Bilgi

Uzun dizi analizi için anketin uzunluğu

Uzun dizi analizi için anketin uzunluğu


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Dikkatsiz yanıt vermek için taramaya çalıştığım bir veri kümem var. Uzun dizi analizi yapmak için bir anketin olması gereken minimum uzunluğun ne olduğu konusunda araştırma bulmakta biraz sorun yaşıyorum. Huang et al. (2012) ölçeğin yarısına eşit veya yarısından fazla aynı yanıtı veren kişilerden oluşan bir kesme kullanılmasını önermektedir. Bu, daha kısa ölçekler için sorunlu görünüyor, örneğin, biri 6 maddelik bir ölçekte 3'e aynı yanıtı verirse, işaretlenir. Özellikle ölçekte ters çevrilmiş madde yoksa. Curran (2016), 20 maddelik bir ölçeğin çok kısa olduğu için sorunlu olabileceğinden bahsetmektedir, ancak alıntı yaptıkları makale bunu veya çok kısa bir ölçeği neyin belirleyeceğini açıklamamaktadır.

Birinin bu konuda bir fikri olup olmadığını veya başvurmam gereken bazı makaleler olup olmadığını merak ediyordum. Okuduğunuz için teşekkürler!


İşte uygulayacağım birkaç genel ilke:

Ölçek olumlu ve olumsuz ifadelerden oluşan bir karışıma sahip mi? Eğer öyleyse, garip durumları tanımlamak için daha az öğeye ihtiyacınız olacak. Hepsi olumlu bir şekilde ifade edilmişse, o zaman birisinin örneğin oldukça fazla sayıda maddeyi kabul etmesi mümkündür.

Birden çok yapıyı mı ölçüyor yoksa tek bir boyutu mu ölçüyor? Birden fazla boyutu ölçüyorsa (örneğin, beş faktörlü kişilik testi gibi), yanıtlarda daha fazla çeşitlilik görmeyi beklersiniz.

İlk ilkelerden, vicdani anket tamamlamayı yansıtacak böyle bir yanıt dizisini sağlamak için makul bir neden olup olmadığını düşünmek yardımcı olabilir.

Ayrıca, belirli bir şekilde yanıt vermek için hangi teşviklerin olduğunu düşünmek için anket tasarımınız ve teşvik yapısı hakkında düşünmek isteyebilirsiniz. Bazı anket tasarımları, bu yanıt modunu daha verimli hale getirir.

Diğer bir genel strateji, bir indeks hesaplamak ve bu indeksteki vakaların dağılımını çizmektir. Histogramda bir kesinti görürseniz, bu, kesintinin diğer tarafındaki verilere ayrı bir sürecin (yani vicdani olmayan yanıt verme) neden olduğunu gösterebilir. Bu, anket tamamlama süreleri gibi şeylere bakarken yardımcı olabilir. Bir dizi öğeye yalnızca bir yanıt seçeneği sağlanması durumunda, yanıt seçeneklerinin sayısını elde edebilir ve tablolaştırabilir ve büyük çoğunluğun tüm yanıtları sağlayıp sağlamadığını görebilirsiniz. Alternatif olarak, ortak bir yanıt türü gibi görünüyorsa, sorunlu olduğu sonucuna varma olasılığınız daha düşüktür.

Bunu R'de almanın bir yolu var.veriveri kümeniz veöğelerbir vektör öğe adıdır.

veri$unique_responses <- application(data[,items], 1, function(X) length(unique(X)) tablosu(veri$)benzersiz_responses)

Harika bir anket nasıl yazılır

Konu ne kadar kişisel veya genel olursa olsun, herhangi bir soru dizisi bir ankettir. Anketiniz ister tek başına ister bir anketin parçası olsun, harika sonuçlar elde etmek için harika sorular sormanız gerekir. Anketiniz için harika sorular seçme hakkında daha fazla bilgi için bir profesyonel gibi anket soruları yazma kılavuzumuza bakın.

Ayrıca, bir anket yazarken uzunluğunu da göz önünde bulundurun. Soru sayısı arttıkça, tamamlama oranı genellikle azalır. Bir çalışmada, 40 soruluk anketlerin, 10 soruluk anketlere göre yaklaşık %10 daha düşük yanıt oranına sahip olduğunu bulduk. İnsanlar ayrıca, uzunluğu ne olursa olsun bir anketi doldurmak için yaklaşık 10 dakika harcama eğilimindedir. Bu, daha az soru sorarsanız, yanıtlayanlarınızın her soru için daha fazla zaman harcayacağı anlamına gelir.


İçerik Özellikleri

  1. Duyum ​​ve Algı (%5&ndash7)
    1. Psikofizik, Sinyal Algılama
    2. Dikkat
    3. Algısal Organizasyon
    4. Görüş
    5. Seçme
    6. Tatma
    7. koku alma
    8. Somatosensler
    9. Vestibüler ve Kinestetik Duyular
    10. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
    1. nöronlar
    2. Duyusal Yapılar ve Süreçler
    3. Motor Yapıları ve Fonksiyonları
    4. Merkezi Yapılar ve Süreçler
    5. Motivasyon, Uyarılma, Duygu
    6. Bilişsel Sinirbilim
    7. Nöromodülatörler ve İlaçlar
    8. Hormonal Faktörler
    9. Karşılaştırmalı ve Etoloji
    10. Bilinç Durumları
    11. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
    1. Öğrenme (%3&ndash5)
      1. Klasik koşullanma
      2. Enstrümantal Koşullandırma
      3. Gözlemsel Öğrenme, Modelleme
      4. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
      1. Birimler (fonemler, biçimbirimler, ifadeler)
      2. Sözdizimi
      3. Anlam
      4. Konuşma Algılama ve İşleme
      5. Okuma Süreçleri
      6. Sözlü ve Sözsüz İletişim
      7. iki dillilik
      8. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
      1. Çalışan bellek
      2. Uzun süreli hafıza
      3. Bellek Türleri
      4. Bellek Sistemleri ve Süreçleri
      5. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
      1. Temsil (Kategorizasyon, Görüntüler, Şemalar, Komut Dosyaları)
      2. Problem çözme
      3. Yargılama ve Karar Alma Süreçleri
      4. Planlama, Üstbiliş
      5. Zeka
      6. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
      1. Sosyal Algı, Biliş, Yükleme, İnançlar
      2. Tutum ve Davranış
      3. Sosyal Karşılaştırma, Benlik
      4. Duygu, Etki ve Motivasyon
      5. Uygunluk, Etki ve İkna
      6. Kişilerarası Çekicilik ve Yakın İlişkiler
      7. Grup ve Gruplar Arası Süreçler
      8. Kültürel veya Cinsiyet Etkileri
      9. Evrimsel Psikoloji, Fedakarlık ve Saldırganlık
      10. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
      1. Doğa-Beslenme
      2. Fiziksel ve Motor
      3. Algı ve Biliş
      4. Dilim
      5. Öğrenme, Zeka
      6. Sosyal, Kişilik
      7. Duygu
      8. Sosyalleşme, Aile ve Kültürel
      9. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
      1. Kişilik (%3&ndash5%)
        1. teoriler
        2. Yapı
        3. Kişilik ve Davranış
        4. Uygulamalar ve Sorunlar
        1. Stres, Çatışma, Başa Çıkma
        2. Teşhis Sistemleri
        3. Değerlendirme
        4. Bozuklukların Nedenleri ve Gelişimi
        5. Nörofizyolojik Faktörler
        6. Hastalıkların Tedavisi
        7. epidemiyoloji
        8. Önleme
        9. Sağlıklı psikoloji
        10. Kültürel veya Cinsiyet Sorunları
        11. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar

        VI. ÖLÇÜM/METODOLOJİ/ DİĞER (%15&ndash19%)

          1. Genel (%4&ndash%6)
            1. Tarih
            2. Endüstriyel-Örgütsel
            3. eğitici
            1. Psikometri, Test Oluşturma, Güvenilirlik, Geçerlilik
            2. Araştırma Tasarımları
            3. İstatistiksel Prosedürler
            4. Bilimsel Yöntem ve Kanıtların Değerlendirilmesi
            5. Etik ve Hukuki Konular
            6. Bulguların Analizi ve Yorumlanması

            Alt puanların dayandığı sorular, tek bir içerik alanından birkaç soru art arda görünebilse de, test boyunca dağıtılır ve ayrı ayrı etiketlenmez.


            Katılımcılardan son 12 ay içinde 21 belirli yaşam olayı ve 3 isteğe bağlı olaydan her birini yaşayıp yaşamadıklarını belirtmeleri istenmektedir.  Ölçek, normatif olarak olumsuz olarak kabul edilen olayları (örneğin ölümler, suç) ve aynı zamanda olumsuz olarak kabul edilen olayları içermektedir. daha belirsizdir (örn., mali durum değişikliği, yer değiştirme).  Ölçek ayrıca tek bir olumlu olayı (okulda veya işte başarı) içerir.  Belirsiz olayları, yanıtlayıcıların bu konudaki duygularını bildirdiği bir açıklama maddesi izler. 6 puanlık bir derecelendirme ölçeği kullanan olay (Bkz. ölçekleme).

            Çoğu maddeye ikili yanıt seçenekleri (evet/hayır) ve/veya katılımcıların bir olayın birkaç kişiden birinin başına gelip gelmediğini belirtmelerini gerektiren kontrol listeleri sunulur. değerlik açısından belirsiz olan olaylar hakkında.

            Bu olayla ilgili duygularınızı nasıl değerlendirirsiniz?

            1=çok iyi, 2=orta derecede iyi, 3=biraz iyi, 4=biraz kötü, 5=orta derecede kötü, 6=çok kötü


            ÖZET

            Bir araştırmacının, bir araştırma çalışmasının yürütülmesi için kullanılan temel istatistiksel yöntemlerin kavramlarını bilmesi önemlidir. Bu, geçerli ve güvenilir sonuçlara yol açan uygun şekilde iyi tasarlanmış bir çalışmanın yürütülmesine yardımcı olacaktır. İstatistiksel tekniklerin uygunsuz kullanımı hatalı sonuçlara yol açabilir, hatalara neden olabilir ve makalenin önemini baltalayabilir. Kötü istatistikler, kötü araştırmalara yol açabilir ve kötü araştırma, etik olmayan uygulamalara yol açabilir. Bu nedenle, yeterli istatistik bilgisi ve istatistiksel testlerin uygun kullanımı önemlidir. Temel istatistiksel yöntemler hakkında uygun bir bilgi, araştırma tasarımlarını geliştirmede ve kanıta dayalı kılavuzları formüle etmek için kullanılabilecek kaliteli tıbbi araştırmalar üretmede uzun bir yol kat edecektir.


            Duygudurum Durumları Anketi (POMS) Profili

            Spor yapmanın veya egzersiz yapmanın ruh hali üzerinde olumlu bir etkisi olduğu gösterilmiştir. Bunu nasıl biliyorlar? gibi araçları kullanarak POMS anketiRuh halini ölçmek için araştırmalarda kullanılan, standart olarak doğrulanmış bir psikolojik test. İlk Mood States Profili (POMS) anketi 1971 yılında Maurice Lorr ve Leo F. Droppleman ile birlikte Douglas M. McNair tarafından geliştirilmiştir.

            Anketin birkaç versiyonu var. Şu anda en yaygın kullanılanı, 18 yaş ve üzeri yetişkinler için (POMS 2–A) ve 13 ila 17 yaş arası ergenler için bir diğeri (POMS 2–Y) için mevcut olan POMS 2'dir. POMS 2 araçlarının her ikisi de tam uzunlukta (65 öğe) ve kısa versiyonlar (35 öğe) olarak mevcuttur. Anketler, insanların sahip olduğu duyguları tanımlayan bir dizi açıklayıcı kelime/ifade içerir. Denekler, 5'li Likert ölçeği kullanarak bu alanların her biri hakkında kendi kendilerine rapor verirler.


            Uygulamalı davranış analizi iyi bir kariyer midir?

            ABA uzmanlığına duyulan ihtiyaç ülke genelinde artıyor, bu da bu alanda geniş kariyer fırsatları olduğu anlamına geliyor. Davranış Analisti Sertifikasyon Kurulu'nun yakın tarihli bir raporu, BCBA veya BCBA-D sertifikasına sahip kişilere olan talebin %80 oranında arttığını tespit etti. Aynı şekilde, ABA profesyonelleri anlamlı işlerle meşgul olurken rahat maaşlar elde edebilirler. PayScale'e göre, uygulamalı davranış terapistleri yılda ortalama 60.900 dolar kazanıyor. ABA derecesi sahipleri, kariyerleri genellikle ekstra destekten yararlanan bireylere yardımcı olduğu için güçlü bir iş tatmini yaşayabilirler.


            Çözüm

            Her görevde olduğu gibi, davranışsal veri analizine baktığımızda hazırlık önemlidir. Açıkça tanımlanmış soruları yanıtlamak zor değildir. En büyük hile, tanımlamada ve verilere bakmadan önce bile neyin ilgi çekici olduğunu bilmekte yatmaktadır.

            Bu düşünce tarzı, satıştan uygulamaya kadar tüm araştırma tasarımı boyunca önemli olan bir şeydir. Bir potansiyel müşteri size 'İnsanların çevrimiçi olarak ne yaptığını bilmek istiyorum' gibi bir soruyla yaklaştığında, bu soruyu daha fazla tanımlamak için hemen bir yanıt olmalıdır, böylece hangi araştırma yöntemlerinin gerekli olduğunu, hangi kişilerin davet edilmesi gerektiğini belirleyebilir ve yardımcı olabilirseniz. araştırma ekibinin gerektiği kadar ayrıntılı olarak tanımlanabilecek araştırma soruları bulmasını sağlar.

            Bir araştırma oluşturmak için rehberliğe ihtiyacınız varsa veya bir projeye nasıl yaklaşabileceğinizi tartışmak isterseniz, Wakoopa ile iletişime geçmeniz yeterlidir. Size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız!


            Lisans öğrencileri

            Psikoloji Bölümü'nün genel amacı, öğrencilere davranış, özellikle insan davranışı çalışmalarında kullanılan çeşitli analiz ve metodolojik yaklaşımlar hakkında geniş bir arka plan sağlamak ve öğrencileri çeşitli alanlarda lisansüstü eğitime hazırlamaktır. Öğrenciler araştırma eğitimi alabilir, çok çeşitli topluluk ortamlarında deneyim kazanabilir ve uzun vadeli mezuniyet sonrası hedeflerine ulaşmak için kurs seçimlerini özelleştirebilir. Bir Psikoloji derecesi, diğer disiplinlerden seçilen derslerle birlikte, öğrencileri çok çeşitli alanlarda her yaştan ve geçmişe sahip insanlarla etkileşime giren kariyerlere hazırlayabilir.

            Psikoloji müfredatı, çalışma yoluyla geliştirilen kavramlar açısından kişinin davranış bilimi, kendisi ve diğerleri hakkındaki anlayışını geliştirmeyi amaçlamaktadır. Psikolojideki lisans dersleri, öğrencilere araştırmaların aşağıdakiler hakkında neler gösterdiğini öğrenme fırsatı verir:

            • Davranış nasıl motive edilir
            • İnsanlar nasıl algılar, öğrenir ve düşünürler?
            • Bireyler birbirinden nasıl farklıdır
            • Kişilik bebeklikten olgunluğa kadar nasıl gelişir ve davranışla ifade edilir
            • Kişilerarası faktörler evde, işte ve toplumdaki insan ilişkilerini nasıl etkiler?

            Shelly Schreier, Psikoloji Öğrencileri Tarafından Altın Elma Ödülüne Aday Gösterildi

            Shelly Schreier "son dersini" 4 Nisan 2013'te kalabalık bir Rackham Oditoryumu'nda verdi. Altın Elma Ödülü, Üniversitenin en prestijli öğretim ödüllerinden biridir ve öğretim mükemmelliği için Üniversitenin tek öğrenci tarafından seçilen ödülüdür. Dr. Schreier, Psikolojiye Giriş ve Sosyal Gelişim derslerine kayıtlı birçok öğrenci tarafından aday gösterildi.


            Aşağıda, A.E. Housman'ın “XL,” adlı şiirinin kısa eleştirel analizine bir örnek verilmiştir. Kısa uzunluğu, yalnızca iki kıta ve sekiz dizeden oluşan nispeten kısa bir şiir için uygundur. Bu kritik analiz örneğini okumak, kendi analizleriniz için en iyi formatı ve ikna edici teknikleri öğrenmenize yardımcı olabilir.

            𠇊.E. Housman, 𠆊 Shropshire Lad XL adlı şiirinde geçmişi sevgiyle yansıtır. Bu şiir, anlayabilirlerse, geçmişe özlem duyan okuyucularda yankılanabilir.

            𠆊 Shropshire Lad XL' sadece iki kıtadan oluşan nispeten kısa bir şiirdir, ancak Housman hızla bir özlem duygusu oluşturur. İlk dörtlükte imgelerle dolu bir soru sorarak okuyucusunu kendine çekiyor: ‘Nedir o mavi anımsanan tepeler / Ne kuleler, bunlar ne çiftlikler?' ‘kayıp içerik'e ve ‘gittiğim mutlu yollara yapılan göndermeler.&apos 𠆋lows&apos ve ‘shining&apos gibi duyusal dil, şiirine okuyucuların hissettiği bağı derinleştirmeyi amaçlayan bir dolaysızlık verir.

            Ancak, 19. yüzyılın sonlarında yayınlanan bu şiir, modern okuyucuların anlaması ve takdir etmesi zor olabilir. 'Öldüren hava', 'bir ezgiye gönderme' ve 'uzak ülke' gibi ifadeler kısa kelimeler içerse de günümüz standartlarına göre eskimiş durumdalar. Anlaşılsalar bile, okuyucuda daha modern kelimelerin yapacağı kadar derin yankılanmayabilirler. Tarih yazarları muhtemelen çağdaş toplumu tahmin edemeyecekleri için, herhangi bir tarihi literatüre modern bir mercekten bakmak sorunlu olabilir. Ancak bu, günümüz okurlarının bu şiirle mesafeli ilişkisini geçersiz kılmaz.

            'Shropshire Lad XL', şairin çocukken keyif aldığı pastoral taşra yaşamının romantik bir hatırasıdır. Nostaljik temasının, geçmişte olduğu kadar modern bir dinleyici kitlesinde yankı uyandırması muhtemeldir, ancak dili, bu tarihi şiiri tam olarak takdir etmenin önünde önemli bir engel olabilir.


            Uzun dizi analizi için anketin uzunluğu - Psikoloji

            Anket Tasarımı ve Anket Örneklemesi Anket Tasarımı ve
            Anket Örneklemesi

            ABD Sitesi

            Bu sitenin içeriği, özellikle pazarlama biliminde olanlar olmak üzere, örnek anketlerden elde edilen veriler üzerinde temel istatistiksel analizler yapması gereken öğrencilere yöneliktir. Öğrencilerin, tanımlayıcı istatistikler ve hipotez testi kavramı gibi temel istatistik bilgisine sahip olmaları beklenir.

            Tanıtım

            İstatistiksel çıkarımın ana fikri, bir popülasyondan rastgele bir örnek almak ve ardından örnekten elde edilen bilgileri ortalama (merkezi eğilim ölçüsü), standart sapma (yayılma ölçüsü) gibi belirli popülasyon özellikleri hakkında çıkarımlarda bulunmak için kullanmaktır. veya belirli bir özelliği olan birimlerin nüfus içindeki oranı. Örnekleme paradan, zamandan ve emekten tasarruf sağlar. Ek olarak, bazı durumlarda bir örneklem, bir örneklemden tüm popülasyonu dikkatli bir şekilde toplamaya çalışan ilgili bir çalışma kadar bilgi sağlayabilir, çoğu zaman her şeye bakmaya çalışan daha az dikkatli bir çalışmadan daha iyi bilgi sağlayacaktır. .

            Belirtilen farklı popülasyonlardan alınan örnek değerlerin ortalamasının davranışını incelememiz gerekir. Bir örnek, bir popülasyonun yalnızca bir bölümünü incelediğinden, örnek ortalaması, popülasyonun karşılık gelen ortalamasına tam olarak eşit olmayacaktır. Bu nedenle, örnekleme sonuçlarını planlayan ve yorumlayanlar için önemli bir husus, örneklem ortalaması gibi örneklem tahminlerinin karşılık gelen popülasyon karakteristiğiyle ne ölçüde uyumlu olacağıdır.

            Uygulamada, genellikle yalnızca bir örnek alınır ("anket veri analizi" gibi bazı durumlarda, veri toplama mekanizmalarını test etmek ve ana örnekleme şemasını planlamak için ön bilgi almak için küçük bir "pilot örnek" kullanılır). Bununla birlikte, örnekleme araçlarının karşılık gelen ana kütle ortalaması ile ne ölçüde uyuşacağını anlamak için, aynı türden 10, 50 ya da 100 ayrı örnekleme çalışması yürütülürse ne olacağını düşünmek yararlıdır. Bu farklı çalışmalarda sonuçlar ne kadar tutarlı olacaktır? Numunelerin her birinden elde edilen sonuçların hemen hemen aynı (ve neredeyse doğru!) olacağını görebilseydik, o zaman gerçekten kullanılacak olan tek numuneye güvenirdik. Öte yandan, tekrarlanan örneklerden alınan yanıtların gereken doğruluk için çok değişken olduğunu görmek, farklı bir örnekleme planının (belki daha büyük örneklem boyutuyla) kullanılması gerektiğini düşündürür.

            Belirli bir örnekleme planının tekrarından gözlemlenebilecek sonuçların dağılımını tanımlamak için bir örnekleme dağılımı kullanılır.

            Bir numuneden hesaplanan tahminlerin, başka bir numuneden hesaplanacak tahminlerden farklı olacağını bilin.

            Tahminlerin, tahmin etmeye çalıştığımız popülasyon özelliklerinden (parametrelerinden) farklı olmasının beklendiğini, ancak örnekleme dağılımlarının özelliklerinin, bunların nasıl farklılaşacağını olasılıksal olarak nicelleştirmemize izin verdiğini anlayın.

            Farklı istatistiklerin (a) belirli istatistiklere, (b) örneklem büyüklüğüne ve (c) ana dağılıma bağlı olarak dağılım şekillerine sahip farklı örnekleme dağılımları olduğunu anlayın.

            Örneklem büyüklüğü ile örneklem tahminlerinin dağılımı arasındaki ilişkiyi anlayın.

            Bir örnekleme dağılımındaki değişkenliğin, örnek boyutunu artırarak azaltılabileceğini anlayın.

            Büyük örneklerde, birçok örnekleme dağılımının normal bir dağılımla tahmin edilebileceğini görün.

            Varyans ve Standart Sapma

            Bir popülasyonun ortalaması hakkındaki sapmalar, öğreneceğimiz istatistiksel testlerin çoğunun temelidir. Ortalamaya göre bir dizi puanın ne kadar geniş bir alana dağıldığını ölçtüğümüz için değişkenliği ölçüyoruz. Ortalama ile ilgili sapmaları hesaplayabilir ve bunu varyans veya standart sapma olarak ifade edebiliriz. Bu kavramı sağlam bir şekilde kavramak çok önemlidir çünkü kurs boyunca merkezi bir kavram olacaktır.

            Hem varyans hem de standart sapma, bir dağılım içindeki değişkenliği ölçer.Standart sapma, dağılımdaki değerlerin her birinin ortalama olarak dağılımın ortalamasından (veya merkezinden) ne kadar saptığını gösteren bir sayıdır. Varyansın standart sapmayla (bir dağılımdaki puanların dağılımı) aynı şeyi ölçtüğünü unutmayın. Bununla birlikte, varyans, ortalama hakkındaki ortalama sapmaların karesidir. Böylece varyans, standart sapmanın karesidir.

            Mal/hizmet kalitesi açısından, daha yüksek varyasyonun daha düşük kalite anlamına geldiğini bilmek önemlidir. Varyasyonun boyutunu ve kaynağını ölçmek istatistikçinin, düzeltmek ise mühendisin veya yöneticinin işidir. Kaliteli ürün ve hizmetlerin varyasyonu düşüktür.

            Güven Aralığı Nedir?

            Pratikte, tahmin edilen bir miktardaki belirsizliği ifade etmek için bir güven aralığı kullanılır. Belirsizlik vardır çünkü çıkarımlar, bir popülasyondan veya ilgili süreçten rastgele bir sonlu büyüklükteki örneğe dayanır. İstatistiksel prosedürü yargılamak için, her seferinde farklı veriler (ve dolayısıyla farklı güven aralıkları) elde ederek aynı çalışmayı tekrar tekrar yaparsak ne olacağını sorabiliriz.

            Bir örnekten hesaplanan güven aralığının, başka bir örnekten hesaplanan güven aralığından farklı olacağını bilin.

            Örnek boyutu ve güven aralığı genişliği arasındaki ilişkiyi anlayın.

            Bazen hesaplanan güven aralığının gerçek ortalama değeri içermediğini (yani yanlış olduğunu) bilin ve bu kapsama oranının güven düzeyi ile nasıl ilişkili olduğunu anlayın.

            Anket Tasarımı ve Anket Yönetimi

            • yüz yüze görüşme
              posta anketleri
            • telefon anketleri
            • doğrudan gözlem.
            • internet

            Hassas Bir Konuda Eksik Değerler

            1. Cevaplayıcıya soru sorma nedenlerini açıklamak,
            2. yanıt kategorilerini mümkün olduğunca geniş yapın.
            3. Soruyu, sansür görünümünden kaçınan veya mümkünse söz konusu davranışın sosyal olarak kabul edilebilir görünmesini sağlayan yargılayıcı olmayan bir tarzda söyleyin.
            4. Talebi mümkün olduğunca gerçeğe uygun olarak sunun.
            5. gizlilik veya anonimlik garantisi
            6. yanıtlayanın bilgilerin tehdit edici bir şekilde kullanılmayacağını bildiğinden emin olun.
            7. bilgilerin nasıl ele alınacağını açıklayın
            8. yanıtları kesin olarak belirlemeye izin verecek çapraz sınıflandırmadan kaçının.

            Hataların Kaynağı

            1. Yetersiz çerçeve kullanımı.
            2. Kötü tasarlanmış bir anket.
            3. Kayıt ve ölçüm hataları.
            4. Yanıt vermeme sorunları.

            Genel Örnekleme Teknikleri

            Yediğiniz yemeklerden izlediğiniz televizyona, siyasi seçimlerden okul yönetim kurulu eylemlerine kadar hayatınızın büyük bir kısmı örnek anketlerin sonuçlarıyla düzenleniyor. Bugünün ve yarının bilgi çağında, karar verme için iyi veriler üretmek ve ortaya çıktığında şüpheli verileri tanımak için örnek anket tasarımı ve analizinin birçok kişi tarafından anlaşılması giderek daha önemli hale geliyor. İlgili konular şunlardır: Basit Rastgele Örnekleme, Tabakalı Rastgele Örnekleme, Küme Örnekleme, Sistematik Örnekleme, Oran ve Regresyon Tahmini, Nüfus Büyüklüğünü Tahmin Etme, Zaman, Alan veya Hacim Sürekliliğini Örnekleme, Anket Tasarımı, Anketlerde Hatalar.

            Örneklem, daha büyük bir gruptan (popülasyon) seçilen birimler grubudur. Örneği inceleyerek daha büyük grup hakkında geçerli sonuçlar çıkarması umulmaktadır.

            Popülasyon bütünüyle çalışılamayacak kadar büyük olduğu için genellikle çalışma için bir örneklem seçilir. Örneklem genel popülasyonu temsil etmelidir. Bu genellikle en iyi şekilde rastgele örnekleme ile elde edilir. Ayrıca, numuneyi toplamadan önce, araştırmacının dahil edilecek üyelerin bir tanımını da içerecek şekilde ana kütleyi dikkatli ve eksiksiz bir şekilde tanımlaması önemlidir.

            Rasgele örnekleme: N büyüklüğündeki bir popülasyondan rastgele örnekleme n. Varyansı için tarafsız tahmin Var() = S 2 (1-n/N)/n'dir, burada n/N örnekleme fraksiyonudur. %10'dan az örnekleme fraksiyonu için sonlu popülasyon düzeltme faktörü (N-n)/(N-1) neredeyse 1'dir.

            Toplam T, N ile tahmin edilir, varyansı N 2 Var()'dır.

            0, 1, (ikili) tip değişkenler için, tahmin edilen p oranındaki varyasyon:

            S2 = p.(1-p).(1-n/N)/(n-1).

            r = S x oranı için ben / S y ben = / , r için varyasyon

            [(N-n)(r 2 S 2 x + S2 y -2 r Cov(x, y)]/[n(N-1). 2 ].

            Tabakalı örnekleme: Katmanlı örnekleme, popülasyonun her biri ilgilenilen belirli özelliklere göre homojen olan daha küçük alt popülasyonlara bölünebildiği her durumda kullanılabilir.

            s = SW T . Bxar T , üzeri t=1, 2, ..L (tabakalar) ve T S X o /n T .

            Varyansı şudur:

            SW 2 T /(N T -n T )S2 T /[n T (N T -1)]

            Nüfus toplamı T, N ile tahmin edilir. s , onun varyansı

            S N 2 T (N T -n T )S2 T /[n T (N T -1)].

            Anket genellikle her bir nüfus üyesi için birkaç özelliği ölçtüğünden, bu değişkenlerin her biri için aynı anda optimal olan bir tahsis bulmak mümkün değildir. Bu nedenle, böyle bir durumda, her katmanda aynı örnekleme fraksiyonunu kullanan popüler tahsis yöntemini kullanırız. Bu verim optimal tahsisi, tabakaların çeşitliliği göz önüne alındığında aynıdır.

            İkili verilerle ilgili olarak örnek boyutlarının (n) belirlenmesi: Şundan büyük veya buna eşit en küçük tam sayı:

            [t 2 N p(1-p)] / [t 2 p(1-p) + bir 2 (N-1)]

            N toplam vaka sayısının büyüklüğü, n örneklem büyüklüğü, a beklenen hata, t belirli bir güven aralığına karşılık gelen t dağılımından alınan değer ve p bir olayın olasılığıdır.

            Kesitsel Örnekleme: Kesitsel Çalışma, tanımlanmış bir popülasyonun zaman veya zaman aralığında tek bir noktada gözlemlenmesidir. Maruz kalma ve sonuç aynı anda belirlenir.

            Kota Örneklemesi: Kota örneklemesi, kullanılabilirlik örneklemesidir, ancak katmanlara göre orantılılığın korunması kısıtlamasıyla. Bu nedenle, görüşmeciye, örneklemin temsilcilerini geliştirmek için çok sayıda beyaz erkek sigara içen, çok sayıda siyah kadın sigara içmeyen vb. ile görüşmesi söylenecektir. Maksimum çeşitlilik örneklemesi, araştırmacının amaçlı ve rastgele olmayan bir şekilde, ilgilenilen değişkenler üzerinde maksimum farklılıklar sergileyen bir dizi vakayı seçmeye çalıştığı bir kota örneklemesi çeşididir. Diğer varyasyonlar, aşırı veya sapkın durum örneklemesini veya tipik durum örneklemesini içerir.

            İstatistiksel araç nedir? İstatistiksel araç, herhangi bir araç veya cihaz kullanarak bir fenomeni tanımlamayı amaçlayan herhangi bir süreçtir, ancak sonuçlar bir kontrol aracı olarak kullanılabilir. İstatistiksel araçlara örnek olarak anket ve anket örneklemesi verilebilir.

            Yakalama örnekleme tekniği nedir? Kapıdan örnekleme tekniği, çok kısa bir süre içinde nispeten küçük bir örnek almaktır, elde edilen sonuç genellikle anlıktır. Ancak Pasif Örnekleme, bir örnekleme cihazının benzer koşullar altında uzun süre kullanıldığı bir tekniktir. İstenen istatistiksel araştırmaya bağlı olarak, Pasif Örnekleme yararlı bir alternatif olabilir ve hatta elle örneklemeden daha uygun olabilir. Ancak pasif bir örnekleme tekniğinin geliştirilmesi ve sahada test edilmesi gerekmektedir.

            Daha fazla okuma:
            Thompson S., Örnekleme, Wiley, 2002.

            Hata Marjı Nedir?

            Tahmin, bir popülasyondaki bilinmeyen bir miktarın değerini belirtmek için örnek verilerin kullanıldığı süreçtir.

            Tahmin sonuçları, nokta tahmini olarak bilinen tek bir değer veya güven aralığı olarak adlandırılan bir dizi değer olarak ifade edilebilir.

            Nokta tahmini kullandığımızda, o nokta tahminiyle ilişkili hata payını hesaplarız. Örneğin, örneklem oranı (P) aracılığıyla nüfus oranının tahmini için, hata payı genellikle aşağıdaki gibi hesaplanır:

            1.96 [P(1-P)/n] 1/2

            Kamuoyu havuzlarıyla ilgili gazetelerde ve televizyon raporlarında, hata payı genellikle sırasıyla bir tablonun veya ekranın alt kısmında küçük yazı tipinde görünür. Ancak sadece hata miktarını bildirmek tek başına yeterince bilgilendirici değildir, eksik olan bulgulara olan güvenin derecesidir. Daha önemli eksik bilgi, örneklem büyüklüğü n'dir. yani, ankete kaç kişi katıldı, 100 veya 100000? Şimdiye kadar, örneklem boyutu ne kadar büyük olursa, bulgunun o kadar doğru olduğunu iyi biliyorsunuz, değil mi?

            Bildirilen hata payı, "örnekleme hatası" payıdır. Anketlerin doğruluğunu etkileyebilecek ve etkileyebilecek birçok örnekleme dışı hata vardır. Burada örnekleme hatasından bahsediyoruz. Alt grupların birden fazla örnekleme hatasına sahip olması, aşağıdaki ifadeyi içermelidir: "Diğer hata kaynakları arasında, bunlarla sınırlı olmamak üzere, görüşmeye katılmayı reddeden kişiler ve seçilen sayı ile bağlantı kuramamak yer alır. bir yanıt alın ve hatayı azaltın, ancak okuyucu (veya izleyici) tüm araştırmalarda bazı hataların var olduğunun farkında olmalıdır."

            Bir ankette evet/hayır sorunuz varsa, muhtemelen Evet'in (veya Hayır'ın) P oranını hesaplamak istersiniz. Basit rastgele örnekleme anketi altında, P'nin varyansı P(1-P)/n'dir, büyük n için, örneğin 30'un üzerinde, sonlu popülasyon düzeltmesi göz ardı edilir. Şimdi %95 güven aralığı

            P - 1.96 [P(1-P)/n] 1/2 , P + 1.96 [P(1-P)/n] 1/2 .

            P(1-P) maksimum değerini P = 1/2 olduğunda aldığından, konservatif bir aralık hesaplanabilir. 1,96'yı 2 ile değiştirin, P = 1/2 koyun ve 1/n 1/2 %95 korunaklı güven aralığına sahip olursunuz. Bu yaklaşıklık, P 0 veya 1'e çok yakın olmadığı sürece işe yarar. Bu kullanışlı yaklaşım, yaklaşık %95 güven aralıklarını hesaplamanıza olanak tanır.

            Referanslar ve Ek Okumalar:
            Casella G. ve R. Berger, İstatistiksel Çıkarım, Wadsworth Pub. A.Ş., 2001.
            Kish L., Anket Örneklemesi, Wiley, 1995.
            Lehmann E. ve G. Casella, Theory of Point Estimation , Springer Verlag, New York, 1998.
            Levy P. ve S. Lemeshow, Sampling of Population: Methods and Applications , Wiley, 1999.

            Numune Boyutunun Belirlenmesi

            Ne kadar büyük bir örneklem alınacağı sorusu, herhangi bir anketin planlanmasında erkenden ortaya çıkar. Bu, hafife alınması gereken önemli bir sorudur. İstenen sonuçları elde etmek için gerekenden daha büyük bir örneklem almak, kaynak israfıdır, oysa çok küçük örnekler genellikle iyi karar vermenin pratik bir kullanımına yol açmaz. Temel amaç, hem istenen doğruluğu hem de istenen güven seviyesini minimum maliyetle elde etmektir.

            Pilot Örneklem: Anakütleden bir pilot veya ön örnek alınması gerekir ve bu örnekten hesaplanan istatistikler örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde kullanılır. Pilot örneklemde kullanılan gözlemler, nihai örneğin bir parçası olarak sayılabilir, böylece hesaplanan örneklem boyutu eksi pilot örnek boyutu, toplam örnek boyutu gereksinimini karşılamak için gereken gözlem sayısı olur.

            İnsanlar bazen bana "nüfusun hangi kesimine ihtiyacın var?" diye soruyorlar. Cevap veriyorum, "Alakasız doğruluk yalnızca örneklem büyüklüğü tarafından belirlenir" Örnek, popülasyonun oldukça büyük bir kısmıysa, bu yanıtın değiştirilmesi gerekir.

            Hayır/evet için 0/1 puan alan bir madde için, madde puanlarının standart sapması SD = [p(1-p)/N] 1/2 şeklinde verilir; burada p, 1 puan alan orandır ve N örnek boyutudur.

            SE tahmininin standart hatası (pilot örnek tahminine dayalı olası p değerleri aralığının standart sapması) SE= SD/N ile verilir. Böylece SE, p = 0,5 olduğunda maksimumdadır. Böylece en kötü durum senaryosu, %50 katılıyorum, %50 katılmıyorum olduğunda ortaya çıkar.

            Numune boyutu N, daha sonra 0,25 / SE 2'den küçük veya buna eşit en büyük tam sayı olarak ifade edilebilir.

            Bu nedenle SE'nin 0,01 (yani %1) olması için 2500'lük bir örneklem büyüklüğü %2, %625 %3, %278 %4, 156, %5, 100 olmalıdır.

            Bu arada, örneklem toplam popülasyonun küçük bir parçası olduğu sürece, popülasyonun gerçek boyutunun bu hesaplamanın amaçlarıyla tamamen alakasız olduğuna dikkat edin.

            İkili verilerle ilgili örnek boyutları:

            n = [t 2 N p(1-p)] / [t 2 p(1-p) + bir 2 (N-1)]

            N toplam vaka sayısının büyüklüğü, n örneklem büyüklüğü, a beklenen hata, t belirli bir güven aralığına karşılık gelen t dağılımından alınan değer ve p bir olayın olasılığıdır.

            N büyüklüğündeki sonlu bir popülasyon için, n büyüklüğündeki örneklem ortalamasının standart hatası:

            s [(N -n)/(nN)]

            Bir t-testi için gereken örneklem büyüklüğü için birkaç formül vardır. En basit olanı

            n = 2(Z a +Z b ) 2 s 2 /D 2

            Bu, örnek boyutunu olduğundan az tahmin eder, ancak büyük örnek boyutları için makuldür. Daha az hatalı bir formül, Z değerlerini t değerleriyle değiştirir ve t dağılımının df'si örnek boyutuna bağlı olduğundan yineleme gerektirir. Doğru formül, merkezi olmayan bir t dağılımı kullanır ve ayrıca yineleme gerektirir.

            En basit yaklaşım, yukarıdaki formüldeki ilk Z değerini, Tukey'nin takip testini türetmek için kullanılan öğrenci aralığı istatistiğinden gelen değerle değiştirmektir. Öğrenci aralığının yeterince ayrıntılı tablolarına sahip değilseniz, bir Bonferroni düzeltmesi kullanarak Tukey takip testini yaklaşık olarak hesaplayabilirsiniz. Yani, ilk Z değerini Z olarak değiştirin a burada k karşılaştırma sayısıdır.

            Bu çözümlerin hiçbiri kesin değildir ve kesin çözüm biraz dağınıktır. Ancak, özellikle elde edilen örneklem büyüklüğü (örneğin) 30'dan büyükse, yukarıdaki yaklaşımlardan herhangi biri muhtemelen yeterince yakındır.

            Geleneksel istatistiksel testler için daha iyi bir durdurma kuralı aşağıdaki gibidir:
            Asgari (önceden belirlenmiş) sayıda denek test edin.
            p değeri 0,01'e eşit veya daha küçükse veya p değeri 0,36'ya eşit veya daha büyükse durun, aksi takdirde daha fazla konu çalıştırın.

            Açıkçası, başka bir seçenek de, deneklerin sayısı, etkinin pratik ilgiyi çekmeyecek kadar fazla olması durumunda/olduğunda durmaktır. Bu prosedür yaklaşık 0,05 tutar.

            Olasılık orantısını büyüklüğe (PPS) örnekleme, tabakalandırma ve oran tahminini (veya diğer herhangi bir model destekli tahmin biçimini) çok şanssız bir numunenin sonuçlarından koruyan araçlar olarak sınıflandırabiliriz. İlk ikisi (PPS örneklemesi ve katmanlaştırma) bunu örnekleme planının manipülasyonu yoluyla yapar (PPS örneklemesi kavramsal olarak sınırlayıcı bir katmanlaşma durumu ile). Oran tahmini gibi model destekli tahmin yöntemleri, tahmin prosedürüne yardımcı bilgilerin eklenmesiyle aynı amaca hizmet eder. Hangi araçların tercih edilebilir olduğu, diğerlerinin de söylediği gibi, maliyetlere, bu araçların kullanımına izin veren bilgilerin mevcudiyetine ve potansiyel getirilere bağlıdır (tabakalandırma/PPS/oran tahmin değişkeni, diğerlerinin de belirttiği gibi, bunların hiçbiri çok yardımcı olmayacaktır). ilgilenilen yanıt değişkeni).

            Örnek boyutunun belirlenmesi için sezgisel yöntemler de vardır. Örneğin, sağlık hizmetlerinde davranış ve süreç ölçümünde örnekleme kriterleri, 0,50'lik bir popülasyon ortalaması etrafında 10 puanlık bir %95 CI için tasarlanmıştır. Bir buluşsal kural vardır: "Hedef popülasyondaki birey sayısı ayda 50'den az ise , sistemler örnekleme prosedürlerini kullanmaz, ancak hedef popülasyondaki tüm bireylerden veri toplamaya çalışır."

            Ek Okumalar:
            Goldstein H., Çok Düzeyli İstatistiksel Modeller, Halstead Press, 1995.
            Kish R., G. Kalton, S. Heeringa, C. O'Muircheartaigh ve J. Lepkowski, Collected Papers of Leslie Kish, Wiley, 2002.
            Kish L., Anket Örneklemesi, Wiley, 1995.

            Yüzde: Tahmin ve Test

            1. Şu an için boş hipotezde iddia edilen değeri yok sayın.
            2. Mevcut verilere dayalı olarak %100(1-a) bir güven aralığı oluşturun.
            3. Oluşturulan CI, iddia edilen değeri içermiyorsa, boş hipotezi reddetmek için yeterli kanıt vardır. Aksi takdirde, sıfır hipotezini reddetmek için bir neden yoktur.

              Kabul Edilebilir Mutlak Hassasiyete Sahip Örneklem Büyüklüğü: Aşağıdakiler, bir popülasyon ortalamasını veya oranını tahmin etmek için gereken örnek büyüklüğünü belirlemek için yaygın olarak kullanılan yöntemi sunmaktadır.

              Tahmin edicinin her iki tarafında d birimini genişleten bir aralık istediğimizi varsayalım. Yazabiliriz

              d = Mutlak Kesinlik = (güvenilirlik katsayısı) .(standart hata) = Z a /2 . (S/n 1/2 )

              Hesaplamalarınızı kontrol etmek için Numune Boyutu Belirleme Uygulamasını kullanmayı isteyebilirsiniz.

            Çok Düzeyli İstatistiksel Modeller

            İnsan ve biyolojik bilimlerde toplanan gözlemsel veriler de dahil olmak üzere birçok veri türü hiyerarşik veya kümelenmiş bir yapıya sahiptir. Örneğin, hayvan ve insan kalıtım çalışmaları, yavruların aileler içinde gruplandığı doğal bir hiyerarşi ile ilgilenir. Aynı ebeveynlerden gelen yavrular, nüfusun tamamından rastgele seçilen bireylere göre fiziksel ve zihinsel özellikleri bakımından daha benzer olma eğilimindedir.

            Birçok tasarlanmış deney, örneğin rastgele seçilmiş birkaç merkezde veya birey gruplarında yürütülen klinik deneyler gibi veri hiyerarşileri de yaratır. Çok düzeyli modeller, yalnızca bu tür hiyerarşilerin kökeniyle değil, gerçeğiyle ilgilenir. Farklı seviyelerde gruplandırılmış birimlerden oluşan bir hiyerarşiye atıfta bulunuyoruz. Böylece yavrular, 2. düzey birimlerin aileler olduğu 2 düzeyli bir yapıda 1. düzey birimler olabilir: öğrenciler, 2. düzey birimler olan okullarda kümelenmiş 1. düzey birimler olabilir.

            Bu tür veri hiyerarşilerinin varlığı tesadüfi değildir ve göz ardı edilmemelidir. Bireysel insanlar, bireysel hayvanlar gibi farklıdır ve bu gerekli farklılaşma, örneğin benzer motivasyonlara veya yeteneklere sahip öğrencilerin oldukça seçici okullarda veya kolejlerde gruplandırılması gibi, ikincisinin genellikle birincisinin doğrudan bir sonucu olduğu her türlü sosyal aktivitede yansıtılır. Diğer durumlarda, gruplandırmalar, küçük çocukların ilkokullara tahsisi veya hastaların farklı kliniklere tahsisi gibi, bireylerin özellikleriyle daha az güçlü bir şekilde ilişkili nedenlerle ortaya çıkabilir. Gruplaşmalar oluşturulduktan sonra, oluşumları etkin bir şekilde rastgele olsa bile, farklılaşma eğiliminde olacaktır ve bu farklılaşma, grubun ve üyelerinin grup üyeliğini hem etkilediğini hem de ondan etkilendiğini ima eder. Bu ilişkiyi göz ardı etmek, grup etkilerinin önemini gözden kaçırma riskini taşır ve ayrıca veri ilişkilerini incelemek için kullanılan geleneksel istatistiksel analiz tekniklerinin çoğunu geçersiz kılabilir.

            Basit bir örnek önemini gösterecektir. 1970'lerde ilkokul (ilkokul) çocuklarına ilişkin iyi bilinen ve etkili bir araştırma, sözde 'resmi' okuma öğretim tarzlarına maruz kalan çocukların, olmayanlara göre daha fazla ilerleme sergilediklerini iddia etti. Veriler, analiz birimi olarak yalnızca tek tek çocukları tanıyan ve öğretmenlerin ve sınıflardaki gruplaşmalarını göz ardı eden geleneksel çoklu regresyon teknikleri kullanılarak analiz edildi. Sonuçlar istatistiksel olarak anlamlıydı.Daha sonra, analiz çocukların sınıflara ayrılmasını uygun şekilde hesaba kattığında, önemli farklılıkların ortadan kalktığı ve 'resmen' öğretilen çocukların diğerlerinden farklı olduğunun gösterilemediği gösterilmiştir.

            Bu yeniden analiz, sosyal bilim verilerinin çok düzeyli analizinin ilk önemli örneğidir. Özünde burada meydana gelen şey, herhangi bir sınıftaki çocukların, birlikte öğretildikleri için performanslarında benzer olma eğiliminde olmalarıydı. Sonuç olarak, aynı sayıda öğrenciye farklı öğretmenler tarafından ayrı ayrı eğitim verilmiş olsaydı olacağından çok daha az bilgi sağlarlar. Başka bir deyişle, karşılaştırma amacıyla temel birim öğrenci değil öğretmen olmalıdır. Öğrencilerin işlevi, her öğretmen için o öğretmenin etkililiğinin bir tahminini sağlamak olarak görülebilir. Öğretmen başına düşen öğrenci sayısını artırmak, bu tahminlerin kesinliğini artıracak, ancak karşılaştırılan öğretmen sayısını değiştirmeyecektir. Belli bir noktanın ötesinde, sadece öğrenci sayısını bu şekilde artırmak, hiçbir şeyi pek iyileştirmez. Öte yandan, öğretmen başına aynı veya biraz daha az öğrenci ile karşılaştırılacak öğretmen sayısını artırmak, karşılaştırmaların kesinliğini önemli ölçüde artırır.

            Araştırmacılar uzun zamandır bu sorunu kabul ettiler. Örneğin, eğitimde, az önce ana hatlarıyla belirtilen sözde 'analiz birimi' sorunu hakkında çok fazla tartışma olmuştur. Çok düzeyli modelleme bir araştırma aracı olarak iyi bir şekilde geliştirilmeden önce, hiyerarşik yapıların göz ardı edilmesi sorunları oldukça iyi anlaşılmıştı, ancak güçlü genel amaçlı araçlar mevcut olmadığı için çözülmesi zordu. Örneğin genetik verilerin analizi için özel amaçlı yazılımlar daha uzun süredir mevcuttu ancak bu, 'varyans bileşenleri' modelleriyle sınırlıydı ve genel doğrusal modellerin işlenmesi için uygun değildi. Örnek anket çalışanları bu sorunu başka bir biçimde fark ettiler. Nüfus anketleri yapıldığında, örnek tasarım, coğrafya ve hane üyeliği açısından tipik olarak hiyerarşik nüfus yapısını yansıtır. İstatistiksel analizler yapılırken bu tür yapıları dikkate almak için ayrıntılı prosedürler geliştirilmiştir.

            Ek Okumalar:
            Goldstein H., Çok Düzeyli İstatistiksel Modeller, Halstead Press, New York, 1995.
            Longford N., Rastgele Katsayı Modelleri, Clarendon Press, Oxford, 1993.
            Bu kitaplar çok geniş bir uygulama ve teori yelpazesini kapsamaktadır.

            Anket Örnekleme Rutinleri

            Not: Aşağıdaki programlar, Karmaşık Araştırmaların Tasarımı ve Analizi için Pratik Yöntemler, R. Lehtonen ve E. Pahkinen, Wiley, Chichester, 1995. Ayrıca bakınız, L.Lyberg ve diğerleri, (Editörler), Survey Measurement and Process Quality, New York, Wiley, 1997.

            Le Sphinx, CENVAR, CLUSTERS, Epi Info, Generalized Estimation System, Super CARP, Stata, SUDAAN, VPLX, WesVarPC ve ORIRIS IV gibi diğer yazılım paketleri.

            Ek Okumalar:
            Bethel J., Çok değişkenli anketlerde örnek dağılımı, Anket Metodolojisi, 15, 1989, 47-57.
            Valliant R. ve J. Gentle, Matematiksel programlamanın bir örnek tahsis problemine uygulanması, Hesaplamalı İstatistik ve Veri Analizi, 25, 1997, 337-360.

            Cronbach's Alpha (a katsayısı)

            Belki de Cronbach's Alpha'yı kavramsallaştırmanın en iyi yolu, onu bir dizi öğe için tüm olası bölünmüş yarı güvenilirliklerinin ortalaması olarak düşünmektir. Bölünmüş yarı güvenilirlik, bir testin veya cihazın iki parçası arasındaki güvenilirliktir ve bu iki parça toplam aracın yarısıdır. Genel olarak, bu iki yarının güvenilirlikleri, daha sonra, yarım uzunluktaki testlerin güvenilirliğinden ziyade tam uzunluk testinin güvenilirliğini tahmin etmek için artırılmalıdır (Spearman Brown Prophesy Formula). Yorumlama kolaylığı için, bir testin çift sayıda maddeye sahip olduğunu varsayarsak (örneğin, 10), o zaman 1-5'e karşı 6-10'luk maddeler bir bölme olacaktır, çiftlere karşı oranlar bir başka ve aslında 10 maddeli olacaktır. bir seferde 5 seçilirse, bu test için 10 seçilmiş 5 veya 252 olası bölünmüş yarı vardır. Bu artırılmış bölünmüş yarı güvenilirliklerin her birini hesaplar ve hepsinin ortalamasını alırsak, bu ortalama Cronbach's Alpha olur. Bazı bölünmeler, birbirine daha yakın iki yarı oluşturma açısından diğerlerinden daha iyi olacağından ve paralel yarılar arasındaki güvenilirlik, muhtemelen bir aracın güvenilirliğinin en uygun tahmini olduğundan, Cronbach's alpha genellikle bir aracın iç tutarlılığının nispeten muhafazakar bir tahmini olarak kabul edilir. Ölçek.

            Aşağıdaki, alfa katsayısı veya Cronbach's Alpha hesaplaması için bir SAS programıdır. Bunun PROC CORR prosedüründe bir seçenek olduğunu unutmayın. SAS'ta, ONE adlı bir WORK veri seti için, x1-x10 için dahili tutarlılık veya alfa katsayısı veya Cronbach's alpha istediğimizi varsayalım, sözdizimi şöyledir:

            Alfa katsayısı hesaplanırken dikkate alınması gereken en az üç önemli uyarı vardır.

            Not 1: "Eksik" değerler nasıl işlenir. Başarı testinde, eksik bir değer veya ulaşılamayan bir değer geleneksel olarak 0 veya yanlış olarak kodlanır. CORR prosedürü, SAS, eksikleri yanlış olarak ele almaz. Bunun olması için kod yazmak zor değil ama kodu yazmalıyız. Yukarıdaki örnekte bunu şu şekilde yapabiliriz:

            Not 2: CORR prosedüründe NOMIS seçeneğinin kullanımı. Bu, yukarıdaki Not 1 ile ilgilidir. Eksik gözlemleri ele almanın başka bir yolu, CORR prosedüründe NOMIS seçeneğini kullanmaktır. Sözdizimi aşağıdaki gibidir:

            Bunun etkisi, X1-X10 öğelerinden en az birinin eksik olduğu herhangi bir kayıt için tüm X1-X10 öğelerini analizden çıkarmaktır. Açıkçası, başarı testi için, özellikle çoğu incelemenin tüm öğeleri tamamlamasının beklenmeyebileceği hızlandırılmış testler için bu bir sorun olacaktır. NOMIS seçeneğinin kullanılması, analizi, tüm maddeleri tamamlayan incelemelerin alt kümesiyle sınırlayacaktır ve bu, bir iç tutarlılık güvenilirlik tahmini oluşturmak istendiğinde, genellikle ilgilenilen popülasyon olmayacaktır.

            Bu sorunu çözmeye yönelik yaygın bir yaklaşım, kaydın dahil edilmesi için denenmesi gereken bir dizi öğeyi tanımlamak olabilir. Bazı sağlık durumu ölçümleri, örneğin SF-36, ölçeğin tanımlanabilmesi için maddelerin en az %50'sinin yanıtlanmasını gerektiren puanlama kurallarına sahiptir. Maddelerin yarısından azına çalışılırsa ölçek yorumlanmaz. Ölçek, ONLARIN tanımına göre geçerli kabul edilirse, o ölçekteki tüm eksik değerler, o ölçekte eksik olmayan maddelerin ortalaması ile değiştirilir. Bu puanlama algoritmasını uygulayacak SAS kodu, ölçeğin 10 maddeden oluştuğu varsayımıyla aşağıda özetlenmiştir.

            Eksik değerlerin sayısının toplam öğe sayısının yarısından fazla olmadığı durumlarda, tüm eksik değerlerin eksik olmayan değerlerin ortalaması ile değiştirilmesinin, şişirilmiş bir Cronbach alfa ile sonuçlanacağına dikkat edin. Daha iyi bir yaklaşım, kayıtların %50'sinden daha azının tamamlandığı kayıtların dikkate alınmaması ve kalan kayıtları olduğu gibi, eksik değerler hala içinde bırakmak olacaktır. Başka bir deyişle, yukarıdaki ilk IF ifadesini uygulamak, ancak ortadan kaldırmak için ELSE IF yan tümcesi ve ardından PROC CORR'yi NOMISS seçeneği olmadan çalıştırmak için. Sonuç olarak: Genel olarak PROC CORR'daki NOMISS seçeneği ve özellikle ALPHA seçenekleriyle birlikte dikkatli bir şekilde düşünülmelidir.

            Not 3: Takımdaki tüm öğelerin aynı yönde kodlandığından emin olun. 0/1 (yanlış/doğru) kodlaması bununla ilgili nadiren bir sorun olsa da, Likert veya ölçekte 2'den fazla puan alan diğer ölçekler için ölçeğin sabit kalması nadir değildir (örneğin, Kesinlikle Katılıyorum, Katılıyorum, Katılmıyorum). , Kesinlikle Katılmıyorum), ancak soruların ifadeleri ölçeğin uygun yorumunu tersine çevirmek için. Örneğin,

            Açıkçası, iki soru aynı ölçekte, ancak bitiş noktalarının anlamları zıt.

            SAS'ta, bu soruna uyum sağlamanın yolu, ölçeğin kodlanmasını istediğimiz yönü seçmektir, yani SA'nın Sosyal Güvenlik Sistemi hakkında olumlu mu yoksa olumsuz bir ifade mi olmasını istiyoruz ve ardından ölçeği tersine çeviriyoruz. bu maddeler SA'nın Sosyal Güvenlik Sistemi hakkında olumsuz (veya olumlu) yansımalarıydı. Yukarıdaki örnekte, Q1 için SA, Sosyal Güvenlik Sistemine göre olumsuz bir konumdur ve bu nedenle, karar ölçeklenecekse, SA'nın olumlu tutumları ifade etmesi için ters ölçeklendirilmelidir.

            4'lü Likert Ölçeğinin kodlaması SA-0, A-1, D-2, SD-3 ise, madde aşağıdaki gibi ters ölçeklenecektir:
            Q1 = 3-Q1, bu şekilde 0, 3-0 = 1 olur, 3-1 = 2 2 olur, 3-2 = 1 olur ve 3, 3-3 = 0 olur.

            4'lü Likert Ölçeğin kodlaması SA-1, A-2, D-3, SD-4 ise, madde aşağıdaki gibi ters ölçeklenir:
            Q1 = 5-Q1, bu şekilde 1 5-1 = 4 2 olur 5-2 = 3 3 5-3 = 2 olur ve 4 5-4 = 1 olur.

            Önceki örnekten, eğer X1, X3, X5, X7 ve X9 öğelerinin bir iç tutarlılık tahmini hesaplamadan önce ters ölçeklenmesi gerekiyorsa, aşağıdaki SAS kodu işi yapacaktır, 4 noktalı Likert ölçeğinin gösterildiğini varsayarsak 1-4 puanlama ile yukarıda.

            Maddenin toplam ile korelasyonu ve ölçeğin parçası OLMAYAN her bir madde ile ölçeğin iç tutarlılık tahmini gibi ALPHA seçeneği ile PROC CORR'dan elde edilen bazı çıktıların çok yararlı teşhisler sağladığına dikkat edilmelidir. araştırmacıyı ya kötü işleyen öğeler ya da ters ölçeklemeyi düşünürken gözden kaçan öğeler hakkında uyarın. Toplam ile negatif korelasyon gösteren bir maddenin genellikle ters ölçeklenmesi gerekir veya kötü biçimlendirilmiştir.

            Ek Okumalar:
            Feldt L. ve R. Brennan, Güvenilirlik, içinde Eğitim Ölçümü, Linn R. (Ed.), 105-146, 1989, Macmilian Publishing Company.

            Değerlendiriciler Arası Güvenilirlik

            Anket görüşmecileri arasındaki değerlendiriciler arası güvenilirlik nadiren hesaplanır çünkü farklı görüşmeciler genellikle geri dönüp yanıtlayanlara aynı soruları sormazlar ve farklı görüşmeciler tarafından görüşülen yanıtlayıcı grupları her zaman karşılaştırılabilir değildir. Özellikle kişisel görüşme anketlerinde, görüşmeciler bir şehrin veya bölgenin kompozisyon açısından büyük ölçüde farklılık gösteren farklı alanlarına atanabilir. Bununla birlikte, anket tasarımcıları, araştırmaya başlamadan ve bu varyasyon kaynaklarını mümkün olduğunca azaltmak için eğitim ve saha prosedürlerini standart hale getirmeden önce, Anketörlerin performansında rastgele varyasyona neyin yol açabileceğini düşünmelidir.

            Referanslar ve Ek Okumalar:
            Aday L., Sağlık Araştırmalarının Tasarlanması ve Yürütülmesi: Kapsamlı Bir Kılavuz , Jossey-Bass Publishers, CA, 1996.

            Araçsallık Teorisi

            Biri derecelendirilen boyuttan ve onun eşinden olmak üzere iki karşılık gelen öğenin, "değerlik" olarak adlandırılan bu konunun göreceli öneminin çapraz çarpıldığını, daha sonra tüm bu çiftler arasında toplandığını ve ardından bu tür çiftlerin sayısına bölündüğünü varsayalım. Bu prosedür, her birinin göreli önemine göre ağırlıklandırılmış maddelerin toplamı olan ağırlıklı bir puan sağlar. Ortalama ağırlıklı puan ne kadar yüksek olursa, konunun genel önemi ve derecesi o kadar yüksek olur. Teknik, burada iki konu dikkate alındığından, ne kadar memnun veya hazır veya . . . biri ve bu konunun onlar için ne kadar önemli olduğu. Yaklaşım, bir organizasyondan ayrılmayı etkileyen faktörler, iş tatmini, yönetsel davranış vb. gibi çok değişkenli konulara uygulanmıştır.

            Referanslar ve Ek Okumalar:
            Korn, Graubard, Sağlık Araştırmalarının Analizi , Wiley, 1999.

            Değer Ölçümleri Anket Araçları: Rokeach'ın Değer Anketi

            Antropologlar geleneksel olarak belirli bir toplumun üyelerinin davranışlarını gözlemlemişlerdir ve bu tür davranışlardan toplumun baskın veya temel değerlerini çıkarmışlardır. Ancak son yıllarda, değerleri doğrudan anket anketi araştırması yoluyla ölçmeye kademeli bir geçiş olmuştur. Araştırmacılar, insanlara özgürlük, rahatlık, ulusal güvenlik ve barış gibi temel kişisel ve sosyal kavramlar hakkında ne hissettiklerini sormak için değer araçları adı verilen veri toplama araçlarını kullanır.

            İnsanların değerleri ile tüketici olarak eylemleri arasındaki ilişkiye yönelik araştırmalar henüz emekleme aşamasındadır. Bununla birlikte, standartlaştırılmış değer araçlarının mevcudiyetinden önce etkin bir şekilde araştırılamayan insan davranışının geniş bir boyutuna dokunduğu için, artan ilgi görmeye mahkum bir alandır.

            Tüketici davranışı çalışmalarında kullanılan popüler bir değer aracı Rokeach Değer Anketi (RVS) . Bu kendi kendine yönetilen değer envanteri, her biri farklı ancak tamamlayıcı kişisel değer türlerini ölçen iki bölüme ayrılmıştır. İlk bölüm, varoluşun son durumlarının (yani kişisel hedeflerin) göreli önemini ölçmek için tasarlanmış on sekiz nihai değer öğesinden oluşur. İkinci bölüm, temel yaklaşımları ölçen ve bireyin nihai durum değerlerine ulaşmak için alabileceği on sekiz araçsal değer maddesinden oluşmaktadır. Böylece, Ölçüm aracının ilk yarısı amaçlarla ilgilenirken, ikinci yarısı araçlarla ilgilenir. .

            Maddeler bunun yerine Likert formatına uyacak şekilde yeniden yazılmazsa, katılımcılardan her bir RVS değerinin sahip olduğu kişisel önem derecesini "çok önemsiz"den "çok önemli"ye kadar belirtmeleri istenir ve ardından onlara standart Likert ölçeği verilir. her bir RVS değerine. Bazı uygulamalar, örneğin, 5 puanlık bir ölçek kullanır ve ardından, son yığını düzeltmede kullanmak üzere, her bir liste zaten derecelendirildikten sonra ilk üç RVS değerinin bir sıralama sıralamasını içerir. Birçok durumda, derece sıralı prosedüre karşı Likert için test-tekrar test güvenilirliğini biraz, ancak önemli ölçüde düşürmediğini göstermektedir.

            RVS'yi Likert formatında kullanmayı tercih etmenin yaygın nedeni, veriler üzerinde normatif istatistiksel testler yapabilmek olduğundan, RVS verileri üzerinde normatif istatistiksel testlerin kullanılması lehine iyi argümanların bulunduğunu belirtmekte fayda var. bazı koşullar altında orijinal, sıralı biçimde ölçeklendirin.

            Ek Okumalar:
            Arsham H., Anket Tasarımı ve Anket Örneklemesi, SySurvey: Çevrimiçi Anket Aracı, 2002.
            Braithwaite V., Rokeach'in eşitlik-özgürlük modelinin ötesinde: Tek boyutlu bir dünyada iki boyutlu değerler, Sosyal Sorunlar Dergisi , 50, 67-94, 1994.
            Boomsma A., M. Van Duijn ve T. Snijders, (ed.), Essays on Item Response Theory , Springer Verlag, 2000.
            Gibbins K. ve I. Walker, Rokeach değer araştırmasının çoklu yorumları, Sosyal Psikoloji Dergisi, 133, 797-805, 1993.
            Sijtsma K. ve I. W. Molenaar, Parametrik Olmayan Öğe Tepkisi Teorisine Giriş, Sage 2002. Parametrik Madde Tepkisi Teorisine bir alternatif sağlar, Mokken Ölçekleme yöntemi gibi parametrik olmayan (sıralı) Madde Tepkisi Teorisidir.

            Yanlış Anket Tasarımı Tehlikesi ve Sonuçların Yorumlanması

            • hesaplamalarını temel alacak bilgileri seçerken son derece dikkatli olmak.
            • sadece kesinlikle mantıklı olan kesintiler yapmak.
            • Bunu kim söylüyor?
            • Neden söylüyor?
            • Bunu söylemekten ne kazanacak?
            • Nasıl biliyor?
            • Yalan söylüyor olabilir mi?
            • sorular basit olmalı
            • sorular açık olmalıdır
            • en iyi soru türleri, önceden basılmış bir cevabın işaretlenmesine izin veren sorulardır.
            • anket mümkün olduğunca kısa olmalıdır
            • sorular ne alakasız ne de çok kişisel olmalıdır
            • Yönlendirici sorular sorulmamalıdır. Bir "öncü soru", cevabı öneren bir sorudur, ör. "Tüm aklı başında insanların XYZ sabunu kullandığına katılmıyor musunuz?" sorusu "evet" cevabını önerir.
            • Anket, sorular mantıklı bir sıraya girecek şekilde tasarlanmalıdır. Bu, yanıtlayıcının amacını anlamasını sağlayacak ve sonuç olarak yanıtlarının kalitesi artırılabilecektir.

            Bu site 18.02.1994 tarihinde kullanıma açılmıştır ve fikri materyalleri her yıl baştan sona gözden geçirilmektedir. Mevcut sürüm 9. Baskıdır. Tüm dış bağlantılar ayda bir kez kontrol edilir.

            Dr. Arsham'ın Ana Sayfasına Dön

            EOF: Ó 1994-2015.


            İçerik Özellikleri

            1. Duyum ​​ve Algı (%5&ndash7)
              1. Psikofizik, Sinyal Algılama
              2. Dikkat
              3. Algısal Organizasyon
              4. Görüş
              5. Seçme
              6. Tatma
              7. koku alma
              8. Somatosensler
              9. Vestibüler ve Kinestetik Duyular
              10. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
              1. nöronlar
              2. Duyusal Yapılar ve Süreçler
              3. Motor Yapıları ve Fonksiyonları
              4. Merkezi Yapılar ve Süreçler
              5. Motivasyon, Uyarılma, Duygu
              6. Bilişsel Sinirbilim
              7. Nöromodülatörler ve İlaçlar
              8. Hormonal Faktörler
              9. Karşılaştırmalı ve Etoloji
              10. Bilinç Durumları
              11. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
              1. Öğrenme (%3&ndash5)
                1. Klasik koşullanma
                2. Enstrümantal Koşullandırma
                3. Gözlemsel Öğrenme, Modelleme
                4. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
                1. Birimler (fonemler, biçimbirimler, ifadeler)
                2. Sözdizimi
                3. Anlam
                4. Konuşma Algılama ve İşleme
                5. Okuma Süreçleri
                6. Sözlü ve Sözsüz İletişim
                7. iki dillilik
                8. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
                1. Çalışan bellek
                2. Uzun süreli hafıza
                3. Bellek Türleri
                4. Bellek Sistemleri ve Süreçleri
                5. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
                1. Temsil (Kategorizasyon, Görüntüler, Şemalar, Komut Dosyaları)
                2. Problem çözme
                3. Yargılama ve Karar Alma Süreçleri
                4. Planlama, Üstbiliş
                5. Zeka
                6. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
                1. Sosyal Algı, Biliş, Yükleme, İnançlar
                2. Tutum ve Davranış
                3. Sosyal Karşılaştırma, Benlik
                4. Duygu, Etki ve Motivasyon
                5. Uygunluk, Etki ve İkna
                6. Kişilerarası Çekicilik ve Yakın İlişkiler
                7. Grup ve Gruplar Arası Süreçler
                8. Kültürel veya Cinsiyet Etkileri
                9. Evrimsel Psikoloji, Fedakarlık ve Saldırganlık
                10. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
                1. Doğa-Beslenme
                2. Fiziksel ve Motor
                3. Algı ve Biliş
                4. Dilim
                5. Öğrenme, Zeka
                6. Sosyal, Kişilik
                7. Duygu
                8. Sosyalleşme, Aile ve Kültürel
                9. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar
                1. Kişilik (%3&ndash5%)
                  1. teoriler
                  2. Yapı
                  3. Kişilik ve Davranış
                  4. Uygulamalar ve Sorunlar
                  1. Stres, Çatışma, Başa Çıkma
                  2. Teşhis Sistemleri
                  3. Değerlendirme
                  4. Bozuklukların Nedenleri ve Gelişimi
                  5. Nörofizyolojik Faktörler
                  6. Hastalıkların Tedavisi
                  7. epidemiyoloji
                  8. Önleme
                  9. Sağlıklı psikoloji
                  10. Kültürel veya Cinsiyet Sorunları
                  11. Teoriler, Uygulamalar ve Sorunlar

                  VI. ÖLÇÜM/METODOLOJİ/ DİĞER (%15&ndash19%)

                    1. Genel (%4&ndash%6)
                      1. Tarih
                      2. Endüstriyel-Örgütsel
                      3. eğitici
                      1. Psikometri, Test Oluşturma, Güvenilirlik, Geçerlilik
                      2. Araştırma Tasarımları
                      3. İstatistiksel Prosedürler
                      4. Bilimsel Yöntem ve Kanıtların Değerlendirilmesi
                      5. Etik ve Hukuki Konular
                      6. Bulguların Analizi ve Yorumlanması

                      Alt puanların dayandığı sorular, tek bir içerik alanından birkaç soru art arda görünebilse de, test boyunca dağıtılır ve ayrı ayrı etiketlenmez.


                      Harika bir anket nasıl yazılır

                      Konu ne kadar kişisel veya genel olursa olsun, herhangi bir soru dizisi bir ankettir.Anketiniz ister tek başına ister bir anketin parçası olsun, harika sonuçlar elde etmek için harika sorular sormanız gerekir. Anketiniz için harika sorular seçme hakkında daha fazla bilgi için bir profesyonel gibi anket soruları yazma kılavuzumuza bakın.

                      Ayrıca, bir anket yazarken uzunluğunu da göz önünde bulundurun. Soru sayısı arttıkça, tamamlama oranı genellikle azalır. Bir çalışmada, 40 soruluk anketlerin, 10 soruluk anketlere göre yaklaşık %10 daha düşük yanıt oranına sahip olduğunu bulduk. İnsanlar ayrıca, uzunluğu ne olursa olsun bir anketi doldurmak için yaklaşık 10 dakika harcama eğilimindedir. Bu, daha az soru sorarsanız, yanıtlayanlarınızın her soru için daha fazla zaman harcayacağı anlamına gelir.


                      Katılımcılardan son 12 ay içinde 21 belirli yaşam olayı ve 3 isteğe bağlı olaydan her birini yaşayıp yaşamadıklarını belirtmeleri istenmektedir.  Ölçek, normatif olarak olumsuz olarak kabul edilen olayları (örneğin ölümler, suç) ve aynı zamanda olumsuz olarak kabul edilen olayları içermektedir. daha belirsizdir (örn., mali durum değişikliği, yer değiştirme).  Ölçek ayrıca tek bir olumlu olayı (okulda veya işte başarı) içerir.  Belirsiz olayları, yanıtlayıcıların bu konudaki duygularını bildirdiği bir açıklama maddesi izler. 6 puanlık bir derecelendirme ölçeği kullanan olay (Bkz. ölçekleme).

                      Çoğu maddeye ikili yanıt seçenekleri (evet/hayır) ve/veya katılımcıların bir olayın birkaç kişiden birinin başına gelip gelmediğini belirtmelerini gerektiren kontrol listeleri sunulur. değerlik açısından belirsiz olan olaylar hakkında.

                      Bu olayla ilgili duygularınızı nasıl değerlendirirsiniz?

                      1=çok iyi, 2=orta derecede iyi, 3=biraz iyi, 4=biraz kötü, 5=orta derecede kötü, 6=çok kötü


                      Uygulamalı davranış analizi iyi bir kariyer midir?

                      ABA uzmanlığına duyulan ihtiyaç ülke genelinde artıyor, bu da bu alanda geniş kariyer fırsatları olduğu anlamına geliyor. Davranış Analisti Sertifikasyon Kurulu'nun yakın tarihli bir raporu, BCBA veya BCBA-D sertifikasına sahip kişilere olan talebin %80 oranında arttığını tespit etti. Aynı şekilde, ABA profesyonelleri anlamlı işlerle meşgul olurken rahat maaşlar elde edebilirler. PayScale'e göre, uygulamalı davranış terapistleri yılda ortalama 60.900 dolar kazanıyor. ABA derecesi sahipleri, kariyerleri genellikle ekstra destekten yararlanan bireylere yardımcı olduğu için güçlü bir iş tatmini yaşayabilirler.


                      Duygudurum Durumları Anketi (POMS) Profili

                      Spor yapmanın veya egzersiz yapmanın ruh hali üzerinde olumlu bir etkisi olduğu gösterilmiştir. Bunu nasıl biliyorlar? gibi araçları kullanarak POMS anketiRuh halini ölçmek için araştırmalarda kullanılan, standart olarak doğrulanmış bir psikolojik test. İlk Mood States Profili (POMS) anketi 1971 yılında Maurice Lorr ve Leo F. Droppleman ile birlikte Douglas M. McNair tarafından geliştirilmiştir.

                      Anketin birkaç versiyonu var. Şu anda en yaygın kullanılanı, 18 yaş ve üzeri yetişkinler için (POMS 2–A) ve 13 ila 17 yaş arası ergenler için bir diğeri (POMS 2–Y) için mevcut olan POMS 2'dir. POMS 2 araçlarının her ikisi de tam uzunlukta (65 öğe) ve kısa versiyonlar (35 öğe) olarak mevcuttur. Anketler, insanların sahip olduğu duyguları tanımlayan bir dizi açıklayıcı kelime/ifade içerir. Denekler, 5'li Likert ölçeği kullanarak bu alanların her biri hakkında kendi kendilerine rapor verirler.


                      Çözüm

                      Her görevde olduğu gibi, davranışsal veri analizine baktığımızda hazırlık önemlidir. Açıkça tanımlanmış soruları yanıtlamak zor değildir. En büyük hile, tanımlamada ve verilere bakmadan önce bile neyin ilgi çekici olduğunu bilmekte yatmaktadır.

                      Bu düşünce tarzı, satıştan uygulamaya kadar tüm araştırma tasarımı boyunca önemli olan bir şeydir. Bir potansiyel müşteri size 'İnsanların çevrimiçi olarak ne yaptığını bilmek istiyorum' gibi bir soruyla yaklaştığında, bu soruyu daha fazla tanımlamak için hemen bir yanıt olmalıdır, böylece hangi araştırma yöntemlerinin gerekli olduğunu, hangi kişilerin davet edilmesi gerektiğini belirleyebilir ve yardımcı olabilirseniz. araştırma ekibinin gerektiği kadar ayrıntılı olarak tanımlanabilecek araştırma soruları bulmasını sağlar.

                      Bir araştırma oluşturmak için rehberliğe ihtiyacınız varsa veya bir projeye nasıl yaklaşabileceğinizi tartışmak isterseniz, Wakoopa ile iletişime geçmeniz yeterlidir. Size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız!


                      Lisans öğrencileri

                      Psikoloji Bölümü'nün genel amacı, öğrencilere davranış, özellikle insan davranışı çalışmalarında kullanılan çeşitli analiz ve metodolojik yaklaşımlar hakkında geniş bir arka plan sağlamak ve öğrencileri çeşitli alanlarda lisansüstü eğitime hazırlamaktır. Öğrenciler araştırma eğitimi alabilir, çok çeşitli topluluk ortamlarında deneyim kazanabilir ve uzun vadeli mezuniyet sonrası hedeflerine ulaşmak için kurs seçimlerini özelleştirebilir. Bir Psikoloji derecesi, diğer disiplinlerden seçilen derslerle birlikte, öğrencileri çok çeşitli alanlarda her yaştan ve geçmişe sahip insanlarla etkileşime giren kariyerlere hazırlayabilir.

                      Psikoloji müfredatı, çalışma yoluyla geliştirilen kavramlar açısından kişinin davranış bilimi, kendisi ve diğerleri hakkındaki anlayışını geliştirmeyi amaçlamaktadır. Psikolojideki lisans dersleri, öğrencilere araştırmaların aşağıdakiler hakkında neler gösterdiğini öğrenme fırsatı verir:

                      • Davranış nasıl motive edilir
                      • İnsanlar nasıl algılar, öğrenir ve düşünürler?
                      • Bireyler birbirinden nasıl farklıdır
                      • Kişilik bebeklikten olgunluğa kadar nasıl gelişir ve davranışla ifade edilir
                      • Kişilerarası faktörler evde, işte ve toplumdaki insan ilişkilerini nasıl etkiler?

                      Shelly Schreier, Psikoloji Öğrencileri Tarafından Altın Elma Ödülüne Aday Gösterildi

                      Shelly Schreier "son dersini" 4 Nisan 2013'te kalabalık bir Rackham Oditoryumu'nda verdi. Altın Elma Ödülü, Üniversitenin en prestijli öğretim ödüllerinden biridir ve öğretim mükemmelliği için Üniversitenin tek öğrenci tarafından seçilen ödülüdür. Dr. Schreier, Psikolojiye Giriş ve Sosyal Gelişim derslerine kayıtlı birçok öğrenci tarafından aday gösterildi.


                      Aşağıda, A.E. Housman'ın “XL,” adlı şiirinin kısa eleştirel analizine bir örnek verilmiştir. Kısa uzunluğu, yalnızca iki kıta ve sekiz dizeden oluşan nispeten kısa bir şiir için uygundur. Bu kritik analiz örneğini okumak, kendi analizleriniz için en iyi formatı ve ikna edici teknikleri öğrenmenize yardımcı olabilir.

                      𠇊.E. Housman, 𠆊 Shropshire Lad XL adlı şiirinde geçmişi sevgiyle yansıtır. Bu şiir, anlayabilirlerse, geçmişe özlem duyan okuyucularda yankılanabilir.

                      𠆊 Shropshire Lad XL' sadece iki kıtadan oluşan nispeten kısa bir şiirdir, ancak Housman hızla bir özlem duygusu oluşturur. İlk dörtlükte imgelerle dolu bir soru sorarak okuyucusunu kendine çekiyor: ‘Nedir o mavi anımsanan tepeler / Ne kuleler, bunlar ne çiftlikler?' ‘kayıp içerik'e ve ‘gittiğim mutlu yollara yapılan göndermeler.&apos 𠆋lows&apos ve ‘shining&apos gibi duyusal dil, şiirine okuyucuların hissettiği bağı derinleştirmeyi amaçlayan bir dolaysızlık verir.

                      Ancak, 19. yüzyılın sonlarında yayınlanan bu şiir, modern okuyucuların anlaması ve takdir etmesi zor olabilir. 'Öldüren hava', 'bir ezgiye gönderme' ve 'uzak ülke' gibi ifadeler kısa kelimeler içerse de günümüz standartlarına göre eskimiş durumdalar. Anlaşılsalar bile, okuyucuda daha modern kelimelerin yapacağı kadar derin yankılanmayabilirler. Tarih yazarları muhtemelen çağdaş toplumu tahmin edemeyecekleri için, herhangi bir tarihi literatüre modern bir mercekten bakmak sorunlu olabilir. Ancak bu, günümüz okurlarının bu şiirle mesafeli ilişkisini geçersiz kılmaz.

                      'Shropshire Lad XL', şairin çocukken keyif aldığı pastoral taşra yaşamının romantik bir hatırasıdır. Nostaljik temasının, geçmişte olduğu kadar modern bir dinleyici kitlesinde yankı uyandırması muhtemeldir, ancak dili, bu tarihi şiiri tam olarak takdir etmenin önünde önemli bir engel olabilir.


                      ÖZET

                      Bir araştırmacının, bir araştırma çalışmasının yürütülmesi için kullanılan temel istatistiksel yöntemlerin kavramlarını bilmesi önemlidir. Bu, geçerli ve güvenilir sonuçlara yol açan uygun şekilde iyi tasarlanmış bir çalışmanın yürütülmesine yardımcı olacaktır. İstatistiksel tekniklerin uygunsuz kullanımı hatalı sonuçlara yol açabilir, hatalara neden olabilir ve makalenin önemini baltalayabilir. Kötü istatistikler, kötü araştırmalara yol açabilir ve kötü araştırma, etik olmayan uygulamalara yol açabilir. Bu nedenle, yeterli istatistik bilgisi ve istatistiksel testlerin uygun kullanımı önemlidir. Temel istatistiksel yöntemler hakkında uygun bir bilgi, araştırma tasarımlarını geliştirmede ve kanıta dayalı kılavuzları formüle etmek için kullanılabilecek kaliteli tıbbi araştırmalar üretmede uzun bir yol kat edecektir.


                      Uzun dizi analizi için anketin uzunluğu - Psikoloji

                      Anket Tasarımı ve Anket Örneklemesi Anket Tasarımı ve
                      Anket Örneklemesi

                      ABD Sitesi

                      Bu sitenin içeriği, özellikle pazarlama biliminde olanlar olmak üzere, örnek anketlerden elde edilen veriler üzerinde temel istatistiksel analizler yapması gereken öğrencilere yöneliktir. Öğrencilerin, tanımlayıcı istatistikler ve hipotez testi kavramı gibi temel istatistik bilgisine sahip olmaları beklenir.

                      Tanıtım

                      İstatistiksel çıkarımın ana fikri, bir popülasyondan rastgele bir örnek almak ve ardından örnekten elde edilen bilgileri ortalama (merkezi eğilim ölçüsü), standart sapma (yayılma ölçüsü) gibi belirli popülasyon özellikleri hakkında çıkarımlarda bulunmak için kullanmaktır. veya belirli bir özelliği olan birimlerin nüfus içindeki oranı. Örnekleme paradan, zamandan ve emekten tasarruf sağlar. Ek olarak, bazı durumlarda bir örneklem, bir örneklemden tüm popülasyonu dikkatli bir şekilde toplamaya çalışan ilgili bir çalışma kadar bilgi sağlayabilir, çoğu zaman her şeye bakmaya çalışan daha az dikkatli bir çalışmadan daha iyi bilgi sağlayacaktır. .

                      Belirtilen farklı popülasyonlardan alınan örnek değerlerin ortalamasının davranışını incelememiz gerekir. Bir örnek, bir popülasyonun yalnızca bir bölümünü incelediğinden, örnek ortalaması, popülasyonun karşılık gelen ortalamasına tam olarak eşit olmayacaktır. Bu nedenle, örnekleme sonuçlarını planlayan ve yorumlayanlar için önemli bir husus, örneklem ortalaması gibi örneklem tahminlerinin karşılık gelen popülasyon karakteristiğiyle ne ölçüde uyumlu olacağıdır.

                      Uygulamada, genellikle yalnızca bir örnek alınır ("anket veri analizi" gibi bazı durumlarda, veri toplama mekanizmalarını test etmek ve ana örnekleme şemasını planlamak için ön bilgi almak için küçük bir "pilot örnek" kullanılır). Bununla birlikte, örnekleme araçlarının karşılık gelen ana kütle ortalaması ile ne ölçüde uyuşacağını anlamak için, aynı türden 10, 50 ya da 100 ayrı örnekleme çalışması yürütülürse ne olacağını düşünmek yararlıdır. Bu farklı çalışmalarda sonuçlar ne kadar tutarlı olacaktır? Numunelerin her birinden elde edilen sonuçların hemen hemen aynı (ve neredeyse doğru!) olacağını görebilseydik, o zaman gerçekten kullanılacak olan tek numuneye güvenirdik. Öte yandan, tekrarlanan örneklerden alınan yanıtların gereken doğruluk için çok değişken olduğunu görmek, farklı bir örnekleme planının (belki daha büyük örneklem boyutuyla) kullanılması gerektiğini düşündürür.

                      Belirli bir örnekleme planının tekrarından gözlemlenebilecek sonuçların dağılımını tanımlamak için bir örnekleme dağılımı kullanılır.

                      Bir numuneden hesaplanan tahminlerin, başka bir numuneden hesaplanacak tahminlerden farklı olacağını bilin.

                      Tahminlerin, tahmin etmeye çalıştığımız popülasyon özelliklerinden (parametrelerinden) farklı olmasının beklendiğini, ancak örnekleme dağılımlarının özelliklerinin, bunların nasıl farklılaşacağını olasılıksal olarak nicelleştirmemize izin verdiğini anlayın.

                      Farklı istatistiklerin (a) belirli istatistiklere, (b) örneklem büyüklüğüne ve (c) ana dağılıma bağlı olarak dağılım şekillerine sahip farklı örnekleme dağılımları olduğunu anlayın.

                      Örneklem büyüklüğü ile örneklem tahminlerinin dağılımı arasındaki ilişkiyi anlayın.

                      Bir örnekleme dağılımındaki değişkenliğin, örnek boyutunu artırarak azaltılabileceğini anlayın.

                      Büyük örneklerde, birçok örnekleme dağılımının normal bir dağılımla tahmin edilebileceğini görün.

                      Varyans ve Standart Sapma

                      Bir popülasyonun ortalaması hakkındaki sapmalar, öğreneceğimiz istatistiksel testlerin çoğunun temelidir. Ortalamaya göre bir dizi puanın ne kadar geniş bir alana dağıldığını ölçtüğümüz için değişkenliği ölçüyoruz. Ortalama ile ilgili sapmaları hesaplayabilir ve bunu varyans veya standart sapma olarak ifade edebiliriz. Bu kavramı sağlam bir şekilde kavramak çok önemlidir çünkü kurs boyunca merkezi bir kavram olacaktır.

                      Hem varyans hem de standart sapma, bir dağılım içindeki değişkenliği ölçer. Standart sapma, dağılımdaki değerlerin her birinin ortalama olarak dağılımın ortalamasından (veya merkezinden) ne kadar saptığını gösteren bir sayıdır. Varyansın standart sapmayla (bir dağılımdaki puanların dağılımı) aynı şeyi ölçtüğünü unutmayın. Bununla birlikte, varyans, ortalama hakkındaki ortalama sapmaların karesidir. Böylece varyans, standart sapmanın karesidir.

                      Mal/hizmet kalitesi açısından, daha yüksek varyasyonun daha düşük kalite anlamına geldiğini bilmek önemlidir. Varyasyonun boyutunu ve kaynağını ölçmek istatistikçinin, düzeltmek ise mühendisin veya yöneticinin işidir. Kaliteli ürün ve hizmetlerin varyasyonu düşüktür.

                      Güven Aralığı Nedir?

                      Pratikte, tahmin edilen bir miktardaki belirsizliği ifade etmek için bir güven aralığı kullanılır. Belirsizlik vardır çünkü çıkarımlar, bir popülasyondan veya ilgili süreçten rastgele bir sonlu büyüklükteki örneğe dayanır. İstatistiksel prosedürü yargılamak için, her seferinde farklı veriler (ve dolayısıyla farklı güven aralıkları) elde ederek aynı çalışmayı tekrar tekrar yaparsak ne olacağını sorabiliriz.

                      Bir örnekten hesaplanan güven aralığının, başka bir örnekten hesaplanan güven aralığından farklı olacağını bilin.

                      Örnek boyutu ve güven aralığı genişliği arasındaki ilişkiyi anlayın.

                      Bazen hesaplanan güven aralığının gerçek ortalama değeri içermediğini (yani yanlış olduğunu) bilin ve bu kapsama oranının güven düzeyi ile nasıl ilişkili olduğunu anlayın.

                      Anket Tasarımı ve Anket Yönetimi

                      • yüz yüze görüşme
                        posta anketleri
                      • telefon anketleri
                      • doğrudan gözlem.
                      • internet

                      Hassas Bir Konuda Eksik Değerler

                      1. Cevaplayıcıya soru sorma nedenlerini açıklamak,
                      2. yanıt kategorilerini mümkün olduğunca geniş yapın.
                      3. Soruyu, sansür görünümünden kaçınan veya mümkünse söz konusu davranışın sosyal olarak kabul edilebilir görünmesini sağlayan yargılayıcı olmayan bir tarzda söyleyin.
                      4. Talebi mümkün olduğunca gerçeğe uygun olarak sunun.
                      5. gizlilik veya anonimlik garantisi
                      6. yanıtlayanın bilgilerin tehdit edici bir şekilde kullanılmayacağını bildiğinden emin olun.
                      7. bilgilerin nasıl ele alınacağını açıklayın
                      8. yanıtları kesin olarak belirlemeye izin verecek çapraz sınıflandırmadan kaçının.

                      Hataların Kaynağı

                      1. Yetersiz çerçeve kullanımı.
                      2. Kötü tasarlanmış bir anket.
                      3. Kayıt ve ölçüm hataları.
                      4. Yanıt vermeme sorunları.

                      Genel Örnekleme Teknikleri

                      Yediğiniz yemeklerden izlediğiniz televizyona, siyasi seçimlerden okul yönetim kurulu eylemlerine kadar hayatınızın büyük bir kısmı örnek anketlerin sonuçlarıyla düzenleniyor. Bugünün ve yarının bilgi çağında, karar verme için iyi veriler üretmek ve ortaya çıktığında şüpheli verileri tanımak için örnek anket tasarımı ve analizinin birçok kişi tarafından anlaşılması giderek daha önemli hale geliyor. İlgili konular şunlardır: Basit Rastgele Örnekleme, Tabakalı Rastgele Örnekleme, Küme Örnekleme, Sistematik Örnekleme, Oran ve Regresyon Tahmini, Nüfus Büyüklüğünü Tahmin Etme, Zaman, Alan veya Hacim Sürekliliğini Örnekleme, Anket Tasarımı, Anketlerde Hatalar.

                      Örneklem, daha büyük bir gruptan (popülasyon) seçilen birimler grubudur. Örneği inceleyerek daha büyük grup hakkında geçerli sonuçlar çıkarması umulmaktadır.

                      Popülasyon bütünüyle çalışılamayacak kadar büyük olduğu için genellikle çalışma için bir örneklem seçilir. Örneklem genel popülasyonu temsil etmelidir. Bu genellikle en iyi şekilde rastgele örnekleme ile elde edilir. Ayrıca, numuneyi toplamadan önce, araştırmacının dahil edilecek üyelerin bir tanımını da içerecek şekilde ana kütleyi dikkatli ve eksiksiz bir şekilde tanımlaması önemlidir.

                      Rasgele örnekleme: N büyüklüğündeki bir popülasyondan rastgele örnekleme n. Varyansı için tarafsız tahmin Var() = S 2 (1-n/N)/n'dir, burada n/N örnekleme fraksiyonudur. %10'dan az örnekleme fraksiyonu için sonlu popülasyon düzeltme faktörü (N-n)/(N-1) neredeyse 1'dir.

                      Toplam T, N ile tahmin edilir, varyansı N 2 Var()'dır.

                      0, 1, (ikili) tip değişkenler için, tahmin edilen p oranındaki varyasyon:

                      S2 = p.(1-p).(1-n/N)/(n-1).

                      r = S x oranı için ben / S y ben = / , r için varyasyon

                      [(N-n)(r 2 S 2 x + S2 y -2 r Cov(x, y)]/[n(N-1). 2 ].

                      Tabakalı örnekleme: Katmanlı örnekleme, popülasyonun her biri ilgilenilen belirli özelliklere göre homojen olan daha küçük alt popülasyonlara bölünebildiği her durumda kullanılabilir.

                      s = SW T . Bxar T , üzeri t=1, 2, ..L (tabakalar) ve T S X o /n T .

                      Varyansı şudur:

                      SW 2 T /(N T -n T )S2 T /[n T (N T -1)]

                      Nüfus toplamı T, N ile tahmin edilir. s , onun varyansı

                      S N 2 T (N T -n T )S2 T /[n T (N T -1)].

                      Anket genellikle her bir nüfus üyesi için birkaç özelliği ölçtüğünden, bu değişkenlerin her biri için aynı anda optimal olan bir tahsis bulmak mümkün değildir. Bu nedenle, böyle bir durumda, her katmanda aynı örnekleme fraksiyonunu kullanan popüler tahsis yöntemini kullanırız. Bu verim optimal tahsisi, tabakaların çeşitliliği göz önüne alındığında aynıdır.

                      İkili verilerle ilgili olarak örnek boyutlarının (n) belirlenmesi: Şundan büyük veya buna eşit en küçük tam sayı:

                      [t 2 N p(1-p)] / [t 2 p(1-p) + bir 2 (N-1)]

                      N toplam vaka sayısının büyüklüğü, n örneklem büyüklüğü, a beklenen hata, t belirli bir güven aralığına karşılık gelen t dağılımından alınan değer ve p bir olayın olasılığıdır.

                      Kesitsel Örnekleme: Kesitsel Çalışma, tanımlanmış bir popülasyonun zaman veya zaman aralığında tek bir noktada gözlemlenmesidir. Maruz kalma ve sonuç aynı anda belirlenir.

                      Kota Örneklemesi: Kota örneklemesi, kullanılabilirlik örneklemesidir, ancak katmanlara göre orantılılığın korunması kısıtlamasıyla.Bu nedenle, görüşmeciye, örneklemin temsilcilerini geliştirmek için çok sayıda beyaz erkek sigara içen, çok sayıda siyah kadın sigara içmeyen vb. ile görüşmesi söylenecektir. Maksimum çeşitlilik örneklemesi, araştırmacının amaçlı ve rastgele olmayan bir şekilde, ilgilenilen değişkenler üzerinde maksimum farklılıklar sergileyen bir dizi vakayı seçmeye çalıştığı bir kota örneklemesi çeşididir. Diğer varyasyonlar, aşırı veya sapkın durum örneklemesini veya tipik durum örneklemesini içerir.

                      İstatistiksel araç nedir? İstatistiksel araç, herhangi bir araç veya cihaz kullanarak bir fenomeni tanımlamayı amaçlayan herhangi bir süreçtir, ancak sonuçlar bir kontrol aracı olarak kullanılabilir. İstatistiksel araçlara örnek olarak anket ve anket örneklemesi verilebilir.

                      Yakalama örnekleme tekniği nedir? Kapıdan örnekleme tekniği, çok kısa bir süre içinde nispeten küçük bir örnek almaktır, elde edilen sonuç genellikle anlıktır. Ancak Pasif Örnekleme, bir örnekleme cihazının benzer koşullar altında uzun süre kullanıldığı bir tekniktir. İstenen istatistiksel araştırmaya bağlı olarak, Pasif Örnekleme yararlı bir alternatif olabilir ve hatta elle örneklemeden daha uygun olabilir. Ancak pasif bir örnekleme tekniğinin geliştirilmesi ve sahada test edilmesi gerekmektedir.

                      Daha fazla okuma:
                      Thompson S., Örnekleme, Wiley, 2002.

                      Hata Marjı Nedir?

                      Tahmin, bir popülasyondaki bilinmeyen bir miktarın değerini belirtmek için örnek verilerin kullanıldığı süreçtir.

                      Tahmin sonuçları, nokta tahmini olarak bilinen tek bir değer veya güven aralığı olarak adlandırılan bir dizi değer olarak ifade edilebilir.

                      Nokta tahmini kullandığımızda, o nokta tahminiyle ilişkili hata payını hesaplarız. Örneğin, örneklem oranı (P) aracılığıyla nüfus oranının tahmini için, hata payı genellikle aşağıdaki gibi hesaplanır:

                      1.96 [P(1-P)/n] 1/2

                      Kamuoyu havuzlarıyla ilgili gazetelerde ve televizyon raporlarında, hata payı genellikle sırasıyla bir tablonun veya ekranın alt kısmında küçük yazı tipinde görünür. Ancak sadece hata miktarını bildirmek tek başına yeterince bilgilendirici değildir, eksik olan bulgulara olan güvenin derecesidir. Daha önemli eksik bilgi, örneklem büyüklüğü n'dir. yani, ankete kaç kişi katıldı, 100 veya 100000? Şimdiye kadar, örneklem boyutu ne kadar büyük olursa, bulgunun o kadar doğru olduğunu iyi biliyorsunuz, değil mi?

                      Bildirilen hata payı, "örnekleme hatası" payıdır. Anketlerin doğruluğunu etkileyebilecek ve etkileyebilecek birçok örnekleme dışı hata vardır. Burada örnekleme hatasından bahsediyoruz. Alt grupların birden fazla örnekleme hatasına sahip olması, aşağıdaki ifadeyi içermelidir: "Diğer hata kaynakları arasında, bunlarla sınırlı olmamak üzere, görüşmeye katılmayı reddeden kişiler ve seçilen sayı ile bağlantı kuramamak yer alır. bir yanıt alın ve hatayı azaltın, ancak okuyucu (veya izleyici) tüm araştırmalarda bazı hataların var olduğunun farkında olmalıdır."

                      Bir ankette evet/hayır sorunuz varsa, muhtemelen Evet'in (veya Hayır'ın) P oranını hesaplamak istersiniz. Basit rastgele örnekleme anketi altında, P'nin varyansı P(1-P)/n'dir, büyük n için, örneğin 30'un üzerinde, sonlu popülasyon düzeltmesi göz ardı edilir. Şimdi %95 güven aralığı

                      P - 1.96 [P(1-P)/n] 1/2 , P + 1.96 [P(1-P)/n] 1/2 .

                      P(1-P) maksimum değerini P = 1/2 olduğunda aldığından, konservatif bir aralık hesaplanabilir. 1,96'yı 2 ile değiştirin, P = 1/2 koyun ve 1/n 1/2 %95 korunaklı güven aralığına sahip olursunuz. Bu yaklaşıklık, P 0 veya 1'e çok yakın olmadığı sürece işe yarar. Bu kullanışlı yaklaşım, yaklaşık %95 güven aralıklarını hesaplamanıza olanak tanır.

                      Referanslar ve Ek Okumalar:
                      Casella G. ve R. Berger, İstatistiksel Çıkarım, Wadsworth Pub. A.Ş., 2001.
                      Kish L., Anket Örneklemesi, Wiley, 1995.
                      Lehmann E. ve G. Casella, Theory of Point Estimation , Springer Verlag, New York, 1998.
                      Levy P. ve S. Lemeshow, Sampling of Population: Methods and Applications , Wiley, 1999.

                      Numune Boyutunun Belirlenmesi

                      Ne kadar büyük bir örneklem alınacağı sorusu, herhangi bir anketin planlanmasında erkenden ortaya çıkar. Bu, hafife alınması gereken önemli bir sorudur. İstenen sonuçları elde etmek için gerekenden daha büyük bir örneklem almak, kaynak israfıdır, oysa çok küçük örnekler genellikle iyi karar vermenin pratik bir kullanımına yol açmaz. Temel amaç, hem istenen doğruluğu hem de istenen güven seviyesini minimum maliyetle elde etmektir.

                      Pilot Örneklem: Anakütleden bir pilot veya ön örnek alınması gerekir ve bu örnekten hesaplanan istatistikler örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde kullanılır. Pilot örneklemde kullanılan gözlemler, nihai örneğin bir parçası olarak sayılabilir, böylece hesaplanan örneklem boyutu eksi pilot örnek boyutu, toplam örnek boyutu gereksinimini karşılamak için gereken gözlem sayısı olur.

                      İnsanlar bazen bana "nüfusun hangi kesimine ihtiyacın var?" diye soruyorlar. Cevap veriyorum, "Alakasız doğruluk yalnızca örneklem büyüklüğü tarafından belirlenir" Örnek, popülasyonun oldukça büyük bir kısmıysa, bu yanıtın değiştirilmesi gerekir.

                      Hayır/evet için 0/1 puan alan bir madde için, madde puanlarının standart sapması SD = [p(1-p)/N] 1/2 şeklinde verilir; burada p, 1 puan alan orandır ve N örnek boyutudur.

                      SE tahmininin standart hatası (pilot örnek tahminine dayalı olası p değerleri aralığının standart sapması) SE= SD/N ile verilir. Böylece SE, p = 0,5 olduğunda maksimumdadır. Böylece en kötü durum senaryosu, %50 katılıyorum, %50 katılmıyorum olduğunda ortaya çıkar.

                      Numune boyutu N, daha sonra 0,25 / SE 2'den küçük veya buna eşit en büyük tam sayı olarak ifade edilebilir.

                      Bu nedenle SE'nin 0,01 (yani %1) olması için 2500'lük bir örneklem büyüklüğü %2, %625 %3, %278 %4, 156, %5, 100 olmalıdır.

                      Bu arada, örneklem toplam popülasyonun küçük bir parçası olduğu sürece, popülasyonun gerçek boyutunun bu hesaplamanın amaçlarıyla tamamen alakasız olduğuna dikkat edin.

                      İkili verilerle ilgili örnek boyutları:

                      n = [t 2 N p(1-p)] / [t 2 p(1-p) + bir 2 (N-1)]

                      N toplam vaka sayısının büyüklüğü, n örneklem büyüklüğü, a beklenen hata, t belirli bir güven aralığına karşılık gelen t dağılımından alınan değer ve p bir olayın olasılığıdır.

                      N büyüklüğündeki sonlu bir popülasyon için, n büyüklüğündeki örneklem ortalamasının standart hatası:

                      s [(N -n)/(nN)]

                      Bir t-testi için gereken örneklem büyüklüğü için birkaç formül vardır. En basit olanı

                      n = 2(Z a +Z b ) 2 s 2 /D 2

                      Bu, örnek boyutunu olduğundan az tahmin eder, ancak büyük örnek boyutları için makuldür. Daha az hatalı bir formül, Z değerlerini t değerleriyle değiştirir ve t dağılımının df'si örnek boyutuna bağlı olduğundan yineleme gerektirir. Doğru formül, merkezi olmayan bir t dağılımı kullanır ve ayrıca yineleme gerektirir.

                      En basit yaklaşım, yukarıdaki formüldeki ilk Z değerini, Tukey'nin takip testini türetmek için kullanılan öğrenci aralığı istatistiğinden gelen değerle değiştirmektir. Öğrenci aralığının yeterince ayrıntılı tablolarına sahip değilseniz, bir Bonferroni düzeltmesi kullanarak Tukey takip testini yaklaşık olarak hesaplayabilirsiniz. Yani, ilk Z değerini Z olarak değiştirin a burada k karşılaştırma sayısıdır.

                      Bu çözümlerin hiçbiri kesin değildir ve kesin çözüm biraz dağınıktır. Ancak, özellikle elde edilen örneklem büyüklüğü (örneğin) 30'dan büyükse, yukarıdaki yaklaşımlardan herhangi biri muhtemelen yeterince yakındır.

                      Geleneksel istatistiksel testler için daha iyi bir durdurma kuralı aşağıdaki gibidir:
                      Asgari (önceden belirlenmiş) sayıda denek test edin.
                      p değeri 0,01'e eşit veya daha küçükse veya p değeri 0,36'ya eşit veya daha büyükse durun, aksi takdirde daha fazla konu çalıştırın.

                      Açıkçası, başka bir seçenek de, deneklerin sayısı, etkinin pratik ilgiyi çekmeyecek kadar fazla olması durumunda/olduğunda durmaktır. Bu prosedür yaklaşık 0,05 tutar.

                      Olasılık orantısını büyüklüğe (PPS) örnekleme, tabakalandırma ve oran tahminini (veya diğer herhangi bir model destekli tahmin biçimini) çok şanssız bir numunenin sonuçlarından koruyan araçlar olarak sınıflandırabiliriz. İlk ikisi (PPS örneklemesi ve katmanlaştırma) bunu örnekleme planının manipülasyonu yoluyla yapar (PPS örneklemesi kavramsal olarak sınırlayıcı bir katmanlaşma durumu ile). Oran tahmini gibi model destekli tahmin yöntemleri, tahmin prosedürüne yardımcı bilgilerin eklenmesiyle aynı amaca hizmet eder. Hangi araçların tercih edilebilir olduğu, diğerlerinin de söylediği gibi, maliyetlere, bu araçların kullanımına izin veren bilgilerin mevcudiyetine ve potansiyel getirilere bağlıdır (tabakalandırma/PPS/oran tahmin değişkeni, diğerlerinin de belirttiği gibi, bunların hiçbiri çok yardımcı olmayacaktır). ilgilenilen yanıt değişkeni).

                      Örnek boyutunun belirlenmesi için sezgisel yöntemler de vardır. Örneğin, sağlık hizmetlerinde davranış ve süreç ölçümünde örnekleme kriterleri, 0,50'lik bir popülasyon ortalaması etrafında 10 puanlık bir %95 CI için tasarlanmıştır. Bir buluşsal kural vardır: "Hedef popülasyondaki birey sayısı ayda 50'den az ise , sistemler örnekleme prosedürlerini kullanmaz, ancak hedef popülasyondaki tüm bireylerden veri toplamaya çalışır."

                      Ek Okumalar:
                      Goldstein H., Çok Düzeyli İstatistiksel Modeller, Halstead Press, 1995.
                      Kish R., G. Kalton, S. Heeringa, C. O'Muircheartaigh ve J. Lepkowski, Collected Papers of Leslie Kish, Wiley, 2002.
                      Kish L., Anket Örneklemesi, Wiley, 1995.

                      Yüzde: Tahmin ve Test

                      1. Şu an için boş hipotezde iddia edilen değeri yok sayın.
                      2. Mevcut verilere dayalı olarak %100(1-a) bir güven aralığı oluşturun.
                      3. Oluşturulan CI, iddia edilen değeri içermiyorsa, boş hipotezi reddetmek için yeterli kanıt vardır. Aksi takdirde, sıfır hipotezini reddetmek için bir neden yoktur.

                        Kabul Edilebilir Mutlak Hassasiyete Sahip Örneklem Büyüklüğü: Aşağıdakiler, bir popülasyon ortalamasını veya oranını tahmin etmek için gereken örnek büyüklüğünü belirlemek için yaygın olarak kullanılan yöntemi sunmaktadır.

                        Tahmin edicinin her iki tarafında d birimini genişleten bir aralık istediğimizi varsayalım. Yazabiliriz

                        d = Mutlak Kesinlik = (güvenilirlik katsayısı) .(standart hata) = Z a /2 . (S/n 1/2 )

                        Hesaplamalarınızı kontrol etmek için Numune Boyutu Belirleme Uygulamasını kullanmayı isteyebilirsiniz.

                      Çok Düzeyli İstatistiksel Modeller

                      İnsan ve biyolojik bilimlerde toplanan gözlemsel veriler de dahil olmak üzere birçok veri türü hiyerarşik veya kümelenmiş bir yapıya sahiptir. Örneğin, hayvan ve insan kalıtım çalışmaları, yavruların aileler içinde gruplandığı doğal bir hiyerarşi ile ilgilenir. Aynı ebeveynlerden gelen yavrular, nüfusun tamamından rastgele seçilen bireylere göre fiziksel ve zihinsel özellikleri bakımından daha benzer olma eğilimindedir.

                      Birçok tasarlanmış deney, örneğin rastgele seçilmiş birkaç merkezde veya birey gruplarında yürütülen klinik deneyler gibi veri hiyerarşileri de yaratır. Çok düzeyli modeller, yalnızca bu tür hiyerarşilerin kökeniyle değil, gerçeğiyle ilgilenir. Farklı seviyelerde gruplandırılmış birimlerden oluşan bir hiyerarşiye atıfta bulunuyoruz. Böylece yavrular, 2. düzey birimlerin aileler olduğu 2 düzeyli bir yapıda 1. düzey birimler olabilir: öğrenciler, 2. düzey birimler olan okullarda kümelenmiş 1. düzey birimler olabilir.

                      Bu tür veri hiyerarşilerinin varlığı tesadüfi değildir ve göz ardı edilmemelidir. Bireysel insanlar, bireysel hayvanlar gibi farklıdır ve bu gerekli farklılaşma, örneğin benzer motivasyonlara veya yeteneklere sahip öğrencilerin oldukça seçici okullarda veya kolejlerde gruplandırılması gibi, ikincisinin genellikle birincisinin doğrudan bir sonucu olduğu her türlü sosyal aktivitede yansıtılır. Diğer durumlarda, gruplandırmalar, küçük çocukların ilkokullara tahsisi veya hastaların farklı kliniklere tahsisi gibi, bireylerin özellikleriyle daha az güçlü bir şekilde ilişkili nedenlerle ortaya çıkabilir. Gruplaşmalar oluşturulduktan sonra, oluşumları etkin bir şekilde rastgele olsa bile, farklılaşma eğiliminde olacaktır ve bu farklılaşma, grubun ve üyelerinin grup üyeliğini hem etkilediğini hem de ondan etkilendiğini ima eder. Bu ilişkiyi göz ardı etmek, grup etkilerinin önemini gözden kaçırma riskini taşır ve ayrıca veri ilişkilerini incelemek için kullanılan geleneksel istatistiksel analiz tekniklerinin çoğunu geçersiz kılabilir.

                      Basit bir örnek önemini gösterecektir. 1970'lerde ilkokul (ilkokul) çocuklarına ilişkin iyi bilinen ve etkili bir araştırma, sözde 'resmi' okuma öğretim tarzlarına maruz kalan çocukların, olmayanlara göre daha fazla ilerleme sergilediklerini iddia etti. Veriler, analiz birimi olarak yalnızca tek tek çocukları tanıyan ve öğretmenlerin ve sınıflardaki gruplaşmalarını göz ardı eden geleneksel çoklu regresyon teknikleri kullanılarak analiz edildi. Sonuçlar istatistiksel olarak anlamlıydı. Daha sonra, analiz çocukların sınıflara ayrılmasını uygun şekilde hesaba kattığında, önemli farklılıkların ortadan kalktığı ve 'resmen' öğretilen çocukların diğerlerinden farklı olduğunun gösterilemediği gösterilmiştir.

                      Bu yeniden analiz, sosyal bilim verilerinin çok düzeyli analizinin ilk önemli örneğidir. Özünde burada meydana gelen şey, herhangi bir sınıftaki çocukların, birlikte öğretildikleri için performanslarında benzer olma eğiliminde olmalarıydı. Sonuç olarak, aynı sayıda öğrenciye farklı öğretmenler tarafından ayrı ayrı eğitim verilmiş olsaydı olacağından çok daha az bilgi sağlarlar. Başka bir deyişle, karşılaştırma amacıyla temel birim öğrenci değil öğretmen olmalıdır. Öğrencilerin işlevi, her öğretmen için o öğretmenin etkililiğinin bir tahminini sağlamak olarak görülebilir. Öğretmen başına düşen öğrenci sayısını artırmak, bu tahminlerin kesinliğini artıracak, ancak karşılaştırılan öğretmen sayısını değiştirmeyecektir. Belli bir noktanın ötesinde, sadece öğrenci sayısını bu şekilde artırmak, hiçbir şeyi pek iyileştirmez. Öte yandan, öğretmen başına aynı veya biraz daha az öğrenci ile karşılaştırılacak öğretmen sayısını artırmak, karşılaştırmaların kesinliğini önemli ölçüde artırır.

                      Araştırmacılar uzun zamandır bu sorunu kabul ettiler. Örneğin, eğitimde, az önce ana hatlarıyla belirtilen sözde 'analiz birimi' sorunu hakkında çok fazla tartışma olmuştur. Çok düzeyli modelleme bir araştırma aracı olarak iyi bir şekilde geliştirilmeden önce, hiyerarşik yapıların göz ardı edilmesi sorunları oldukça iyi anlaşılmıştı, ancak güçlü genel amaçlı araçlar mevcut olmadığı için çözülmesi zordu. Örneğin genetik verilerin analizi için özel amaçlı yazılımlar daha uzun süredir mevcuttu ancak bu, 'varyans bileşenleri' modelleriyle sınırlıydı ve genel doğrusal modellerin işlenmesi için uygun değildi. Örnek anket çalışanları bu sorunu başka bir biçimde fark ettiler. Nüfus anketleri yapıldığında, örnek tasarım, coğrafya ve hane üyeliği açısından tipik olarak hiyerarşik nüfus yapısını yansıtır. İstatistiksel analizler yapılırken bu tür yapıları dikkate almak için ayrıntılı prosedürler geliştirilmiştir.

                      Ek Okumalar:
                      Goldstein H., Çok Düzeyli İstatistiksel Modeller, Halstead Press, New York, 1995.
                      Longford N., Rastgele Katsayı Modelleri, Clarendon Press, Oxford, 1993.
                      Bu kitaplar çok geniş bir uygulama ve teori yelpazesini kapsamaktadır.

                      Anket Örnekleme Rutinleri

                      Not: Aşağıdaki programlar, Karmaşık Araştırmaların Tasarımı ve Analizi için Pratik Yöntemler, R. Lehtonen ve E. Pahkinen, Wiley, Chichester, 1995. Ayrıca bakınız, L.Lyberg ve diğerleri, (Editörler), Survey Measurement and Process Quality, New York, Wiley, 1997.

                      Le Sphinx, CENVAR, CLUSTERS, Epi Info, Generalized Estimation System, Super CARP, Stata, SUDAAN, VPLX, WesVarPC ve ORIRIS IV gibi diğer yazılım paketleri.

                      Ek Okumalar:
                      Bethel J., Çok değişkenli anketlerde örnek dağılımı, Anket Metodolojisi, 15, 1989, 47-57.
                      Valliant R. ve J. Gentle, Matematiksel programlamanın bir örnek tahsis problemine uygulanması, Hesaplamalı İstatistik ve Veri Analizi, 25, 1997, 337-360.

                      Cronbach's Alpha (a katsayısı)

                      Belki de Cronbach's Alpha'yı kavramsallaştırmanın en iyi yolu, onu bir dizi öğe için tüm olası bölünmüş yarı güvenilirliklerinin ortalaması olarak düşünmektir. Bölünmüş yarı güvenilirlik, bir testin veya cihazın iki parçası arasındaki güvenilirliktir ve bu iki parça toplam aracın yarısıdır. Genel olarak, bu iki yarının güvenilirlikleri, daha sonra, yarım uzunluktaki testlerin güvenilirliğinden ziyade tam uzunluk testinin güvenilirliğini tahmin etmek için artırılmalıdır (Spearman Brown Prophesy Formula). Yorumlama kolaylığı için, bir testin çift sayıda maddeye sahip olduğunu varsayarsak (örneğin, 10), o zaman 1-5'e karşı 6-10'luk maddeler bir bölme olacaktır, çiftlere karşı oranlar bir başka ve aslında 10 maddeli olacaktır. bir seferde 5 seçilirse, bu test için 10 seçilmiş 5 veya 252 olası bölünmüş yarı vardır. Bu artırılmış bölünmüş yarı güvenilirliklerin her birini hesaplar ve hepsinin ortalamasını alırsak, bu ortalama Cronbach's Alpha olur. Bazı bölünmeler, birbirine daha yakın iki yarı oluşturma açısından diğerlerinden daha iyi olacağından ve paralel yarılar arasındaki güvenilirlik, muhtemelen bir aracın güvenilirliğinin en uygun tahmini olduğundan, Cronbach's alpha genellikle bir aracın iç tutarlılığının nispeten muhafazakar bir tahmini olarak kabul edilir. Ölçek.

                      Aşağıdaki, alfa katsayısı veya Cronbach's Alpha hesaplaması için bir SAS programıdır. Bunun PROC CORR prosedüründe bir seçenek olduğunu unutmayın. SAS'ta, ONE adlı bir WORK veri seti için, x1-x10 için dahili tutarlılık veya alfa katsayısı veya Cronbach's alpha istediğimizi varsayalım, sözdizimi şöyledir:

                      Alfa katsayısı hesaplanırken dikkate alınması gereken en az üç önemli uyarı vardır.

                      Not 1: "Eksik" değerler nasıl işlenir. Başarı testinde, eksik bir değer veya ulaşılamayan bir değer geleneksel olarak 0 veya yanlış olarak kodlanır. CORR prosedürü, SAS, eksikleri yanlış olarak ele almaz. Bunun olması için kod yazmak zor değil ama kodu yazmalıyız. Yukarıdaki örnekte bunu şu şekilde yapabiliriz:

                      Not 2: CORR prosedüründe NOMIS seçeneğinin kullanımı. Bu, yukarıdaki Not 1 ile ilgilidir. Eksik gözlemleri ele almanın başka bir yolu, CORR prosedüründe NOMIS seçeneğini kullanmaktır. Sözdizimi aşağıdaki gibidir:

                      Bunun etkisi, X1-X10 öğelerinden en az birinin eksik olduğu herhangi bir kayıt için tüm X1-X10 öğelerini analizden çıkarmaktır. Açıkçası, başarı testi için, özellikle çoğu incelemenin tüm öğeleri tamamlamasının beklenmeyebileceği hızlandırılmış testler için bu bir sorun olacaktır.NOMIS seçeneğinin kullanılması, analizi, tüm maddeleri tamamlayan incelemelerin alt kümesiyle sınırlayacaktır ve bu, bir iç tutarlılık güvenilirlik tahmini oluşturmak istendiğinde, genellikle ilgilenilen popülasyon olmayacaktır.

                      Bu sorunu çözmeye yönelik yaygın bir yaklaşım, kaydın dahil edilmesi için denenmesi gereken bir dizi öğeyi tanımlamak olabilir. Bazı sağlık durumu ölçümleri, örneğin SF-36, ölçeğin tanımlanabilmesi için maddelerin en az %50'sinin yanıtlanmasını gerektiren puanlama kurallarına sahiptir. Maddelerin yarısından azına çalışılırsa ölçek yorumlanmaz. Ölçek, ONLARIN tanımına göre geçerli kabul edilirse, o ölçekteki tüm eksik değerler, o ölçekte eksik olmayan maddelerin ortalaması ile değiştirilir. Bu puanlama algoritmasını uygulayacak SAS kodu, ölçeğin 10 maddeden oluştuğu varsayımıyla aşağıda özetlenmiştir.

                      Eksik değerlerin sayısının toplam öğe sayısının yarısından fazla olmadığı durumlarda, tüm eksik değerlerin eksik olmayan değerlerin ortalaması ile değiştirilmesinin, şişirilmiş bir Cronbach alfa ile sonuçlanacağına dikkat edin. Daha iyi bir yaklaşım, kayıtların %50'sinden daha azının tamamlandığı kayıtların dikkate alınmaması ve kalan kayıtları olduğu gibi, eksik değerler hala içinde bırakmak olacaktır. Başka bir deyişle, yukarıdaki ilk IF ifadesini uygulamak, ancak ortadan kaldırmak için ELSE IF yan tümcesi ve ardından PROC CORR'yi NOMISS seçeneği olmadan çalıştırmak için. Sonuç olarak: Genel olarak PROC CORR'daki NOMISS seçeneği ve özellikle ALPHA seçenekleriyle birlikte dikkatli bir şekilde düşünülmelidir.

                      Not 3: Takımdaki tüm öğelerin aynı yönde kodlandığından emin olun. 0/1 (yanlış/doğru) kodlaması bununla ilgili nadiren bir sorun olsa da, Likert veya ölçekte 2'den fazla puan alan diğer ölçekler için ölçeğin sabit kalması nadir değildir (örneğin, Kesinlikle Katılıyorum, Katılıyorum, Katılmıyorum). , Kesinlikle Katılmıyorum), ancak soruların ifadeleri ölçeğin uygun yorumunu tersine çevirmek için. Örneğin,

                      Açıkçası, iki soru aynı ölçekte, ancak bitiş noktalarının anlamları zıt.

                      SAS'ta, bu soruna uyum sağlamanın yolu, ölçeğin kodlanmasını istediğimiz yönü seçmektir, yani SA'nın Sosyal Güvenlik Sistemi hakkında olumlu mu yoksa olumsuz bir ifade mi olmasını istiyoruz ve ardından ölçeği tersine çeviriyoruz. bu maddeler SA'nın Sosyal Güvenlik Sistemi hakkında olumsuz (veya olumlu) yansımalarıydı. Yukarıdaki örnekte, Q1 için SA, Sosyal Güvenlik Sistemine göre olumsuz bir konumdur ve bu nedenle, karar ölçeklenecekse, SA'nın olumlu tutumları ifade etmesi için ters ölçeklendirilmelidir.

                      4'lü Likert Ölçeğinin kodlaması SA-0, A-1, D-2, SD-3 ise, madde aşağıdaki gibi ters ölçeklenecektir:
                      Q1 = 3-Q1, bu şekilde 0, 3-0 = 1 olur, 3-1 = 2 2 olur, 3-2 = 1 olur ve 3, 3-3 = 0 olur.

                      4'lü Likert Ölçeğin kodlaması SA-1, A-2, D-3, SD-4 ise, madde aşağıdaki gibi ters ölçeklenir:
                      Q1 = 5-Q1, bu şekilde 1 5-1 = 4 2 olur 5-2 = 3 3 5-3 = 2 olur ve 4 5-4 = 1 olur.

                      Önceki örnekten, eğer X1, X3, X5, X7 ve X9 öğelerinin bir iç tutarlılık tahmini hesaplamadan önce ters ölçeklenmesi gerekiyorsa, aşağıdaki SAS kodu işi yapacaktır, 4 noktalı Likert ölçeğinin gösterildiğini varsayarsak 1-4 puanlama ile yukarıda.

                      Maddenin toplam ile korelasyonu ve ölçeğin parçası OLMAYAN her bir madde ile ölçeğin iç tutarlılık tahmini gibi ALPHA seçeneği ile PROC CORR'dan elde edilen bazı çıktıların çok yararlı teşhisler sağladığına dikkat edilmelidir. araştırmacıyı ya kötü işleyen öğeler ya da ters ölçeklemeyi düşünürken gözden kaçan öğeler hakkında uyarın. Toplam ile negatif korelasyon gösteren bir maddenin genellikle ters ölçeklenmesi gerekir veya kötü biçimlendirilmiştir.

                      Ek Okumalar:
                      Feldt L. ve R. Brennan, Güvenilirlik, içinde Eğitim Ölçümü, Linn R. (Ed.), 105-146, 1989, Macmilian Publishing Company.

                      Değerlendiriciler Arası Güvenilirlik

                      Anket görüşmecileri arasındaki değerlendiriciler arası güvenilirlik nadiren hesaplanır çünkü farklı görüşmeciler genellikle geri dönüp yanıtlayanlara aynı soruları sormazlar ve farklı görüşmeciler tarafından görüşülen yanıtlayıcı grupları her zaman karşılaştırılabilir değildir. Özellikle kişisel görüşme anketlerinde, görüşmeciler bir şehrin veya bölgenin kompozisyon açısından büyük ölçüde farklılık gösteren farklı alanlarına atanabilir. Bununla birlikte, anket tasarımcıları, araştırmaya başlamadan ve bu varyasyon kaynaklarını mümkün olduğunca azaltmak için eğitim ve saha prosedürlerini standart hale getirmeden önce, Anketörlerin performansında rastgele varyasyona neyin yol açabileceğini düşünmelidir.

                      Referanslar ve Ek Okumalar:
                      Aday L., Sağlık Araştırmalarının Tasarlanması ve Yürütülmesi: Kapsamlı Bir Kılavuz , Jossey-Bass Publishers, CA, 1996.

                      Araçsallık Teorisi

                      Biri derecelendirilen boyuttan ve onun eşinden olmak üzere iki karşılık gelen öğenin, "değerlik" olarak adlandırılan bu konunun göreceli öneminin çapraz çarpıldığını, daha sonra tüm bu çiftler arasında toplandığını ve ardından bu tür çiftlerin sayısına bölündüğünü varsayalım. Bu prosedür, her birinin göreli önemine göre ağırlıklandırılmış maddelerin toplamı olan ağırlıklı bir puan sağlar. Ortalama ağırlıklı puan ne kadar yüksek olursa, konunun genel önemi ve derecesi o kadar yüksek olur. Teknik, burada iki konu dikkate alındığından, ne kadar memnun veya hazır veya . . . biri ve bu konunun onlar için ne kadar önemli olduğu. Yaklaşım, bir organizasyondan ayrılmayı etkileyen faktörler, iş tatmini, yönetsel davranış vb. gibi çok değişkenli konulara uygulanmıştır.

                      Referanslar ve Ek Okumalar:
                      Korn, Graubard, Sağlık Araştırmalarının Analizi , Wiley, 1999.

                      Değer Ölçümleri Anket Araçları: Rokeach'ın Değer Anketi

                      Antropologlar geleneksel olarak belirli bir toplumun üyelerinin davranışlarını gözlemlemişlerdir ve bu tür davranışlardan toplumun baskın veya temel değerlerini çıkarmışlardır. Ancak son yıllarda, değerleri doğrudan anket anketi araştırması yoluyla ölçmeye kademeli bir geçiş olmuştur. Araştırmacılar, insanlara özgürlük, rahatlık, ulusal güvenlik ve barış gibi temel kişisel ve sosyal kavramlar hakkında ne hissettiklerini sormak için değer araçları adı verilen veri toplama araçlarını kullanır.

                      İnsanların değerleri ile tüketici olarak eylemleri arasındaki ilişkiye yönelik araştırmalar henüz emekleme aşamasındadır. Bununla birlikte, standartlaştırılmış değer araçlarının mevcudiyetinden önce etkin bir şekilde araştırılamayan insan davranışının geniş bir boyutuna dokunduğu için, artan ilgi görmeye mahkum bir alandır.

                      Tüketici davranışı çalışmalarında kullanılan popüler bir değer aracı Rokeach Değer Anketi (RVS) . Bu kendi kendine yönetilen değer envanteri, her biri farklı ancak tamamlayıcı kişisel değer türlerini ölçen iki bölüme ayrılmıştır. İlk bölüm, varoluşun son durumlarının (yani kişisel hedeflerin) göreli önemini ölçmek için tasarlanmış on sekiz nihai değer öğesinden oluşur. İkinci bölüm, temel yaklaşımları ölçen ve bireyin nihai durum değerlerine ulaşmak için alabileceği on sekiz araçsal değer maddesinden oluşmaktadır. Böylece, Ölçüm aracının ilk yarısı amaçlarla ilgilenirken, ikinci yarısı araçlarla ilgilenir. .

                      Maddeler bunun yerine Likert formatına uyacak şekilde yeniden yazılmazsa, katılımcılardan her bir RVS değerinin sahip olduğu kişisel önem derecesini "çok önemsiz"den "çok önemli"ye kadar belirtmeleri istenir ve ardından onlara standart Likert ölçeği verilir. her bir RVS değerine. Bazı uygulamalar, örneğin, 5 puanlık bir ölçek kullanır ve ardından, son yığını düzeltmede kullanmak üzere, her bir liste zaten derecelendirildikten sonra ilk üç RVS değerinin bir sıralama sıralamasını içerir. Birçok durumda, derece sıralı prosedüre karşı Likert için test-tekrar test güvenilirliğini biraz, ancak önemli ölçüde düşürmediğini göstermektedir.

                      RVS'yi Likert formatında kullanmayı tercih etmenin yaygın nedeni, veriler üzerinde normatif istatistiksel testler yapabilmek olduğundan, RVS verileri üzerinde normatif istatistiksel testlerin kullanılması lehine iyi argümanların bulunduğunu belirtmekte fayda var. bazı koşullar altında orijinal, sıralı biçimde ölçeklendirin.

                      Ek Okumalar:
                      Arsham H., Anket Tasarımı ve Anket Örneklemesi, SySurvey: Çevrimiçi Anket Aracı, 2002.
                      Braithwaite V., Rokeach'in eşitlik-özgürlük modelinin ötesinde: Tek boyutlu bir dünyada iki boyutlu değerler, Sosyal Sorunlar Dergisi , 50, 67-94, 1994.
                      Boomsma A., M. Van Duijn ve T. Snijders, (ed.), Essays on Item Response Theory , Springer Verlag, 2000.
                      Gibbins K. ve I. Walker, Rokeach değer araştırmasının çoklu yorumları, Sosyal Psikoloji Dergisi, 133, 797-805, 1993.
                      Sijtsma K. ve I. W. Molenaar, Parametrik Olmayan Öğe Tepkisi Teorisine Giriş, Sage 2002. Parametrik Madde Tepkisi Teorisine bir alternatif sağlar, Mokken Ölçekleme yöntemi gibi parametrik olmayan (sıralı) Madde Tepkisi Teorisidir.

                      Yanlış Anket Tasarımı Tehlikesi ve Sonuçların Yorumlanması

                      • hesaplamalarını temel alacak bilgileri seçerken son derece dikkatli olmak.
                      • sadece kesinlikle mantıklı olan kesintiler yapmak.
                      • Bunu kim söylüyor?
                      • Neden söylüyor?
                      • Bunu söylemekten ne kazanacak?
                      • Nasıl biliyor?
                      • Yalan söylüyor olabilir mi?
                      • sorular basit olmalı
                      • sorular açık olmalıdır
                      • en iyi soru türleri, önceden basılmış bir cevabın işaretlenmesine izin veren sorulardır.
                      • anket mümkün olduğunca kısa olmalıdır
                      • sorular ne alakasız ne de çok kişisel olmalıdır
                      • Yönlendirici sorular sorulmamalıdır. Bir "öncü soru", cevabı öneren bir sorudur, ör. "Tüm aklı başında insanların XYZ sabunu kullandığına katılmıyor musunuz?" sorusu "evet" cevabını önerir.
                      • Anket, sorular mantıklı bir sıraya girecek şekilde tasarlanmalıdır. Bu, yanıtlayıcının amacını anlamasını sağlayacak ve sonuç olarak yanıtlarının kalitesi artırılabilecektir.

                      Bu site 18.02.1994 tarihinde kullanıma açılmıştır ve fikri materyalleri her yıl baştan sona gözden geçirilmektedir. Mevcut sürüm 9. Baskıdır. Tüm dış bağlantılar ayda bir kez kontrol edilir.

                      Dr. Arsham'ın Ana Sayfasına Dön

                      EOF: Ó 1994-2015.


                      Videoyu izle: БЕКЕР ВЕБИНАР (Temmuz 2022).


Yorumlar:

  1. Maclaine

    Omuzlarınızdan! Hele şükür! Çok daha iyi!

  2. Ditilar

    wonderfully, very valuable message

  3. Neale

    Kesinlikle aynı fikirde değil



Bir mesaj yaz