Örnekleme hataları; örnekleme seçimindeki hata, örneklem büyüklüğündeki hata ve örneklemden elde edilen verilerdeki hatalardır.

Cevap : 1 , örnekleme, hata, örneklem büyüklüğü, veri kaybı

Örnekleme hataları, istatistiksel verilerin güvenilirliğini etkileyen bir takım hatalardır. Bu hatalar, doğru sonuçlara ulaşmak yerine yanıltıcı sonuçlar ortaya çıkarabilir. Örnekleme hataları ise örnekleme seçimindeki hata, örneklem büyüklüğündeki hata ve örneklemden elde edilen verilerdeki hatalar olarak üç kategoride incelenebilir.

Örnekleme seçimindeki hata, yanlış örneklem seçimi nedeniyle ortaya çıkar. Örneklem seçilmek için uygun yöntemler ve örneklem büyüklükleri belirlenmelidir. Örneğin, örneklem seçiminde özellikle rastgele örneklem seçim yöntemi doğru bir seçimdir. Ancak, örneklem seçiminde rastgele yöntem yerine yanlış bir yöntem kullanılırsa örnekleme hataları oluşabilir.

Örneklem büyüklüğündeki hata, örnekleme ilişkin çıkarsamaların yanlışlığına sebep olabilir. Doğru bir örnekleme yöntemi kullanılmış olsa bile, örneklemdeki birey sayısı yeterli büyüklüğe ulaşmamış olabilir. Örneklem büyüklüğü, örneklemin seçilmesindeki yöntemlerle de ilgilidir. Örneğin, örneklem seçiminde stratife yöntemi kullanıldığında, stratefi büyüklüğü örnek büyüklüğünün önemli bir faktörüdür.

Örneklemden elde edilen verilerdeki hatalar, doğru örneklem seçilse bile, yanlış veri toplama ve ölçüm yöntemleri sebebiyle oluşabilir. İnsan hataları, ölçüm araçlarının uygun olmaması ve yanlış veri işleme yöntemleri, bu hataların oluşmasına sebep olabilir.

Bu nedenlerden dolayı, doğru örnekleme yöntemleri kullanarak, örneklem büyüklüğünü ölçen metodlarla doğru ve güvenilir veriler elde edilerek, örnekleme hatalarını minimuma indirilebilir.


1 0 HappyDay13 24-04-2023 05:21:42 tarihinde yazdı.