Zamansal Olasılık

Kutu Grafikleri


Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma


Kutu Grafikleri

Kutu grafikleri, niceliksel bir değişkenin değerlerinin nasıl dağıldığını göstermek için çok kullanışlıdır. Kutu grafiği, minimum ve maksimum değerleri ve üç çeyreği gösterir. Verilerin merkezi %50’si (2. ve 3. çeyrekler) gölgeli bir içi dolu kutu olarak temsil edilirken, ilk ve son çeyrekler ince çizgilerle temsil edilir. Kutu grafiği otomatik olarak verilerin beş rakamlı özetini verir: minimum, 1. çeyrek, medyan (2. çeyrektir), 3. çeyrek ve maksimumdur.

Kutu grafikleri, aynı grafik üzerinde birkaç benzer değişkeni temsil etmek için de kullanılabilir ve karşılaştırmalara olanak tanır. Ayrıca, bir popülasyonu birkaç ayrı gruba (erkekler ve kadınlar gibi) ayırabilir ve karşılaştırmalara izin vermek için her grup için aynı grafikte yan yana çizilmiş ayrı bir kutu planına sahip olabilirsiniz. Bu, eğitim düzeyine göre tanımlanan çeşitli gruplar için yanıtlayanların gelirinin beş kutu grafiğinin çizildiği yerde gösterilmektedir.

Bu rakam, gelirin ulaşılan en yüksek eğitim düzeyine göre nasıl değiştiğini açıkça göstermektedir. Ancak bu verinin, gelirin sürekli bir ölçek değişkeni olarak ölçülmediği, 21 kategoride kodlandığı ve bu bölümde daha önce açıklandığı gibi 22. kategorinin oluşturulduğu bir dosyadan geldiğini belirtelim. Daha fazla ayrıntı bulundu.

Çizgi Grafikler

Çizgi grafikler, niceliksel bir değişkenin zaman içindeki değişimini temsil etmede en kullanışlıdır. X ekseni zaman çizgisini temsil eder ve Y ekseni bazı nicel değişkenleri temsil eder. Örneğin, değişken, belirli bir programa kayıtlı öğrenci sayısı veya enflasyon oranı veya belirli bir hisse senedi portföyünün piyasa değeri olabilir. Çizgi grafiği, zaman geçtikçe değişkenin nasıl arttığını veya azaldığını gösterir.

Bazen kasıtlı olarak yapılan yaygın bir hata, miktarın sıfır seviyesini göstermemesi veya Y eksenini olması gerekenden daha kısa çizmesidir. Bu prosedür, varyasyonların gerçekte olduğundan daha büyük olduğu izlenimini verme etkisine sahiptir, ancak aynı zamanda grafikteki varyasyonları daha ayrıntılı olarak görmemizi sağlar.

Daha kısa bir Y ekseni göstermek gerektiğinde, bu, Y eksenini temsil eden çizgide bir kesinti ile gösterilmelidir. Bir çizgi grafiği örneği sağlar. Burada Y ekseninin sıfırdan başlamadığını görebilirsiniz, bu da varyasyonların gerçekte olduğundan çok daha büyük olduğu izlenimini verir.

Bununla birlikte, bu, işsizlik oranlarındaki değişimi çok ayrıntılı olarak görmemize izin vermesi ve bunun giderek daha standart bir uygulama haline gelmesi gerçeğiyle haklı çıkarılmaktadır, bu da okuyucuların ortaya çıkan çarpıtmanın farkında olması ve yorumlaması gerektiği anlamına gelir.

Yukarıda açıklanan ölçümlere ek olarak, nicel bir değişkenin dağılımının genel şeklini onun özelliklerinden ikisine bakarak tanımlayabiliriz: simetri ve basıklık.

Simetri

Bakılması gereken ilk özellik simetridir. Ortalama, histogramını birbirinin ayna görüntüsü olan iki eşit yarıya bölerse, bir dağılımın simetrik olduğu söylenir. Tipik bir simetrik dağılım, normal dağılımdır. Çok özel bir model izleyen ve çok çeşitli durumlarda ortaya çıkan çan şeklindeki bir dağılımdır. Eğri ile temsil edilir. Daha sonra incelenecektir.

Simetrik bir dağılımda, ortalama ve medyan eşittir. Dağılım da tek modlu ise, o zaman ortalama, ortanca ve mod hepsi eşittir. Bu normal dağılımlar için geçerlidir.

Bir dağılım simetrik ve tek modlu ise, ortalama, merkezin iyi bir temsilcisidir. Bununla birlikte, genellikle bir dağılımın simetrik olmadığı görülür. Sonra çarpık olduğunu söylüyoruz.


Kutu grafiği nasıl çizilir
Kutu grafiği Örnekleri ve çözümleri
Kutu çizgi grafiği sağa çarpık
Boxplot grafiği
Kutu grafiği nedir
Kutu grafiği İstatistik
Box Whisker grafiği
Kutu grafiği aykırı değer


Bu, dağılım grafiğinin bir tarafının diğerinden daha fazla gerildiği anlamına gelir. Sağ taraftan uzatılırsa pozitif, sol taraftan uzatılırsa negatif çarpık deriz.

Simetrik dağılımlar ile çarpık dağılımlar arasındaki farkı gösterir. SPSS, bir dağılımın ne kadar çarpık olduğunun bir ölçüsü olan çarpıklık adı verilen bir istatistiği hesaplamanıza olanak tanır. Normal bir eğrinin çarpıklığı 0’dır. Eğrilik 1’den büyükse, şekil normal bir eğrininkinden önemli ölçüde farklı görünmeye başlar.

Bir dağılımın çarpık olduğunu nasıl bilebiliriz? İlk gösterge histogramdır: histogramın kuyruk ucu bir tarafta diğerinden daha uzundur. Bir dağılımın çarpık olduğunu sayısal özelliklerinden de görebiliriz: ortalama, medyandan farklıdır.

Dağılım pozitif olarak çarpık olduğunda, uç değerler tarafından daha uzun kuyruğa doğru itildiği için ortalama medyandan daha büyüktür. Negatif çarpık dağılımlar için ortalama, ortancadan daha küçüktür. Bu nedenle, medyandan daha büyük bir ortalama bize, dağılımın üst ucundaki uç değerlerin, dağılımdaki veri yığınından çok daha büyük olduğunu ve ortalamayı pozitif tarafa doğru çektiğini söyler.

Bu, medyan ile ilgili bölümde verilen sayısal örnekle gösterilmektedir, burada bir uç değer (60) ortalamayı yukarı çeker ancak medyanı etkilemez. Bu nedenle, bir dağılım oldukça çarpık olduğunda, medyan genellikle verilerin merkezini ortalamadan daha iyi temsil eder.

Basıklık

Bu, eğrinin sivrilik derecesinin bir ölçüsüdür. Dağılımı temsil eden eğrinin, merkeze yakın bir yerde kümelenmiş yüksek oranda veri girişiyle çok tepe noktası mı yoksa geniş bir aralığa yayılmış verilerle düz mü olduğunu söyler.

Normal bir dağılımın basıklığı 0’a eşittir. Pozitif bir değer, verilerin merkez etrafında kümelendiğini ve eğrinin oldukça tepe noktası olduğunu gösterir. Negatif bir değer, verilerin dağıldığını ve eğrinin normal bir eğriden daha düz olduğunu gösterir. Sırasıyla sıfır, pozitif ve negatif basıklığa sahip üç eğri gösterir.

Methodsal Sorunlar

Basit gibi görünseler de tanımlayıcı ölçütlerin kullanımı zor olabilir. Burada kullanımlarıyla ilgili bazı tuzaklara ve zorluklara dikkat çekmek istiyoruz.

Sayım Yapılan Kategorilerin Tanımı

Belirli bir sınıftaki geçme oranının %82 olduğunu söylediğimi varsayalım. Başka bir kolejde, bir meslektaşım geçme oranının %95 olduğunu söyledi. Geçme oranının çok daha yüksek olduğu sonucuna varmadan önce, geçme oranını da aynı şekilde tanımladığımızdan emin olmalıyım.

Geçme oranını, bir dersten başarılı olan öğrencilerin dönem başında kayıt olanlara göre sayısı olarak tanımlayabilirim. Aynı şekilde tanımlarsa anlamlı karşılaştırmalar yapabiliriz. Ama dersten geçen öğrenci sayısı ile dönem sonunda kayıt yaptıran öğrenci sayısı olarak tanımlarsa anlamlı bir karşılaştırma yapamayız.

Bunun nedeni, okulu bırakan tüm öğrenciler onun hesabında dikkate alınmayacakken, benim hesabımda dikkate alınacaklarıdır. Bu nedenle, bir kavramı tanımlamak için kullanılan kategorilerin dikkatli bir şekilde tanımlanması önemlidir.

Çeşitli ülkelerdeki işsizlik oranını, hatta zenginliği tanımladığımızda bu tür sorunlar ortaya çıkıyor. Sonuç olarak, farklı popülasyonlara atıfta bulunan istatistikler karşılaştırılırken kategorilerin tanımlanma şekline dikkat edilmelidir.


odev.yaptırma.com.tr ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!



Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.


yazar avatarı
odev yaptirmasitesi

Bir yanıt yazın