İstatistiksel bir örnek , analiz yapmak ve bir bütün olarak popülasyon hakkında bilgi edinmek amacıyla daha büyük bir popülasyondan seçilen bireylerin, nesnelerin veya olayların temsili bir alt kümesidir.
İstatistiksel örnek popülasyon parametrelerini tahmin etmek için kullanılır. Ayrıca evren hakkında çıkarımlarda bulunmak ve örneklem sonuçlarına göre kararlar vermek.
Örneğin alındığı popülasyonu temsil etmesi önemlidir, yani ilgili özellikler açısından popülasyondakilere benzer bireyleri veya unsurları içermesi gerekir.
İstatistiksel analizde doğru ve geçerli sonuçların elde edilmesi için temsili bir numunenin seçilmesi çok önemlidir.
İstatistiksel örnek ne için kullanılır?
Örnek istatistikler, çıkarımsal istatistiklerde daha büyük bir popülasyonun özelliklerini tahmin etmek ve çıkarımlar yapmak için kullanılır. Bu, bu popülasyonun temsili bir örneğinden elde edilen veriler kullanılarak gerçekleştirilir.
Örnekleme önemlidir çünkü birçok durumda zaman, maliyet veya kaynak kısıtlamalarından dolayı popülasyonun tamamı hakkında bilgi edinmek mümkün değildir. Bu nedenle örneklem, popülasyonun temsili bir kısmı aracılığıyla popülasyon hakkında bilgi edinmenin etkili ve pratik bir yoludur.
İstatistiksel örnek popülasyonun özellikleri hakkında genel bir fikir sağlar. Bu sayede diğer istatistiksel ölçümlerin yanı sıra ortalama, standart sapma , varyans , oran gibi veriler elde edilir.
Ayrıca hipotezleri test etmeyi ve popülasyon parametrelerine ilişkin güven aralıklarını tahmin etmeyi mümkün kılar. Bütün bunlar karar verme, stratejik planlama ve farklı alanlardaki sonuçların değerlendirilmesi için faydalıdır.
İstatistiksel örneklerin türleri nelerdir?
Veri analizinde kullanılabilecek çeşitli istatistiksel örnekler vardır. Ancak olasılıklı örnek ve olasılıksız örnek olmak üzere iki türe ayrıldıklarını belirtmekte fayda var.
olasılık örneği
- Basit Rastgele Örneklem : Bir örneklem popülasyondan rastgele seçilir ve popülasyondaki her elemanın seçilme olasılığı aynıdır.
- Tabakalı örnek : Popülasyon tabakalara veya alt gruplara bölünür ve daha sonra her tabakadan bir örnek seçilir. Bu, popülasyonun alt gruplarının benzer özelliklere sahip olduğu durumlarda kullanılır.
- Sistematik örnekleme : Popülasyondan rastgele bir öğe seçilir, ardından geri kalan öğeler sabit aralıklarla seçilir.
- Küme örneği : Popülasyon daha büyük gruplara veya kümelere bölünür ve ardından bazı kümeler rastgele seçilir. Popülasyonun çok büyük olduğu veya dağınık olduğu durumlarda kullanılabilir.
Olasılıksız örnek
- Kota örneği – Örneklemin genel nüfusu yeterince temsil etmesini sağlamak için yaş, cinsiyet, eğitim vb. gibi belirli demografik özelliklere göre bir örnek seçilir.
- Kolayda Örnek : Örnek öğeler, rastgele veya sistematik bir seçim süreci izlenmeden, uygun veya basit bir şekilde seçilir. Bu tür bir numune genel popülasyonu daha az temsil edebilir.
- Kartopu Örneklemesi – Bu tür örnekleme, ilgilenilen popülasyonun bulunmasının zor olduğu veya belirli özelliklere sahip olduğu durumlarda kullanılır. Küçük bir grup birey seçerek başlıyorsunuz, ardından onlardan örneklem kriterlerini karşılayan diğer bireyleri belirlemelerini istiyorsunuz.
- Yargısal Örnekleme – Bu tür örnekleme, numunenin araştırmacı tarafından öznel seçimine dayanır. Başka bir deyişle, araştırmacı örneklemin bir parçası olacak unsurları seçerken kendi takdir yetkisini kullanır.
İstatistiksel örneklemin özellikleri nelerdir?
İstatistiksel örnek özellikleri, bir popülasyonun seçilen örneği için tanımlanabilen ve analiz edilebilen özellikleri veya nitelikleri ifade eder. En yaygın özelliklerden bazıları şunlardır:
- Örneklem büyüklüğü : Örneklemdeki öğe sayısını ifade eder.
- Temsil Edilebilirlik : Örneklem incelenen popülasyonu yeterince temsil etmeli, yani rastgele ve tarafsız bir örnek olmalıdır.
- Örnekleme hatası : Örnek istatistik ile popülasyon istatistikleri arasındaki farkı ifade eder.
- Hassasiyet : Örneklemin popülasyonu ne kadar doğru temsil ettiğini ifade eder.
- Önyargı : Örneklemin sonuçlarını etkileyebilecek ve onu popülasyonu temsil edemez hale getirebilecek herhangi bir özelliği ifade eder.
- Homojenlik : Örnekteki elementler arasındaki benzerliği ifade eder. Eğer elementler birbirinden çok farklı ise numune homojen olmayabilir.
- Değişkenlik : Örnekteki elementler arasındaki fark miktarını ifade eder.
- Merkezi Eğilim – Örnek dağılımının merkezini temsil etmek için kullanılan ortalama, medyan veya mod gibi değeri ifade eder.
Bu özellikler numunenin kalitesini ve güvenilirliğini ve ondan elde edilen sonuçları değerlendirmek için önemlidir.
İstatistiksel örneklemenin uygulamaları nelerdir?
İstatistiksel örnekleme birçok alanda önemli bir araçtır ve çeşitli uygulamalarda kullanılır. Farklı alanlarda istatistiksel örneklemenin en yaygın uygulamalarından bazıları şunlardır:
- Pazar Araştırması : Şirketler, tüketici tercihleri ve davranışları hakkında bilgi edinmek amacıyla anketler ve pazar araştırmaları yapmak için istatistiksel örneklemeyi kullanır.
- Sosyal bilimler : Araştırmacılar, diğerlerinin yanı sıra siyaset, eğitim, sağlık, ekonomi gibi farklı bağlamlardaki insanların tutumlarını, inançlarını ve davranışlarını incelemek için istatistiksel örneklemeyi kullanır.
- Tıp : Doktorlar ve tıbbi araştırmacılar, bir tedavinin etkinliğini ve güvenliğini belirlemek amacıyla klinik çalışmalar ve tedavi denemeleri yürütmek için örnek istatistiklerden yararlanır.
- Mühendislik – Mühendisler, bir ürünün veya sürecin kalitesi ve performansı hakkındaki verileri analiz etmek ve tasarım ve üretim kararları vermek için istatistiksel örneklemeyi kullanır.
- Finans : İstatistiksel örnekleme, işletmeler ve yatırımcılar tarafından bir şirketin veya finansal piyasanın finansal performansını analiz etmek için kullanılır.
- Çevre Bilimleri – Çevre bilimcileri su, hava ve toprak kalitesine ilişkin verileri analiz etmek ve hava durumu düzenlerini ve biyolojik çeşitliliği incelemek için örnek istatistiklerden yararlanır.
İstatistiksel örneklemin istatistiksel popülasyon ve istatistiksel çıkarımdan farkı nedir?
İstatistiksel popülasyon, incelemek istediğimiz öğelerin tamamını ifade eder. İstatistiksel örneklem ise tahminlerde bulunmak ve hipotezleri test etmek için kullanılan popülasyonun temsili bir seçimidir.
İstatistiksel örnek, istatistiksel popülasyon hakkında çıkarımda bulunmak veya sonuçlar çıkarmak için kullanılan bir araçtır. Bu istatistiksel çıkarım teknikleri uygulanarak elde edilir.
İstatistiksel çıkarım, bir bütün olarak popülasyon hakkında açıklamalar ve sonuçlar çıkarmak için örnek verileri kullanma sürecini ifade eder.
İstatistiksel örnek örneği
Bitirmek ve istatistiksel örneğin nelerden oluştuğunu daha iyi anlamak için aşağıdaki örneklere bakalım:
örnek 1
Belirli bir ürünü kullanan kişilerin oranını bilmek istiyorsanız 1000 kişiden oluşan basit rastgele bir örneklem alıp onlara ürünü kullanıp kullanmadıklarını sorabilirsiniz.
1.000 katılımcıdan 600’ünün ürünü kullandığını varsayalım. Yani numunedeki ürünü kullanan kişilerin oranı 600÷1000 = 0,6 veya %60’tır.
Örnek 2
Bir şehrin sakinlerinin bir inşaat projesi hakkında ne düşündüğünü bilmek istiyorsanız, 200 sakinden oluşan basit bir rastgele örnek alıp onlara projeyi destekleyip desteklemediklerini sorabilirsiniz.
200 katılımcıdan 140’ının projeyi desteklediğini, 60’ının ise karşı olduğunu varsayalım. Dolayısıyla örneklemde projeyi destekleyen sakinlerin oranı 140–200 = 0,7 veya %70’tir. Örneklemde projeye karşı olan sakinlerin oranı 60÷200 = 0,3 veya %30’dur.
Örnek 3
Üniversite öğrencilerinin günde ders çalışarak geçirdikleri ortalama saat sayısını bilmek istiyorsanız. 50 öğrenciden oluşan basit rastgele bir örnek alınabilir ve bir hafta boyunca günde ders çalışmak için harcadıkları saat sayısını kaydetmeleri istenebilir.
Seçilen 50 öğrencinin günde şu sayıda çalışma saatini kaydettiğini varsayalım: 2, 3, 4, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5. Bu saatlerin toplamı 181’dir, dolayısıyla örneklemdeki günlük ortalama çalışma saati sayısı 181÷50 = 3,62 saattir.