Belirli bir alan araştırmasında en uygun olasılıklı örnekleme yönteminin belirlenmesi için uygulama çalışması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 8831
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMEL İMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1989
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
İv ÖZET Bu çalışmada Anadolu Üniversitesi öğrencileri için yapılacak bir alan araştırmasında en uygun olasılıklı örnekleme yönteminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Ana kütle mevcudunun büyük olduğu durumlarda veya zaman, insangücü ve para yönünden tasarruf sağlanması amaçlandığında, örnekleme yapmak kaçınılmazdır ; bazen ise örnekleme yapmak zorunlu olur. Araştırmacı kendisi için uygun yöntemi genellikle kuramsal bilgilerden yararlanarak belirleyebilmesine karşın, bazen uygulama sonuçları kuram dan farklılık gösterebilir. Bu nedenle tezde bir alan çalışmasındaki en uygun örnekleme yönteminin belirleyicileri ile olasılıklı örneklemenin temel öğeleri üzerinde öncelikle durulmuş, daha sonra da olasılıklı örnekleme yöntem lerinin kuramsal açıklamalarına yer verilmiştir. Uygulama çalışmasında Anadolu Üniversitesine bağlı Açıköğretim Fakültesi Açıköğretim Bölümü öğrencileri ile örgün eğitim yapmalarına karşın İngilizce dil dersini Açıköğretim programından izleyen fakültelerin son sınıf öğrencilerinin final notlarından yararlanılmıştır, înceleme sonun da Anadolu Üniversitesi öğrencileriyle ilgili araştırmalar da örnekleme yapmak gerektiğinde, tek dereceli küme örneklemesinin en uygun olasılıklı örnekleme yöntemi olacağı belir lenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this study, determination of the optimum probabilistic sampling technique in a field research which would be conducted about the students of Anadolu University is aimed. Sampling is inevitable, when the population is great or from the point of view of realizing manpower and monetary savings. Sometimes sampling is a must. Nevertheless, some application results differ from theoretical knowledge in spite of the fact that the researcher determines the feasib le method for himself making use of this theoretical know ledge* For this reason as an aid in determining the optimum probabilistic sampling technique, the determinants of the optimum - sampling technique and the basic elements of the probabilistic sampling weise first taken into consider ation and then the theoretical explanations of the probabilis tic sampling methods were given placed In the application study, the final grades ©f "Wi® students of the Open Faculty of Anadolu university and of the seniur students attending full-time to the other faculties but following the english course of the Open Faculty were made use of. At the end of the study, in earring out studi es about the students of Anadolu University, simple one stage cluster sampling is determined to be thee optimum probabilis tic sampling technique.
Benzer Tezler
- A Study on demand for tax consultancy services and its marketing implications
Başlık çevirisi yok
GÜLER HÜLYA YILMAZ
- An investigation into cost variations in fit-out construction projects
Fit-out inşaat projelerinde bütçe varyasyonları üzerine bir inceleme
GİZEM ÇALIŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEGÜM SERTYEŞİLIŞIK
- Yapı üretiminde risk yönetimi
Risk management in construction project
EBRU NALAN DİRGEME
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
MimarlıkYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKKI ÖNEL
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ