Yakalama tekrar yakalama yöntemlerinin karşılaştırılması ve engelli prevelansının araştırılması
Loading...
Files
Date
2015-01-28
Authors
Albishir, Musa Bashir
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Uludağ Üniversitesi
Abstract
Anakütlenin tamamı ayrıntılarıyla incelenmek istendiğinde hem çok zaman hem de çok büyük bütçeler gerektirdiğinden tam sayım yapmak imkânsız hale gelebilmektedir. Bu nedenle tam sayımın imkânsızlığından kaçınmak için üzerinde araştırma yapılacak anakütle, örnekleme yöntemleri kullanılarak en iyi şekilde temsil edilebilir. Bir anakütlenin büyüklüğünü tahmin etmede kullanılan istatistiksel yöntemlerden birisi de "Yakalama-Tekrar Yakalama" yöntemidir. Yakalama-Tekrar Yakalama analiz yöntemleri bir anakütlede birimlerin sayısı bilinmediğinde anakütle büyüklüğünü tahmin etmek için uygulanır. Bu tez çalışmasında iki kaynak Yakalama Tekrar Yakalama yöntemlerinden Lincoln – Petersen, Chapman ve Bailey yöntemlerininin örnekleme büyüklüğüne göre performansları incelenmiş ve Uludağ Üniversitesi öğrencilerinde en az bir engelli birey içeren çekirdek ve geniş ailelerin sayısı tahmin edilmiştir. Çekirdek ve geniş ailelerde en az bir engelli birey bulunan aile sayısı için yapılan tahmin, çalışma anakütlesine oranlanarak Türkiye için en az bir engelli bireyin olduğu çekirdek ve geniş aile oranının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Yöntemsel karşılaştırma kısmından varılan sonuç, iki kaynaklı yakalama ve tekrar yakalama yöntemleriyle çalışıldığı durumunda birinci ve ikinci örneklemde küçük örneklemlerle çalışıldığında Lincoln – Petersen yönteminin Chapman ve Bailey yöntemlerinin tahmin sonuçlarına göre daha güvenilir sonuçlar verdiği yönündedir. Birinci örneklemin büyük ve ikinci örneklem küçük olması durumunda ise Chapman ve Bailey yöntemlerinin, Lincoln – Petersen yönteminden daha iyi tahmin sonuçlar verdiği belirlenmiştir. İki örneklem de büyük olduğu durumlarda ise üç yöntemde tahmin perfomansının iyi olduğu görülmüştür. Uygulama kısmından varılan sonuç ise Türkiye'de en az bir engelli birime sahip olan çekirdek aile oranı 0.017 ile 0.022 arasında, geniş aile oranı ise 0.120 ile 0.128 arasında değişmektedir.
Examining a population by census (count each individual of the entire population) sometimes becomes impossible or difficult because of time, large amount of budget. There to avoid the impossibility provides by census, appropriate sample survey methods that will represent the population are used to examine the population. One of the statistical survey methods used to estimate a population the size is Capture-Recapture method. The capture-recapture analysis method is used to estimate the population size when it is unknown. In this thesis, Lincoln - Petersen, Chapman and Bailey two source capture recapture methods are used to estimate the population size of nuclear and extended families with disabled individual among the students of Uludağ University Görükle Campus and also compared the performance of the estimators with different sample sizes by Mean Squared Error. Aim of this study is to proportioned the estimated population size of nuclear and extended families with disabled individual with the population size of the study area to estimate the ratio of nuclear and extended families with disabled individual in Turkey. From the comparison part of the mentioned two source capture recapture estimation methods, the Lincoln - Petersen method provides more reliable results than Chapman and bailey methods in small sample size I and II. In respect to big sample I and small sample II Chapman and bailey methods provides better estimates than Lincoln – Petersen method. When working with big sample size I and II are all the three estimates provides better estimates with least error. Result obtained from the application part of the study, shows that ratio of nuclear family with disabled individual ranged from 0.017 to 0.022 and for the extended family from 0.120 to 0.128.
Examining a population by census (count each individual of the entire population) sometimes becomes impossible or difficult because of time, large amount of budget. There to avoid the impossibility provides by census, appropriate sample survey methods that will represent the population are used to examine the population. One of the statistical survey methods used to estimate a population the size is Capture-Recapture method. The capture-recapture analysis method is used to estimate the population size when it is unknown. In this thesis, Lincoln - Petersen, Chapman and Bailey two source capture recapture methods are used to estimate the population size of nuclear and extended families with disabled individual among the students of Uludağ University Görükle Campus and also compared the performance of the estimators with different sample sizes by Mean Squared Error. Aim of this study is to proportioned the estimated population size of nuclear and extended families with disabled individual with the population size of the study area to estimate the ratio of nuclear and extended families with disabled individual in Turkey. From the comparison part of the mentioned two source capture recapture estimation methods, the Lincoln - Petersen method provides more reliable results than Chapman and bailey methods in small sample size I and II. In respect to big sample I and small sample II Chapman and bailey methods provides better estimates than Lincoln – Petersen method. When working with big sample size I and II are all the three estimates provides better estimates with least error. Result obtained from the application part of the study, shows that ratio of nuclear family with disabled individual ranged from 0.017 to 0.022 and for the extended family from 0.120 to 0.128.
Description
Keywords
Yakalama tekrar yakalama, Engelli prevalansı, Lincoln – Petersen yöntemi, Chapman yöntemi, Bailey yöntemi, Capture recapture, Disabled prevalence, Lincoln – Petersen method, Chapman method, Bailey method
Citation
Albishir, M. B. (2015). Yakalama tekrar yakalama yöntemlerinin karşılaştırılması ve engelli prevelansının araştırılması.Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü.