Tanımlayıcı (Descriptive) İstatistik Nedir?
Tanımlayıcı istatistikler, veri setlerini özetleyen ve yorumlayan istatistiksel yöntemlerdir. Bu yöntemler, büyük veri kümelerinin temel özelliklerini anlaşılır bir biçimde sunarak, veriler üzerindeki genel eğilimleri, dağılımları ve varyasyonları görselleştirmek ve özetlemek için kullanılır. Tanımlayıcı istatistikler, verileri analiz etmek ve sunmak için bir dizi farklı ölçüm ve grafik içerir.
1. Tanımlayıcı İstatistiklerin Temel Ölçümleri
- Merkezi Eğilim Ölçüleri: Bir veri setinin merkezini temsil eden değerleri belirtir.
- Ortalama (Mean): Verilerin aritmetik ortalamasıdır. Tüm değerlerin toplamının, öğe sayısına bölünmesi ile hesaplanır.
- Medyan: Veri seti küçükten büyüğe sıralandığında ortada yer alan değerdir. Veri setindeki eleman sayısı tek ise ortadaki değer, çift ise ortadaki iki değerin aritmetik ortalaması alınır.
- Mod: Veri setinde en sık tekrar eden değerdir. Birden fazla mod olabilir, bu durumda veri seti çok modludur.
- Dağılım Ölçüleri: Verilerin dağılımının genişliği ve şekli hakkında bilgi verir.
- Varyans: Verilerin ortalamadan ne kadar sapma gösterdiğinin karesel ortalamasıdır.
- Standart Sapma: Varyansın karekökü alınarak hesaplanır ve verilerin ortalamadan sapmasının ortalama büyüklüğünü verir.
- Aralık (Range): Veri setindeki en büyük ve en küçük değerler arasındaki farktır.
- Kuartiller: Veri setini dört eşit parçaya böler. Birinci kuartil (Q1), verilerin alt %25’ini; ikinci kuartil (medyan, Q2), orta %50’yi; üçüncü kuartil (Q3), üst %75’ini temsil eder.
- IQR (Interquartile Range): Üçüncü kuartil ile birinci kuartil arasındaki farktır ve veri setinin orta %50’sinin yayılımını gösterir.
2. Grafiksel Gösterimler
Tanımlayıcı istatistikler sıkça grafikler aracılığıyla görselleştirilir:
- Histogramlar: Verilerin frekans dağılımını gösterir ve sürekli veriler için kullanılır.
- Bar Grafikleri: Kategorik verilerin frekanslarını gösterir.
- Kutu Grafiği (Box Plot): Verilerin medyanını, kuartillerini ve aykırı değerlerini görsel olarak sunar.
- Pasta Grafikleri: Kategorik veri setlerindeki kategorilerin oransal dağılımını gösterir.
3. Uygulamalar ve Önemi
Tanımlayıcı istatistikler, araştırmacılara ve analistlere veri setlerinin hızlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Bu ölçümler, özellikle veri ön işleme ve temizleme aşamalarında verilerin yapısını ve temel özelliklerini değerlendirmede kritik bir rol oynar. Ayrıca, verilerin sunulduğu raporlarda ve analizlerde, okuyuculara veriler hakkında temel bilgiler sağlamak için de kullanılır.
- İş ve Ekonomi: Pazar araştırmaları, müşteri memnuniyet analizleri ve finansal raporlamalar.
- Sağlık Bilimleri: Klinik deney sonuçları, hasta demografileri ve epidemiyolojik çalışmalar.
- Mühendislik ve Bilim: Deneysel verilerin analizi ve kalite kontrol süreçleri.
- Sosyal Bilimler: Anket verilerinin analizi, eğitim araştırmaları ve demografik çalışmalar.
Tanımlayıcı istatistikler, geniş bir bilgi setini basit ve anlaşılır ölçümlerle sunarak, daha karmaşık istatistiksel analizler için zemin hazırlar. Bu ölçümler, veri setlerinin doğru anlaşılmasını sağlamak ve bilinçli kararlar alınmasına olanak tanımak için temel bir yere sahiptir.
