Sıralı Küme Örneklemesi ile İki Yığın Ortalaması Farkı İçin Bootstrap Güven Aralıklarının İncelenmesi

Authors : Nurdan YENİAY KOÇER, Yaprak Arzu ÖZDEMİR, Fikri GÖKPINAR

Pages : 651-661

Doi:10.17714/gumusfenbil.647804

View : 17 | Download : 7

Publication Date : 2020-07-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Sıralı Küme Örneklemesi (SKÖ), ilgili değişkeni ölçmenin emek, zaman ya da maliyet bakımından zor olduğu ancak bu değişkeni daha düşük maliyetle sıralamanın mümkün olduğu durumlarda kullanılan bir örnekleme tekniğidir . Bu teknikte genellikle sıralamada hata yapılmaması için küme çapının küçük olması tercih edilir. Bununla birlikte, istatistiksel çıkarsamalar yapılırken, test istatistiğinin dağılım bilgisine ihtiyaç duyulur. Örnek çapı yetersiz olduğu için dağılım bilgisinin elde edilemediği ya da dağılım bilgisinin olmadığı durumlarda bootstrap gibi yeniden örnekleme teknikleri kullanılabilir. Bu çalışmada, sıralı küme örneklemesi altında farklı bootstrap örnek seçim yöntemleri ele alınmıştır. Ele alınan yöntemler iki yığın ortalaması farkına ilişkin güven aralığını oluşturmak üzere geliştirilmiştir. Ayrıca Monte Carlo simülasyon çalışması ile örnek seçim yöntemleri bazı simetrik ve çarpık dağılımlar altında güven aralığı kapsama olasılıkları ve genişlikleri bakımından incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, en yüksek güven aralığı kapsama olasılıkları standart normal dağılım altında elde edilmiştir. Simetrik olmayan dağılımlarda ise, dağılım simetrik hale geldikçe elde edilen güven aralığı kapsama olasılığının arttığı görülmüştür. Önerilen yöntemlerden 2. yöntem ile elde edilen güven aralığı kapsama olasılıklarının 1. yöntem ile elde edilen güven aralığı kapsama olasılıklarından daha yüksek olduğu görülmüştür. Güven aralığı genişliklerinin ise dağılımın varyansı azaldıkça daraldığı gözlemlenmiştir. Bunun yanında, gerçek veri üzerinde güven aralığı genişliğinin elde edilmesi ile ilgili bir uygulama çalışması yapılmıştır.
Keywords : Bootstrap, Güven Aralığı Kapsama Olasılığı, Sıralı Küme Örneklemesi