Statistikanın Əsas Prinsipləri
Statistika məlumatların toplanması, təhlili, təfsiri, təqdimatı və təşkili ilə məşğul olan elm sahəsidir. Bu fənn elm və biznesdən tutmuş səhiyyə və sosial elmlərə qədər müxtəlif sahələrdə məlumatların emalı üçün istifadə olunur. Dəqiq məlumatlara və məlumatlara əsaslanaraq qərarlar qəbul etmək üçün statistikanın əsas prinsiplərini anlamaq vacibdir. Bu məqalədə məlumatların toplanması, məlumat növləri, məlumatların ölçülməsi və emalı, statistik kəmiyyətlər və statistik nəticə çıxarma da daxil olmaqla statistikanın bir neçə əsas prinsipi nəzərdən keçiriləcək.
Məlumatların toplanması
Statistikada ilk addım məlumatların toplanmasıdır. Əldə etdiyimiz məlumatların növü istifadə etdiyimiz toplama metodundan asılıdır. Məlumatların toplanması iki əsas növə bölünə bilər:
1. Sorğular və Anketlər: Bu metod müəyyən bir nümunədən yazılı və ya şifahi suallar vasitəsilə məlumatların əldə edilməsini əhatə edir. Sorğular tez-tez sosial, marketinq və ictimai səhiyyə tədqiqatlarında istifadə olunur.
2. Təcrübələr: Təcrübələrdə tədqiqatçılar bir hərəkətin və ya müdaxilənin təsirlərini öyrənmək üçün bir neçə dəyişənə nəzarət edirlər. Təcrübələr tez-tez elmi tədqiqatlarda, xüsusən də elm və tibb sahələrində istifadə olunur.
Jenis Data
Məlumatlar bir neçə xüsusiyyətə görə təsnif edilə bilər, o cümlədən:
1. Kəmiyyət Məlumatları: Ölçülən və rəqəmlərlə ifadə edilən məlumatlar. Bu məlumatlar diskret (məsələn, ailədəki uşaqların sayı) və ya davamlı (məsələn, insanın boyu) ola bilər.
2. Keyfiyyət Məlumatları: Kateqoriyalar və ya atributlar şəklində ifadə olunan məlumatlar. Bu məlumatlar nominal (məsələn, cins: kişi və ya qadın) və ya sıravi (məsələn, məmnuniyyət səviyyəsi: çox məmnun, razı, neytral, narazı, çox narazı) ola bilər.
Ölçmə və Məlumatların Emalı
Məlumatları təhlil etmək üçün məlumatların ölçmə şkalasını bilmək vacibdir. Ölçmə şkalasının dörd növü var:
1. Nominal Ölçü: Aydın bir sırası olmayan kateqoriyalar. Nümunələr: cins, göz rəngi.
2. Sıralama Qamması: Aydın şəkildə düzülmüş kateqoriyalar. Misal: təhsil səviyyəsi (ibtidai məktəb, orta məktəb, lisey, universitet).
3. İnterval Şkalası: Bərabər intervallarla, lakin mütləq sıfır olmadan ədədi məlumatlar. Misal: temperatur Selsi dərəcəsi ilə.
4. Nisbət Şkalası: Bərabər intervallara və mütləq sıfıra malik ədədi məlumatlar. Nümunələr: kütlə, uzunluq.
Məlumatların emalı redaktə, kodlaşdırma və cədvəlləşdirmə kimi bir neçə vacib addımı əhatə edir. Redaktə toplanmış məlumatların səhvsiz olmasını təmin edir. Kodlaşdırma, emalı asanlaşdırmaq üçün kateqoriyalı məlumatlara ədədi kodlar təyin edir. Cədvəlləşdirmə, şərh və təhlili asanlaşdırmaq üçün məlumatları cədvəllərə bölməyi əhatə edir.
Statistik Miqyas
Məlumatların təhlilində tez-tez istifadə olunan bəzi statistik kəmiyyətlərə aşağıdakılar daxildir:
1. Orta: Bütün məlumatların cəminin məlumat nöqtələrinin sayına bölünməsi. Orta, məlumatların "mərkəzi" haqqında ümumi bir fikir verir.
2. Median: Məlumatları iki bərabər hissəyə bölən orta dəyər. Median yüksək dərəcədə heterojen məlumatlar və ya kənar qiymətləri olan məlumatlar üçün istifadə olunur.
3. Rejim: Məlumatlar dəstində ən çox görünən dəyər. Rejim kateqoriyalı məlumatlar üçün daha aktualdır.
4. Dispersiya və Standart Sapma: Məlumatların orta qiymətdən nə qədər uzaqda yayıldığını ölçür. Standart sapma dispersiyanın kvadrat köküdür və məlumatların nə qədər müxtəlif olduğunu göstərir.
5. Diapazon, Kvartillərarası Diapazon (KKD): Diapazon maksimum və minimum dəyərlər arasındakı fərqdir. KKD yalnız orta diapazona (yəni birinci və üçüncü kvartillər arasında) baxan məlumat yayılmasının ölçüsüdür.
Məlumatların Vizuallaşdırılması
Məlumatların vizual formada təqdim edilməsi çox vaxt başa düşülməsini və təhlilini asanlaşdırır. Bəzi ümumi məlumatların vizuallaşdırılması üsullarına aşağıdakılar daxildir:
1. Sütunlu Diaqram: Kateqoriyalı məlumatları məlumatların tezliyi və ya dəyərinə mütənasib hündürlükdə sütunlar kimi göstərir.
2. Dairəvi Diaqram: Kateqoriya məlumatlarının nisbətini dairənin "hissələri" kimi göstərir.
3. Histoqram: Kəmiyyət məlumatlarının bitişik intervallarda paylanmasını göstərir.
4. Qutu qrafiki: Mediana, kvartillərə və kənar qiymətlərə diqqət yetirərək məlumatların paylanmasını göstərir.
5. Səpələnmə qrafiki (Səpələnmə diaqramı): İki kəmiyyət dəyişəni arasındakı əlaqəni göstərir.
Statistik Nəticə
Statistik nəticə çıxarma daha böyük bir əhali haqqında nəticə çıxarmaq və ya proqnoz vermək üçün məlumat nümunəsindən istifadə etməyi əhatə edir. Statistik nəticə çıxarmanın iki əsas komponenti bunlardır:
1. Qiymətləndirmə: Nümunə məlumatlarına əsaslanaraq populyasiya parametrinin qiymətləndirilməsinin hesablanması prosesi. Qiymətləndirmə nöqtə qiymətləndirməsinə və interval qiymətləndirməsinə bölünür.
2. Hipotez Testi: Populyasiya parametrləri haqqında fərziyyələrin və ya iddiaların test edilməsi prosesi. Hipotez testi sıfır və alternativ fərziyyələrin formalaşdırılmasını və sıfır hipotezini rədd etmək üçün kifayət qədər dəlilin olub-olmadığını müəyyən etmək üçün statistik testlərdən istifadəni əhatə edir.
Məsələn, kollec tələbələrinin orta yuxu müddətinin gecə 7 saat olub-olmadığını bilmək istəyiriksə, təsadüfi bir nümunə götürüb onların orta yuxu müddətini hesablaya bilərik. Bu nümunə ortalamasına əsasən, qiymətləndirmə və hipotez test üsullarından istifadə edərək bütün tələbə populyasiyasının orta yuxu müddəti haqqında nəticələr çıxara bilərik.
Nəticə
Statistika məlumatların təhlilində əvəzsiz bir vasitədir və mürəkkəb hadisələri anlamağımıza və sübutlara əsaslanan qərarlar qəbul etməyimizə kömək edir. Statistikanın əsas prinsiplərini öyrənməklə məlumatların toplanması, emalı və şərh edilməsində daha effektiv ola bilərik. Məlumatların toplanması, məlumat növləri, məlumatların ölçülməsi və emalı, statistik kəmiyyətlər və statistik nəticə çıxarma kimi anlayışlara yiyələnmək ətrafımızdakı hadisələri daha sistemli və obyektiv şəkildə anlamağımıza imkan verir.
Məlumatların getdikcə daha çox dominantlıq etdiyi bir dünyada məlumatları təhlil etmək və şərh etmək bacarığı heç vaxt bu qədər vacib olmayıb. Əsaslardan başlayın və zamanla statistik bacarıqlarınızı inkişaf etdirin, çünki bu, istər peşəkar, istərsə də şəxsi kontekstdə daha yaxşı qərarlar qəbul etməyə imkan verəcək.
