1 Temmuz 2013 Pazartesi

Büyük Data Çağı Belgeseli

İnsanlık, 2000 yılından itibaren her gün, medeniyetin başlangıcından bugüne ürettiğinden daha fazla veri üretiyor. 

BBC imzalı Büyük Data Çağı adlı belgesel bu verilerin nasıl taranıp, çeşitli amaçlar doğrultusunda sömürülebildiğini gözler önüne seriyor. Twitter, arama motorları, borsadaki iniş-çıkışlar… Bu devasa veri tabanları çok kıymetli, hatta akıllara durgunluk verecek bilgileri ve en karmaşık algoritmaları içeriyor. BBC imzalı belgesel bilim insanlarının veri arayışı uğruna geliştirdikleri teknolojileri gözler önüne seriyor. 

5 Haziran 2013 Çarşamba

Veri Zarflama Analizi ve Karar Verme


Bir karar verici için birden çok karar noktası varsa, bu karar noktalarının etkinliklerini tahminlemek ve kararını bu etkinlikler ölçüsünde şekillendirmek önem taşır. Gerçektende karar noktalarının etkinlik sıraması karar verici açısından önemlidir ve karar verici diğerlerine nazaran daha az etkin olan karar noktalarının etkinliklerinin arttırılmasını sağlayacak senaryoların kararın bütününün etkinliğini nasıl değiştireceğini bilmek ister.



Bu noktada Veri Zarflama Analizi, benzer girdiler kullanarak çıktı ya da çıktılar ortaya koymakla sorumlu karar noktalarının göreceli etkinliklerini değerlendirmek için kullanılan ve doğrusal programlama tabanlı bir yöntem olarak tanımlanabilir. Veri Zarflama Analizini benzer amaçlı diğer yöntemlerden ayıran temel özellik, çok sayıda girdi ve çıktının olduğu durumlarda değerlendirme yapılabilmesini sağlamasıdır. Analiz sonucunda, her karar noktasının etkinlik değeri, etkin olmayan karar noktalarının hangi girdi/çıktı oranlarında etkinliklerinin nasıl arttırılabileceği (senaryolar) ve referans olarak kullanılabilecek karar noktalarına ilişkin bilgiler elde edilir (Karakoç, 2003).

Veri Zarflama Analizi ilk kez 1957 yıllında  Farrell tarafından Ortalama Performans ölçütüne karşılık ortaya atılan Sınır Üretim Fonksiyonu önerisi ile şekillenmiş, Charnes, Cooper, Banker ve Rhodes’ in çalışmalarıyla bu günkü haline gelmiştir. Veri Zarflama Analizinde temel etkinlik ölçütü, çıktıların ağırlıklı toplamlarının girdilerin ağırlıklı toplamlarına bölümüdür. 

Karar verme süreçlerinizi bilimsel temellere dayandırmak amacı ile istatistiksel.com 'un uzman istatistikçilerimizin desteği ile çalışabilirsiniz.

26 Mayıs 2013 Pazar

Bayes Teoremi

Bayes teoremi, olasılık kuramı içinde incelenen önemli bir konudur. Bu teorem bir rassal değişken için olasılık dağılımı içinde koşullu olasılıklar ile marjinal olasılıklar arasındaki ilişkiyi gösterir. Bu şekli ile Bayes teoremi bütün istatistikçiler için kabul edilir bir ilişkiyi açıklar. Bu kavram için Bayes kuralı veya Bayes savı veya Bayes kanunu adları da kullanılır. Ancak bazı istatistikçiler için Bayes teoremi özel olarak değişik bir önem de taşır. Felsefi temelde olasılık değerlerinin nesnesel bir özellik değil, gözlemcinin meydana çıkardığı subjektif bir değer olarak kabul eden sübjektivist olasılık düşünürlerine göre Bayes teoremi, yeni kanıtlar ışığında olasılık değeri hakkındaki sübjektif inanışların güncelleştirilip değiştirilmesini sağlayan temel bir gereçtir; yani sonsal bir yaklaşımın temelidir.

Olasılık teorisi içinde incelenen bir 'olay olarak B olayına koşullu bir A olayı (yani B olayının bilindiği halde A olayı) için olasılık değeri, A olayına koşullu olarak B olayı (yani A olayı bilindiği haldeki B olayı) için olasılık değerinden farklıdır. Ancak bu iki birbirine ters koşulluluk arasında çok belirli bir ilişki vardır ve bu ilişkiye (ilk açıklayan istatistikçi İngiliz Thomas Bayes (1702–1761) adına atfen) Bayes Teoremi denilmektedir.


Formel bir teorem olarak Bayes teoremi, olasılık kavramını inceleyen her türlü değişik felsefi temel fikre bağlı olan her türlü istatistikçi tarafından kabul edilir. Ancak olasılığı objektif bir değer olarak gören ve relatif çokluluk olarak tayin eden frekanscı (en:frequentist) ekolüne bağlı olan istatistikçiler ile sübjektivist (veya Bayes tipi) ekoline bağlı olan istatistikçiler arasında bu teoremin pratikte nasıl kullanılabileceği hakkında büyük bir fikir ayrılığı bulunmaktadır. Frekanscı ekolüne dahil olanlar olasılık değerlerini rastgele olaylarda meydana çıkma çokluluğuna göre veya anakütlenin altsetlerinin tam anakütleye orantısı olarak saptanması gerekeğini kabul etmektedirler. Bunlara göre yeni kanıtlar karşısında olasılık değerinin değişme imkânı yoktur. Bu nedenle frekanscı ekolü için Bayes teoremi sadece koşulluluklar arasında ilişkiyi gösterir ve bunun pratikte kullanılma gücü küçüktür. Hâlbukisübjektivist ekolüne göre olasılık gözlemcinin sübjektif belirsizlik ifadesidir. Bu nedenle olasılık değeri sübjektif olup, yeni kanıtlar geldikçe değiştirilebileceğine inanmakta ve böylece Bayes teoremini istatistik bir incelemenin temel taşı saymaktadırlar.

19 Mayıs 2013 Pazar

Müşteri Yönetimi

Her kurumun müşteri ihtiyaçlarıyla kendi ihtiyaçları arasında denge kurması gerekmektedir. Bunu yapabilmek için kurumların müşterilerinin ihtiyaçlarını doğru bir şekilde belirleyerek iyi bir müşteri ilişkisi kurmaları ve müşterilerini etkin bir şekilde yönetmeleri gerekmektedir. 


Günümüzde strateji yönetimi, analitik çalışmalar ve karar destek alanında uzmanlaşmış danışmanlık firmaları, müşteri yönetimi alanında sunduğu katma değerli hizmetler, bir yandan müşteri değerini ve gelirini arttırırken diğer yandan da maliyetleri ve müşteri kaybını azaltmaktadır. 

Sağlanan analitik çözümler ile kurum genelinde müşteri odaklı bir müşteri yönetimi yaklaşımı geliştirmeye yönelik merkezi ve otomatik bir karar verme süreci oluşturulmaktadır.


Müşteri Yönetimi ürünlerini uygulamaya koymuş olan şirketler:
  • Müşteri kaybını azaltmışlardır.
  • Ürün penetrasyonunu arttırmışlardır.
  • Gecikmeye düşen müşteri sayısını azaltmışlardır.
  • Sorunlu kredi ve zarara atma oranlarını azaltmışlardır.
  • Müşteri hizmet kalitesini arttırmışlardır.


12 Mayıs 2013 Pazar

TÜBİTAK Bilimsel yayınlara 5.000 TL'ye kadar destek sağlıyor


Bilim ve teknoloji alanında gelişmişliğin temel göstergelerinden biri olan uluslararası bilimsel yayın sayısı her geçen yıl artıyor. Uluslararası yayın sayıları sıralamasında 2000 yılında 26. sırada yer alan Türkiye, 2011 yılında 18.’liğe yükselme başarısı gösterdi. Türk bilim insanlarının bu başarısında TÜBİTAK Uluslararası Bilimsel Yayınları Teşvik Programı’nın (UBYT) yazarlara sağladığı teşvikler de önemli rol oynadı.

Türkiye’de uluslararası yayın sayısı artışında başarı kalite sıralamasına yeterince yansımadı. Yayın kalitesinin göstergesi olan uluslararası atıf sayısı bakımından Türkiye bugün 27. sırada yer alıyor. Yayın sayısı sıralamasında 10 yılda 8 basamak yükselen Türkiye, atıf sayısı sıralamasında ise sadece 4 basamak yukarı çıkabildi. Geçmişte birbirine paralel olarak artan iki kategori arasındaki makas giderek açıldı.

Yayın sayısı artışındaki başarının kaliteye de yansıması için TÜBİTAK tarafından önemli bir adım atıldı. UBYT programının geçmiş 20 yıllık verilerini tek tek analiz eden TÜBİTAK, programı yeniden tasarlayarak yayın kalitesinin artırılması amacıyla yazarlara yapılan ödemeleri önemli ölçüde yükseltti.

Kalite Değerlendirmesinde Dergiler Esas Alınacak

Kaliteli yayınları teşvik eden bir yapıya dönüştürülen Uluslararası Bilimsel Yayınları Teşvik Programına göre, uluslararası temel atıf dizinleri tarafından taranan dergiler çeşitli parametreler kullanılarak değerlendirilecek. Dergilerde yer alan yayınlara, kalite puanlamasına göre 500 ile 5.000 TL arasında değişen teşvikler verilecek. Program 1 Mayıs 2013 yılından itibaren uygulamaya konulacak.

Kaynak: TÜBİTAK Haber Bülteni

11 Mayıs 2013 Cumartesi

CRM - Customer Management Relationship - Müşteri İlişkileri Yönetimi


Düşününki siz bir ürün satın aldınız. Sonra bu ürünü üreten şirket sizi tüm isteklerinize cevap verebilecek yeni veya mevcut diğer ürünlerinden haberdar etti.Hatta bu ürünleri kapınıza kadar veya size en yakın satış noktasına kadar getirdi.Sonra aradan zaman geçti.Geçen süre içerisinde sizde bir çocuk sahibi oldunuz.Sonra bu şirket çocuğunuzun ihtiyaçlarına cevap verecek ürünlerle tanıştırdı sizleri.Hatta ürünlerine promosyonlar ekledi ve sizlere tekrar sundu.Sonra sizlerin sürekli yeni ihtiyaçlarınızı ve ürün beklentilerinizi öğrendi ve bunları sağlayan yeni ürünler geliştirdi ve tekrar kapınıza kadar getirdi.Hatta artık siz ihtiyaçlarınızı ifade etmeden sizin nelere ihtiyaç duyabileceğinizi sizin adınıza düşündü ve üretti. 
CRM bu fonksiyonları yerine getirmek için kurulmuş ve teknoloji ile iç içe geçmiş bir kavramdır. CRM'in başarılı olması, üreticinin sürekli tüketici gözüyle bakıp,onun isteklerine ve beklentilerine cevap verebilecek değerler ortaya koymasına bağlıdır.

CRM Nedir? Ne İşe Yarar ve Neler Sağlar?
Birçok kişiye göre CRM bir yazılım veya bir aplikasyondur.Fakat CRM kavram olarak bu kadar basite indirgenilemez.CRM pazarlama stratejilerinin temel taşını oluşturan bir kavram olarak düşünülmeli ve algılanmalıdır. Müşteri ilişkilerine, üretim aşamasından ve üretim maliyetlerinden başlayan geniş bir platformda bakabilmek, müşteri davranışlarını çok yönlü değerlendirerek, bu davranışlardan karlılığa yönelik çıkarımlar yapabilmektir. Bu kavramı uygularken teknolojinin her şeyi çözebileceğine inanmak ve insan katma değerini yok saymak, yapılacak en önemli yanlış olmakla beraber, CRM kavramına insanın kattığı değerleri inkar etmek olacaktır.

5 Mayıs 2013 Pazar

Anlamlılık Düzeyi (Significance Level)


Hipotez test etmede, yokluk (null) hipotezini reddetmek için kullanılan bir kriterdir. H0 null hipotezinin doğru olduğu halde reddedilme olasılığına anlamlılık ya da manidarlık düzeyi denir. Anlamlılık düzeyi, hipotetik değerle örneklemden elde edilen değer arasındaki farkın şansla açıklanamayacak kadar büyük olduğu anlamındadır. 1. tür hata yapma olasılığını verir, ? sembolü ile gösterilir. Bu olasılığın küçük olması istenir. Genelde olasılık değerleri 0.05, 0.01 ve 0.001 olarak alınır. Hesaplanan test istatistiğinin (t değeri gibi) ortaya çıkma olasılığı, manidarlık düzeyine eşit ya da daha küçük ise, o zaman null hipotez reddedilir ve istatistiksel olarak sonucun manidar olduğu söylenir.

29 Nisan 2013 Pazartesi

Medikal İstatistik Tanım ve Amacı



Biyoloji, tıp, tıbbi-biyoloji mühendisliği,  epidemioloji, ve tüm diğer sağlık bilimlerinde:

- En uygun bilimsel araştırma dizaynının teşkili

- En uygun veri toplama enstrumanlarının tesbiti

- Verilerin toplanması

- Verilerin analizi ve doğru bir şekilde yorumlanması için kullanılan istatistiki yöntemlerin bütünüdür.

Medikal İstatistik biliminin çalışma amaçları;


* Gerçek hayattaki bazı değişkenler ve  hastalıklar arasındaki ilişkiyi izah edebilmek,

* Bazı hastalıkların etiyolojisine dair empirikal  deliller sağlayabilmek,

* Hastalık sıklığı, risk oranları, enstrumanların  doğruluğu ve güvenilirliği gibi hususlarda  tahminlerde bulunabilmek,

* Tıp ve/veya sağlık bilimleri literatürünü doğru ve yeterli bir şekilde anlayabilmek ve yorumlayabilmek.



27 Nisan 2013 Cumartesi

Örneklem Büyüklüğünün Saptanması

Anket araştırmasına konu olan olayların hemen hemen tümü, oran cinsinden ifade edilebilecek niteliktedir. Anket her ne kadar bu oranlara ilişkin kesin rakamlar elde etmek için yapılsa da, örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde bu oranların tahmini değerlerine ihtiyaç vardır. Bu değerler örneklemin homojen olduğu –anket konusu ile ilgili benzer özellikler gösterdiği– durumlarda p=0.9/q=0.1, homojen olmadığı çok farklı özellikler gösterdiği durumlarda ise p=0.5/q=0.5 olarak alınır. Örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde kullanılacak diğer ölçüler ise olayın görülüş sıklığına (gerçekleşme olasılığı) göre kabul edilebilecek örnekleme hatası, [d] ve saptanacak anlamlılık düzeyidir [?]. 


Burada olayın görülüş sıkılığına göre kabul edilebilecek ? örnekleme hatasının anlamı şudur: Örneğin incelenen olayın görülüş sıklığı %25 olsun. Seçeceğimiz örneklemden elde edeceğimiz sonuçların, gerçek değerden %5 oranında farklılık gösterebileceğini kabul edersek, bulacağımız değerlerin %20 ila %30 arasında olabileceğini öngörüyoruz demektir. Olasılık düzeyi (1-?) ise örneklemden elde ettiğimiz değerin yüzde kaç olasılıkla saptadığımız aralık arasında bulunacağını gösterir. Örneğin ? = 0.05 anlamlılık düzeyini seçersek, bu değerin %95 olasılıkla bu sınırlar arasına, %5 olasılıkla bu sınırlar dışına düşebileceğini kabul ederiz. Eğer ? = 0.01 anlamlılık düzeyini seçersek bu kez bulacağımız değerin %99 olasılıkla bu sınırlar içine, %1 olasılıkla bu sınırlar dışına düşebileceğini kabul ederiz. 


Örneklem büyüklüğünü belirlemek için;
- Hedef kitledeki birey sayısı bilinmiyorsa
n = t2pq / d2
- Hedef kitledeki birey sayısı biliniyorsa
n= N t2pq / d2 (N-1) + t2pq
formülleri kullanılır. Formüllerde;
N : Hedef kitledeki birey sayısı
n : Örnekleme alınacak birey sayısı
p : İncelenen olayın görülüş sıklığı (gerçekleşme olasılığı)
q : İncelenen olayın görülmeyiş sıklığı (gerçekleşmeme olasılığı)
t : Belirli bir anlamlılık düzeyinde, t tablosuna göre bulunan teorik değer
d : Olayın görülüş sıklığına göre kabul edilen ? örnekleme hatasıdır. 

15 Nisan 2013 Pazartesi

Medikal analiz hizmetleri


istatistiksel.com organizasyonunun medikal istatistik alanında uzmanlaşmış organizasyonun tanıtımı için hazırlanan yeni internet sitemiz www.medikal-analiz.com u ziyaret ederek detaylı bilgi edinebilirsiniz.

21 Mart 2013 Perşembe

MedicReS “Good Medical Research” Konferansı


Tıp alanında Türkiye adresli bilimsel yayınların sayı ve kalitesini arttırmak amacıyla Medical Research Support  "Good Medical Research" konulu uluslararası kongre 7-8 Haziran 2013 tarihinde İstanbul'da gerçekleştirilecek.


2011 yılında dünyada ilki ülkemizde gerçekleştirilmiş olan bu kongre kapsamında 2 gün boyunca "Good Planning- Good Analyzing - Good Reporting- Good Reviewing" alt başlıklarında Tıp araştırmalarına Etik, Biyoistatistik, Metodolojik, Ekonomik ve Hukuki yaklaşımlar, uluslararası standartlar açısından tartışılacak.



28 Şubat 2013 Perşembe

İstatistik analiz hizmetleri


Ekibimiz, Türkiye'nin en büyük sigorta ve finans kuruluşlarının strateji ve analitik ekiplerinde çalışmış, raporlama, veri analizi, planlama ve strateji konularındaki deneyimleri ile istatistiksel hizmetlerde uzmanlaşmış kişilerden oluşmaktadır. 2008 yılından itibaren istatistiksel veri analizi üzerine özellikle tıp, sosyal araştırma, ekonometri gibi bir çok alanda çalışmalar gerçekleştirdik.
Bizler Türkiye'nin önde gelen değerlendirme kuruluşlarından biri olmak vizyonu ile yolu çıktık. Analitik düşünceyi, sistematik çalışmayı, değer yaratan kaliteli üretimi hizmet değerlerimiz olarak
kabul ettik. Çağın gerekliliği olan veri analizi ile sizleri daha ileriye taşıyacak desteği sağlamak  amacıyla çözümler sunuyourz. Analitik ihtiyaçlarınız, bilimsel yayınlarınız, uzmanlık tezleriniz, 
saha araştırmalarınız ve her türlü istatistiksel çalışmalarınız için iletişim bilgilerinden bize ulaşabilirsiniz.
Farklı istatistik paket programlarında istatistiksel analizler, özenle, eksiksiz ve çalışma amacınıza yönelik olarak ihtiyaçlarınıca uygun bir zaman içerisinde tez yazım kurallarına göre yapılır, tablolaştırılır, yorumlanır ve raporlanır. Anketlerinize veya araştırma ilişkin veri girişi yapılır. Anket sorularınız araştırma konusu amacına en uygun biçimde hazırlanır, tasarlanır. Deneyimlerimiz sayesinde elde ettiğimiz bilgi birikimi doğrultusunda içerik yönünden eksiksiz, görsel kalitesi yüksek, bilimsel olarak tutarlı çalışmalar ile destek vermekteyiz.

Tüm hizmetlerimizde çalışmalarınız kabul edilene kadar desteğimiz sürmektedir. Değerlendirme aşamasında talep edilecek düzenlemeler ve eklemeler ekstra bir ücret talep edilmeksizin en fazla iletildikten 2 iş günü sonra tamamlanmaktadır.Türkiye'nin her yerinden bize aşağıdaki iletişim bilgileri ile ulaşabilir ve bilgi alabilirsiniz.

İletişim bilgileri:
Analitik Hizmetler Sorumlusu
GSM: 0536 633 60 79

10 Şubat 2013 Pazar

Telefon Anketleri

Anket yapmaya karar veren kişiler telefon yöntemini kullanmada genellikle kararsızlardır. Bu kişiler kendilerinin benzer görüşme taleplerine olan tepkilerini hatırlarlar ve insanların da benzer şekilde cevap vereceğini düşünürler. 

Gerçekte de ulusal ve genel kapsamlı kamuoyu yoklamalarında ankete cevap vermeme oranı oldukça düşük olabilmektedir. Bununla birlikte daha küçük çaplı anketlerde bu durum ciddi bir problem değildir. Örneğin bölgesel bir kütüphanenin üyeleri hakkında kütüphane aidatları konusunda yapılacak bir anketin ret oranı muhtemelen düşük olacaktır. Yine çocukları yerel bir eğitim programına devam eden ailelere, programın etkinliği hakkında yapılacak bir anket de cevap vermeme oranının yüksek olması beklenemez. Bu nedenle özellikle hedef kitlenin anket konusuna yabancı olmadığı durumlarda telefon yönteminin gerçek bir avantaj sağladığı söylenebilir. 

Bu yöntemin en güçlü yönü ise, sonuçların çok hızlı bir şekilde alınabilmesidir. GALLUP gibi şirketler anket sonuçlarını telefon yöntemi sayesinde bir iki gün içersinde yayınlayabilmektedirler. Telefonun sağladığı bu avantaj daha küçük şirketler tarafından da yaygın olarak kullanılmaktadır. 

Telefon yöntemi ile diğer yöntemlere göre daha hızlı sonuç alınabilmesinin birkaç nedeni bulunmaktadır. Öncelikle görüşme için telefon kullanan anketörler, belirli bir zaman diliminde yüz yüze görüşebilmek için kapı kapı dolaşmak zorunda olanlara göre daha fazla görüşme yapabilmektedirler. İyi bir anketör 3 saatlik bir sürede 3 ila 30 telefon anketi doldurabilir. Fakat aynı anketörün aynı süre içersinde en fazla 1-2 yüz yüze görüşme yapması olasıdır. 

Ayrıca anket uygulamasının tüm anketörlerin ve anket yöneticisinin bulunduğu, bu amaç için hazırlanmış bir odada yapılması durumunda ortaya çıkan ve anketörlerin yetersiz kaldığı problemlerin anket yöneticisi tarafından çözülmesi mümkündür. Bu tür problemler yüz yüze ve posta aracılığıyla yapılan anketlerde sürecin günlerce hatta haftalarca uzamasına yol açabilmektedir. Özellikle posta anketlerinde anket formları gönderildikten sonra ortaya çıkan bir problemin çözümü imkansız olduğundan sorunun büyüklüğüne göre tüm çabaların boşa gitmesi dahi mümkündür. 

Sonuçların çabuk alınmasına ek olarak, telefon anketleri daha fazla anketör kontrolünün getirdiği avantajlara da sahiptir. Posta anketlerinden farklı olarak telefon anketlerinde anketörler soruları cevaplamasını istediği kişileri telefona isteyebilir, insanları tüm soruları cevaplamaya teşvik edebilir ve diğer insanların soruları cevaplayan kişiyi etkilemesini kısmen de olsa önleyebilir. 

Telefon anketlerini maliyeti genellikle posta anketleri ve yüz yüze yapılan anketler arasındadır. Anket uygulamalarında en önemli maliyet unsuru olan personel maliyetleri yüz yüze yapılan anketlerde telefon anketlerine göre daha yüksektir (Birim zamanda daha fazla anketin telefon aracılığıyla doldurulabilmesi nedeniyle). Posta anketlerinde ise bu maliyet en alt düzeydedir (anketler bizzat anketin gönderildiği kişiler tarafından dolduruluyor). Telefon anketlerinin önemli maliyet kalemlerinden bir diğeri ise şehirler arası telefon görüşmeleridir. 

Telefon anketlerinin de zayıf yönleri bulunmaktadır. Bunlardan en önemlisi herkesin telefonunun olmamasıdır. Bu nedenle belirli bir grup otomatikman tüm telefon anketlerinin kapsamı dışında tutulmaktadır. Bununla birlikte Türkiye’de halkın %84’ü telefon sahibi olduğu için bu durum pek çok araştırma için önemli bir problem oluşturmamaktadır. Ancak telefonu olmayanların düşük gelirli, evsiz ya da kırsal kesimde yaşayan kişiler olduğu düşünüldüğünde gelir düzeyi, eğitim durumu gibi konuların telefon anketleri ile ölçülmesi hatalı sonuçlar vermesi mümkündür. 

Telefon anketlerinin bir diğer dezavantajı ise bu anket türünde çerçeve olarak en sık baş vurulan araç olan telefon rehberlerinin güncel olmamasıdır. Türkiye de her beş aileden biri her yıl adres değiştirmektedir. Bu nedenle rehberlerin güncelliğini yitirmesi kaçınılmazdır. Ayrıca bazı evlerde farklı aile fertlerine kayıtlı birden fazla telefon bulunmaktadır. Bu durumlarda her biri eşit ya da bilinen olasılıkta seçilme şansına sahip insanlara anket uygulamak isteyen araştırmacı için önemli bir problemdir. Bununla birlikte telefon rehberlerinden kaynaklanan problemleri geliştirilmiş, “rasgele arama” ve “rasgele eklemeli arama” gibi teknikler bulunmaktadır. 

Telefon anketleri ile ilgili diğer problemlerin ise çözümü bu kadar kolay değildir. Bunlardan ilki uzman bir süpervizöre olan ihtiyaçtır. Özellikle anket yapılacak kişilerle daha önce irtibat kurulmadığı durumlarda uygulamanın tecrübeli bir süpervizör tarafından yönetilmesi şarttır. İlk telefon görüşmesi ile birlikte anketörlerden “şimdi ne yapacağım?” sorusunu gelmesi kaçınılmaz olduğundan tüm bu sorulara derhal cevap verilmesi ve çok iyi bir koordinasyon sağlanması gerekmektedir. Örneğin; 

“Telefon ettiğim yerde yeni bir aile yaşıyor, orijinal ailenin telefonunu alayım mı?” 

“Telefondaki kişi yarın sabah saat 8:30 da konuşabileceğini söylüyor. Bu saate onu arayabilecek biri var mı?” 

“Bu ankette kiracılarla ilgilenilmesini rağmen, aradığım kişi kira vermek yerine evin tamir ve bakımını üstlenmiş, kiracı olarak kabul edebilir miyiz?” 

Bu tür sorulara derhal cevap verebilecek tecrübeli bir süpervizörün bulunmadığı durumlarda yapılan anketlerden doğru sonuçlar almak çok güç olacaktır. 

Telefon anketlerinde karşılaşılan problemler yöntemin ölçüm hatasına olan hassaslığından kaynaklanmaktadır. Telefon görüşmeleri bütünüyle sözel iletişime dayandığından anketi cevaplayan kişinin ne sorulduğunu anlayabilmek için anketörün her bir kelimesine konsantre olması gerekmektedir. Bu nedenle uzun ve karmaşık sorular telefon anketleri için uygun değildir. Aynı durum harita ve diyagramlar dayanan sorular için de geçerlidir. Ayrıca telefon anketlerinde birden çok maddenin önem derecesine göre sıralanması da istenmemelidir. 

Son olarak anketörün ses tonu ve yaptığı vurgular kişileri belli cevap seçeneklerine yönlendirebilir. Ayrıca bir çok insan toplum tarafından kabul gören cevaplar verme eğilimi içerisindedir. 

Özetle telefon anketleri; 
- Hedef kitlenin büyük çoğunluğu telefon sahibi ise; 
- Sorular kolay anlaşılır türden ise; 
- Uzman yardım sağlanabiliyor ise; 
- Sonuçların hemen alınması gerekiyorsa en uygun yöntemdir.