RASGELE ÖRNEKLEME – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

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

RASGELE ÖRNEKLEME – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

22 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Amaçlı Örnekleme Basit rastgele Örnekleme Basit rastgele Örnekleme soruları Gelişigüzel örnekleme Kolayda Örnekleme Kota örneklemesi Küme örnekleme Sistematik Örnekleme 0
EN AZ KARE HATLARI – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Σi2 varyansı, θˆi tahmininde bulunan bilgi miktarının bir ölçüsüdür. Σi2’nin buna uygun olarak küçük olduğu θˆi’lere nispeten daha fazla ağırlık verilmesi makul görünmektedir. Wi = 1 / σi2 ağırlıklarının aşağıdaki anlamda optimal olduğu ortaya çıkmıştır: Karşılık gelen ağırlıklı en küçük kareler tahmini, θˆi’nin tüm ağırlıklı ortalamaları arasında minimum varyansa sahiptir (genel olarak tahminler arasında zorunlu olmasa da). Wi = 1 / σi2 ayarlandığında, (1.8) ‘den aşağıdaki sonuca varılır.

Bu noktaya kadar tüm tartışmanın araçlara ve farklılıklara dayandığına dikkat edin. Özellikle dağılımlar veya örneklem büyüklüğü hakkında hiçbir şey varsayılmamıştır. Görünüşe göre ağırlıklı en küçük kareler yönteminin tavsiye edeceği çok şey var. Maksimum olasılık yaklaşımının aksine, hesaplamalar basittir ve örneklem büyüklüğü bir sorun gibi görünmemektedir.

Bununla birlikte, önemli bir husus, ağırlıklı en küçük kareler yaklaşımını kullanmadan önce σi2 varyanslarını bilmemiz gerektiğidir ve pratikte bu bilgi neredeyse hiçbir zaman mevcut değildir. Bu nedenle, genellikle çalışma verilerinden σi2’yi tahmin etmek gerekir, bu durumda ağırlıklar sabitler yerine rastgele değişkenlerdir.

RASGELE ÖRNEKLEME

Önceki bölümde açıklanan parametre (nokta) tahmin yöntemleri ve sonraki bölümlerde tartışılacak olan güven aralığı tahmini ve hipotez testi yöntemleri, çalışma konularının rastgele örnekleme kullanılarak seçildiği varsayımına dayanmaktadır. Özneler rastgele olmayan bir örnek ise, yukarıdaki yöntemler geçerli değildir.

Örneğin, hastalar tercihli olarak daha iyi prognoza sahip olanları seçerek bir mortalite çalışmasına kaydolursa, sonuçta ortaya çıkan mortalite tahminleri genel popülasyondaki tipik bir hastanın deneyimini yansıtmayacaktır. Bu bölümde, epidemiolojik çalışmalarda önemli olan iki tür rastgele örneklemeyi tartışacağız: basit rastgele örnekleme ve tabakalı rastgele örnekleme.

Açıklayıcı amaçlar için, belirli bir zaman noktasında belirli bir hastalığa sahip olan nüfusun oranını tahmin etmek için tasarlanmış bir prevalans çalışmasını (anket) düşünüyoruz. Bu orana (nokta) yaygınlık oranı (hastalığın) adı verilir ve hastalığı olan bir kişiye bir vaka (hastalığın) adı verilir. Binom dağılımı, bir yaygınlık çalışmasından elde edilen verileri analiz etmek için kullanılabilir. Buna göre, yaygınlık oranını π ile gösteriyoruz.

Basit Rastgele Örnekleme

En az karmaşık rastgele örnekleme türü olan basit rastgele örnekleme, epidemiyolojik çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Basit rastgele bir örneğin temel özelliği, popülasyondaki tüm bireylerin eşit seçilme olasılığına sahip olmasıdır.

Örneğin, bir nüfus sayım listesinden rastgele isimler seçerek, her bireyin aynı seçilme şansına sahip olduğundan emin olarak basit bir rastgele örnek elde edilebilir. Yaygınlık çalışması için r bireylerin örneklendiğini ve bunlardan bir tanesinin vaka olduğunu varsayalım. Yaygınlık oranının basit rastgele örneklem tahmini

  • πˆsrs = a / r, varyans varyansına (πˆsrs) = π (1 – π) / r sahiptir.

Tabakalı Rastgele Örnekleme

Yaygınlık oranının yaşla birlikte arttığını varsayalım. Basit rastgele örnekleme, örneklemin ortalama olarak popülasyonla aynı yaş dağılımına sahip olmasını sağlar. Bununla birlikte, belirli bir yaygınlık çalışmasında, belirli bir yaş grubunun yeterince temsil edilmemesi veya basit bir rastgele örneklemde bulunmaması mümkündür. Tabakalı rastgele örnekleme, araştırmacının her yaş grubundan (katman) gelecek toplam örneklemin oranını belirlemesine izin vererek bu güçlüğü önler.

Tabakalı rastgele örneklemenin mümkün olabilmesi için, her tabakadaki popülasyondaki bireylerin sayısının önceden bilinmesi gerekir. Örneğin, yaşa göre sınıflandırma, yaşla ilgili bilgilerin mevcut olması koşuluyla bir nüfus sayım listesine dayandırılabilir. Katmanlar oluşturulduktan sonra, her katmandan basit rastgele bir örnek alınır ve bu da katmanlı rastgele bir örnekle sonuçlanır.
N tabaka olduğunu varsayalım. Birinci tabaka için aşağıdaki tanımları yapıyoruz:

Ni, popülasyondaki bireylerin sayısıdır, prei yaygınlık oranıdır, ri basit rastgele örnekteki deneklerin sayısıdır ve a diğer denekler arasında 􏰮i􏰮 vaka sayısıdır (i = 1,2, … N = n N, a = na ve ii = 1 ii = 1 i 􏰱nr = ri olsun. 

Ni ile birlikte tabakalı rastgele bir örnek için ri de veri toplamadan önce bilinmelidir. Genel bir r örneklem boyutu verildiğinde, ri’nin nasıl belirleneceği konusuna kısaca döneceğiz. Şimdilik sadece ri’nin kısıtlamayı (1.25) karşılamasını istiyoruz. Her tabakada basit bir rasgele örnek seçildiğinden, i = ai / ri tahmini değişkendir (πˆi) = πi (1 − πi) /ri’dir.

Küme örnekleme
Basit rastgele Örnekleme
Kota örneklemesi
Amaçlı Örnekleme
Basit rastgele Örnekleme soruları
Kolayda Örnekleme
Sistematik Örnekleme
Gelişigüzel örnekleme

πˆi’nin ağırlıklı ortalaması olduğu görülmektedir. E (πˆi) = πi olduğundan, bundan kaynaklanır.

Şimdi ri belirleme konusunu ele alıyoruz. İzlenebilecek, her biri ri üzerine belirli koşullar koyan birkaç yaklaşım vardır. Örneğin, optimal tahsis yöntemine göre, ri, var (πˆstr) en aza indirilecek şekilde seçilir.

Bu kritere göre gösterilebilir ki, (1.28) ‘den görülebileceği gibi, riyi belirlemek için πi’yi bilmek veya en azından makul tahminlere sahip olmak gerekir. Bu, yaygınlık çalışmasının amaçlarından biri olduğundan, bu nedenle daha önceki yaygınlık çalışmalarından elde edilen bulgulara güvenmek veya bu tür çalışmalar mevcut olmadığında, bilgilendirilmiş görüşlere erişim sağlamak gerekir.

Tabakalı rastgele örnekleme, yalnızca πi’nin tabakalar arasında farklılık gösterdiği biliniyorsa veya en azından kuvvetle şüpheleniliyorsa dikkate alınmalıdır. Araştırmacı tarafından bilinmeyen, πi’nin hepsinin eşit olduğunu, böylece her i için πi = π olduğunu varsayalım. (1.28) ‘den ri = (Ni / N) r ve dolayısıyla (1.27)’ den var (πˆstr) = π (1 − π) / r olduğunu izler.

Bu, tabakalı rastgele örnekleme altında mümkün olan en küçük varyans olan optimal tahsis ile elde edilen varyansın basit rastgele örneklemeden elde edilecek varyansa eşit olduğu anlamına gelir. Sonuç olarak, πi’lerin hepsinin eşit olma olasılığı olduğunda, tabakalandırmada yer alan çaba varyansta bir azalma ile ödüllendirilmeyeceğinden tabakalı rastgele örneklemeden kaçınılmalıdır.

Basit rastgele örnekleme ve tabakalı rastgele örnekleme kavramsal ve hesaplama açısından basittir. Çok aşamalı örnekleme ve küme örnekleme gibi daha karmaşık rastgele örnekleme yöntemleri vardır.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.