İstatistik ve Araçları

İstatistik Nedir?

• Belirli bir amaç için veri toplama,
• Tablo ve grafiklerle özetlenmesi sonuçları yorumlama,
• Sonuçların güven derecelerini açıklama,
• Örneklerden elde edilen sonuçları kitle için genelleme,
• Özellikler arasındaki ilişkiyi araştırma,
• Çeşitli konularda geleceğe ilişkin tahmin yapma,
• Deney düzenleme ve gözlem ilkelerini kapsayan bir bilimdir.

Başlarken Bilmemiz Gerekenler

İstatistik belirli bir amal için verilerin toplanması, sınıflandırılması, çözümlenmesi ve sonuçların yorumlanması esasına dayanır.

İstatistiği öğrenmedeki amaç, bir araştırmada elde edilen verilerin uygun istatistiksel yöntemler kullanılarak yorumlanacağını bilmektir

İstatistiksel yöntemleri toplanmış verilerin özetlenmesi veya açıklanması amacıyla kullanılır. Bu tür bir yaklaşım betimsel istatistik adını alır.

İstatistiğin diğer bölümlerle olan ilişkilerinde doğan kavramlar şu şekilde gösterilebilir; - - Ekonomi+İstatistik  = Ekonometri

Psikoloji+İstatistik = Psikometri
Tıp+İstatistik            = Biyoistatistik
Sosyoloji+istatistik  = Sosyometri
Tarih+İstatistik        = Kliometri

Tablolar ve Grafikler

 Verimizin özetinin görselleştirilmesi için kullanılan yöntem,tablolar ve grafiklerdir. Bu araçlar size verinin çizilmiş resmini vermektedir veya tespit edilen sonuca yakınlaşan görüntüler verir. Bilginin çok hızlı aktığı bu dünyada grafikler ve tablolar olmassa olmaz hale gelmiş durumdadır.

Katogerik verilerde daha çok pasta, çubuk gibi girafikler kullanılmaktadır.  

 Nümerik verilerde örneğin; yükseklik,genişlik,tutar gibi verilerde  daha çok histogram,boxplot  gibi girafikler kullanılmaktadır.

Veri Seçimi ve İyi Örneklem !

  

  Bir çalışma dizayn edildikten sonra, bu çalışmada yer alıcak bireyler veya deneysel gözlemlerin
dikkatli bir şekilde seçilmesi gerekmektedir. Bu veri toplamanın en önemli kısmıdır. Bu kısımda
yapılacak hatalar araştırmanızın sonunda sizi yanlış yönlendirebilir. İstatistikçiler bunun için
‘’Döküntü giren döküntü çıkar ‘’ (Garbage in equals garbage out)’ der.

Örneklem Seçimi

Örneklem, belli kurallara göre, belli bir evrenden seçilmiş ve seçildiği evreni temsil yeterliği kabul edilen küçük kümedir. Araştırmalar çoğunlukla örneklem kümeler üzerinde yapılır ve elde edilen sonuçlar ilgili evrenlere genellenir
•  Örneklem seçilirken, örneklemin temsil yeteneği taşımasına ve yeterli büyüklükte olmasına dikkat etmek gerekir.
•  Örnekleme yapılırken, öncelikle araştırmanın amaçları doğrultusunda sonuçların genellenmek istendiği evrenin sınırlandırılıp çalışma evreninin tanımlanması gerekir.

Betimsel İstatistikler (Descriptive Statistics)

Betimsel istatistikler tabirince bir veri setinin önemli özelliklerini açıklayan numaralardır.

Örnekte gördüğümüz; bir veri setine ait olan betimsel istatistikler çıktısıdır.

    Betimsel istatistiksellerde en iyi sonucu veren opsiyonlar veri setimize göre değişebilir. Örneğin;bir veri setinin ortası için her zaman ortalama en iyisi olmayabilir sıklıkla yerine medyan tercih edilebilir, veya standart sapma (Std. Deviation) değişim için en iyi ölçek olmayabilir onun yerine çekyekler - quarter (interquartile range)’de tercih edilebilir.

Doğru Analizin Seçilmesi

  Verimizi seçtikten sonra ve gerekli betimsel sonuçları elde ettikten sonra araştırmamızın, kara kutusu olarak sayılabilecek istatistiksel analizimizi seçmeye sıra geliyor.

   Bir çok tür analiz bulumaktadır ve doğru durum için doğru analizi seçmek çok kritiktir. Bu bağlamda başkalarının yaptığı analizleri incelemek bizim için her zaman faydalı olacaktır. Üzerindeçalıştığımız bir deney için yanlış bir analiz seçmemiz o araştırmadan yanlış sonuçlar elde etmemize sebebiyet verebilir. Bu kısım için istatistiğin en önemli kısmı diyebiliriz.