İstatistiğin Tanımı ve Önemi
İstatistik, verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunulması ve düzenlenmesiyle ilgilenen bir bilim dalıdır. Bu bilim dalı, karmaşık veri setlerini anlamamıza ve bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmamıza yardımcı olur. İstatistik, çeşitli alanlarda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Örneğin, bilim insanları deney sonuçlarını analiz etmek için, ekonomistler ekonomik trendleri incelemek için, pazarlamacılar müşteri davranışlarını anlamak için istatistik kullanırlar.
Önemli Noktalar:
Veri Toplama: İstatistik, araştırma sorularına yanıt verebilecek verileri toplamak için tasarlanmış deneyler, anketler ve gözlemler gibi yöntemler kullanır. Örneğin, bir eğitim araştırmacısı öğrencilerin sınav notlarını toplar ve bu veriler üzerinde çalışır.
Veri Analizi: Toplanan verilerin anlamlı hale getirilmesi için çeşitli analiz teknikleri kullanılır. Bu analizler, verilerin özetlenmesi, karşılaştırılması ve modellemeye dayalı olabilir. Örneğin, bir doktor hastalarının kan basıncı verilerini analiz ederek genel sağlık durumlarını değerlendirebilir.
Yorumlama: Analiz sonuçları, orijinal araştırma sorularına yanıt verir ve verilerle ilgili çıkarımlar yapılmasını sağlar. Örneğin, bir iş analisti, satış verilerini analiz ederek hangi ürünlerin daha popüler olduğunu belirleyebilir.
Sunma: İstatistiksel bulgular, anlaşılması kolay grafikler ve tablolar ile sunulur. Bu, verilerin görselleştirilmesi ve bulguların daha geniş bir kitle tarafından anlaşılabilir hale getirilmesini sağlar. Örneğin, bir gazeteci anket sonuçlarını çubuk grafiği kullanarak okuyuculara sunabilir.
İstatistiğin Türleri
İstatistik iki ana kategoriye ayrılır: Betimleyici istatistik ve çıkarımsal istatistik.
Betimleyici İstatistik:
Tanım: Betimleyici istatistik, verilerin özetlenmesi ve tanımlanması ile ilgilenir. Büyük veri setlerini daha yönetilebilir ve anlamlı hale getirir.
Ölçümler: Ortalama, medyan, mod, varyans ve standart sapma gibi ölçümleri içerir.
Görselleştirme: Grafikler ve tablolar kullanılarak verilerin görselleştirilmesini sağlar. Örneğin, bir öğretmen sınıfın sınav sonuçlarını özetlemek için bir histogram kullanabilir.
Çıkarımsal İstatistik:
Tanım: Çıkarımsal istatistik, bir örneklemden hareketle genel bir popülasyon hakkında çıkarımlar yapar. Bu, küçük bir veri setinden büyük bir grup hakkında bilgi edinmemize olanak tanır.
Yöntemler: Hipotez testleri, güven aralıkları ve regresyon analizi gibi yöntemleri içerir. Örneğin, bir biyolog belirli bir bitki türünün boyu hakkında genel bir popülasyona dair çıkarım yapmak için örneklem verilerini kullanabilir.
Genelleme: Verilerden elde edilen sonuçların genelleştirilmesine olanak tanır. Örneğin, bir kamuoyu yoklaması şirketi, belirli bir anket örnekleminden tüm ülke halkının siyasi eğilimlerini tahmin edebilir.
Betimleyici İstatistik
Betimleyici istatistik, verilerin özetlenmesi ve tanımlanması amacıyla kullanılan yöntemlerdir. Bu yöntemler, büyük veri setlerini anlamayı ve yorumlamayı kolaylaştırır.
Temel Betimleyici İstatistik Ölçümleri:
Merkezi Eğilim Ölçümleri: Ortalama, medyan ve mod gibi değerler, veri setinin merkezi eğilimlerini belirtir. Örneğin, bir sınıftaki öğrencilerin sınav notlarının ortalaması (ortalama) o sınıfın genel başarısını gösterir.
Dağılım Ölçümleri: Aralık, çeyrekler arası aralık (IQR), varyans ve standart sapma gibi ölçümler, veri setinin dağılımını ve yayılımını gösterir. Örneğin, bir şirketin satış rakamlarının varyansı, satışlardaki dalgalanmaları ifade eder.
Şekil Ölçümleri: Çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis), veri setinin şekli hakkında bilgi verir. Örneğin, bir yatırımcı, hisse senedi getirisinin çarpıklığını analiz ederek risk düzeyini değerlendirebilir.
Grafiksel Betimleme:
Histogram: Veri dağılımını ve frekansları gösterir. Örneğin, bir öğretmen, öğrencilerin sınav notlarının dağılımını göstermek için histogram kullanabilir.
Çubuk Grafik: Kategorik verilerin frekanslarını gösterir. Örneğin, bir pazarlamacı, farklı ürün kategorilerinin satışlarını karşılaştırmak için çubuk grafik kullanabilir.
Kutu Grafik: Verilerin merkezi eğilimlerini, dağılımını ve aykırı değerlerini gösterir. Örneğin, bir araştırmacı, farklı deney gruplarının sonuçlarını karşılaştırmak için kutu grafik kullanabilir.
Çıkarımsal İstatistik
Çıkarımsal istatistik, bir örneklemden hareketle genel bir popülasyon hakkında çıkarımlar yapar. Bu, verilerden elde edilen bilgilerin genelleştirilmesini sağlar.
Temel Çıkarımsal İstatistik Yöntemleri:
Hipotez Testleri: Belirli bir hipotezin geçerliliğini test eder. Örneğin, bir bilim insanı, yeni bir ilacın etkisini test etmek için hipotez testi kullanabilir.
Güven Aralıkları: Bir popülasyon parametresinin tahmin edilen aralığını belirtir. Örneğin, bir anket şirketi, belirli bir ürünün pazar payının %95 güven aralığı ile %20-30 arasında olduğunu belirtebilir.
Regresyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkileri analiz eder. Örneğin, bir ekonomist, işsizlik oranı ile enflasyon oranı arasındaki ilişkiyi incelemek için regresyon analizi kullanabilir.
Örnek Uygulama: Bir şirketin müşteri memnuniyeti anketi yaparak, genel müşteri memnuniyeti düzeyini belirlemeye çalıştığını düşünelim. Betimleyici istatistikler kullanarak, anket sonuçlarını özetleyebilir ve genel eğilimleri belirleyebiliriz. Örneğin, ortalama müşteri memnuniyeti puanını hesaplayarak şirketin genel performansını değerlendirebiliriz. Çıkarımsal istatistikler kullanarak, bu örneklemden elde edilen sonuçların tüm müşteri tabanına genellenip genellenemeyeceğini belirleyebiliriz. Örneğin, farklı müşteri segmentlerinin memnuniyet düzeylerini karşılaştırarak belirli müşteri gruplarının daha memnun olup olmadığını analiz edebiliriz.
Python temellerini atıp, veri analizi ve bilimi için yetkinlik kazanmak istiyorsanız, 1 aylık yoğun Python kampına hemen kayıt olabilirsiniz. ~40 saat canlı ders, ~50 adet kapsamlı proje, ~15 adet quiz ve sayısız kodlama egzersizinden oluşan, Finlandiya eğitim modellerinden esinlenilerek Helsinki'de geliştirilen interaktif ve pratik odaklı eğitim programına hemen göz atın !