İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Örnekleme›Dereceli Küme Örneklemesi
Process / pipelineNonparametric

Dereceli Küme Örneklemesi

Ranked Set Sampling (RSS) · Ayrıca şöyle bilinir: RSS

Dereceli Küme Örneklemesi (DKÖ), birimlerin görsel olarak sıralanmasının gerçek ölçümden daha kolay veya daha ucuz olduğu durumlarda tahmin verimliliğini artıran, G. A. McIntyre tarafından 1952'de tanıtılan bir veri toplama yöntemidir. İstenen sonuçları verme olasılığı en yüksek olan birimlerin kasıtlı olarak seçilip ölçülmesiyle DKÖ, tarafsızlığı korurken basit rastgele örneklemeye kıyasla varyansı azaltır.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 3 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Dereceli Küme Örneklemesi
Küme Örneklemesiİkili ÖrneklemeTabakalı ÖrneklemeSistematik ÖrneklemeTersine Örnekleme

Ne zaman kullanılır

Ölçümün maliyetli veya zor olduğu ancak sıralamanın ucuz ve makul derecede doğru olduğu durumlarda DKÖ kullanın. Tarımda (ürün verimi, bitki kalitesi), çevresel örneklemede (su kalitesi, toprak özellikleri), ormancılıkta (ağaç hacmi, ahşap yoğunluğu) ve görsel veya saha değerlendirmesinin laboratuvar analizinden önce geldiği herhangi bir ortamda yaygındır. Sıralamanın ölçüm değişkeniyle en azından orta derecede ilişkili olmasını gerektirir; eğer sıralama rastgele ise, verimlilik kazançları ortadan kalkar.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Örneklem boyutunu artırmadan basit rastgele örneklemeye kıyasla varyansı önemli ölçüde azaltır
  • Tahmin edicilerin tarafsızlığını korur
  • Kaba sıralamanın hızlı ve ücretsiz olduğu saha ortamlarında pratiktir
  • Güven aralıklarının ve hipotez testlerinin kesinliğini iyileştirir
  • Birden çok özelliğe aynı anda ölçeklenebilir
Sınırlılıklar
  • Verimlilik kazançlarının kalitesi tamamen sıralama ile gerçek ölçüm arasındaki korelasyona bağlıdır
  • Küme boyutu m ve küme sayısı r, örnekleme başlamadan önce seçilmelidir
  • Kötü sıralama (zayıf korelasyon) verimlilik avantajlarını geçersiz kılar
  • Sıralamanın kaba olsa bile tutarlı ve güvenilir olduğunu varsayar

SSS

DKÖ, tabakalı örneklemeden nasıl farklıdır?

Tabakalı örnekleme, örneklemeden önce popülasyonu bilinen alt gruplara (tabakalara) ayırır. DKÖ, ön gözlemden sonra tabakalar oluşturmak için sıralama yargısını kullanır. Tabakalama önceden tanımlanmıştır; DKÖ tabakaları sıralamadan ortaya çıkar.

Sıralamam çok kötüyse ne olur?

Sıralama, ölçüm değişkeniyle ilişkisizse, DKÖ verimlilik açısından basit rastgele örneklemeye düşer. Tahmin ediciler tarafsız kalır, ancak varyans azaltma faydasını kaybedersiniz. Tam dağıtımdan önce doğrulama çalışmaları akıllıcadır.

DKÖ'yü aynı anda birden fazla değişkenle kullanabilir miyim?

Evet. Çok değişkenli DKÖ, birimleri bileşik bir kritere göre (örneğin, birden çok özelliği birleştiren görsel bir puan) sıralar. Verimlilik kazançları birincil ilgi değişkeni için geçerlidir, ancak ikincil değişkenler için ödünleşimler ortaya çıkabilir.

Küme boyutu m'yi nasıl seçerim?

Küme boyutu genellikle sıralı küme başına 3-5 birimdir. Daha büyük m, daha fazla sıralama çabası gerektirir ve sıralama hatalarına neden olabilir. Pratik kısıtlamalar ve ölçüme kıyasla sıralamanın maliyeti, optimal m'yi belirler.

DKÖ tarafsız mıdır?

Evet, standart sıralama mekanizması altında, örneklem ortalaması popülasyon ortalamasının tarafsız bir tahmincisidir. DKÖ'den elde edilen kazanç, varyansın azaltılmasıdır, yanlılık düzeltmesi değil.

Kaynaklar

  1. McIntyre, G. A. (1952). A method for unbiased selective sampling using ranked sets. Australian Journal of Agricultural Research, 3(4), 385–390. DOI: 10.1071/ar9520385 ↗
  2. Takahasi, K., & Wakimoto, K. (1968). On unbiased estimates of population mean based on the sample stratified by successive groups. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 20(1), 1–31. DOI: 10.1007/bf02911622 ↗
  3. Wolfe, D. A. (1992). Illustrated concepts of ranked-set sampling. The American Statistician, 46(4), 229–232. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Ranked Set Sampling (RSS). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/sampling/ranked-set-sampling

İlişkili yöntemler

Küme Örneklemesiİkili ÖrneklemeTabakalı ÖrneklemeSistematik Örnekleme

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Küme ÖrneklemesiAnket metodolojisi↔ karşılaştır
  • İkili ÖrneklemeÖrnekleme↔ karşılaştır
  • Tabakalı ÖrneklemeAnket metodolojisi↔ karşılaştır
  • Sistematik ÖrneklemeAnket metodolojisi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

İkili ÖrneklemeTersine Örnekleme

Benzer yöntemler

Tersine Örneklemeİkili ÖrneklemeAğırlıklı Sistematik ÖrneklemeKüme ÖrneklemesiBasit Rastgele ÖrneklemeAraştırmada Örnekleme YöntemleriUyarlanabilir Katmanlı ÖrneklemeSaha Bazlı Tabakalı Örnekleme

İlgili referans kavramlar

Sıra Tabanlı YöntemlerVaryans Azaltma TeknikleriBootstrap ve Yeniden ÖrneklemeNonparametrik İstatistikNokta ve Aralık KestirimiBayes ve Büzülme Tahmini

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Ranked Set Sampling (Ranked Set Sampling (RSS)). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/sampling/ranked-set-sampling · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Glenn A. McIntyre
Subfamily
Nonparametric
Year
1952
Type
Sampling design methodology
İlişkili yöntemler
Küme Örneklemesiİkili ÖrneklemeTabakalı ÖrneklemeSistematik Örnekleme
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil