İstatistik söz konusu olduğunda, çok çeşitli data analiz metotları kullanıldığını söyleyebiliriz. Hali hazırda "veri analizi" kavramının kendisi bile, verilerin toplanması, araştırılması, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesiyle tanımlanır.

Bu yazımızda, çok genel haliyle açıklayıcı ve modelleme yöntemlerine odaklanacağız. Amacımız, veri kümenizde hangi testleri gerçekleştireceğinize karar vermek için çeşitli veri türlerine nasıl aşinalık kazanabileceğinizi en anlaşılabilir şekilde göstermek olacak. Data analizi nedir ve nasıl yapılır sorusunu da genel hatlarıyla cevaplamaya çalışacağız...

Herhangi bir veri analizinin ilk adımı verileriniz toplandıktan sonra değişkenlerinizin her birinin ne anlama geldiğini ve bunların niceliksel mi yoksa niteliksel mi olduğunu anlamak olmalıdır.

Nicel veriler ve nitel veriler farklı şekilde test edilmeli ve yorumlanmalıdır, bu nedenle değişkenlerinizi önceden tanımlamanız bu noktada son derece önemli bir rol oynar. Endişelenmenize hiç gerek yok! SPSS gibi çoğu istatistiksel yazılım bunu sizin için otomatik olarak yapacaktır. Bununla birlikte, her bir değişkenin ne olduğunu ve analiziniz için neden ilgi çekici göründüklerini açıklayabilmek için bu değişkenleri kendiniz de gözden geçirmelisiniz.

Bunu yapmanıza yardımcı olması için açıklayıcı bir analiz çalışmasını öneriyoruz. Verilerinizi keşfetmeye başlamanın en yaygın şekilde kullanılan yollarından bir tanesi de bazı açıklayıcı istatistikler çıkarmaktır. İstatistik özel dersleri alarak bütün sürece çok kısa bir sürede hakim olabileceğinizi unutmayın!

Tanımlayıcı istatistikler sayısal olarak veya bazı yararlı görselleştirmeler aracılığıyla raporlanabilir. Ortalama, medyan ve standart sapmanın hesaplanmasında bazı sayısal raporlama örnekleri bulunabilir. Öte yandan, tanımlayıcıları görsel olarak da raporlayabilirsiniz. Ham verilerin grafik gösterimleri çubuk grafikleri, pasta grafikleri ve korelasyon tablolarını içerir.

Data grafik kağıdı
Verileri görselleştirmeniz okumayı ve analiz etmeyi daha kolay bir hale getirecektir. | Kaynak: Pexels

Bu açıklayıcı analizi gerçekleştirdikten sonra, verilerinizin her bir testin gerektirdiği varsayımları karşılayıp karşılamadığını kontrol etmelisiniz. Bu, son derece gerekli ve önemli bir adımdır. Çünkü verilerinizin tanımlarını anlamak, hangi testlerin gerçekleştirilmesinin uygun olduğunu anlamanıza yardımcı olacaktır. Veri bilimi alanında da bu faydalı bir beceridir!

En iyi öğretmenler müsait
İlk ders ücretsiz!
Esra
5
5 (9 yorum)
Esra
₺55
/saat
İlk ders ücretsiz!
Fatih
5
5 (2 yorum)
Fatih
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Şule
5
5 (3 yorum)
Şule
₺100
/saat
İlk ders ücretsiz!
Binnur
5
5 (2 yorum)
Binnur
₺75
/saat
İlk ders ücretsiz!
Elif
5
5 (26 yorum)
Elif
₺70
/saat
İlk ders ücretsiz!
Volkan
5
5 (19 yorum)
Volkan
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Timur
5
5 (20 yorum)
Timur
₺180
/saat
İlk ders ücretsiz!
Doğukan
5
5 (6 yorum)
Doğukan
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz!
Eyüp
5
5 (10 yorum)
Eyüp
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Mustafa
5
5 (21 yorum)
Mustafa
₺350
/saat
İlk ders ücretsiz!
Hakan
5
5 (5 yorum)
Hakan
₺150
/saat
İlk ders ücretsiz!
Dilara
5
5 (6 yorum)
Dilara
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Giorgi
5
5 (5 yorum)
Giorgi
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz!
Esra
5
5 (9 yorum)
Esra
₺55
/saat
İlk ders ücretsiz!
Fatih
5
5 (2 yorum)
Fatih
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Şule
5
5 (3 yorum)
Şule
₺100
/saat
İlk ders ücretsiz!
Binnur
5
5 (2 yorum)
Binnur
₺75
/saat
İlk ders ücretsiz!
Elif
5
5 (26 yorum)
Elif
₺70
/saat
İlk ders ücretsiz!
Volkan
5
5 (19 yorum)
Volkan
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Timur
5
5 (20 yorum)
Timur
₺180
/saat
İlk ders ücretsiz!
Doğukan
5
5 (6 yorum)
Doğukan
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz!
Eyüp
5
5 (10 yorum)
Eyüp
₺50
/saat
İlk ders ücretsiz!
Mustafa
5
5 (21 yorum)
Mustafa
₺350
/saat
İlk ders ücretsiz!
Hakan
5
5 (5 yorum)
Hakan
₺150
/saat
İlk ders ücretsiz!
Dilara
5
5 (6 yorum)
Dilara
₺120
/saat
İlk ders ücretsiz!
Giorgi
5
5 (5 yorum)
Giorgi
₺60
/saat
İlk ders ücretsiz>

Hipotez Testi: Hipotez ve Sıfır Hipotez Arasındaki Fark

Bir araştırmacı olarak, verilerinizi analiz etmeye başlamak için benimseyebileceğiniz birçok yaklaşım vardır. Veri toplama sürecinin, projeniniz için hayati bir öneme sahip olduğu tartışılmaz bir gerçek. Ancak bununla birlikte, bir araştırma tasarımı oluşturmaya başlamak için önce belirli bir popülasyon hakkındaki gözleminize dayalı bir araştırma sorusu oluşturmanız gerekir.

Çoğunlukla, bahsettiğimiz bu araştırma sorusu bir hipotez olarak verilir. Bugün bildiğimiz şekliyle hipotez testi, 1930'larda istatistikçiler Jerzy Neyman ve Egon Pearson tarafından popüler hale getirildi.

İstatistikteki hipotezler normalde bir veri kümesi hakkında bir ifadeyken hipotez testi, bu ifadenin olasılığının doğru olup olmadığını test eden bir araştırma yöntemidir.

Sıfır hipotez, genellikle test ettiğiniz farklı grupların birbiriyle hiçbir ilişkisi ve beklenenin dışında herhangi bir durum olmadığını belirten, örneklem popülasyonu hakkında bir ifadedir.

Nicel veri analizi mi yoksa nitel veri analizi mi yaptığınıza bağlı olarak, hem hipotez hem de sıfır hipotez değişecektir. Hangi soruyu soracağınıza karar vermek için hangi değişkenlerin ilginizi çektiğine karar vermelisiniz. Bu, istatiksel analiz problemleri çözerken de size avantaj sağlayacaktır.

Örneğin, bir varyans analizi veya ANOVA yapıyorsanız, hipotezleriniz şöyle olacaktır:
H1: Bağımlı değişkenin ortalaması tüm gruplarda aynı değil
H0: Bağımlı değişkenin ortalaması tüm gruplarda aynıdır

Bu konuyla alakalı internette pek çok alıştırma olduğunu biliyor muydunuz? Hemen seçtiğiniz bir sitede sunulan problemleri çözmeye çalışarak istatiksel analizdeki seviyeniz hakkında bir fikir sahibi olabilirsiniz.

Grafik istatistik
Çok değişkenli istatistik teknikleri ve testleri kullanarak verileri analiz edebilirsiniz. | Kaynak: Pexels

Çok Değişkenli Analiz Teknikleri

Çok değişkenli hipotez testi gerçekleştirirken kullanılabileceğiniz birçok farklı metodoloji vardır. Seçeceğiniz metodoloji ne tür bir soruyu çözmek istediğinize ve ne tür değişkenlere sahip olduğunuza büyük ölçüde bağlı olacaktır. Hangi stratejiyi uyguladığınıza bağlı olarak, analizinizin amacı da değişecektir. Farklı teknikleri birbirleriyle karşılaştırarak, kullanılacağınız doğru istatistiksel test türüne karar verebilirsiniz.

  • Çoklu Regresyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi bulmak ve bu bilgiyi bağımlı değişkenin değerini tahmin etmeye yarar.
  • Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA): İki kategorik değişkenin iki ölçek değişkeni üzerinde etkisi olup olmadığını görmeye yarar.
  • Diskriminant (Ayırma) Analizi : Bir veya daha fazla grubun farklı olup olmadığını ve hangi değişkenlere göre daha çok farklı olduğunu belirlemek için kullanılır.

Bunlar temel istatistik kavramları arasında önemli bir yere sahiptir.

Big data analizi nedir ve hangi yöntemler kullanılır açıkladık, şimdi işin eğlenceli kısmına geçelim!

Analiz Raporunuzu Nasıl Yapılandırırsınız?

Big data analizi nasıl yapılır konusunda sizlere birtakım bilgiler verdik. Şimdi sıra geldi işin keyifli kısmına: big data analiz sonrasında rapor oluşturmak!

Ne kadar tuhaftır ki birçok öğrenci sayfalarca yazı yazıp sıra bir sonuç paragrafı yazmaya geldiğinde takılıp kalır. Evet, sadece siz değilsiniz! Sonuç yazmaya çalışmak şaşırtıcı derecede zorlayabilir.

Ancak, raporunuzu doğru bir şekilde yapılandırırsanız bunun önüne geçmiş olursunuz.

Normalde ilk sırada bir abstract (özet) vardır, bu kısım araştırma ve analiz yapıldıktan sonra yazılan araştırma sürecinin kısa bir özetidir.

Projenizin bir sonraki sırasında ise giriş kısmı olmalıdır. Bu, makaleniz için bağlamsal bir çerçeve görevi görecektir. Sadece amacınızın ne olduğunu anlatmakla kalmamalı, aynı zamanda köklü bir teoriye dayanan diğer makalelerden de olabildiğince doğru yerlerde alıntı yapmalısınız. Bu makalelerin geçerliliği, kendi deneyiniz açısından önemlidir, çünkü bu makalelere atıfta bulunarak, kendi çalışmanızın bir içerik analizini de sağlamış oluyorsunuz.

Daha sonra, bu süreçte veri toplayan bir araştırmacı olarak çalıştıysanız metodolojinizi belirtmeniz gerekir. Ham verilerin metodolojik olarak toplanması çeşitlidir ve anketlerden, laboratuvardaki testlerden, çevrimiçi veritabanlarına kadar her şeyi içerebilir. Tam da bu nedenle, bunlara nasıl ulaştığınızı detaylandırmanız son derece önemlidir.

İstatistiksel analiz problemleri hakkında daha fazla bilgiye ihtiyacınız varsa tıklayabilirsiniz!

Bilgisayar masasında yazı yazan erkek
Analiz raporunuzu hazırlarken olabildiğince titiz ve düzenli olmalısınız. Raporunuzu doğru bir şekilde yapılandırdığınız takdirde işiniz son derece kolaylaşacaktır. | Kaynak: Pexels

Verilerinizin analiz kısmı, daha önce altını çizdiğimiz her şeyi içermelidir. Bu bölüm, yapılandırılmış grafikler ve tablolar aracılığıyla yapılacak açıklayıcı analizin yanı sıra verilerinizde kullanılan farklı istatistiksel yöntemleri de kapsayacaktır. Değişkenlerinizin kullandığınız testlerin tüm varsayımlarını geçip geçmediğini açıkça belirtmelisiniz.

Verilerinizden elde edilen sonuçları analiz ettiğiniz bu bölüm, yazdığınız herhangi bir makalenin özüdür. Bu nedenle de düzenli ve açık bir şekilde yazılmalıdır. İhlal edilen herhangi bir varsayım veya bir değişkenin herhangi bir dönüşümü, hedef kitlenize bağlı olarak burada veya bir ekte belirtilmelidir.

Bu kısmı hazırlamanızın kolay bir yolu, analizinizin en önemli kısımlarını geri kalanından ayırmanız olacaktır. Bunu, söz konusu cümleleri vurgulayarak, altını çizerek veya kalın harflerle yazarak yapabilirsiniz.

Raporunuzun sonunda ise sonuç kısmı gelir. Bu kısım sadece testlerinizin sonuçlarının bir özetini değil, aynı zamanda raporun kendisinin bir değerlendirmesini de içermelidir. Yani, araştırma sürecinin farklı şekillerde nasıl ele alabileceğini veya gelecek sefer nelerin farklı yapılabileceğinden bahsedilebilir... Bir başkasının benzer bir test yapmayı istemesi halinde araştırmanın nasıl daha ileriye götürebileceğinden de bahsetmeniz önemlidir.

İstatistik analiz dersi alarak nasıl düzgün bir şekilde rapor yazacağınızı da öğrenebilirsiniz. Superprof'un istatistik alanında nitelikli eğitmenleri size yalnızca big data analizi yapmayı değil aynı zamanda bu analizinizi nasıl kağıda geçireceğinizi de öğretecektir. Hemen sitemizi ziyaret edebilir ve istatistik alanında ders vermekte olan eğitmenlerimizin profillerini inceleyebilirsiniz.

Yukarıda da altını çizdiğimiz gibi, burada en önemli noktalardan bir tanesi kendinize üzerinde çalışmaktan keyif alabileceğiniz bir araştırma sorusu belirlemenizdir. Sonrasında hipotezle birlikte kullanacağınız yöntem ve izleyeceğiniz yol da daha net bir hal alacaktır.

öğretmenine mi ihtiyacınız var?

Makaleyi beğendiniz mi?

5,00/5 - 1 puan
Loading...

Nazlı Ece

Merhaba! Ben Nazlı. Farklı kültürlere ve dillere ilgi duyan bir çevirmenim. Bununla birlikte Avrupa Çalışmaları alanında da aktif bir sekilde makale yazıyorum ve çeşitli bloglarda içerik üretiyorum. Kısacası yazmak ve çevirmek benim en büyük hobilerimden!