ÖRNEKLEME KURAMINDA AĞIRLIKLANDIRMA

Örnekleme araştırmalarında tahminlerin kalitesini arttırmak için veriye ağırlıklandırma uygulanır. Yığından örnek birimlerinin seçim olasılıklarındaki farklılıkları denkleştirmek, yanıtlanmama, kapsanmama sorununu gidermek ve örnek dağılımının yığın dağılımına uyumunu sağlamak amacıyla veride ağırlıklandırma çok aşamalı bir süreç olarak yapılır. Bu çalışmada, olasılı örnekleme yöntemlerinden basit tesadüfi örnekleme, tabakalı tesadüfi örnekleme ve küme örneklemesi tasarımlarında parametrelerin Horvitz- Thompson [1952] ve Hájek [1971] tahmin edicileri incelenmiş ve tahmin edicilerin ağırlıklandırma aşamalarındaki yapıları verilmiştir. Ağırlıklandırma yöntemlerinden ağırlıklandırma sınıf düzeltmesi, sonradan tabakalama, tarama, ayarlama tahmin edicisi, genelleştirilmiş regresyon (GREG) tahmin edicisi yöntemleri tanıtılmıştır. Ağırlıklandırma yöntemlerinin Hájek tahmin edicileri tanımlamaları verilmiştir. Aşamalı ayarlama tahmin edicisi yöntemi önerilmiştir. 2003 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması verisinde örnekleme, yanıtlanmama ve ayarlama ağırlıklandırması, aşamalı ayarlama ve Ayhan (2003)'ün bileşik oran tahmin edicisiyle elde edilen parametre tahminlerinin duyarlılıkları araştırılmıştır.In sampling surveys weighting is applied to data to increase the quality of estimates. Weighting in data is realized as a multi stage process to reduce the differences of the selection probabilities of sampling units, to avoid nonresponse, noncoverage bias and so as to make the sampling distribution match with population distribution. In this study the Horvitz-Thompson [1952] and Hájek [1971] estimators of the population parameters are examined in the probability sampling methods of simple random sampling, stratified random sampling and cluster sampling and the estimators structures given at weighting stages. The weighting methods of weighting class adjustment, poststratification, raking, calibration estimator and generalized regression (GREG) estimators are illustrated. Hájek [1971] estimator definitions of the weighting methods are presented. The staged calibration estimator is suggested. Demographic and Health Survey/Turkey 2003 data are taken for application purposes. For the survey data the precision of the parameter estimates are investigated with respect to the sampling, nonresponse, calibration weighting, stage calibration and Ayhan (2003) combined ratio estimator