Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: DEMET EVYAPAN
Danışman: İHSAN KARABULUT
Özet:Çalışmanın konusu, ölçüm hatalı gözlemlerin normal dağılımlı olması durumunda yığın ortalamasına ilişkin hipotezlerin testidir. Klasik ölçüm hatalı model altında, yığın ortalamasına ait hipotez testi için naive test istatistiğinin kullanılması durumunda, birinci tip ve ikinci tip hataların nasıl etkilendiği incelenmiştir. Bu etkilerin giderilmesine yönelik kalibrasyon ve simülasyon ekstrapolasyon yöntemleri uygulanarak ölçüm hatasının etkisi giderilmeye çalışılmıştır. Bu yöntemler, yığın varyanslarına ilişkin varsayımlara ve tekrarlı gözlemlerin var olup olmamasına bağlı olarak rasgele gözlemler üretilip örneklenmiştir. Genel olarak ölçüm hatalı gözlemlerle yapılan hipotez testinde nominal olarak belirlenen birinci tip hatanın gerçekte daha küçük olduğu gözlenmiştir. Bu nedenle ikinci tip hata daha büyük gerçekleşmiş ve kullanılan test istatistiklerinin gücü azalmıştır. Naive test istatistiklerinin düzeltilmesine yönelik yapılan önerilerin etkili olduğu gözlenmiştir. Testing the hypotesis of population mean when the observations are distributed as normal with the classical measurement error, is the topic of this study. The effect of using naive test statistics with observations having measurement error on the first and second type errors, is examined. Repeated observations, the calibration and simulation extrapolation methods are suggested to eliminate the effects of the measurement error on naive test statistics. Such methods are illustrated by generating pseudo random numbers depending on the assumptions made on population variances and on the existence of repeated measurements. It has been observed in those illustrations that using naive test statistics rendered a type one error smaller than the nominal type one error. Hence, the second type errors are happened to be greater than they supposed to be and thus the power of tests are reduced. It has been observed that the methods suggested to elimate the measurement error effects on naive test statistics are successful.