Örnekleme – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Örnekleme – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

12 Şubat 2021 Anlatım Biçimleri örnekleme Makalede örneklem nedir? Örnekleme çeşitleri Örnekleme nedir istatistik Örnekleme Yöntemleri Ders Notları 0
Örnekleme – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

İstatistikler İş Başında

Örnekleme ve Tahmin

Gerçek dünyada veriler, örnekleme adı verilen bir süreçle toplanır. Örnekleme sürecinin doğru şekilde yürütülmesi ve her türlü hatanın en aza indirilmesi (niyet aldatmak olmadığı sürece) önemlidir.

Kaynak Veriler ve Örnekleme Çerçeveleri

İstatistiksel bir deney yapılırken dört adım izlenir. Sırayla yapılmaları gerekir. İşte buradalar:

1. Soruyu formüle edin. Neyi bilmek istiyoruz ve ne (veya kim) hakkında bilmek istiyoruz?
2. Verileri gerekli yerlerden, doğru kişilerden ve yeterli bir süre boyunca toplayın.
3. Verileri düzenleyin ve analiz edin, böylece bilgi haline gelir.
4. Deneyimden toplanan ve organize edilen bilgileri yorumlayın böylece bilgi sahibi olursunuz.

BİRİNCİL KARŞI İKİNCİL

Analiz için veri yoksa, kendimiz toplamamız gerekir. İstatistikçi tarafından toplanan verilere birincil kaynak veriler denir. Veriler halihazırda mevcutsa ve bir istatistikçinin yapması gereken tek şey verileri düzenlemek ve analiz etmekse, buna ikincil kaynak veri denir. Her iki tür veriyi kullanırken alınması gereken belirli önlemler vardır.
Birincil kaynak veriler söz konusu olduğunda, uygun toplama şemalarını takip etme konusunda dikkatli olmalıyız ve ardından bunları düzenlemek, değerlendirmek ve yorumlamak için uygun yöntemleri kullandığımızdan emin olmalıyız.

Yani, yukarıdaki Adım 2, 3 ve 4’ün her birinin doğru şekilde yapıldığından emin olmalıyız. İkincil kaynak verilerle, toplama süreci bizim için zaten yapıldı, ancak yine de düzenlememiz, değerlendirmemiz ve yorumlamamız gerekiyor, bu nedenle 3. ve 4. Adımları gerçekleştirmeliyiz. Her iki durumda da, endişelenecek çok şey var. Bir deneyde işlerin ters gitmesinin birçok yolu vardır, ancak bunu doğru yapmanın tek yolu vardır.

Anlatım Biçimleri örnekleme
Küme örnekleme
Makalede örneklem nedir
Örnekleme çeşitleri
Kota örneklemesi
Gelişigüzel örnekleme
Örnekleme Yöntemleri Ders Notları
Örnekleme nedir istatistik

ÖRNEKLEME ÇERÇEVELERİ

En yaygın veri toplama şemaları, minimum (ve ideal olarak hayır) önyargıya sahip bir popülasyonu temsil eden örneklerin elde edilmesini içerir. Nüfus küçük olduğunda bu kolaydır, çünkü o zaman tüm popülasyon örneklenebilir. Bununla birlikte, iyi bir örnekleme planının organize edilmesi, bir nüfus büyük olduğunda ve özellikle sadece çok büyük değil, aynı zamanda geniş bir bölgeye veya uzun bir süreye yayılmışsa zor olabilir.

Bölüm 2’de, popülasyon teriminin belirli bir dizi öğe, nesne, fenomen veya analiz edilen insanı ifade ettiğini öğrendik. Bir popülasyon örneği, dünyadaki tüm böceklerin kümesidir. Örnek terimi ayrıca Bölüm 2’de tanımlanmıştır. Bir popülasyon örneği, o popülasyonun bir alt kümesidir. Yukarıdaki popülasyondan bir örnek olarak, dünyadaki sıtma taşıyan tüm sivrisinekleri düşünün.

Bazı durumlarda, bir örneklem ve bir popülasyon arasında orta olan bir küme tanımlamak faydalı olabilir. Bu genellikle bir popülasyonun çok büyük olduğu durumdur. Bir örnekleme çerçevesi, bir örneklemin seçildiği bir popülasyon içindeki öğeler kümesidir. Buradaki fikir, popülasyonu oldukça temsil eden bir örnek elde ederken, örneklemin boyutunu küçültmektir.

Sivrisinek deneyinde, örnekleme çerçevesi, dünyadaki her 10.000 kilometrekarelik (104 km2) kara yüzey alanı için her ayın ilk gününde bir araştırmacı ekibi tarafından yakalanan tüm sivrisineklerin bir tam seti olabilir. Takvim yılı. Daha sonra geri kazanılan tüm böcekleri sıtma protozoanın varlığı için test edebiliriz.

En basit durumda, örnekleme çerçevesi popülasyonla çakışır (Şekil 5-1A). Bununla birlikte, yukarıda açıklanan sivrisinek deneyinde, örnekleme çerçevesi popülasyona kıyasla küçüktür (Şekil 5-1B). Bazen, bir popülasyon o kadar büyük, çeşitli ve karmaşıktır ki, biri diğerinin içinde olmak üzere iki örnekleme çerçevesi kullanılabilir.

Yukarıdaki işlemde yakalanan sivrisinek sayısı, hepsini tek tek test etmek için çok fazla zaman alacak kadar büyükse, yakalanan sivrisineklerin arasından rastgele% 1 sivrisinek seçebilir ve her birini test edebiliriz.

ÇERÇEVELERİ SEÇME

Örnekleme çerçevelerinin seçimi önemlidir, çünkü her çerçeve, içinde bulunduğu bir sonraki daha büyük öğe kümesinin adil (tarafsız) bir temsili olmalıdır. Kendini resme uygun hale getirmese de açıklayıcı olabilecek başka bir çerçeve içindeki çerçeveler örneğine bakalım.

Gerçek sayıların bazı özelliklerini değerlendirmek istediğimizi hayal edin. Nüfus, tüm gerçek sayıların kümesidir. Örnekleme çerçeveleri bir seçim meselesidir. İrrasyonel sayılara ne dersiniz? Veya rasyonel sayılar? Tam sayıların karekökü olan tüm gerçek sayılar kümesine ne dersiniz? Örnekleme çerçevesi olarak rasyonel sayılar kümesini seçtiğimizi varsayalım.

Bu set içinde alt çerçeveler de belirleyebiliriz. Tam sayılar kümesine ne dersiniz? Ya da bölümleri 1 ile 100 arasında ve dahil olmak üzere doğal sayılar olan paydalara sahip olan rasyonel sayılar kümesi mi? Tam sayılar kümesine ne dersiniz? Yoksa tek tam sayılar kümesini mi tercih edersiniz? Son olarak, bu set içinde bir örnek seçiyoruz. 100’e bölünebilen tam sayılar kümesine ne dersiniz? Veya 100’e bölünebilen her tam sayıdan 1 büyük olan tek tamsayılar kümesi mi?

Bu süreç boyunca bir şeyi aklımızda tutmalıyız: Seçtiğimiz tüm örnekleme çerçeveleri ve son örnek de, deneyimizin amaçları doğrultusunda popülasyonun tarafsız bir temsili olmalıdır. Bu amacın ne olduğuna bağlı olarak, seçtiğimiz yavaşlatma süreci tatmin edici olabilir, sorgulanabilir ya da bizi yoldan çıkarıp atabilir.

Gerçek hayattaki herhangi bir deneyde, numune çok büyük veya çok küçük olmamalıdır. Örnek çok büyükse, işlem çok fazla insan saati sürdüğü veya çok fazla seyahat gerektirdiği veya çok pahalı olduğu için tüm verileri toplamak zorlaşır. Örnek çok küçükse, deneyin amaçları açısından popülasyonun adil bir temsili olmayacaktır. Örnek küçüldükçe, zayıf bir temsil olma riski artar.

PROBLEM 5-1
Üniversite öncesi okul öğrencilerine “sayı” kavramını anlatmak istediğinizi varsayalım. Bir sayı fikrini çocuğa açık hale getirme çabasıyla, yukarıda açıklanan sayı kümelerini örnekleme çerçevelerine daraltma sürecinde, birkaç olası varlığı ve birkaç sınırlamayı adlandırın.

ÇÖZÜM 5-1
Birinci sınıftaki zamanınızı düşünün. Tam sayının ne olduğunu biliyordun. Tam sayı kavramı, altı yaşındaki bir çocuğa bir sayının özellikleri hakkında konuşurken iyi bir örnekleme çerçevesi oluşturabilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir