Veri d zenleme grafiksel g sterimler ve merkezi e ilim l leri
Download
1 / 39

Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri - PowerPoint PPT Presentation


  • 802 Views
  • Uploaded on

Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri. Verilerin İşlenmesi

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri' - sook


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Veri d zenleme grafiksel g sterimler ve merkezi e ilim l leri
Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri

  • Verilerin İşlenmesi

  • Yapılan bir araştırmada elde edilen veriler dağınık, düzensiz ve karmaşık bir hal içerir. Bu şekliyle veriden anlamlı bir sonuca ulaşmak mümkün değildir. İstatistik analizin hammaddesi niteliğinde olan bu ham verinin işlenerek düzenli ve anlaşılır hale getirilmesi gerekir.

  • Çeşitli kaynaklardan derlenmiş ya da bizim tarafımızdan anket, deney ya da gözlem gibi tekniklerle toplanmış olan ham verilerin anlaşılır ve düzenli hale getirilebilmesi için istatistik seriler, tablolar ve grafiklerden faydalanılır.



Veri d zenleme zaman serileri
Veri Düzenleme ÖlçüleriZaman Serileri

  • Bir değişkenin değerlerinin zamanın şıklarına göre (gün, ay, mevsim, yıl vb.) değişimini gösteren serilere zaman serisi denir. Zaman serisi verileri eşit zaman aralıkları ile derlenmiş verilerden oluşur.


Veri d zenleme kalitatif niteliksel veriler ve da l lar
Veri Düzenleme ÖlçüleriKalitatif (niteliksel) Veriler ve Dağılışları

  • Kalitatif (Niteliksel) verileri basit tasnif ya da bileşik tasnif işlemine tabi tutabiliriz. Basit tasnif işlemi sadece bir değişkenin şıklarına göre yapılan tasniftir. Yanda öğrencilerin mezun oldukları lise değişkeninin şıklarına göre dağılışı basit tasnif işlemine örnek gösterilebilir.


Veri d zenleme niceliksel kantitatif l lebilen verilerin statistik b l nme serileriyle g sterilmesi

Aşağıdaki tabloda öğrencinin mezun olduğu lise değişkeni ile cinsiyet değişkeninin birlikte değişimi bileşik tasnif işlemi ile gösterilmiştir.

Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi


Veri d zenleme niceliksel kantitatif l lebilen verilerin statistik b l nme serileriyle g sterilmesi1

Niceliksel olarak ifade edilen sayısal olarak ifade edilen ya da ölçülebilir özellik taşıyan değişkenlere ait verilerin istatistik bölünme serileri ile gösterilmesinde basit, tasnif edilmiş ve gruplanmış seriler kullanılır.

Basit Seri: Derlenmiş olan sayısal verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilerdir.

Tasnif edilmiş seri: Tasnif edilmiş serilerde tekrarlayan elemanlar bir araya getirilerek frekanslar şeklinde ifade edilen seridir.

Gruplanmış seri: Belli değer aralıklarına düşen birimler bir araya getirilerek oluşturulan frekanslı serilere gruplanmış seri adı verilir.

Veri DüzenlemeNiceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi


Veri d zenleme niceliksel kantitatif l lebilen verilerin statistik b l nme serileriyle g sterilmesi2

Basit seri örnekleri ya da ölçülebilir özellik taşıyan değişkenlere ait verilerin istatistik bölünme serileri ile gösterilmesinde basit, tasnif edilmiş ve gruplanmış seriler kullanılır.

Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi


Veri d zenleme niceliksel kantitatif l lebilen verilerin statistik b l nme serileriyle g sterilmesi3
Veri Düzenleme ya da ölçülebilir özellik taşıyan değişkenlere ait verilerin istatistik bölünme serileri ile gösterilmesinde basit, tasnif edilmiş ve gruplanmış seriler kullanılır. Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi

  • Tasnif edilmiş seri örnekleri


Veri d zenleme niceliksel kantitatif l lebilen verilerin statistik b l nme serileriyle g sterilmesi4
Veri Düzenleme ya da ölçülebilir özellik taşıyan değişkenlere ait verilerin istatistik bölünme serileri ile gösterilmesinde basit, tasnif edilmiş ve gruplanmış seriler kullanılır. Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi

  • Gruplanmış seri örnekleri


Veri d zenleme niceliksel kantitatif l lebilen verilerin statistik b l nme serileriyle g sterilmesi5
Veri Düzenleme ya da ölçülebilir özellik taşıyan değişkenlere ait verilerin istatistik bölünme serileri ile gösterilmesinde basit, tasnif edilmiş ve gruplanmış seriler kullanılır. Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi

  • Kesikli karakterdeki niceliksel verileri gruplarken sınıf aralıklarında boşluklar oluşur. Yandaki seride KOBİ’lerde çalışan işçi sayısı değişkeni kesikli bir özelliğe sahiptir. Bu değişken tamsayı dışında değerler almaz. Bu sebeple sınıflar arası boşluklar oluşur.


Basit ve tasnif edilmi serinin gruplanm seriye d n t r lmesi

Basit ve tasnif edilmiş serilerle verinin anlaşılır hale gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

S: Sınıf aralığı

Xmax: Verinin en büyük değeri

Xmin: Verinin en küçük değeri

N: Veri sayısı

Basit ve tasnif edilmiş serinin Gruplanmış seriye dönüştürülmesi


Bir verinin gruplanm seriye d n t r lmesi
Bir verinin gruplanmış seriye dönüştürülmesi gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Xmin: 25 Xmax: 95

  • Serinin sınıf aralıkları 11 birim olacak şekilde gruplanması uygun olacaktır.


Bir verinin gruplanm seriye d n t r lmesi1
Bir verinin gruplanmış seriye dönüştürülmesi gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.


Apraz tablolar
Çapraz Tablolar gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Bazı durumlarda değişkenin iki farklı özelliğinin aynı tabloda eşleştirilmiş olarak gösterilmesi istenebilir. Böyle durumlarda çapraz tablo kullanılır. Tabloda satıra istatistik birimlerin bir özelliği, sütuna diğer özelliği yazılarak ortak eleman sayıları hücrelere yazılmak suretiyle çapraz tablolar oluşturulur. Çapraz tablolar hem niteliksel, hem de niceliksel veriler için oluşturulabilir. Aşağıda MYO öğrencilerinin mezun oldukları lise türü ve öğrenim gördükleri bölümlere göre dağılışı verilmiştir. Bu tablo niteliksel veriler için düzenlenmiş bir tablodur.


Apraz tablo rne i
Çapraz Tablo Örneği gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.


Verilerin grafiklerle g sterilmesi
Verilerin Grafiklerle Gösterilmesi gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Niteliksel seriler ve Tasnif edilmiş seriler için çubuk diyagramı


Gruplanm serinin histogram grafi i
Gruplanmış serinin Histogram grafiği gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

Bu grafiğin diğer bir ismi sütun grafiğidir. Grafiğin özelliği sürekli karakterde verilerin grafiği olması sebebiyle histogram sütunların birbirine bitişik olmasıdır


Gruplanm serinin histogram grafi i1
Gruplanmış serinin Histogram grafiği gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Sınıf aralıkları eşit olmadığı durumda da histogram grafiği yine önceki örnekte olduğu gibi çizilir, yani histogram sütunlarının alanını frekansa eşit yapacak şekilde frekansların yeniden hesaplanması gerekir. Yanda öğrenci notları serisi farklı sınıf aralıkları ile verilmiştir


Gruplanm serinin histogram grafi i2
Gruplanmış serinin Histogram grafiği gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

Eğer seri açık sınıflı ise histogramı çizilemez. Birinci sınıfın alt limiti veya son sınıfın üst limiti veya ortadaki gruplardan birisi yoksa bu seri açık sınıflı seri olur (20-25 sınıfında 20 veya 25 den birisi yoksa)


Frekans e risi poligonu
Frekans Eğrisi (Poligonu) gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

Histogram sütunlarının üst orta noktalarından geçen grafiktir.

Bu grafik dağılımın şeklini ortaya koymada kullanılan bir grafiktir.


Dairesel grafikler
Dairesel Grafikler gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Özellikle niteliksel (sayısal olmayan) değişken değerlerinin grafikle gösterilmesinde kullanılırlar. Dairenin frekanslara açısal olarak paylaştırılması ile elde edilir. Bir birimin açısal karşılığı şöyle bulunur.

  • Açısal değer

  • Her kategorinin frekansı bu 3 ile çarpılarak dairedeki açısal değeri bulunur.


Dairesel grafikler1
Dairesel Grafikler gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.


Zaman serisi grafi i izgi grafi i
Zaman Serisi Grafiği (Çizgi Grafiği) gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Zamana bağlı olarak sabit aralıklarla toplanmış olan verilerin eğilimini ve değişimini izleyebilmek için çizgi grafiklerinden faydalanılır. Grafikte yatay eksen zamanı, dikey eksen ise zaman serisi değerlerini göstermektedir. Zaman serileri artan, azalan, durağan ya da periyodik değişen veya bu özelliklerin bir kısmını içeren verilerden oluşur. Nüfus, gelir, enerji tüketimi, konut sayısı vs. artan zaman serilerine örnek gösterilebilir. Modası geçen, teknolojisi eskiyen ürünlerin satışı azalan zaman serisi niteliğindedir. Konutlarda tüketilen doğalgaz miktarı, meşrubat tüketimi vb. hem eğilimli hem de periyodik değişim gösteren bir özelliğe sahiptir.


Artan bir zaman serisi ve grafi i
Artan bir zaman serisi ve grafiği gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.


Da l m grafi i
Dağılım Grafiği gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Aralarında ilişki olduğu düşünülen iki değişkenin birbirine göre nasıl bir değişim gösterdiğini, nasıl bir ilişki içinde olduğunu gösteren grafiklerdir. Genellikle bu değişkenlerden bir etkileyen (bağımsız, açıklayan), diğeri etkilenen (bağımlı, açıklanan) değişken olarak ortaya çıkar. Bir malın fiyatı ile onun talebi arasında ters bir ilişki olduğu düşünülür. Kişilerin gelirleri ile tüketim harcamaları arasında pozitif bir ilişkinin olduğu kabul edilir. Aşağıda öğrencilerin matematik notları ile istatistik notları arasındaki ilişki dağılım grafiği ile gösterilmiştir.


Da l m grafi i1
Dağılım Grafiği gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.


Boyutlu grafikler
Üç boyutlu grafikler gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

Çapraz tablo şeklindeki verilerin grafikle gösteriminde kullanılır.

Bu grafikte dikey eksen frekansları, yatay eksenler ise değişkenin iki özelliğini gösterecek şekilde dizayn edilir.


Merkezi e ilim l leri ortalamalar
Merkezi Eğilim Ölçüleri (Ortalamalar) gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Analitik Ortalamalar

    • Aritmetik

    • Geometrik

    • Harmonik

    • Kareli ortalama

  • Analitik olmayan ortalamalar

    • Mod

    • Medyan

    • Kartil, Desil ve Santiller


I merkezi e ilim l leri ortalamalar
I. Merkezi Eğilim Ölçüleri (Ortalamalar) gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir.

  • Bir veri setinin merkez noktasını gösteren, serinin normal değerinin bir göstergesi olan ve veriyi tek bir değerle ifade eden değerlere merkezi eğilim ölçüleri adı verilir. Bir verinin ortalaması onun en küçük ve en büyük değeri arasında yer alır.

    Ortalamaların Faydaları: Ortalamaların faydaları kısaca şöyle özetlenebilir.

  • Ortalamalar çoğu zaman serinin normal değerini gösterir. Tabi bunun için serinin dağılımının da aşırı çarpık olmaması gerekir.

  • İstatistik analiz işleminin temel elemanlarından biridir.

  • Aynı birimle ölçmek kaydıyla farklı serileri karşılaştırmaya imkan tanır.

  • Tek bir sayı olması sebebiyle hatırda tutulması kolaydır.


Ortalamalar verinin tamamını kapsayıp kapsamamasına göre analitik ve analitik olmayan ortalamalar şeklinde iki grupta incelenir.

Analitik (Hassas ortalamalar)

Verideki bütün değerleri dikkate alarak hesaplanan ortalamalardır. Analitik ortalamalar verinin özelliğine ve hesap tarzına göre dört farklı şekilde elde edilir.

1.1. Aritmetik ortalama

1.2. Geometrik ortalama (G)

1.3. Harmonik ortalama (H)

1.4. Kareli ortalama (K).


Aritmetik ortalama serideki gözlem değerleri toplamının toplam gözlem sayısına oranıdır.

Basit seride

Tasnif edilmiş seride

Gruplanmış seride

Xi : i. gözlem değeri fi : i. değerin frekansı

mi : i. sınıfın orta noktası N : toplam gözlem sayısı

1.1. Aritmetik ortalama


Örnek: toplam gözlem sayısına oranıdır. Adapazarı'nda nisan ayı ortalama yağışlarını tahmin etmek için geçmiş nisan ayı yağış rakamlarından rasgele 7 tanesi seçilmiş ve aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. Bu verilerden hareketle Adapazarı'nda nisan ayı yağışlarının aritmetik ortalamasını hesaplayınız.


Örnek toplam gözlem sayısına oranıdır.Bir işletmede aynı parçayı üreten işçilerin bu parçayı üretim sürelerinin dağılımı aşağıdaki gibi gözlenmiştir. Parça üretim süresinin aritmetik ortalamasını bulunuz.


Örnek toplam gözlem sayısına oranıdır.Bir işyerinde yapılan telefon görüşmelerinin süresinin dağılımı için aşağıdaki gruplanmış seri verilmiştir. Buna göre görüşme süresinin aritmetik ortalamasını bulunuz.


Tart l aritmetik ortalama
Tartılı Aritmetik Ortalama toplam gözlem sayısına oranıdır.

  • Bir serideki gözlem değerlerlerinin önem dereceleri farklı olursa, bu tür serilerin aritmetik ortalaması tartılı olarak hesaplanır. Bunun için önem derecesini gösteren katsayılar (tartılar) kullanılır. Örnek olarak öğrencilerin ortalama notlarını hesaplarken derslerin kredileri tartı olarak düşünülürken, ücretlerin belirlenmesinde kıdem tartı olarak kabul edilebilir.

  • Basit seride

  • Tasnif edilmiş seride

  • Gruplanmış seride


Örnek toplam gözlem sayısına oranıdır.Aşağıda bir öğrencinin almış olduğu dersler, notları ve kredileri verilmiştir. Not ortalamasını tartılı aritmetik ortalama cinsinden hesaplayınız.


Örnek toplam gözlem sayısına oranıdır.Bir işletmede işçilerin saat ücretleri çalıştıkları süre (kıdem) dikkate alınarak belirlenmektedir. Veriler aşağıdaki gibi olduğuna göre bu işletmede ortalama saat ücretini tartılı aritmetik ortalama cinsinden hesaplayınız.


Tart l aritmetik ortalaman n kullan ld yerler
Tartılı aritmetik ortalamanın kullanıldığı yerler toplam gözlem sayısına oranıdır.

- Veriler arasında önem farkı bulunması halinde kullanılır.

- Oranların ve ortalamaların ortalaması hesaplanırken kullanılır.

- Ortalama maliyet ve satış fiyatı, bileşik fiyat ve miktar indekslerinin hesaplanmasında da tartılı ortalama kullanılır.

ÖrnekBir işletmede bulunan üç tezgahın belli bir günde ürettikleri malların sayısı ve üretimlerindeki kusurlu oranları aşağıdaki tabloda verilmiştir. Buna göre bu tezgahların ürettiği mamul kütlesinin kusurlu oranını bulunuz.


Aritmetik ortalaman n zellikleri
Aritmetik ortalamanın özellikleri toplam gözlem sayısına oranıdır.

1 - Aritmetik ortalama hassas bir ortalama olup serideki aşırı değerlerden etkilenir ve aşırı değere doğru kayma gösterir.

2 - Serinin gözlem sayısı ile aritmetik ortalaması çarpılırsa serinin toplam değeri elde edilir.

3- Serideki gözlem değerlerinin aritmetik ortalamadan sapmaları toplamı sıfır olur.

4- Serideki değerlerin aritmetik ortalamadan sapmalarının kareleri toplamı minimum olur.

5- Aritmetik ortalama özellikle normal dağılıma yakın serilerin ortalaması için elverişlidir.

6-Bir serinin değerleri, diğer iki serinin değerleri toplamından oluşuyorsa bu serinin aritmetik ortalaması da diğer iki serinin aritmetik ortalamaları toplamına eşit olur.X =Y +Z


ad