Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2018 / Cilt: 22 - Sayı: 1

TÜİK Yıllık Sanayi ve Hizmet Araştırması için Örneklem Metotlarının Karşılaştırılması

Comparison of Sampling Methods for Annual Industry and Service Statistics Survey by TURKSTAT

Sayfa
81–87
Yayın Tarihi
2022-10-17
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

En yakın tahminler ve en küçük varyanslar poisson ve basit rastgele örnekleme metotlarının birlikte kullanılmasından elde edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri, Türkiye'deki ekonomik yapıdaki değişiklikleri ortaya koymak için Türkiye İstatistik Kurumu tarafından yapılan en büyük araştırmalardan biridir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ancak, her yıl tamsayım oranı artmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:En yakın tahminler ve en küçük varyanslar poisson ve basit rastgele örnekleme metotlarının birlikte kullanılmasından elde edilmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri, Türkiye'deki ekonomik yapıdaki değişiklikleri ortaya koymak için Türkiye İstatistik Kurumu tarafından yapılan en büyük araştırmalardan biridir. Bu araştırmada tamsayım ve örnekleme yöntemleri bir arada kullanılmaktadır. Ancak, her yıl tamsayım oranı artmaktadır. Son yıllarda bu araştırma için idari kayıtların kullanılması yönünde çalışmalar yapılsa da, bu ihtiyaç duyulan tüm bilgiyi sağlamayabilir. Dolayısıyla Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri araştırmasının hacminin küçültülmesine ihtiyaç olduğu düşünülmektedir. Bu çalışma Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri araştırmasının tamsayım ile yapılan kısmı için örnekleme metodu önermek ve önerilen metotları karşılaştırmak için yapılmıştır. İlk aşamada tabakalı örnekleme kullanılmıştır ve tabakalar içinde üç değişik örnekleme metodu, poisson, sistematik ve basit rastgele örnekleme kullanılarak karşılaştırması yapılmıştır. Örnekleme metotları kullanılarak araştırmanın hacmi azaltılmış ama ekonomik faaliyet sınıflaması ve bölgelere göre tahmin seviyesi artmıştır. En yakın tahminler ve en küçük varyanslar poisson ve basit rastgele örnekleme metotlarının birlikte kullanılmasından elde edilmiştir.

Abstract

The Annual Industry and Service Statistics is one of the largest surveys,conducted by Turkish Statistical Institute, which aims to determine changes ineconomic structure in Turkey. Both full enumeration and sampling methods areused in this survey. Nevertheless, the percentage of full enumeration increasesevery year. Even though efforts have been made in order to be usedadministrative records in recent years, this could not satisfy all of the necessaryinformation needed. Hence, it is believed that there is a requirement to decreasethe size of the survey. In this study, it is aimed to propose a sampling method forpart of the Annual Industry and Service Statistics Survey conducted with theenumeration and to compare the suggested methods. For that purpose, in thefirst phase, stratified sampling is used and then the comparison is made by usingthree different sampling methods within the strata, namely poisson, systematicand simple random sampling. The size of the survey is reduced by using samplingmethods, but the economic activity classification together with the level ofestimation to the regions increase. It is concluded that the best estimations andminimum variances are obtained when poisson and simple random samplingmethods are applied together.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞAHİN, S., ALPAYKUT, S. (2022). TÜİK Yıllık Sanayi ve Hizmet Araştırması için Örneklem Metotlarının Karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 1, 81–87. https://ajindex.com/articles/593963

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (1)

  1. 1] Brick, J.M. 2011. The future of survey sampling. Public Opinion Quarterly 75(5), 872-888. [2] Giovannini, E. 2008. Understanding economic statistics:an OECD perspective (p. 195). Bologna: Societa Editriceil Mulino. [3] Scheaffer, R.L., Mendenhall, W., Ott, L. 1990. Elementary survey sampling, 5th ed. (p. 501). Belmont: Duxbury Press. [4] Chambers, R. 2003. An introduction to modelbased survey sampling (p. 90). Southampton: EUROSTAT. [5] Yamane, T. 2010. Temel örnekleme yöntemleri. (A. Esin, C. Aydın, M. A. Bakır, E. Gürbüzsel, Trans.) (p. 509). İstanbul: Literatür Yayıncılık. [6] Mathew, O.O., Sola, A.F., Oladiran, B.H. Amos, A.A. 2013. Efficiency of Neyman allocation procedure over other allocation procedures in stratified random sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 2(5), 122- 127. [7] Barnabas, A.F. Sunday, A.O. 2014. Comparison of allocation procedures in a stratified random sampling of skewed populations under different distributions and sample sizes. International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology, 1(8), 218-225. [8] Winkler, W.E. 2009. Sample allocation and stratification. Research report series of U.S. Census Bureau (Statistics #2009-8). [9] Cochran, W.G. 1977. Sampling Techniques (p. 596). New York: John Wiley&Sons. [10] Lohr, S. 2010. Sampling: design and analysis (2nd ed.) (p. 596). Boston: Brooks/ Cole. [11] H𝑎 jek, J. 1958. Some contributions to the theory of probability sampling. Bulletin of the institute of international statistics. 36(3): 127-134. [12] H𝑎 jek, J. 1964. Asymptotic theory of rejective sampling with varying probabilities from a finite population. Annals of Mathematical Statistics, 35, 1491-1523. [13] Williams, M.S., Schreuder, H.T., Terrazas, G.H. 1998. Poisson sampling: the adjusted and unadjusted estimator revisited. Research Note of United States Department of Agriculture (RMRSRN- 4). [14] Aires, N. 1999. Algorithms to find exact inclusion probabilities for conditional poisson sampling and pareto πps sampling designs. Methodology and Computing in Applied Probability, 1 (4),457- 469. [15] Grafström, A. 2010. On unequal probability sampling designs, Umea University, Doctoral dissertation, p. 31, Umea: [16] Ghosh, D., Vogt, A. 1999. A modification of poisson sampling. Proceedings of the American Statistical Association, Survey Research Methods Section, 198-199. [17] Saavedra,P.J. 2000. Estimation strategies using variants of poisson sampling discussion. Proceedings of the