Soru arşivi yükleniyor…
Sorular yükleniyor…
Sınav ve konu sorularıyla çalış. Cevabını kontrol et, zorlandığın soruları kaydet ve yeniden çöz.
248 sorunun metninde arama yapabilirsin.
Diğer 3 görselli soruları kendi sayfalarında çözebilirsin.
Kendi cevabını düşün, sonra yayımlanmış cevapla karşılaştır. Değerlendirmeyi sen yaparsın.
İlerleme yükleniyor…
z = d/SE formülü kullanılır. İstatistikle ilgili kaynaklarda bulunabilecek Standart Normal Dağılım tablolarında yer alan “z” değerleri, santral limit teoremi olarak bilinen olasılık hesapları ile geliştirilmiş olan ve farklı güven düzeyleri için bulunabilen sayısal değerlerdir. d=Öngörülen sapma, SE=Standart hata’ dır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
“Güven düzeyi” (Confidence level: CL), araştırma sonuçlandığında elde edilen bulguların, örneğin, hesaplanan ortalama veya oranın, güvenle savunulabileceği düzey anlamına gelir ve bir başka önemli kavram olan “güven aralığı” (Confidence interval: CI) ile karıştırılmaması gerekir. Örnek büyüklüğü hesaplarında geleneksel olarak en sık kullanılan güven düzeyi %95 olup bazı durumlarda %99 da kullanılabilmektedir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Eğer incelenen değişken nicelik ise, yani değişkenin değerleri ölçülerek ortalama ve standart sapma ile ifade edilecek ise; • Standart hata = SE = s / n ’dir. (s=Standart sapma, n=Örnek büyüklüğü) Eğer incelenen değişken nitelik ise yani araştırma bulguları oran (p) olarak ifade edilecek ise; • Standart hata = SE = pq / n ’dir. (p=Öngörülen evren oranı, q=1-p, n=Örnek büyüklüğü)
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Eğer incelenen değişken nicelik ise; • z = d / s / n yani n = z!s! / d! Eğer incelenen değişken nitelik ise; • z = d / pq / n yani n = z!pq / d!
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
İncelenen değişkenin evrendeki değerlerinin dağılımı ve standart sapması genellikle bilinmediğinden aynı konuda daha önce yapılmış benzer araştırma sonuçlarına bakılır ve kaynak gösterilerek o araştırmalarda bulunan standart sapmalar kullanılır. Benzer araştırmalar da bulunmuyorsa, o durumda küçük çaplı bir pilot çalışma yapılarak standart sapma hesaplanır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Öngörülen evren oranının ne olacağına karar vermek için aynı evrende daha önce yapılmış olan benzer araştırmalara bakmak gerekir. Böyle araştırmalar yok ise başka toplumlarda benzer evrenlerde yapılmış benzer araştırma sonuçları taranarak güvenilir bir oran bulunmaya çalışılır. Bu da mümkün olamıyorsa örneğin, araştırma konusu ilk kez bu araştırma ile ele alınacak bir konu ise, bilinmeyen evren oranı için 0.5’nin kullanılması gerekir. Yani evren oranının bilinmediği durumlarda öngörülen oran 0.5 olmalıdır. Bu oranın kullanılması ile aynı örneklem hatası ve aynı güven düzeyi için en büyük örnek büyüklüğüne ulaşılması sağlanır. Bunun gerekçesi örnek büyüklüğü formülünden kolayca anlaşılabilir. Formülün payında yer alan “pq”, evren oranı olan p ile 1-p olan q’nun çarpımıdır. Birbirini 1’e tamamlayan iki sayının çarpılması halinde en büyük değerin elde edilmesi için sayıların “0.5” ve “0.5” olması gerekir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Bu durumda örneğin evreni temsil etme sorunu ortaya çıkar. Kendisinden veri toplanan kişiler ile toplanmayan kişiler, araştırılan konu açısından önemli bir farklılığa sahip ise araştırma sonuçları yanlı olur. Başka bir deyişle örnekten elde edilen sonuçlara bakılarak evren hakkında tahminlerde bulunmak doğru olmayacaktır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Kendisine ulaşılamayan kişilere ulaşmak için birkaç kez girişimde bulunulmalı, gene ulaşılamıyor ise ulaşılamama nedeni kaydedilmeli, sonuçlar yorumlanırken bunlar da göz önünde tutularak yorum yapılmalıdır. Araştırmaya katılmayı kabul ettiği halde bazı kişilerin veri toplama aşamasında vazgeçme ya da yarıda bırakma olasılığı olup olmadığı, ön uygulama aşamasında dikkatli bir şekilde incelenmeli ve önlem alınmalıdır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Örneklem dağılımı, aynı evrenden, aynı büyüklükte alınabilecek olan olası tüm örneklerden elde edilecek istatistik değerlerin dağılımıdır. Buradaki istatistik sözcüğü “ortalama”, “oran”, “standart sapma” gibi örnekten elde edilen değerler için kullanılır. Evren değerleri için kullanılan sözcük ise “parametre”dir. Örneklem dağılımları yardımı ile elde edilen bir istatistik değerin evren parametresinden ne denli farklı olduğu önemlilik testleri ile analiz edilerek anlaşılmaya çalışılır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Çan eğrisi üzerindeki değerlerin görülme olasılığına bakılarak tek bir örnekten elde edilen istatistik değerlerin (ortalama ya da oranların) evren parametresine ne ölçüde yakın ya da uzak olduğunun yorumu yapılabilmektedir. Çan eğrisinin aşırı uçlarında yer alan %2.5’luk bölgede kalan örnek istatistikleri, bilim çevrelerinde genel kabul görmüş bir kural olarak evren parametresinden önemli şekilde farklı, diğer değerler ise yani %95’lik orta alanda kalan değerler evren değerlerinden farksız kabul edilmektedir. Bu farklılığın ya da farksızlığın analizi önemlilik testleri ile yapılabilmektedir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Örnek kullanımının genel olarak yararları şu şekildedir: • Ulaşılmak istenilen sonuçlara kısa sürede ulaşma olanağı sağlar. • Para, iş gücü, araç-gereç anlamındaki maliyetlerin daha az olmasını sağlar. • Sağlıkla ilgili konular çok değişkenli olduğu için küçük gruplar sayesinde değişkenlerin etkisinin kontrolü daha kolay olur, daha kesin sonuçlar elde edilir. • Araştırmaya katılmama, eksik veri toplama, gözlemciler arası farklılık, ölçüm/gözlem hataları, gibi hataları kontrol altına almak daha kolaydır. • Örneklem hatası araştırıcı tarafından öngörülen ve izin verilen bir hata olduğu için sonuçların yorumu sırasında etkisini ölçme imkanı vardır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Olasılıksız örnekleme ile seçilen gruplardan elde edilen sonuçların evrene genellenmesi doğru değildir ve bilimsel bir yaklaşım olarak kabul görmez. Ancak, bazı bilimsel araştırmalarda zorunlu olarak, kalitatif yöntemlerle yapılan araştırmalarda ise araştırma amaçları gerektirdiği için bu yöntemler kullanılabilmektedir. Örneğin, “hiç özel hastaneye gitmemiş yetişkinler” arasında bir araştırma yapılması söz konusu olduğunda araştırma evrenini belirlemek, evrendeki birimlerin listesini yapmak mümkün değildir. Dolayısıyla evrendeki her bireyin örneğe seçilme olasılığını hesaplamak da mümkün değildir. Ancak, bu özelliği taşıyan kişilere bir şekilde ulaşmak ve bunlardan veri toplamak gerekebilir. Bu durumda zorunlu olarak olasılıksız örnekleme yöntemlerini kullanmak gerekir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Araştırma amaçlarına uygun kişilerin seçilmesidir. Örnek büyüklüğünün önemi olmadığı gibi bu kişilerin hangi kaynaklardan yararlanılarak nasıl seçildiklerinin de önemi yoktur.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Ulaşılması kolay olan kişilerin seçilmesidir. Komşular, arkadaşlar, sokakta dolaşanlar, bir alışveriş merkezine gelenler, ulaşılması kolay olan kişilerdir. Bunların hiç bir evreni temsil etme özelliği olmamakla birlikte kendilerinden çeşitli amaçlarla veri toplanması gerekebilir. Genellikle bir ürün veya hizmetle ilgili pazar araştırması yapılırken beklenti ve eğilim belirlemek amacıyla bu tür örnekleme kullanılabilir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Örneğe seçilecek bazı kişiler veya gruplar için yanlı davranılması esasına dayanan bir yöntemdir. Eğer yapılan araştırmada toplanacak verilerin bir kısmı evrende azınlıkta olan veya bulunması zor olan bazı gruplardan toplanacaksa ve bu grupların seçilecek örnek içerisinde belirli bir oranda temsil edilmesi gerekiyorsa bunlar için bir kota belirlenerek kota örneklemesi yapılır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Basit tesadüfi örneklemenin güçlü yanları: • Evrendeki her birimin örneğe girme olasılığı eşit olduğundan örneğin evreni temsil gücü fazladır. • İstatistiksel hesaplamalar ve tahminler kolay yapılır. Basit tesadüfi örneklemenin zayıf yanları: • Örnek büyüklüğü fazla ve geniş bir alana yayılıyorsa zaman, iş gücü ve parasal açıdan maliyeti yüksek olur. • Evrendeki azınlık gruplar tam olarak temsil edilmeyebilir. • Örneğe seçilen veya seçilmeyen kişilerde ayrımcılık duygularına neden olabilir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Sistematik örneklemenin güçlü yanları: • Yöntemin uygulanması çok kolaydır. • Örneğin evrene eşit olarak dağılması sağlanır, temsil gücü artar. Sistematik örneklemenin zayıf yanları: • Evrendeki birimlerin listesi tekrarlayan bir iç düzene sahip ise farkında olmadan taraf tutulmuş olur. • Yapılan tahmin ve hesapların kesinliğini savunmak zordur.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Araştırılan konu, evrende yer alan kişi ya da birimlerin herhangi bir özelliğine bağlı olarak farklı bir dağılım gösteriyor ise evren bu özelliğe göre tabakalara ayrıldıktan sonra her tabakadan tesadüfi yöntemlerden birisi kullanılarak, gereken sayıda kişi ya da birimin örneğe seçilmesi şeklinde yapılan örnekleme yöntemidir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Tabakalı örneklemenin güçlü yanları: • Her tabakadaki her birimin seçilme olasılığı eşittir. • Her tabakanın örnek içerisinde yeterince temsil edilmesini sağlar. • Evrendeki azınlık grupların temsil edilmesi sağlanır. Tabakalı örneklemenin zayıf yanları: • Her tabaka için ayrı hesaplama ve seçim gerektirir. • Azınlık grupların örnekte yeterince temsil edilmesine çalışılırken diğer grupların temsil gücü azalır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Daha çok epidemiyolojik saha araştırmalarında kullanılan küme örnekleme yönteminde örnekleme birimleri kişiler değil kümelerdir. Evren önce coğrafi durum, nüfus yoğunluğu gibi herhangi bir özelliğine göre alt gruplara yani kümelere ayrılır. Daha sonra tesadüfi yöntemlerden birisi kullanılarak kümeler arasından örnek seçilir. Çalışma ya bu kümelerde yer alan tüm birimler üzerinde ya da gene tesadüfi yöntemlerden birisi ile seçilen yeterli sayıda birim üzerinde gerçekleştirilir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Küme örneklemenin güçlü yanları: • Zaman, iş gücü ve parasal anlamda maliyet azalır. • Örnekleme sırasında söz konusu olabilecek ayrımcılık duyguları engellenir. Küme örneklemenin zayıf yanları: • Örneklem hatası fazla olduğundan evreni temsil etme gücü diğer yöntemlerden daha azdır. • Tasarım etkisinin büyük olması nedeniyle örnek büyüklüğünün dikkatle hesaplanması gerekir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Evrendeki kişi sayısının fazla olduğu veya evrenin çok geniş bir alana yayıldığı durumlarda yukarıda sayılan örnekleme yöntemlerinin sadece bir tanesini kullanarak örnek seçmek mümkün olmayabilir. Bu durumda çeşitli aşamalarda farklı örnekleme yöntemleri kullanılarak birden çok örneklemeyi bir arada kullanmak gerekir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Araştırma sonuçlarının değerli olması için örnek büyüklüğü hesabının başlangıçta yapılması gerektiği halde çeşitli nedenlerle yapılamamış veya istenilen büyüklükte bir örneğe ulaşılamamış ise bu durumda güç analizi (power analysis) yapılarak, ulaşılan örnek büyüklüğünün evreni temsil etme gücü hesaplanır. Gerek örnek büyüklüğü hesabı gerekse güç analizi iyi istatistik bilgisi gerektirdiğinden hesaplamalar yapılırken bu konuda bir uzmandan destek alınmasında yarar vardır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Her araştırmada karşılaşılabilen katılmama sorunu ile eksik veri sorununu önlemek için araştırmacıların daha işin başında gerekli önlemleri alması gerekir. Örneğin, kendisine ulaşılamayan kişilere ulaşmak için birkaç kez girişimde bulunulmalı, gene ulaşılamıyor ise ulaşılamama nedeni kaydedilmeli, sonuçlar yorumlanırken bunlar da göz önünde tutularak yorum yapılmalıdır. Araştırmaya katılmayı kabul ettiği halde bazı kişilerin veri toplama aşamasında vazgeçme ya da yarıda bırakma olasılığı olup olmadığı, ön uygulama aşamasında dikkatli bir şekilde incelenmeli ve önlem alınmalıdır. Kişiler genellikle kendilerine sorulan bazı rahatsız edici sorulardan, bazı özel bilgilerin istenmesinden, ya da veri toplama sürecinin uzun sürmesinden dolayı araştırmayı yarıda bırakabilmekte veya katılmayı reddedebilmektedirler.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Örnek büyüklüğünün hesaplanması için bilinmesi ve göz önünde tutulması gereken başlıca önemli noktalar şunlardır: • Araştırmanın amacı ve türü • İncelenen değişkenin ölçüm biçimi • İncelenen değişken için evrende öngörülen değer veya yaygınlık • Nitelik için: Öngörülen oran= (p) • Nicelik için: Öngörülen standart sapma= (s) • Elde edilecek sonuçlar için izin verilen hata payı, öngörülen sapma miktarı (d) • Sonuçların savunulacağı güven düzeyi ve kesinliği (z) • Evren büyüklüğü (N)
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?