Adaptiivne uuringu disain

dc.contributor.advisorLehto, Kristi, juhendaja
dc.contributor.advisorVähi, Mare, juhendaja
dc.contributor.authorKütt, Mariliis
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.date.accessioned2024-07-01T11:10:00Z
dc.date.available2024-07-01T11:10:00Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractSuurenev kadu on valikuuringutes laialt levinud probleem, mis võib kaost tingitud nihke tõttu viia ebatäpsete hinnanguteni uuringu põhinäitajate leidmisel. Vastanute hulga kvaliteeti hinnatakse sageli vastamismäära abil. On aga näidatud, et vastamismäära võime prognoosida kaost tingitud nihet on pigem nõrk. Ühe alternatiivina on välja töötatud R-indikaator, mille abil mõõdetakse vastanute hulga esinduslikkust teatava hulga abitunnuste suhtes. Olemasoleva abiinformatsiooni põhjal andmete kogumise juhtimine on keskne idee adaptiivsetes uuringu disainides. Bakalaureusetöö eesmärk on tutvustada adaptiivse uuringu disaini põhimõtteid ning kirjeldada metoodikat vastamistõenäosuste ja R-indikaatori hindamiseks. Töö teises pooles rakendatakse teooriat Eesti tööjõu-uuringu andmetel, et analüüsida vastanute hulga kvaliteeti esinduslikkusest lähtuvalt.et
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/100454
dc.language.isoet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/
dc.subjectstatistiline andmetöötluset
dc.subjectR-indikaatoret
dc.subjectadaptiivne disainet
dc.subjectvalikuuringudet
dc.subjectstatistical data processingen
dc.subjectR-indicatoren
dc.subjectadaptive designen
dc.subjectsample surveysen
dc.subject.otherbakalaureusetöödet
dc.subject.othervõrguväljaanded
dc.titleAdaptiivne uuringu disainet
dc.typeThesisen

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Laen...
Pisipilt
Nimi:
mariliis_kutt_bsc_2024.pdf
Suurus:
571.07 KB
Formaat:
Adobe Portable Document Format