top of page
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
İki yönlü ANOVA ne işe yarar? Nasıl yapılır?
01:01
İki durumlu lojistik regresyon analizi nasıl yapılır?
01:01
Kanalımız ve Üyelik Sistemi Hakkında
04:14
Hiyerarşik regresyon nasıl yapılır?
01:01
SPSS'te çoklu doğrusal regresyon analizi nasıl yapılır?
01:01
SPSS'te basit doğrusal regresyon analizi nasıl yapılır?
01:01
Çoklu ve kısmi korelasyon analizleri nasıl yapılır?
01:01
SPSS'te korelasyon analizi en pratik yoldan nasıl yapılır?
01:01
Sıfırdan SPSS Ders 31: İki Yönlü (Faktörlü) ANOVA (Tanıtım Videosu)
02:34
Normal dağılmayan ikiden fazla tekrarlı ölçüm ortalaması nasıl karşılaştırılır?
01:01

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

Çarpıklık Katsayısının Temel Özellikleri 

  • 5 Kas 2024
  • 2 dakikada okunur

İstatistik Dersleri: Ders 52


Çarpıklık katsayısı;

  1. Şekil ve göreceli yer ölçülerinden birisidir.

  2. Verilerin dağılımını gösteren çan eğrisinin simetrik olup olmadığını ve simetrik değilse hangi yöne (sağa veya sola) daha çok uzandığını ifade eden ölçüdür. Diğer bir ifade ile çarpıklık katsayısı, bir veri setinde normal dağılımın yani simetrikliğin bozulma derecesidir.

  3. Çarpıklık katsayısının “0 (sıfır)” olması ortalama, ortanca ve modun eşit olduğunu (ortalama = ortanca = mod) ve verilerin bunlar etrafında simetrik olarak dağıldıklarını ifade eder. Verilerin dağılımında çarpıklık yoktur (normal dağılım vardır) ve çan eğrisi kusursuz simetrik bir biçim almaktadır.

  4. Çarpıklık katsayısının “sıfırdan büyük bir değer yani pozitif” olması ortalamanın ortancadan, ortancanın da moddan büyük olduğunu (mod < ortanca < ortalama) ifade eder. Yani, verilerin tam ortası olan (çan eğrisinde de ortada yer alan) ortanca ortalamanın altında kalmıştır. Ayrıca, en fazla tekrarlanan değer olan ve çan eğrisinde en yüksek nokta olan mod da ortancanın altında kalmıştır. Bu nedenle, simetriklik bozulmuş ve çan eğrisinde sağa doğru uzama yani kuyruk oluşmuştur. Dolayısıyla bu durumda verilerin “sağa çarpık” veya “pozitif çarpık” olduğu ifade edilmektedir.

  5. Çarpıklık katsayısının “sıfırdan küçük bir değer yani negatif” olması ortalamanın ortancadan, ortancanın da moddan büyük olduğunu (ortalama < ortanca < mod) ifade eder. Yani, verilerin tam ortası olan (çan eğrisinde de ortada yer alan) ortanca ortalamanın üstünde kalmıştır. Ayrıca, en fazla tekrarlanan değer olan ve çan eğrisinde en yüksek nokta olan mod da ortancanın üstünde kalmıştır. Bu nedenle, simetriklik bozulmuş ve çan eğrisinde sola doğru uzama yani kuyruk oluşmuştur. Dolayısıyla bu durumda verilerin “sola çarpık” veya “negatif çarpık” olduğu ifade edilmektedir.

 

Çarpıklık Durumuna Göre Normal Dağılım Eğrisi Ve Merkezi Eğilim Ölçülerinin Konumları
Çarpıklık Durumuna Göre Normal Dağılım Eğrisi ve Merkezi Eğilim Ölçülerinin Konumları

Sonuç olarak yukarıdaki maddeleri aşağıdaki tablo ile özetlemek mümkündür.

Çarpıklık katsayısı

Ortalama, ortanca ve mod ilişkisi

Çarpıklık durumu

Dağılım eğrisinin şekli

Sıfıra eşit

ortalama = ortanca = mod

Çarpıklık yoktur

Simetriktir

Sıfırdan büyük

(örn=  1,40)

mod < ortanca < ortalama

Sağa çarpık veya pozitif çarpıktır

Sağa doğru uzamıştır

Sıfırdan küçük

(örn= - 1,21)

ortalama < ortanca < mod

Sola çarpık veya negatif çarpıktır

Sola doğru uzamıştır

 

6.       Çarpıklık katsayısının pozitif veya negatif olarak büyüklüğü çarpıklığın büyüklüğünü gösterir. Örneğin; 1,20 değeri, 0,75 değerinden daha fazla pozitif çarpıklık olduğunu ortaya koyar. Benzer biçimde;  - 0,90 değeri, - 0,30 değerinden daha fazla negatif çarpıklık olduğunu ortaya koyar.

7.       Çarpıklık katsayısının ±1,00 değerleri arasında olması aşırı çarpıklık olmadığı şeklinde yorumlanmaktadır.


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


bottom of page