2.1:

2.1: İnceleme ve Önizleme

Review and Preview

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Review and Preview

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

2.3: Construction of Frequency Distribution

8,874 Views

•

01:13 min

•

April 30, 2023

Overview

Veriler, bir popülasyondan veya örneklemden elde edilen bireysel bilgi öğeleridir. Veriler nitel (kategorik), nicel sürekli veya nicel ayrık olarak sınıflandırılabilir. Bir çalışmada tüm popülasyonu ölçmek pratik olmadığından, araştırmacılar popülasyonu temsil etmek için örnekler kullanırlar. Rastgele örneklem, popülasyondaki her bireye örneğe dahil edilme konusunda eşit şans veren bir yöntem kullanılarak seçilen popülasyondan temsili bir gruptur. Rastgele örnekleme yöntemleri, basit rastgele örnekleme, tabakalı örnekleme, küme örnekleme ve sistematik örneklemeyi içerir. Kolaya dayalı örnekleme, genellikle yanlı veriler üreten bir örneklem seçmek için rastgele olmayan bir yöntemdir.

Veriler toplandıktan sonra, birçok farklı formatta tanımlanabilir ve sunulabilir. Örneğin, bir kişinin belirli bir bölgede bir ev satın almakla ilgilendiğini varsayalım. Ev fiyatları hakkında fazla bilgiye sahip olmayan alıcı, emlakçıdan örnek bir fiyat veri seti vermesini isteyebilir. Örnekteki tüm fiyatları okumak biraz bunaltıcı olabilir. Medyan fiyata ve fiyatlardaki değişime bakmak daha iyi bir yol olabilir. Medyan ve varyasyon, verileri tanımlamak için kullanılabilecek iki yoldur. Temsilci ayrıca, ev fiyatlarını anlamanın daha uygun bir yolu olabilecek verilerin bir grafiğini de sağlayabilir.

Örnek verileri tanımlamanın ve görüntülemenin sayısal ve grafiksel yollarını detaylandıran istatistik alanına “Tanımlayıcı İstatistik” denir. İstatistiksel grafik, bir örneğin veya popülasyonun şekli veya dağılımı hakkında bilgi edinilmesine yardımcı olan bir araçtır. Bir grafik, verileri sunmanın bir sayı yığınından daha etkili bir yolu olabilir, çünkü veri kümelerini gözlemlemek ve yalnızca birkaç veri değerinin olduğu konumları belirlemek kolaydır. Gazeteler ve İnternet, eğilimleri göstermek ve okuyucuların gerçekleri ve rakamları hızlı bir şekilde karşılaştırmasını sağlamak için grafikler kullanır. Verileri özetlemek ve düzenlemek için kullanılan bazı grafik türleri, nokta çizimi, çubuk grafik, histogram, kök ve yaprak çizimi, frekans çokgeni (bir tür kesik çizgi grafiği), pasta grafiği ve kutu grafiğidir.

Transcript

Verilerin genel olarak nicel veriler ve nitel veriler olarak sınıflandırıldığını hatırlayın.

Nicel veriler, bir sınıftaki öğrencilerin değişen boyları gibi sayısal değerlerin ölçümlerini veya sayılarını temsil eder.

Tersine, kategorik veriler olarak da bilinen nitel veriler, farklı saç renkleri gibi sayısal olmayan değişkenleri temsil eder.

Etkili istatistiksel analiz için, bu düzenlenmemiş, büyük veri kümeleri özetlenir ve sayısal olarak tablo biçiminde veya görsel olarak grafik biçiminde temsil edilir.

Örneğin, bir gün içinde ölçülen sıcaklık değişimleri bir tablo şeklinde özetlenebilir.

Bu veriler grafiksel olarak da gösterilebilir. Burada yatay eksen boyunca zaman verilir ve dikey eksen boyunca sıcaklık görüntülenir.

Grafikteki noktalar, gündüz sıcaklığının zamanla nasıl değiştiğine dair görsel bir anlayış sağlayan deseni oluşturmak için birleştirilmiştir.

Grafik ayrıca, gün içinde gözlemlenen aşırı sıcaklıkları gösteren diğer veri değerlerinden aykırı değerleri de tanımlar.

Key Terms and definitions

Data - Individual items of qualitative or quantitative information obtained from a population or sample.
Random Sampling - A systematic approach of gathering representative data from a population.
Cluster Sampling - A sampling method where the researcher selects groups of subjects, instead of individual participants.
Descriptive Statistics - Numerical and graphical methods to summarize and present data.
Graphical Representation - Utilization of graphs to summarize and organize data better.

Learning Objectives

Define Data – Understanding the types: qualitative, quantitative continuous, or quantitative discrete (e.g., data).
Contrast Random Sampling vs Cluster Sampling – Understanding key differences (e.g., cluster sampling).
Explore Simple Sampling Techniques – Application and significance (e.g., simple random, stratified, and systematic sampling).
Explain Descriptive Statistics – Understanding its role in data description and presentation.
Apply Graphical Representation – Learning different types for better data visualization.

Questions that this video will help you answer

What are qualitative and quantitative data and how to differentiate them?
What are random and cluster sampling, and how are they different?
How are data described and what are descriptive statistics?

This video is also useful for

Students - Understand how data and sampling methods aid in research and learning.
Educators - Provides a clear framework to teach statistical data collection and interpretation.
Researchers - Understanding sampling techniques for research methodologies.
Data Analysts - Offers knowledge on effective data description methods and visualizations.

Tags

Veri Nitel Veri Nicel Veri Rastgele Örnekleme Kolayda Örnekleme Tanımlayıcı İstatistik Örnek Veri İstatistiksel Grafik Medyan Fiyat Varyasyon Veri Sunumu Görsel Temsil Veri Analizi Grafik Türleri