rastgele 12 öğrenci seçerim.
(b) Beş sıradan ikisini rastgele seçiyorum ve bu sıraların her birindeki tüm öğrencileri seçiyorum.
(c) Rastgele bir tek sıra ve bir çift sıra seçerim ve seçilen sıralardaki tüm öğrencileri alırım.
Örnekleme Stratejileri
• Sistematik bir örneklemde, popülasyonun her bir üyesi seçilir.
• Uygun bir örnekte, en uygun alt grup seçilir.
• Katmanlı bir örneklem, popülasyonun benzer özellikleri paylaşan, katman adı verilen iki veya daha fazla alt gruba bölündüğü bir örnektir. Daha sonra her katmandan rastgele bir örnek alıyoruz. Tüm katmanlardan bazı üyelerin örneklemde bulunduğundan emin olmak istiyorsanız bu iyidir. Not: Katmanlı bir örnek rastgele olabilir ancak basit rastgele olmayacaktır.
• Küme örneklemesinde, popülasyonu gruplara (veya kümelere) böler, ardından bu kümelerden bazılarını rastgele seçeriz. Bir küme seçildikten sonra, o kümenin tüm üyeleri örneğe dahil edilir. Bu yöntem genellikle kolaylık sağlamak amacıyla kullanılır.
Not: Yine, bir küme örneği rastgele olabilir, ancak basit rastgele olmayacaktır.
• Örnekler: Her bir örnekleme yöntemini sistematik, uygun, tabakalı, küme veya bunların hiçbiri olarak sınıflandırın. Yöntem rastgele bir örneklem oluşturuyor mu? Rastgele ise, basit rastgele mi?
1. Öğle yemeği servisi yapmayı düşünüyorsunuz ve 20 yerel işletmeden oluşan hedef nüfusunuzdaki çalışanlardan oluşan bir örneklemde öğle yemeği molası verilerini toplamak istiyorsunuz.
(a) Rastgele 3 işletmeyi seçiyorsunuz ve bu işletmelerdeki tüm çalışanlarla görüşüyorsunuz.
Cevap: Bu bir küme örneğidir (çalışanlar, onları çalıştıran işletme tarafından kümelenmiştir). Rastgele çünkü hedef kitlenizin tüm üyelerinin seçilme şansı 3/20. Örneklemeden önce deneklerinizi gruplandırdığınız için bu basit rastgele değildir.
(b) İşçilikten 50 çalışanı ve yönetimden 50 çalışanı rastgele seçerek 100 kişilik bir örnek elde edersiniz.
Cevap: Bu tabakalı bir örneklemdir (tabakalar işçilik ve yönetimdir). Hedef kitlenizde eşit sayıda işçi ve yönetim çalışanı olmadıkça rastgele olma olasılığı düşüktür. Her iki durumda da, bu basit rastgele değildir çünkü 100 numunenin tümü aynı seçilme olasılığına sahip değildir.
2. North Street’teki 10 evden oluşan bir örneklemden hane geliri bilgilerini toplamak istediğinizi varsayalım. Ev numaraları herhangi bir eksik ev numarası olmaksızın 1’den başlar ve 100 ile biter.
(a) 5 çift sayılı evi ve 5 tek sayılı evi rastgele seçiyorsunuz.
(b) 7 numaradan başlayarak her 10uncu evi alıyorsunuz.
(c) Evleri 1 – 10, 11 – 20, …, 91 – 100 olarak gruplandırıyorsunuz. Daha sonra rasgele olarak bu gruplardan birini örneklemde olacak şekilde seçiyorsunuz.
(d) 1 ile 100 arasında rasgele 10 numara seçersiniz ve bu 10 evi seçersiniz.
(e) Birinin kapıyı açtığı ilk 10 evi dahil edersiniz.
Korelasyon ve nedensellik Nedir
Korelasyon yöntemi ve nedensellik arasındaki fark
Nedensellik Nedir
Korelasyon Nedir
Korelasyon ve nedensellik ilişkisi örnek
Korelasyon örnekleri
iki değişken arasında ilişki bulunması aralarında neden-sonuç bağı olduğunu gösterir mi
NEDENSELLİK örnekleri
İstatistiksel Yalanlar ve Yüzdeler
Üç tür yalan vardır: yalanlar,büyük yalanlar ve istatistikler.
Bu ifade, Mark Twain tarafından popüler hale getirildi ve istatistiğin ikna edici gücünün bir kabulüdür. Bir tartışmada karşıt taraflarca sağlanan çelişkili istatistiksel kanıtlarla sık sık karşılaşabilirsiniz.
Sorun şu ki, çoğu zaman kimse yalan söylemiyor. Zeki ile hilekârlık arasında ince bir fark vardır. Ayrıca dikkatsizlik ve kasıtlı veri bozulması arasında da ince bir çizgi vardır. Burada birkaç sorunu anlatacağım ama konu hakkında kitaplar yazılmıştır.
• Yüklü Sorular: Amerika Birleşik Devletleri’nin demokrasiye karşı kamuya açık konuşmaları yasaklaması gerektiğini düşünüyor musunuz? (% 21 evet dedi). Amerika Birleşik Devletleri’nin demokrasiye karşı kamuya açık konuşmalara izin vermesi gerektiğini düşünüyor musunuz? (% 48 hayır dedi).
• Anketler: En çok motive olanlar cevap verirken diğerleri cevap vermez. Bilimsel anketler bile tercihe göre değişebilir. Nisan 2012’de başkanlık onay notu% 42 (Fox News),% 49 (MSNBC) ve% 47 (Gallup) olarak belirtildi. Bilimsel olmayan anketler eğlenceli olabilir ancak sonuçlar bir popülasyon hakkında genellemeler yapmak için kullanılmamalıdır.
Örnekler: İnternet anketleri, posta yoluyla anketler ve arama anketleri.
• Küçük Örnekler, popülasyonun önemli bir bölümünü kaçırma şansını artırabilir.
• Nüfusa Karşı Örneklem: Küçük bir özel kolejde yapılan bir anketin sonuçları,
tüm üniversite öğrencileri hakkında genellemeler yapabilir mi?
Korelasyon ve Nedensellik
Bir korelasyon, neden ve sonucu kanıtlamaz (veya çürütmez).
• Bir bilim adamı, karbondioksit ile küresel sıcaklıklar arasında pozitif bir ilişki olduğunu gösteriyor. Bir muhabir tarafından sorulduğunda: Bu, karbondioksitin küresel ısınmaya neden olduğunu kanıtlıyor mu ?, bilim adamı Hayır diyor. Daha sonra makaledeki başlıkta Üst düzey bilim adamı karbondioksitin küresel ısınmaya neden olmadığı sonucuna varıyor. Başlık, Top bilim adamının önemli bir korelasyonun karbondioksitin küresel ısınmaya neden olduğunu kanıtlamadığını kabul ettiğini belirtmelidir. İki başlık arasında önemli bir fark var. Biri yanlış, diğerinin okunması zor.
• Görevdeki adayın kampanya harcamaları ile seçimdeki sonuçları arasında bilinen bir negatif korelasyon vardır (ne kadar çok harcarsa, o kadar kötü yapar). Bu, görevdeki bir adayın yaklaşan bir seçim için daha az harcamasının tavsiye edileceğini mi gösteriyor? Muhtemelen değil.
• Gündüz yüksek sıcaklık ile yerel topluluk havuzuna kabul sayısı arasında pozitif bir korelasyon vardır. Biri diğerine neden olur mu? Kesinlikle. Korelasyon bunu kanıtlıyor mu? Hayır.
