TIBBİ İSTATİSTİK - Deneme Sınavı - 29

nh = (Nh/N) . n =(600/1000).60 =36

z=(Xort-M)/(s/kakekök(n))=(43-40)/(12/8)=3/1,5=2

n=( c - co) / ct =(10000-4200) / 8 =725

Tam sayım mı, örnekleme mi uygulanacağına karar verebilmek için; zaman, maliyet, doğru veri elde etme, incelenecek birimlerin fiziksel zarara uğraması ve ana kütleyi oluşturan birimlerin değişkenliği kriterleri değerlendirilir.

Keyfi seçimde; örneklem oluşturulurken tanımlanan ana kütleyi oluşturan birimler arasında fark gözetilir. Araştırmacı, hangi birimlerin örnekeleme seçileceğini bilerek ve isteyerek belirler. Bütün birimlere bilinen bir olasılıkla seçilme şansı verilmez

Planlanan bir istatistiksel araştırma için tanımlanan sonlu ana kütlenin bütün birimleri üzerinden araştırmaya konu olan değişkenler itibariyle veri derleniyorsa yapılan işleme tam sayım denir. Tam sayım sonucu elde edilen veri kümesinin çözümlenmesiyle elde edilen bilgiler (parametre değerleri) veri
derleme ve çözümleme hatası işlenmemiş ise kesin ve doğru bilgilerdir.Tam sayım genellikle sonlu ve küçük hacimli ana kütlelere uygulanır. Bununla birlikte büyük hacimli sonlu ana kütlelerin bütün birimlerine ulaşabilmek olanaklıysa, karşılaşılan özel problemin çözümü için mümkün bütün verilerin elde edilmesine gereksinim varsa tam sayım yapılmalıdır.

Maliyet örnekleme bütçesi, örneklemeyi tam sayıma tercih etmede en önemli belirleyicidir. Örnekleme tam sayıma göre daha az maliyetle bilgi üretme imkanı sağlar. Öte yandan eğer ana kütle hacmi küçükse veya tam sayım yapmak bütçe olanaklarıyla da mümkünse tam sayım tercih edilmelidir.
Burada dikkat edilmesi gereken nokta tam sayım yapma maliyetinin, elde edilecek bilginin değerinden küçük olması gerekir. Aksi durumda örneklemeye başvurmak uygun olacaktır.

Olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri : Kolayda örnekleme, Yargısal örnekleme, Kota örneklemesi, Kartopu örneklemesi

Olasılıklı örnekleme yöntemleri : Basit tesadüfi örnekleme, Tabakalı örnekleme, Sistematik örnekleme, Tek ve çok aşamalı örnekleme

Kartopu örneklemesi, özellikle bir çerçevenin mevcut olmaması ya da oluşturulmasının imkansız olduğu durumlarda faydalı bir örneklemedir. Bu yöntemde örnekleme süreci tanımlanan ana kütlede yer alan bir
bireyin genellikle tesadüfi olarak seçilmesiyle başlar. Belirlenen bu birey örnekleme giren birinci birimdir. Bu bireyden aynı ana kütle tanımında yer alan tanıdığı bir bireyin olup olmadığı öğrenilir. Varsa bu bireye ulaşılır. Böylece örneklemde yer alacak ikinci birime ulaşılmış olur. Benzer şekilde bu süreç,
referanslarla keyfi olarak belirlenen hacimde örnekleme ulaşılıncaya kadar sürdürülür.

Örneklem için birim seçiminin keyfi olarak yapıldığı yöntemlerden biri de kota örneklemesidir. Tanımlanan sonlu ana kütle heterojen özelliklere sahip birimlerden oluşuyorsa olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri grubundan kota örneklemesi temsili örneklem oluşturma amacıyla tercih edilmelidir.

Eğer basit tesadüfi örnekleme planlarında önceki çekilişte seçilen birim incelendikten sonra ana kütleye iade ediliyorsa, başka bir ifadeyle birimler
tekrar tekrar seçilme şansına sahipse bu seçim sürecine iadeli tesadüfi seçim süreci adı verilir. Bu seçim sürecinde ana kütle hacmi çekilişten çekilişe değişmez. Sonlu bir ana kütleden iadeli seçimle bir tesadüfi örneklem seçilirse sonsuz ana kütleden basit tesadüfi örnekleme yapılıyormuş gibi bir anlam ifade eder.Bu çekiliş sürecinde ana kütledeki her birimin yapılacak çekilişlerin her birinde birbirine eşittir.1/N  olan seçilme olasılığına sahiptir ve birbirini izleyen çekilişler bağımsızdır.

Bir örneklem istatistiği olan örneklem aritmetik ortalaması tesadüfi bir değişkendir. Aritmatik ortalama tesadüfi değişkeninin olasılık dağılımına ortalamaların örnekleme dağılımı adı verilir.