Temel İstatistik Kavramları

Kasım 1, 2019
Bu yazımızda farklı istatistik kavramlarını keşfedin!

İstatistik matematiğin, hem değişkenliği hem de olasılık yasalarını ve modellerini takip ederek değişkenliği ölçme sürecini inceleyen bir dalıdır. İstatistiğin araştırmaları yürütmenin yanı sıra onları incelemek için de şart olduğunu biliyoruz. Peki, temel istatistik kavramları nelerdir?

Temel istatistik kavramları üzerine odaklanmak için, tanımlayıcı istatistiğe dönmeliyiz. İstatistiğin bu dalı deneysel verilerin açıklanması ile ilgilidir. Spesifik olarak; verilerin toplanması, düzenlenmesi ve analiz edilmesi ile ilgilenir. Veriler, bir popülasyona ait olan bir örneklem setinin karakteristiklerini tanımlar.

İstatistik çalışan insanlar.

Madrid III. Charles Üniversitesinden Profesör Ignacio Cascos’a göre, herkesin bilmesi gereken temel istatistik kavramlarından bazıları şunlardır:

1. Popülasyon

Bir popülasyon, gözlemcilerin ilgisini çeken belli karakteristikleri olan, iyi tanımlanmış bir benzer ögeler bütünüdür.

Bu popülasyon sonlu veya sonsuz olabilir. Dolayısıyla, popülasyonun boyutu, içerdiği madde sayısını ifade eder. Bu madde sayısı, genellikle N ile gösterilir.

Eğer popülasyon çok büyükse, araştırmayı yapmak son derece pahalı olabilir. Dolayısıyla, bazı durumlarda, her bir veriyi dikkate almak imkansızdır. Bundan dolayı, araştırmacılar genellikle popülasyondan birkaç unsur seçerler, bu seçilen şeylere örnek adı verilir.

2. Maddeler

Popülasyonun bir özgün unsuruna bir madde denir. Tabii ki, bu unsurların insan olması mutlaka şart değildir. Ancak, psikoloji söz konusu olduğunda, genelde durum bu şekildedir.

3. Örnek büyüklüğü

Bir örnek, popülasyonun özelliklerini mümkün olan en iyi şekilde yansıtan bir ögeler dizisidir. Eğer örnek büyüklüğü popülasyonun özelliklerini yansıtıyorsa, örnek temsilci bir örnektir. Örnek büyüklüğü ise örneğin içerdiği öge sayısına denir. Örnek büyüklüğü, ile gösterilir.

Eğer örnek büyüklüğü ve popülasyon boyutu aynı ise buna sayım denir.

4. Değişkenler

Bir değişken (X), popülasyonun; araştırmacıların ölçebileceği veya sayabileceği; herhangi bir özelliğini, sayısını veya miktarını temsil eden bir semboldür. Veri (r) bir değişkenin içinde değişebilen değerdir (bundan dolayı adı değişkendir). Değeri, ölçtüğü ögeye bağlı olarak değişir.

Bazı grafiklere bakan bir kişi.

Değişken Tipleri

Nitel Değişkenler

Bu değişken tipi, ögelerin ölçülemeyen değerlere karşılık gelen özellikleri ile ilgilenir. Dolayısıyla, birinin değerinin diğerinin değerinden fazla olduğunu söyleyemezsiniz.

Bu değişken tipine bir örnek, cinsiyet olabilir. Bu değişkenlere nitel değişkenler denir, çünkü aralarındaki farklar nitelikleri veya özellikleridir.

Sıralı Değişkenler

Sıralı değişkenler, kategorilere ayrılabilir. Ek olarak, araştırmacılar bu değişkenleri değerlerine göre derecelendirebilir veya sıralayabilirsiniz. Eğer nitel değişkenleriniz varsa, bunları derecelendirebilirsiniz.

Örneğin, okulda aldığınız notları düşünün. ‘A’ almak, ‘B’ almaktan daha iyidir. Aynı şekilde, ‘B’ almak ‘F’ almaktan daha iyidir.

Nicel Değişkenler

Nicel değişkenler, sayısal değerlerle ilgilenir. Dolayısıyla, bu nicel değişkenleri sayılarla ölçebileceğiniz anlamına gelir. İki tipi vardır:

  • Kesikli değişken. Set sonludur veya sayılabilir. Örneğin, bir ailedeki çocuk sayısı.
  • Sürekli değişken. Set sonsuzdur veya sayılamaz. Örneğin, zaman.

Pozisyon Ölçüleri

Betimleyici istatistikte, verinizin pozisyonunu pozisyon ölçülerini kullanarak belirleyebilirsiniz.

Merkezi Eğilim Ölçüleri

Ortalamalar ya da merkezi eğilim ölçüleri bir veri setindeki değerleri temsil ederler. Bundan dolayı, kullanılma amaçları tek bir değerle tüm verileri özetleyebilmektir.

En sık kullanılan merkezi eğilim ölçüleri mod (nitel değişkenler), medyan (kategorik değişkenler) ve ortalamadır (nicel değişkenler).

Bir tablette açılmış grafik resimleri.

  • Mod. Mod, en sık görülen ögedir. Eğer birden fazla mod varsa, değişken çok modludur. Ayrıca, herhangi bir değişken tipi için modu hesaplayabilirsiniz.
  • Medyan. Medyan, kategorik değişkenlerde hesaplanır. Özellikle, verilerin en az yarısı medyana eşit veya medyandan küçük olmalıdır. Aynı şekilde, verilerin en az yarısı medyana eşit veya medyandan büyüktür. Dolayısıyla, eğer birden fazla medyan varsa, bu iki medyanın ortalamasını almanız gerekir. Bu değer örnekte bulunacak ve medyan yerine geçecektir.
  • Ortalama. Bu, en sık görülen veya en ünlü olan merkezi eğilim ölçüsüdür. Ortalamayı hesaplayabilmek için özellikle nicel değişkenlere sahip olmanız gerekir. Ortalama, verilerin eğilim gösterdiği alan, veya geometrik merkezdir. Ortalamanın şöyle garip bir tarafı da vardır: örneği temsil etmiyor olabileceği gibi örnekte geçen herhangi bir değeri tam olarak temsil etmiyor da olabilir. Diğer bir deyişle, bu değer örnekte bulunmuyor olabilir.

Son Düşünceler

İstatistikte kullanılan diğer bir sürü kavram olsa da, bunlar belki de en temel olanlarıdır. Onların yardımıyla hem istatistiklerinizi hem de veri sunumlarınızı organize edebilir ve hesaplayabilirsiniz. Dolayısıyla, bu kavramlar araştırmacılar ve bilim dünyası için harika araçlardır. İstatistik size bir araştırmanın sonuçlarının tam bir haritasını sunabilir.

  • de Datos, A. E. (1983). Estadística Descriptiva.
  • Fernández, S. F., Sánchez, J. M. C., Córdoba, A., Cordero, J. M., & Largo, A. C. (2002). Estadística descriptiva. Esic Editorial.
  • García Pérez, A. (2008). Estadística aplicada: Conceptos básicos.