top of page
Birlikte Ölçek Geliştirelim
01:01
Hayes Process Modeli İle Düzenleyici Değişken Analizi
01:01
Sıfırdan SPSS Ders 35: Hayes PROCESS Modeli İle Düzenleyici (Moderatör) Değişken Analizi - TANITIM
07:15
Örneklem Büyüklüğü Belirleme Yolları
01:01
Bağımsız Gruplar T Testinde Anlamlılık Değeri
01:01
İki Aşamalı Kümeleme Analizi Nasıl Yapılır?
01:01
Sıfırdan SPSS Ders 34: Kümeleme Analizi - 3 (İki Aşamalı Kümeleme) - TANITIM
02:34
Sıfırdan SPSS Ders 33: Kümeleme Analizi - 2 (K-Means Kümeleme) - TANITIM
02:19
Hiyerarşik Kümeleme Analizi
01:01
Sıfırdan SPSS Ders 32: Kümeleme Analizi - 1 (Hiyerarşik Kümeleme) - TANITIM
05:24
Learn SPSS from Scratch – Lesson 7: Creating Variables Using Formulas
08:46
Learn SPSS from Scratch – Lesson 6: Creating a Categorical Variable from a Continuous Variable
10:40
Learn SPSS from Scratch – Lesson 5: Rearranging the Groups of a Categorical Variable
10:47
Learn SPSS from Scratch – Lesson 4: Calculating Scale Scores
12:00
Learn SPSS from Scratch – Lesson 3: Reverse Coding
12:20
Learn SPSS from Scratch – Lesson 2: Data Entry and Preliminary Editing
22:00
Learn SPSS from Scratch – Lesson 1: Getting Started
14:46
Kaç yıldır varız? Neden bazı videolar ücretli? Ücret pahalı mı? Nasıl üye olunur?
01:01

YOUTUBE KANALIMIZA GÖZ ATTINIZ MI? ARADIĞINIZ BİLGİ KANALIMIZDA OLABİLİR. TIKLAYINIZ.

Şekil ve Göreceli Yer Ölçüleri Nedir?

  • 5 Kas 2024
  • 2 dakikada okunur

İstatistik Dersleri: Ders 50


Bir veri setini incelerken yalnızca merkezi dağılım ölçülerine bakmak, dağılımın genel yapısını anlamamız için yeterli değildir. Örneğin, standart sapma ve değişim katsayısı gibi ölçüler verilerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını gösterirken, dağılımın şekli hakkında ayrıntı sunmaz.


Peki, verilerin çoğunluğu ortalamanın üstünde mi, altında mı? Veya veriler tek bir noktada mı yoğunlaşmış? İşte bu tür sorulara cevap verebilmek için Şekil ve Göreceli Yer Ölçüleri olarak bilinen ölçülere ihtiyaç duyarız. Bu ölçüler; çarpıklık ve basıklıktır.


Şekil ve Göreceli Yer Ölçüleri
Şekil ve Göreceli Yer Ölçüleri

Merkezi Dağılım Ölçülerinden Şekil ve Yer Ölçülerine Geçiş

Önceki konularımızda merkezi dağılım ölçüleri, yani açıklık, çeyrek ve yüzdelikler, ortalama sapma, varyans, standart sapma ve değişim katsayısı gibi kavramlara odaklandık. Bu ölçüler, bir veri setindeki değerlerin ne kadar yayılım gösterdiği hakkında bilgi verir ve dağılımın genel kapsamını tanımlar. Ancak, dağılımın sadece kapsamını bilmek yeterli değildir.


Verilerin ortalamanın hangi tarafında yoğunlaştığını, belirli değerler çevresinde yığılma olup olmadığını veya dağılımın simetrik olup olmadığını anlamak için yeni bir bakış açısına ihtiyaç duyuyoruz. İşte bu noktada Şekil ve Göreceli Yer Ölçüleri devreye giriyor. Bu ölçüler, verilerin dağılım şeklini ve yerleşim düzenini anlamamıza yardımcı olur.


Şekil ve Göreceli Yer Ölçülerinin Önemi

Merkezi dağılım ölçüleri, verilerin ortalama etrafında ne kadar yayıldığını söylerken, şekil ve yer ölçüleri verilerin ortalamaya göre hangi yönde ve nasıl bir yayılım sergilediğini gösterir. Bu bilgiler; finans, eğitim, sosyal bilimler ve veri analitiği gibi birçok alanda veri odaklı kararlar almak için çok değerlidir.


Gelecek Derslerimizde...

Bu konunun devamında, şekil ve göreceli yer ölçüleri olan çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis) kavramlarını ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. Çarpıklık, verilerin eğilim yönünü, basıklık ise dağılımın sivrilik derecesini anlamamıza yardımcı olur. Çarpıklık ve basıklığın detayları için sonraki dersimize geçelim...


Not: Bu yazı, doçent bir hocamız tarafından kaleme alınmıştır. Ticari olarak yayınlanamaz. (c) Her hakkı saklıdır.

bottom of page