Veri Toplama Yöntemleri

İstatistiksel bilgiler, yığının birimlerden toplanan verilerin bazı matematiksel işlemlerden geçirilmesi ile ortaya çıkar. Verilerin bilgiye dönüştürülmesi ve analiz edilebilmesi için öncelikle, nasıl elde edildiklerini ayrıntısıyla inceleyelim. İstatistiklerde kullanılacak bilgilerin elde edilmesi çoğunlukla maliyet ve zaman gibi imkanlara bağlıdır. Genellikle, verilerin toplanması pahalı çalışmalar olmakla beraber uzun dönem veri toplama çalışmaları da maliyeti yükseltir.

Deney sonucunda elde edilen verilerde genellikle araç, gereç, malzeme ve kalifiye eleman maliyeti gözlenir. Laboratuvar veya klinik deneylerinin yapıldığı araştırmalarda veriler aynı noktadan derlenir. Veriye ulaşmak zor olmaz; ancak verinin oluşumu maliyetlidir.

1. Bölüm - Veri Toplama Yöntemleri

2. Bölüm - Örneklemeyi Zorunlu Kılan Nedenler

Sayımlara çok sınırlı hallerde ve çok uzun zaman aralıkları ile başvurulur. Tamsayım yerine örneklemeyi zorunlu ve gerekli kılan başlıca nedenler şunlardır;

3. Bölüm - Tamsayımı Zorunlu Kılan Nedenler

Diğer taraftan sayımı zorunlu ve gerekli kılan iki önemli neden vardır;

4. Bölüm - İstatistiklerin Yararlılık Düzeyi

İstatistiklerin yararlılık derecesi maliyet, doğruluk ve zaman faktörlerine bağlıdır. Üç faktörden hiçbiri diğerlerinden daha önemli olmayıp yararlılık derecesi, bunların bağdaştırılmasındaki başarı derecesine göre belirlenir.

5. Bölüm - Sayım ve Örneklemenin Karşılaştırılması

Sayım ve örnekleme yaparak toplanan bilgilerden hesaplanan istatistikleri yararlılık derecesi bakımından karşılaştırırsak;

6. Bölüm - Sayım ve Örneklemedeki Ortak Hata Kaynakları

Sayım ve örnekleme ile toplanan bilgileri etkileyen ortak hata kaynaklarının oldukça deniş bir listesi Deming’in “Some Theory of Sampling” adlı kitabında yer almaktadır. Sapmaya yol açan ortak hata kaynakları şunlardır;