Sayi9kasimaralik

Recommendations

Info

Kasım-Aralık 2012 Yıl : 2 Sayı : 9 Bu olasılıklar her bir örneklem birimi için aynı ya da farklı olabilirler. Homojen kitlelerde birimlere eşit çekilme olasılığı vermek yerinde olacaktır. Ancak birimler homojen değilse birimlere farklı olasılıklar verilerek seçim yapılmalıdır. Birimler yerine konularak ya da konulmaksızın seçilebilir. Olasılıkların bilinmesi mümkün her bir örneklemin oluşturulma olasılıklarının da bilinmesi anlamına geleceğinden, tahmin ediciye ilişkin örnekleme dağılımı elde edilebilir. Örnekleme dağılımının değişim ölçüsü, bir diğer deyişle, varyans yardımıyla parametrenin standart hatası ve içinde bulunduğu sınırlar tahmin edilir. İşte olasılıksal örneklemin yararı bu varyansın, standart hatanın ve sınırların elde edilebilmesindedir. 2. Olasılıksal Olmayan Örnekleme Örneklem birimlerinin gelişigüzel olasılıklarla seçildiği örnekleme yöntemine olasılıksal olmayan örnekleme adı verilir. Bu yöntemde örneklem birimlerinin her birinin bir seçim olasılığı söz konusu olmadığından varyans hesaplanamaz. Yani tahminlerin örnekleme hataları ile ilgili objektif bir ölçü verilemez. Böylece, parametrenin içinde bulunduğu sınırlar tahmin edilemez. Bu nedenle, olasılıksal örneklemeye göre tercih edilmeyen bir yöntemdir. Tahminlerin duyarlılıkları ancak subjektif olarak yorumlanabilir. Bilimsel araştırmalarda bu örnekleme yöntemine başvurulmamaktadır. Bazı durumlarda röportaj niteliğinde bu yöntemin kullanılmasına ihtiyaç duyulabilir. Bu yöntemde örnekleme için bir çerçeve hazırlanması gerekli değildir. Bazı kitlelerde de çerçeve oluşturmak mümkün olmayabilir. Başka bir amaç için önceden hazırlanmış bir çerçevenin bulunmaması durumunda yeni bir çerçevenin hazırlanması çok büyük para ve emeği gerektirebilir. Bu durumda gereksinimleri karşılayabilecek olasılıksal olmayan bir örneklemenin kullanılıp kullanılmayacağına karar verilmesi gerekir. Örneklem Birimlerinin İçerdikleri Birim Sayısına Göre Sınıflandırma 1. Element Örneklemesi Örneklem birimlerinin bir tek kitle biriminden oluştuğu örnekleme yöntemlerine element örneklemesi adı verilir. Burada kitle birimi ile örneklem birimi aynı AKADEMİK tanımı taşımaktadır. Örneğin Ankara ili Keçiören ilçesinde Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Vakfı’na başvuran yardıma muhtaç kişiler ile ilgili bir araştırmada kitle birimi ve örneklem birimi yoksul vatandaşlar olarak tanımlanabilir. Herhangi bir olasılıksal örnekleme ile birimlerin çekildiği bu yöntem aynı zamanda bir element örneklemesi olacaktır. 2. Küme Örneklemesi Örneklem birimlerinin birden çok kitle biriminden oluştuğu örnekleme yöntemine küme örneklemesi, örneklem birimlerine de kümeler adı verilir. Tanıma göre örneklem birimleri (kümeler) eşit ya da farklı sayıda kitle birimi içerirler. Örnekleme çekilecek kümeler belirlendikten sonra kümenin tümü örnekleme alınır. Bu nedenle, olabildiğince, küme içi değişim büyük kalacak şekilde kümeleri oluşturmak gerekir. Böylece farklı birimler örnekleme girerek örneklemin kitleyi simgeleyebilme niteliği artırılır. Ancak küme içi değişimi büyük kılmak oldukça zordur. Belli bir bölgede yaşayanlarla ilgili bir araştırmada kümeler, sokaklar, bloklar, apartmanlar, haneler vb. olabilir. Örneklem Birimlerinin Örnekleme Alınma Aşamasına Göre Sınıflandırma Örneklem birimleri bazı araştırmalarda bir aşamada (adımda) örnekleme çekilir. Bu yönteme tek aşamalı örnekleme adı verilir. Eğer örneklem birimleri birden çok aşamada örnekleme çekiliyor ise, aşama sayısına göre iki aşamalı, üç aşamalı, ... adlarını alır. Bu yönteme genel olarak çok aşamalı örnekleme adı verilir. Bazı araştırmalarda, birinci aşamada alınan örneklem birimlerinin içerdikleri kitle birimleri birbirine benzer özellik gösterirler. Bu durumda örneklem biriminin tümünü incelemek yerine bundan yine bir örneklem seçmek para, zaman ve emek yönünden tasarruf sağlayacağı gibi sonuçta örneklemin kitleyi simgeleme niteliğini etkilemez. Örneğin, bir ilde bulunan köylerle ilgili yapılacak bir araştırmada birinci aşamada köyler seçilebilir. Seçilen köyler hemen hemen homojen olup benzer özellikleri taşıdığından ikinci aşamada seçilmiş olan köylerden de haneler örnekleme seçilir. İşte böyle bir örnekleme yöntemine iki aşamalı örnekleme adı verilir. Bir diğer örnek, kamuoyu araştırmalarında bir ilde bulunan mahalleler birinci aşamada, sokaklar ikinci aşamada, apartmanlar üçüncü aşamada seçilebilir. Basit Rastgele Örnekleme Her bir örneklem birimine eşit seçilme olasılığı vererek (seçilen birim yerine konularak ya da konulmaksızın) seçilen birimlerin örnekleme alındığı yönteme basit rastgele örnekleme adı verilir. Burada herbir örneklem birimine eşit seçilme olasılığı verilmesinin anlamı örneklem uzayından her bir örneklemin eşit olasılıkla seçilmesi anlamına gelir. Birbirine benzeyen birimlerden oluşan (homojen) kitlelerde uygulanır. Örneğin Milli Piyango İdaresi’nin bilet numaralarını çekimi eşit olasılıkla ve yerine konularak bir seçimdir. Sayısal Loto, Şans topu gibi çekimlerde ise eşit olasılık ve yerine konulmaksızın seçim yapılmaktadır. Tabakalı Örnekleme Örneklem birimlerinin herhangi bir ölçüsüne ilişkin birimden birime değişim büyük ise (heterojen ise), bu durumda kitle, değişkenliği daha küçük (homojen) alt gruplara ayrılabilir. Böylece, kitle varyansı büyük iken, alt grupların varyansı daha küçük olacaktır. Bu ise, duyarlılıkta önemli bir kazanç sağlar. İşte, kitle her bir kitle birimi bir ve yalnız bir tabakaya ait olacak ve hiçbir kitle birimi açıkta kalmayacak; tabaka içi değişim olabildiğince küçük, tabakalar arası değişim oldukça büyük kalacak şekilde alt gruplara bölünüp örneklemin her bir tabakadan ayrı ayrı ve birbirinden bağımsız olarak çekildiği örnekleme yöntemine tabakalı örnekleme adı verilir. Tanımdan anlaşılacağı gibi, her bir tabaka bir kitle olarak düşünülebilir. Bu nedenle her bir tabakaya uygun farklı örnekleme yöntemleri uygulanabilir. Her bir tabakaya basit rastgele örnekleme yönteminin uygulandığı tabakalı örneklemeye tabakalı rastgele örnekleme adı verilmektedir. Sistematik Örnekleme Kitle birimlerinin varolan bir bilgiye göre sıralanabildiği varsayılsın. İlk k birimden herhangi birinin başlangıç noktası olarak alındığı ve bundan sonra gelen her k ıncı birimin örnekleme seçildiği yönteme sistematik örnekleme adı verilir. Sistematik örneklem çekimi son derece kolay ve kısa zamanda gerçekleştiğinden ve kitle üzerinde dengeli dağıldığından araştırmalarda tercih edilebilir. Kartopu Örneklemesi Kartopu örneklemesi, özellikle bir çerçevenin mevcut olmaması ya da oluşturulmasının olanaksız olduğu durumlarda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Bu yöntemde, örnekleme süreci, tanımlanan kitlede yeralan bir birimin, genellikle rastgele olarak seçilmesiyle başlar. Belirlenen bu birim örneklemeye giren birinci birimdir. Bu birimle aynı kitle tanımında yer alan bilinen (tanınan) diğer bir birimin olup olmadığı araştırılır. Eğer böyle bir birim varsa, bu birime ulaşılır. Böylece örneklemde yer alacak olan ikinci birim belirlenmiş olur. Bu süreç keyfi olarak belirlenen n birimli örneklem oluşturuluncaya kadar sürdürülür. İşte bu yönteme kartopu örneklemesi adı verilir. Daha çok, seyrek rastlanan birimler için uygulanır. Örneğin engelli bireyi olan ailelerin seçimi gibi... Bu yöntemde varyans hesaplanamaz. Yakala Tekrar Yakala Örneklemesi Yakala-tekrar yakala (capture recapture) yönteminin kullanılabilmesi bazı temel varsayımlara bağlıdır. Örneklem seçiminin gerçekleştirilebilmesi ya da bu yöntemle elde edilen bilgilerin kullanılabilmesi için kitlenin coğrafik ve demografik özellikler yönünden bilinmesi, kitledeki her birimin işaretli olsun ya da olmasın, her çekimde eşit yakalanma şansına sahip olması, işaretlerin kalıcı olması ve örneklemlerin birbirinden bağımsız olması gerekir. Bu örnekleme yönteminde, kitleden k büyüklüğünde bir örneklem çekilir. Bu örneklem birimleri işaretlenir. Daha sonra yine k büyüklüklü başka bir örneklem seçilir. Bu örneklemde işaretli ve işaretsiz birimlerin sayıları kaydedilir. İşaretsiz birimler işaretlenerek tüm birimler kitleye tekrar dahil edilir. Bu işlem k kez tekrarlanır. Bu işaretleme işlemi kitle içerisindeki işaretli birimlerin sayısında artış oluşturur ve birimler işaretli ve işaretsiz olmak üzere kitle içerisinde iki türe ayrılır. Böylece n birimlik bir örneklemde, r tane işaretli ve n-r tane işaretsiz birimin bulunması olasılığı, n çok büyük r çok küçük olduğunda binom olasılık fonksiyonu yerine poisson olasılık fonksiyonu ile bulunabilir (Çıngı,H.,Örnekleme Kuramı, 2009). 42 43
Kasım-Aralık 2012 Yıl : 2 Sayı : 9 Son yıllarda bilgi ve iletişim teknolojilerinde yaşanan hızlı gelişim ve düşük maliyet olgusu, bu teknolojileri çok daha ulaşılabilir ve kullanılabilir bir konuma getirmiştir. Birleşmiş Milletler Telekomünikasyon Ajansı (ITU) tarafından hazırlanan ve günümüzde internet kullanımının geldiği noktayı gösteren 'Genişband Devleti 2012' isimli 170’ten fazla ülkenin değerlendirildiği rapora göre günümüzde, dünya üzerindeki her üç kişiden biri (2,26 milyar kişi) internet kullanıcısıdır [1]. 2012 yılı Nisan ayında gerçekleştirilen Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması sonuçlarına Doç.Dr. Özlem Aydın Başkent Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü Arş.Gör. Gizem Öğütçü Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü ARAŞTIRMA İNCELEME Bilgi Güvenliğimize Yönelik Tehditlerin Ne Kadar Farkındayız ? göre Türkiye genelinde hanelerin %47,2’si evden İnternete erişim imkânına sahiptir. Bu oran 2011 yılının aynı ayında %42,9 idi [2]. Geçmişte kâğıt ortamında, mekânsal bağlılık gerektiren işlemler, günümüzde mekândan bağımsız olarak dijital ortamlarda gerçekleştirilebilmektedir. Bu nedenle,internet tasarımından kaynaklananya da internetin kontrolsüz gelişiminden ortaya çıkabilecek tehditler bireyleri kendi tedbirlerini almaya yönlendirmiştir. Buna ek olarak, birey hayatının sosyal ağlar, elektronik uygulamalar ve diğer iletişim teknolojileri sayesinde dijital ortama taşınması ile kişisel veriler, bu ortamlarda kontrolsüz yığınlar halinde serbestçe dolaşmaya başlamıştır. Ayrıca, günlük hayatta verilerinküçük aygıtlar üzerinde saklanabilir, taşınabilir ve çoğaltılabilir hale gelmesi, veriyi korunması gereken bir e-varlık biçimine dönüştürmüştür. Bilgi güvenlik açıklarının ve siber suçların doğmasında, bireylerin bilgi güvenliği tehditlerine yönelik farkındalıklarının düşük olması da en az teknolojinin kötüye kullanımı kadar önemli bir faktör olmuştur. Buradan yola çıkarak, veri güvenliğinin bir süreç olduğu; dahası, güvenliğinsadece bir teknoloji sorunu değil, insan ve yönetim sorunu olduğu sonucuna ulaşılmıştır [3,4]. E- devlet’e geçişin tamamlanmaya başladığıgünümüzde, tüm bu gelişmeler ülkemizde ulusal bilgi güvenliği açısından da tehlike yaratmaktadır. Kasım- Aralık 2004 Türkiye İnternet Güvenliği Araştırmasısonuçlarına göre birçok kurum ve kuruluşun her seviyede bilgisayar kullanıcısı incelenmiş ve bilgi güvenliğine bakış açısının yeterli seviyede olmadığı tespit edilmiştir [5]. Günümüzde de bu durumun farklı olduğunu söylemek ne yazık ki mümkün görünmemektedir. Bu bağlamda bilgi teknolojilerine dayalı olarak gerek yazılımsal gerekse donanımsal birçok koruma yöntemi geliştirilmiştir. Böylece bilginin yazılımsal ve donanımsal açıklardan sömürülmesi zorlaştırılmaya çalışılmıştır. Son zamanlarda söz konusu bilgi açıklarının sömürülmesi, yerini bireyin sömürülmesi ve bilginin kötüye kullanımına bırakmıştır. Günümüzde sıkçaörnekleri görülen sosyal mühendislik, güvenliğin en zayıf halkası olan bireyleri hedef almaktadır. Bilgisayar ve ağ güvenliği açısından sosyal mühendislik, güvenlik açıklarını bireylerin riskli davranışlarından yola çıkarak incelemektedir. Bu kavram, kullanıcıların yol açtığı açıklardan faydalanarak güvenlik süreçlerini aşıp, sistem yöneticisinin ya da kullanıcıların yetkilerine erişim tekniklerini kapsayan bir terimdir [6]. Tanınmış bir sosyal mühendis olan KevinMitnick’e göre, güvenlik teknolojilerinin seviyeleri yükselip, teknik güvenlik açıklarının sömürüsü zorlaşınca; saldırganların birey unsurunu sömürme yoluna gitmektedirler [4]. Söz konusu sosyal mühendislik olunca, bireysel farkındalığın önemi daha da artmaktadır. Kişiler bilgi teknolojilerini, risk içermelerine rağmen kullanmak zorundadırlar ve kendilerini korumaları için kilit nokta, riskin farkında olmalarıdır. Riskli davranışlardan kaçınmak ve güvenliği anlayabilmek için önce “bilgi”nin bir değeri olduğunu kavramak gerekir. Birey kendisi için değerli olmayan hiçbir unsuru korumak istemez. Bu nedenle güvenlik konusundaki en önemli unsurlardan biri şüphesiz ki farkındalıktır. Bilgi güvenliği riskleri hiçbir zaman tam olarak yok edilemese de, yazılımsal ve donanımsal tedbirlere ek olarak bireylerin bilişim güvenliği bilincinin geliştirilmesi ve bu bilincin davranışa dönüşmesi ile riskler kabul edilebilir düzeye indirilebilir [7]. Bu kadar değerli olan ve korunması gereken “veri” ve “bilgi” ile ilgili tanımlara göz atmak gerekirse; bilgi kelimesinin kaynağı, Latince’deki herhangi bir şeye şekil vermek anlamına gelen “informare” kelimesinden gelmektedir. Sözlük anlamıyla bilgi; “Öğrenme, araştırma ve gözlem yoluyla elde edilen her türlü gerçek, malumat ve kavrayışın tümü” olarak tanımlanmaktadır[8]. Veri, enformasyon ve bilgi kavramları karıştırılmakta; çoğu kez eş anlamda kullanılmaktadır.Veri; gözlemlenebilen, ölçülebilen veya hesaplanabilen bir davranış ya da tutuma ait değer olarak tanımlanırken, enformasyon; elde edilebilen, filtrelenebilen ve işlemden geçirilen veriyi ifade etmektedir.Kişisel veri denildiğinde, kişinin tanımlanabilmesini sağlayan her türlü bilgi ve enformasyon içeren veriler anlaşılmaktadır. TC kimlik numarası, araç plaka bilgisi, GSM numarası vb. günlük hayatta paylaşılmaktan çekinilen birçok veri, kişisel veridir [9]. Bilgi ise insanlar arasındaki iletişim sırasında paylaşılan, aktarılan ve yeniden şekillendirilen tecrübelerdir. Bilgi; belirli bir durum, sorun, ilişki, teori veya kurala ait veri ve enformasyonlardan oluşan anlayışlardır. Bilgi bilgisayardan çok insan beyninde yer almaktadır [8,10]. Bilgi güvenliği kavramı ise, bilgiye sürekli olarak erişilebilirliğin sağlandığı bir ortamda, bilginin göndericisinden alıcısına kadar gizlilik içerisinde, bozulmadan, 44 45
Page 3 and 4: Ahlaki gereklilik istatistik... pre
Page 5 and 6: Yıl: 2 Sayı:9 Kasım-Aralık 2012
Page 7 and 8: Kasım-Aralık 2012 Yıl : 2 Sayı
Page 23: Kasım-Aralık 2012 Yıl : 2 Sayı
Page 35 and 36: %9’u “”zorlama”, %25’i
Page 39 and 40: 72 Kasım-Aralık 2012 Yıl : 2 Say
Page 41 and 42: Kasım-Aralık 2012 Yıl: 2 Sayı:
Page 45 and 46: 5 Kasım-Aralık 2012 Yıl: 2 Sayı
Page 47 and 48: 22 23 Kasım-Aralık 2012 Yıl: 2 S
Page 51: 96 Kasım-Aralık 2012 Yıl: 2 Say

Sayi9kasimaralik

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?