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
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
Bu yazımızıda bir değişkenle ilgili verilerin tablolarla ve basit çizelgeler ve diyagramlarla nasıl özetlenip açıklanabileceğini açıklar.
• tek değişkenli tanımlayıcı ölçülerin temel türleri;
• ölçüm seviyesinin kullanılacak tanımlayıcı ölçümleri nasıl belirlediği;
• bu tanımlayıcı ölçülerin nasıl yorumlanacağı;
• sıklık tablosu nasıl okunur;
• ortalama ve medyanın önemi ve kullanımlarındaki farklılıklar;
• nicel bir değişken kodlandığında ortalamanın nasıl yorumlanacağı;
• bir dağılımın şeklinin nasıl tanımlanacağı (simetri; çarpıklık);
• verilerin nasıl sunulacağı (sıklık tabloları; çizelgeler);
• ağırlıklı araçlar nelerdir ve ne zaman kullanılırlar.
Veri dosyaları, yararlı olması için özetlenmesi gereken birçok bilgi içerir. Örneğin SPSS paketi ile birlikte gelen GSS93 altkümesi veri dosyasındaki yaş değişkenine bakarsak, örneklemdeki her bireyin yaşını veren 1500 giriş buluruz.
Kadın ve erkeklerin yaşlarını ayrı ayrı incelersek, sadece ham verilere bakarak bu örneklemdeki erkeklerin kadınlardan daha yaşlı olup olmadığını veya tam tersi olup olmadığını belirleyemeyiz. Karşılaştırma yapabilmek için erkeklerin ortalama yaşının 23, kadınların ise 20 olduğunu bilmemiz gerekir. Ortalama tanımlayıcı bir ölçüdür.
Tanımlayıcı istatistikler, bir durumu, verilerin önemli sayısal özelliklerini vurgulayacak şekilde özetleyerek tanımlamayı amaçlar. Sonuç olarak bilgilerin bir kısmı kaybolur.
İyi bir özet, verilerin temel yönlerini ve en alakalı olanları yakalar. Genellikle tablolar halinde düzenlenen sayıların yardımıyla, ancak aynı zamanda dağılımların görsel bir temsilini veren tablo ve grafiklerin yardımıyla özetler.
Bu bölümde, her seferinde bir değişkene bakacağız. Bir değişkeni ilgilendiren ölçülere tek değişkenli ölçüler denir. İki değişkenli ölçümleri, iki değişkeni birlikte ilgilendiren ölçümleri inceleyeceğiz.
Üç önemli tek değişkenli tanımlayıcı ölçüm türü vardır:
- Merkezi Eğilim Ölçüleri,
- Dağılım Ölçüleri ve
- Konum Ölçüleri.
Merkezi eğilim ölçüleri (bazen merkezin ölçüleri olarak adlandırılır) şu soruyu yanıtlar: Verilerin büyük bölümünü en iyi şekilde temsil eden kategoriler veya sayısal değerler nelerdir? Bu tür ölçümler, bir popülasyon içindeki çeşitli grupları karşılaştırmak veya bir değişkenin zaman içinde değişip değişmediğini görmek için faydalı olacaktır. Merkezi eğilim ölçüleri ortalamayı (ortalamanın teknik terimidir), ortancayı ve modu içerir.
Dağılım ölçüleri şu soruyu yanıtlıyor: Veriler ne kadar dağınık? Çoğunlukla merkezin etrafında mı yoğunlaşıyor yoksa geniş bir değerler aralığına mı yayılıyor? Dağılım ölçüleri standart sapmayı, varyansı, aralığı (çeyrekler arası aralık gibi aralığın birkaç çeşidi vardır) ve varyasyon katsayısını içerir.
Konum ölçüleri şu soruyu yanıtlar: Tek bir giriş diğerlerine göre nasıl konumlanır? Veya bir kişi diğerlerine kıyasla bir değişkende nasıl puan alır? Bir matematik dersinin ilk %5’lik diliminde olup olmadığınızı öğrenmek istiyorsanız, bir konum ölçüsü kullanmalısınız. Konum ölçüleri arasında yüzdelikler, ondalıklar ve çeyreklikler bulunur.
Diğer önlemler. Bu ölçümlere ek olarak, popülasyonun belirli alt gruplarının frekanslarını ve bunların göreli önemlerini karşılaştırmamıza yardımcı olan belirli oran ve orantıları hesaplayabiliriz. Bu, özellikle değişken nitel olduğunda veya nicel olduğunda ancak değerleri kategoriler halinde gruplandırıldığında kullanışlıdır.
Belirli bir durumda kullanılabilecek çeşitli tanımlayıcı ölçüler, değişkenin niteliksel mi yoksa niceliksel mi olduğuna bağlıdır. Değişken nicel olduğunda, dağılımın genel şekline bakarak simetrik (yani değerlerin merkezin her iki tarafında benzer şekilde dağıldığını) veya çarpık (yani simetriden yoksun) ve oldukça düz mü yoksa daha çok sivri mi? (basıklık adı verilen bir özellik)
Son olarak, verilerin dağılımının görsel bir izlenimini iletmek için çizelgelerden faydalanabiliriz. Herhangi bir istatistik yazılımı ile renkli çıktılar üretmek çok kolaydır. Bununla birlikte, anlamlı olan ve verilerin en önemli özelliklerini taşıyan uygun grafiği seçmek önemlidir. Bu her zaman kolay değildir ve değişkenin ölçüm düzeyine bağlı olan uygun bir grafiğin nasıl seçildiğine dikkat etmeniz gerekecektir.
Bir değişkene ilişkin verileri tanımlamak için kullanılan istatistiksel ölçütlerin, kullanılan ölçüm düzeyine bağlı olduğunun farkına varmak çok önemlidir. Bir değişken nominal ölçekte ölçülürse, belirli ölçüleri hesaplayabilir, diğerlerini hesaplayamazsınız. Bu nedenle, bir önlemin kullanılabileceği koşullara dikkat etmelisiniz; aksi takdirde anlamsız olan sayısal değerleri hesaplarsınız.
TANIMLAYICI istatistik örnekleri
Tanımlayıcı istatistik tablosu YORUMLAMA
Tanımlayıcı istatistik Nedir
SPSS TANIMLAYICI istatistikler
Tanımlayıcı istatistik amaçları
Tanımlayıcı İstatistik tablosu
Tanımlayıcı istatistik yöntemleri
Tanımlayıcı istatistik için yaygınlık ölçütleri
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Niteliksel bir değişkene karşılık gelen verileri tanımlamanın en iyi yolu, her bir kategoriye kaç kişinin düştüğünün basit bir sayımı olan çeşitli kategorilerinin frekanslarını göstermektir. Daha sonra bu sayımı, numunedeki toplam birim sayısının yüzdesi olarak hesaplayabilirsiniz.
Frekansları sorduğunuzda, SPSS yüzdeleri de otomatik olarak hesaplar ve bunu iki kez yapar: örneklemdeki toplam insan sayısına göre yüzde ve yalnızca geçerli yanıtlara göre yüzde, geçerli olarak adlandırılır.
Diyelim ki bir soruya Evet diyenlerin oranı toplamın %40’ı. İnsanların sadece yarısı cevap vermiş olsaydı, bu yüzde geçerli cevapların %80’ine tekabül ederdi.
Yani evet diyenlerin %40’ı evet demesine rağmen yine de cevap verenlerin %80’ini oluşturuyor. SPSS size her iki yüzdeyi de (toplam yüzde ve geçerli yüzde) verir ve belirli bir durumda hangisinin daha önemli olduğuna karar vermeniz gerekir. Örneğin, 1500 kişilik bir örneklem üzerinde yapılan bir ankette, esrarın yasallaşmasıyla ilgili bir soruya verilen yanıtları özetlemektedir.
Örneklemin 1500 kişiden oluştuğunu, ancak bu sorunun yalnızca 930 kişi için yanıtlarına sahip olduğumuzu söyler. Olumlu yanıtların yüzdesi, yüzde sütununda gösterildiği gibi %14,1 olarak örnekteki toplam kişi sayısı üzerinden veya yanıt aldığımız kişi sayısı üzerinden, %22,7 olarak hesaplanabilir. En kullanışlı yüzde hangisidir?
Eksik cevapların nedenine bağlıdır. Soru, örneğin yalnızca bir alt kümesine sorulduğu için insanlar yanıt vermediyse, geçerli yüzdeyi yorumlamak daha kolaydır. Ama 570 kişi fikrini açıklamak istemediği için çekimser kaldıysa, ortaya çıkan rakamları yorumlamak daha zor. Oranları bu örnekte olduğu kadar önemli olduğunda, iyi bir analiz eksik cevapların tartışılmasını içermelidir.
“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.
