SEQUENTIAL DATA WEIGHTING PROCEDURES FOR COMBINED RATIO ESTIMATORS IN COMPLEX SAMPLE SURVEYS

In sample surveys weighting is applied to data to increase the quality of estimates. Data weighting can be used for several purposes. Sample design weights can be used to adjust the differences in selection probabilities for non-self weighting sample designs. Sample design weights, adjusted for nonresponse and non-coverage through the sequential data weighting process. The unequal selection probability designs represented the complex sampling designs. Among many reasons of weighting, the most important reasons are weighting for unequal probability of selection, compensation for nonresponse, and post-stratification. Many highly efficient estimation methods in survey sampling require strong information about auxiliary variables, x. The most common estimation methods using auxiliary information in estimation stage are regression and ratio estimator. This paper proposes a sequential data weighting procedure for the estimators of combined ratio mean in complex sample surveys and general variance estimation for the population ratio mean. To illustrate the utility of the proposed estimator, Turkish Demographic and Health Survey 2003 real life data is used. It is shown that the use of auxiliary information on weights can considerably improve the efficiency of the estimates

The effects of macroeconomic factors and population on unemployment: Panel data analysis on OECD countries

Çalışmanın amacı, işsizlik boyutları üzerinde makroekonomik faktörlerden enflasyon, kamu büyüklüğü, yatırım, dışa açıklık, işgücü piyasası düzenlemeleri ve demografik faktörlerden nüfusun etkisini araştırmaktır. Çalışmada işsizliğin; toplam işsizlik, genç işsizlik, kadın işsizlik, eğitimli işsizlik ve uzun dönem işsizlik boyutları ele alınmıştır. OECD üyesi ülkelerin 2010-2018 dönemine ait çalışma değişkenleri panel verilerine dayalı panel veri analizi uygulanmıştır. Panel veri analizlerinden biri olan panel regresyon analiziyle çalışmanın amacı gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. Panel regresyon analizi sonucunda dışa açıklık, kamu büyüklüğü, yatırım, enflasyon, işgücü piyasası düzenlemeleri ve nüfusun işsizliğin tüm boyutları üzerinde birlikte istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olduğu belirlenmiştir.The study aims to investigate the effect of the macroeconomic factors of inflation, public size, investment, openness, and labour market regulations, and the effect of demographic factors of population size on unemployment dimensions. The unemployment dimensions of total unemployment, youth unemployment, female unemployment, educated unemployment and long-term unemployment dimensions were handled in this study. Panel data analysis was applied based on panel data of study variables of OECD member countries for the period of 2010-2018. The aim of the study was tried to be executed by panel regression analysis, which is one of the panel data analyses. As a result of the panel regression analysis, it was determined that openness, public size, investment, inflation, labour market regulations and the population had a statistically significant effect on all dimensions of unemploymen

Sonradan tabakalama ve tarama yöntemı: 2008 Türkıye nüfus ve sağlık araştırması verısıne uygulaması

Örnekleme araştırmalarında tahminlerin kalitesini arttırmak için veriye ağırlıklandırma uygulanır. Ağırlıklandırma, örnekleme ve örnekleme dışı hataları düzeltmek, tahminlerin etkinliğini arttırmak için araştırma verisine uygulanır. Sonradan tabakalama ve tarama iyi bilinen ve çokça kullanılan ağırlıklandırma yöntemleridir. Bu yöntemlerin amacı kapsanmamayı ve yanıtlamamadan kaynaklanan yanı gidermek ve araştırma tahminlerinin doğruluğunu güçlendirmektir. Sonradan tabakalama ve tarama yöntemlerinde ağırlıklar, yardımcı değişkenlere dayalı oluşturulan sınıflamalardaki kitle ve örnek çaplarına dayalı belirlenir. Sonradan tabakalama (örnek seçiminden sonra yapılan tabakalama) amacı örnekten derlenen bilgilere göre kitleyi homojen tabakalara ayırmaktır. Tabakalar ilgili değişkene göre homojen olduğunda tahminlerin doğruluğunda artış sağlar. Tarama, örnekleme araştırmalarında iki veya daha fazla sayıda yardımcı değişkene dayalı oluşturulan çapraz sınıflamalar yapılması durumunda yaygın kullanılan bir ağırlıklandırma yöntemdir. Çapraz sınıflamalardaki göze kitle çapları bilinmiyor ve yalnızca marjinal kitle çapları biliniyorken sonradan tabakalama yerine kullanılabilecek alternatif bir yöntem tarama olarak adlandırılır. Bu çalışmada sonradan tabakalama ve tarama yöntemlerine yer verilmiştir. Sonradan tabakalama ve tarama yöntemleri Horvitz Thompson ve Hájek yapısında incelenmiştir. Çalışmada 2008 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması verileri kullanılarak sonradan tabakalama ve tarama yöntemiyle elde edilen parametre tahminlerinin duyarlılıkları araştırılmıştır. Araştırma sonuçlarına bakıldığında sonradan tabakalama ve tarama yönteminde Hájek yapısındaki tahmin edicilerin varyansının Horvitz Thompson yapısındaki tahmin edicilerin varyansından daha küçük çıktığı görülmüştür. Yöntemlerle ağırlıkların kullanılmasının etkisi varyans şişme faktörüne dayalı araştırılmıştır. Tarama ağırlıklarının varyans şişme faktörü değeri sonradan tabaka ağırlıklarınınkinden daha düşük değerli olmuştur

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

Classification of european union member and candidate countries terms of health indicators through multidimensional scaling and cluster analysis

Health indicators enable statistical comparison of the health status of countries or communities. The objective of this study is to investigate the position and classification of Turkey in European Union (EU) member and candidate countries in terms of health indicators. The study data were obtained from World Bank and United Nations Development Programme data sources. The multidimensional scaling and cluster analysis methods were performed to determine the position and classification of the countries. According to the multidimensional scaling findings, it is determined that Turkey is closely located to the European Union member countries of Bulgaria, Lithuania, Poland, Hungary, Latvia, Romania, Slovakia in terms of health indicators. Cluster analysis results demonstrate that Turkey is classified in the same cluster with European Union member countries of Croatia, Czechia, Hungary, Poland and Slovakia in terms of health indicators. It has been determined that Turkey is not classified among the European Union member countries which have better health indicator values. It has been suggested that Turkey can develop in the field of health by following the progress in countries that are successful in health indicators

İstihdam ve işsizlik açısından Avrupa birliği üye ülkeleri ile Türkiye’nin çok boyutlu ölçekleme analiziyle değerlendirilmesi

Toplumun gereksinimi olan istihdamın sağlanması ülke kalkınması ve toplumun refahı açısından önem taşımaktadır. Ülkeler ekonomik, toplumsal ve bireysel sorunlara yol açan işsizliği gidermek için çözüm yolları aramaktadır. İstihdam ve işsizlik farklı boyutlarda ölçülmeye çalışılmaktadır. Çalışmada işsizliğin ve istihdamın ölçülmesinde toplam işsizlik, genç işsizlik, kadın işsizlik, üniversite mezunu işsizlik, uzun dönem işsizlik, işgücüne katılım ve istihdam oranı göstergeleri ele alınmıştır. Çalışmanın amacı işsizlik ve istihdam göstergelerine dayalı Avrupa Birliği üye ülkeleri ile Türkiye’nin nasıl konumlanmış olduğunu belirlemek ve ülke konumlarını değerlendirmektir. İstihdam ve işsizlik göstergelerine ait veriler Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı ve Dünya Bankası veri tabanlarından alınmıştır. Ülkelerin konumlarının belirlenmesinde çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerinden biri olan çok boyutlu ölçekleme analizi uygulanmıştır. Çok boyutlu ölçekleme analizi sonucu Türkiye’nin AB üye ülkelerinden farklı bir yerde konumlandığı görülmüştür. İstihdam ve işsizlik göstergelerinde Türkiye’nin çoğu AB üye ülkelerinden daha olumsuz seviyede olduğu tespit edilmiştir. İstihdam olanaklarının arttırılması ve işsizliğin azaltılmasında başarı göstermiş ülkelerdeki gelişmelerin takip edilmesinin ve bu gelişmelerin hayata geçirilmesini sağlayacak politikaların uygulanmasının Türkiye için önemli olduğu belirtilmiştir