Tanımlayıcı İstatistikler Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Tanımlayıcı istatistikler veri analizinin GPS'idir. Bir sürü sayınız, veri noktanız veya gözleminiz olduğunu hayal edin. Tanımlayıcı istatistikler tamamen bu yığının sindirilebilir ve anlayışlı bir şekilde özetlenmesiyle ilgilidir.

Tanımlayıcı istatistikler nelerdir?

Tanımlayıcı istatistikler, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürme sanatıdır. Bu, veri analizindeki ilk adımdır ve çıkarımsal istatistikler gibi tüm o süslü şeylerin temelini atar.

Ama sakın hafife almayın!

Tanımlayıcı istatistikler size bir çalışmadaki verilerin temel özelliklerini tanımlama gücü verir. Bu, bir grup yapboz parçasını (verilerinizi) alıp resmin bir kısmını görmek için bunları bir araya getirmeye başlamak gibidir.

Şimdi, neden bununla uğraşasınız ki?

Tanımlayıcı istatistikler olmasaydı, rakamlar denizinde kaybolurduk. Alfabeyi bilmeden kitap okumaya çalışmak gibi bir şey bu. İstatistiksel özetleme ve veri görselleştirme yöntemleri gibi teknikleri kullanarak kaosu anlamlandırıyoruz.

Frekans dağılımından , merkezi eğilim ölçülerinden (iyi arkadaşlarınızın ortalaması, medyanı ve modu gibi) ve istatistiklerdeki değişkenlikten (aralık ve standart sapmayı düşünün) bahsediyoruz. Önemli olan, verilerinizin söylemeye çalıştığı şeyin özünü anlamaktır.

Nicel Araştırmanın Önemi

Nicel araştırma alanında tanımlayıcı istatistikler güvenilir yardımcınızdır. Verilerinizin neyle ilgili olduğunu anlamanın ilk adımıdır.

İster niceliksel veri değerlendirmesi kadar karmaşık, ister istatistiksel grafikler ve çizelgeler kadar basit bir şeyle uğraşıyor olun, önemli olan, verileri anlaşılır ve deyim yerindeyse ilginç kılmaktır.

Veri görselleştirme yöntemlerinden geniş veri kümelerinin özetlenmesine kadar tanımlayıcı istatistikler her yerdedir. Satış verilerini analiz eden işletmelerde, sağlık hizmetlerinde hasta iyileşme oranlarını takip ederken, hatta fitness uygulamanızda haftalık çalışma sürelerinizi takip ediyor.

Veri dünyasının isimsiz kahramanıdır ve herhangi bir sonuca varmadan önce her şeyin anlamlı olmasını sağlar.

İçindekiler

• Tanımlayıcı İstatistik Türleri
• Tanımlayıcı İstatistiklerde Ölçüler
• Tek Değişkenli, İki Değişkenli ve Çok Değişkenli Analiz
• Verilerin Grafiksel Gösterimi
• Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistikler
• Pratik Uygulamalar ve Örnekler

Tanımlayıcı İstatistik Türleri

Tamam, tanımlayıcı istatistik türlerini inceleyelim. Verilerinizi görüntülemek için farklı merceklere sahip olmak gibidir.

Her tür size benzersiz bir bakış açısı sunarak bu sayıların ardındaki hikayenin tamamını anlamanıza yardımcı olur.

Dağıtım

İlk önce dağıtım. Bu tamamen verilerinizin nasıl yayıldığını anlamakla ilgilidir. Hiç bir grup sayı gördünüz ve her birinin ne sıklıkta ortaya çıktığını merak ettiniz mi?

Frekans dağılımının devreye girdiği yer burasıdır. Bu, veri noktalarınıza yoklama almak, kimin ve kaç kez mevcut olduğunu not etmek gibidir.

Peki bunu nasıl göstereceğiz? Histogramlar veya pasta grafikleri gibi özetleme amaçlı tablolar ve grafikler aracılığıyla. Bu biraz verileriniz için farklı Instagram filtrelerine benziyor; her biri farklı yönleri öne çıkarıyor.

Merkezi Eğilim

Sırada Central Tendency'nin havalı ekibi var. Bu adamlar veri partisinde popüler olanlardır; ortalama, medyan ve mod. Veri kümenizde neyin yaygın olduğunu gösteren trend belirleyiciler gibidirler.

Kötü konuştuğumuzda, olayların ortalamasını alıyoruz. Tüm sayıları toplayın, kaç tane olduğuna bölün ve bum, ortalamanızı buldunuz.

Medyan mı?

Herkesi sırayla sıraya koyduğunuzda ortadaki adam budur. Peki mod? Partide en sık ortaya çıkan kişi o.

Değişkenlik

Son fakat bir o kadar da önemlisi, Değişkenlik. Bu, verilerinizin yayılmasını ölçmekle ilgilidir. Bir basketbol takımının zirvelerine baktığınızı hayal edin.

Değişkenlik, oyuncuların boylarının ne kadar farklı olduğunu gösterir.

Aralığa (en kısadan en yükseğe), varyansa (yüksekliklerin nasıl dağıldığına) ve standart sapmaya (ortalamadan farklılıkları ölçmenin süslü bir yolu) sahibiz. Bu, takımdaki çeşitliliği anlamak gibi bir şey.

Tanımlayıcı İstatistiklerde Ölçüler

Şimdi elimizdeki araçlara bir göz atalım.

Merkezi Eğilim Ölçüleri

Pekala, bir partide olduğunuzu ve neyin trend olduğunu bilmek istediğinizi hayal edin.

Veri dünyasında Merkezi Eğilim Ölçüleri devreye giriyor. Veri dünyasının sosyal medya etkileyicileri gibiler.

Hesaplama ve Örnekler

• Anlamı : Bunu hayal edin – eşit dilimlere kesilmiş bir pizzanız var. Ortalama, herkesin eşit parça alması gibidir. Tüm değerleri toplayıp değer sayısına bölersiniz. Bu senin ortalaman, başvurulacak adam.
• Medyan : Şimdi diyelim ki bir konser için sıraya giriyorsunuz. Medyan, çizginin ortasında kalan kişidir. Veri kümenizin orta noktasıdır ve onu ikiye böler. Veriler insanların boyları olsaydı, medyan sıralanmış bir sıralamanın tam ortasında duran kişinin boyu olurdu.
• Mod : Modu partideki en popüler şarkı olarak düşünün. En çok ortaya çıkan değerdir. Herkes aynı melodiyle dans ediyorsa, o melodi sizin modunuzdur.

Değişkenlik Ölçüleri

Değişkenlik veri tabağınızın baharatı gibidir. Verilerinizin ne kadar değiştiğini size söyler.

Aralık, Varyans ve Standart Sapmanın Hesaplanması

• Aralık : Basit ama etkili. Bir odadaki en kısa ve en uzun kişiye bakmak gibi. En büyük değeri alıp en küçüğünü çıkarırsınız. Bu size verilerinizin yayılmasını sağlar.
• Fark : Bunu anlayın; bu, bir odadaki her kişinin ortalama yükseklikten ne kadar uzakta olduğunu ölçmek gibidir. Varyans biraz daha karmaşıktır. Ortalamadan kare farkların ortalamasıdır. Ağız dolusu gibi gelebilir ama son derece faydalıdır.
• Standart Sapma : Bu bir rock yıldızı. Bu, varyansın kareköküdür ve verilerinizin ne kadar yayıldığına dair size sağlam bir fikir verir. Düşükse herkes birbirine benzer. Eğer yüksekse, çok çeşitli bir kitleniz var demektir.

Yorum ve Uygulama

Bu ölçümleri yorumlamak, karakterlerin sayılardan oluştuğu bir hikayeyi okumaya benzer.

• Mean ile hikayenin genel özünü elde edersiniz.
• Medyan size orta yolu gösterir.
• Mod size yinelenen tema hakkında bilgi verir.
• Range sizi uç noktalarla tanıştırıyor.
• Varyans ve standart sapma , hikayenin dramasını ortaya çıkararak karakterlerin (veri noktalarının) birbirinden ne kadar farklı olduğunu gösterir.

Tek Değişkenli, İki Değişkenli ve Çok Değişkenli Analiz

Tanımlayıcı istatistikler dünyasına dalmak, bir oyunun farklı katmanlarını keşfetmek gibidir. Her seviye (Tek Değişkenli, İki Değişkenli ve Çok Değişkenli) verileriniz üzerinde benzersiz bir zorluk ve perspektif sunar.

Tek Değişkenli Analiz

Tek Değişkenin Analizi

Yani, Tek Değişkenli Analiz ile başlıyorsunuz.

Bir fitness uygulamasında günlük adım sayınızı kontrol ettiğinizde olduğu gibi, bu tek değişkenli analizin uygulanmasıdır. Bir şarkıdaki tek bir enstrümanı dinlemek gibi basit.

Uygulama ve Örnekler

Tek Değişkenli Analizi her yerde görüyorsunuz. Anketlerdeki frekans dağılımlarının analizinden test puanlarındaki merkezi eğilimin (ortalama, medyan ve mod gibi) ölçülmesine kadar.

Verilerinizin bir yönüne hızlı ve temiz bir bakış için başvuracağınız yer burasıdır. Basit ama güçlü, kafanıza takılan akılda kalıcı bir melodi gibi.

İki Değişkenli Analiz

İki Değişkenin Eşzamanlı Çalışması

Sırada İki Değişkenli Analiz var. Şimdi düetlerden bahsediyoruz. Burası, birlikte nasıl dans ettiklerini görmek için iki değişkeni eşleştirdiğiniz yerdir.

Bu, kahve alımınızın enerji seviyenizle nasıl ilişkili olduğuna bakmak gibidir. En iyi arkadaşlar mı yoksa birbirlerini çok az mı tanıyorlar?

Beklenmedik Durum Tablolarının ve Dağılım Grafiklerinin Kullanımı

İki Değişkenli Analiz, beklenmedik durum tabloları ve dağılım grafikleri gibi araçlarla parlıyor.

Artık sadece sayılara bakmıyorsunuz; çalışma süresi ile sınav puanları arasındaki bağlantıyı gösteren bir grafik gibi ilişkiler ve kalıplar görüyorsunuz.

Çok Değişkenli Analiz

İkiden Fazla Değişken İçeren Analiz

Partiye hoş geldiniz – Çok Değişkenli Analiz. Bu, ikiden fazla değişkeni bir araya getirdiğiniz topluluk kadrosudur.

Bu, her enstrümanın (değişkenin) senfonide (veri analiziniz) bir rol oynadığı bir orkestrayı yönetmek gibidir.

Karmaşık Veri Yorumlama ve Uygulama

Burada işler karmaşıklaşıyor. Yaşın, gelirin ve eğitim düzeyinin satın alma tercihlerine nasıl katkıda bulunduğunu görüyor olabilirsiniz.

Çok Değişkenli Analiz, birden fazla karakterin olay örgüsünü etkilediği bir polisiye roman gibidir.

Karmaşık verilerin yorumlanması ve istatistiksel veri sunumunda gizli kalıpların bulunması için gereklidir.

Verilerin Grafiksel Gösterimi

Görsel Özetlerin Önemi

Verilerin Anlaşılmasının Arttırılmasındaki Rolü

Görseller güçlüdür. Sayılardan oluşan bir erteleme şölenini, bir bakışta kavrayabileceğiniz bir şeye dönüştürebilirler. wpDataTables ile oluşturulan bu güzel tabloya ve grafiğe bakın:

Farklı yaş gruplarının sosyal medyayı nasıl kullandığını sadece rakamlarla açıklamaya çalıştığınızı düşünün. Şimdi aynı şeyi gösteren renkli bir çubuk grafiği hayal edin.

Bu grafiğin sindirimi daha kolay değil; anlamaya giden bir kısayol gibidir.

Grafik Gösterim Türleri

Pasta grafiklerinden çizgi grafiklere kadar her tür grafik temsilin kendine has bir havası vardır. Farklı türdeki filmlere benziyorlar; her biri benzersiz bir şekilde bir hikaye anlatıyor.

Frekans dağılımlarını gösteren histogramlara , eğilimleri ve ilişkileri tespit etmek için dağılım grafiklerine ve çok daha fazlasına sahipsiniz.

Güzel verileriniz çevrimiçi olmayı hak ediyor

wpDataTables bunu bu şekilde yapabilir. Duyarlı tablolar ve grafikler oluşturmak için 1 numaralı WordPress eklentisi olmasının iyi bir nedeni var.

Ve böyle bir şeyi yapmak gerçekten çok kolay:

1. Tablo verilerini siz sağlarsınız
2. Yapılandırın ve özelleştirin
3. Bir gönderide veya sayfada yayınlayın

Ve bu sadece güzel değil aynı zamanda pratiktir. Milyonlarca satıra kadar büyük tablolar oluşturabilir, gelişmiş filtreler ve arama kullanabilir veya çılgına dönüp düzenlenebilir hale getirebilirsiniz.

"Evet ama Excel'i çok seviyorum ve web sitelerinde buna benzer bir şey yok". Evet var. Excel veya Google E-Tablolar'daki gibi koşullu biçimlendirmeyi kullanabilirsiniz.

Verilerinizle grafikler de oluşturabileceğinizi söylemiş miydim? Ve bu sadece küçük bir kısım. Sizin için daha birçok özellik var.

Grafiksel Yöntem Örnekleri

Frekans Dağılımları, Histogramlar ve Dağılım Grafikleri

Şimdi parçalayalım:

• Frekans Dağılımları : Bunlar verilerinizin oynatma listeleri gibidir. Her değerin ne sıklıkla oluştuğunu gösterirler. Bu, en sevdiğiniz şarkının bir partide kaç kez çalındığını saymaya benziyor.
• Histogramlar : Bunları veri görselleştirmede gişe rekorları kıran ürünler olarak düşünün. Frekans dağılımlarınızı alıp görsel şaheserlere dönüştürüyorlar. Önemli olan verilerinizin yayılımını ve şeklini anında net bir şekilde göstermektir.
• Dağılım Grafikleri : İşlerin ilginçleştiği yer burası. Dağılım grafikleri, veri görselleştirmenin dedektif hikayeleri gibidir. İki değişken arasındaki korelasyonları ve kalıpları tespit etmenize yardımcı olurlar. Bu, iki karakteri bir sahneye koymak ve aralarındaki etkileşimin hikayeyi anlatmasını izlemek gibidir.

Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistikler

Tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler, veri dünyasındaki iki farklı türde sihir numarası gibidir.

Biri size şu anda neler olduğunu gösterir, diğeri ise bundan sonra ne olabileceğini tahmin eder. Hadi içeri girelim ve farkı görelim.

Temel Farklılıklar

Araştırmanın Amacı ve Uygulaması

Tanımlayıcı istatistikler burada ve şimdi gibidir. Şu anda verilerinizde neler olduğunu size anlatırlar.

Bu , veri görselleştirme yöntemleri , istatistiksel özetleme ve konunun anlaşılmasıyla ilgilidir. Mesela, bir odadaki insanların boylarına bakıyorsanız, tanımlayıcı istatistikler size ortalama boyu, en uzunu, en kısayı yani eserleri verir.

Çıkarımsal istatistik ise kristal bir küreye bakmaya benzer. Sahip olduğunuz verileri alır ve daha büyük bir grup hakkında tahminler veya çıkarımlar yapar.

Bu, bir örnek alıp şunu söylemekle ilgilidir: "Hey, buna dayanarak tüm popülasyonun böyle görünebileceğini düşünüyoruz." Bu , istatistiksel veri temsilinden çok, bilinçli tahminler yapmakla ilgilidir.

Farklılıkları Gösteren Örnekler

Bir fırın işlettiğinizi hayal edin. Tanımlayıcı istatistikler, bugünün satışlarını (kaç kek, kurabiye ve turta sattığınızı) hesapladığınız zamandır. Her şey günün niceliksel veri değerlendirmesiyle ilgili.

Çıkarımsal istatistik? İşte o zaman, gördüğünüz trendlere dayanarak gelecek ayın satışlarını tahmin etmeye başlarsınız. Bu, yarının hava durumunu tahmin etmek için bugünün hava durumunu kullanmaya benziyor; her zaman tam yerinde olmasa da genellikle oldukça yakın.

Tamamlayıcı Roller

Her İki Tür de Kapsamlı Veri Analizine Nasıl Katkıda Bulunur?

Şimdi bu ikisi rakip değil. Daha çok dans partneri gibiler. Tanımlayıcı istatistikler sahneyi hazırlıyor. Size temelleri, temeli verir. O olmasaydı, çıkarımsal istatistikler karanlıkta kalırdı.

Çıkarımsal istatistikler bunu daha da ileri götürüyor. Bu temeli kullanır ve onun üzerine inşa eder, tahminlerde bulunur, teorileri test eder ve sıklıkla "Aha!" anlar. Bu, bir şarkının tamamını çalmak için (çıkarımsal) bir müzik notasındaki notaları (açıklayıcı) kullanmaya benzer.

Pratik Uygulamalar ve Örnekler

Hadi gerçek dünyadan konuşalım. Tanımlayıcı istatistikler sadece matematik dersinde ortalıkta dolaşan süslü bir terim değildir. Orada, vahşi doğada, sizin farkına bile varmayacağınız şekillerde dünyayı anlamlandırıyor.

Gerçek Hayat Uygulamaları

Bir işletme yürüttüğünüzü hayal edin. Tanımlayıcı istatistikler finansal kontrol paneliniz gibidir. WordPress rezervasyon eklentimiz Amelia'nın bu kontrol panelinde olduğu gibi satış rakamlarını, müşteri demografisini ve ürün performansını karşılaştırıyor:

Her şey sayısal veri değerlendirmesiyle ilgilidir ve sayı çorbasında kaybolmadan daha akıllı kararlar vermenize yardımcı olur.

Veya bir hastane hayal edin. Burada tanımlayıcı istatistikler hasta bakımında çok önemli bir rol oynamaktadır. İyileşme oranlarını, tedavi etkinliğini ve hastalık salgınlarını izliyor. Hasta kayıtlarını hayat kurtaran içgörülere dönüştüren istatistiksel veri temsilinin omurgasıdır.

Tanımlayıcı İstatistikler Hakkında SSS

Tanımlayıcı İstatistikler Çıkarımsal İstatistiklerden Ne Kadar Farklıdır?

Tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler aynı madalyonun iki yüzü gibidir. Betimleyici, verilerinizin ortalaması veya aralığı gibi, önünüzde olanı özetlemekle ilgilidir.

Inferential ise bu bilgiyi alır ve tahminlerde bulunur. Bu, insanların bugün ne tür kıyafetler giydiğini açıklamak (açıklayıcı) ile gelecek yılın moda trendlerini tahmin etmek (çıkarsal) arasındaki farka benzer.

Tanımlayıcı İstatistiklerde Grafiklerin Rolü Nedir?

Tanımlayıcı istatistiklerdeki grafikler? Bunlar çok önemli. Sayıları resimlere dönüştürüyorlar. Yani sadece bir grup rakam görmek yerine çubuk grafikler veya pasta grafikler gibi görseller elde edersiniz.

Bu, kalıpları tespit etmeyi ve verilerinizi anlamayı çok daha kolaylaştırır. Bu, bir tarifi okumakla bitmiş yemeğin fotoğrafını görmek arasındaki fark gibidir; resim bunu daha da netleştirir.

Ortalama, Medyan ve Modu Açıklayabilir misiniz?

Tabi ki! Bunlar betimleyici istatistiğin üç silahşörleri gibidir. Ortalama sizin ortalamanızdır; tüm sayıları toplayın ve kaç tane olduğuna bölün.

Medyan, tüm sayılarınızı sıraladığınızda ortadaki değerdir. Peki mod? En çok görünen rakam bu. Her biri size verileriniz hakkında farklı bir bakış açısı sunar.

Aralık ve Standart Sapma Neden Önemlidir?

Aralık ve standart sapma, tanımlayıcı istatistiklerde önemli oyunculardır. Aralık, verilerinizin dağılımını (en yüksek ve en düşük puanların birbirinden ne kadar uzakta olduğu gibi) verir.

Standart sapma daha da derinleşerek verilerinizin ortalamadan ne kadar farklı olduğunu gösterir. Bu, veri noktalarınızın ne kadar tutarlı veya dağınık olduğunu söylemek gibidir ve bu, genel resmi anlamak için çok önemlidir.

Tanımlayıcı İstatistiklerde Frekans Dağılımı Nedir?

Frekans dağılımı, veri kümenizdeki her bir değerin ne sıklıkta göründüğünü saymakla ilgilidir. Bu, insanların en sevdiği dondurma tatları hakkında bir anket yapmak ve hangi tatların en çok ve en az popüler olduğunu görmek gibidir.

Bu, verilerinizdeki kalıpları (neyin yaygın, neyin nadir olduğunu) anlamanıza yardımcı olur. Verilerinizi düzenlemenin ve yorumlamanın temel bir yönüdür.

Tanımlayıcı İstatistikler Gerçek Hayatta Nasıl Uygulanır?

Tanımlayıcı istatistikler günlük yaşamda düşündüğünüzden daha fazla karşımıza çıkıyor.

İşletmeler bunu satış verilerini analiz etmek için kullanıyor, okullar bunu test puanlarını değerlendirmek için kullanıyor ve sağlık uzmanları bunu hasta eğilimlerini anlamak için kullanıyor.

Önemli olan, hangi ürünün en çok sattığını veya hangi tedavinin en etkili olduğunu bulmak gibi bilinçli kararlar verebilmeniz için bir sürü veriyi alıp anlaşılır hale getirmektir.

Tanımlayıcı İstatistiklerin Sınırlamaları Nelerdir?

Tanımlayıcı istatistiklerin sınırları vardır. Size verilerinizin anlık görüntüsünü vermesi harikadır, ancak her şeyin neden böyle olduğunu derinlemesine ele almaz.

Size sebep-sonuç ilişkisini anlatmaz veya gelecekteki eğilimleri tahmin etmez. Dolayısıyla, verilerinizi anlamak için harika bir başlangıç ​​noktası olsa da, büyük resmin yalnızca bir parçasıdır.

Tanımlayıcı İstatistiklerde Varyans Nasıl Kullanılır?

Betimsel istatistiklerde varyans büyük önem taşır. Veri noktalarınızın ortalamadan ne kadar farklı olduğunu ölçer.

Bunu bir grup arkadaşın boy çeşitliliğini ölçmek gibi düşünün. Herkes aynı boydaysa fark düşüktür. Ancak yükseklikler her yerdeyse, varyans yüksektir. Verilerinizdeki çeşitlilik hakkında size bir fikir verir.

Tanımlayıcı İstatistikleri Anlamak için Hangi Becerilere İhtiyaç Var?

Tanımlayıcı istatistikleri anlamak için matematik dehası olmanıza gerek yok, ancak bazı temel beceriler yardımcı olabilir.

Ortalamaları, yüzdeleri ve grafik ve tabloların nasıl okunacağını anlamak çok önemlidir. Bu aynı zamanda verilerin size ne söylediği hakkında eleştirel düşünebilmekle de ilgilidir.

Biraz merak ve detaylara dikkat, sayıları ve kalıpları anlamlandırmada uzun bir yol kat eder.

Çözüm

Tamam, hadi bu konuyu kapatalım. Tanımlayıcı istatistikler sadece rakamların çarpıtılmasından daha fazlasıdır. Bu, verilerle hikayeler anlatmak, kalıpları ortaya çıkarmak ve varlığından hiç haberdar olmadığınız içgörülere ışık tutmakla ilgilidir.

İşletmelerden sağlık hizmetlerine, eğitimden kişisel kondisyona kadar dünyayı anlamlandırmaya yardımcı olan bir araçtır. Bu, veri analizinin temelidir ve verilerinizin ne söylemeye çalıştığını anlamanın ilk adımıdır.

Unutmayın, uçsuz bucaksız veri okyanusunda tanımlayıcı istatistikler sizin pusulanızdır. Bilgi dalgaları boyunca size rehberlik ederek daha net, daha bilinçli kararlara doğru ilerlemenize yardımcı olur. Dolayısıyla bir dahaki sefere bir veri yığınıyla karşılaştığınızda, onu bir hazine sandığı olarak düşünün; tanımlayıcı istatistikler de onun sırlarını açığa çıkarmanın anahtarıdır.

Tanımlayıcı istatistiklerle ilgili bu makaleyi beğendiyseniz birincil veriler ve ikincil veriler, ikincil verilerin avantajları ve veri görselleştirme ilkeleri hakkındaki aşağıdaki yazılara göz atmalısınız.