Têgihîştin û Têgehên Bingehîn ên Îstatîstîkên Danasînî di Analîza Daneyan de
Amarên danasînê yek ji bingehên herî girîng di pêvajoya analîzkirina daneyan de ne. Berî ku kesek li gorî daneyan encam derxe, pêşbîniyan bike, an biryaran bide, gava yekem hema hema her gav "fêmkirina daneyan" bi xwe ye. Li vir e ku amarên danasînê tê de cih digirin: alîkariya kurtkirin, rêxistinkirin û pêşkêşkirina daneyan dikin da ku qalib, taybetmendî û meylên wê bi zelalî werin dîtin. Ev gotar li ser pênaseya amarên danasînê û têgehên wê yên bingehîn ên ku bi berfirehî di analîza daneyan de têne bikar anîn nîqaş dike.
Fêmkirina Statîstîkên Danasînî
Bi gelemperî, îstatîstîkên danasînî şaxek îstatîstîkê ye ku li ser berhevkirin, kurtkirin, rêxistinkirin û pêşkêşkirina daneyan disekine da ku wêneyek zelal a rewşa wan peyda bike. Armanca wê ya sereke ne ceribandina hîpotezan an giştîkirina li ser nifûseke berfirehtir e (ev qada îstatîstîkên texmînî ye), lê belê ravekirina tiştê ku di daneyên heyî de diqewime ye.
Bo nimûne, eger dibistanek puanên testên matematîkê ji 200 xwendekaran berhev bike, îstatîstîkên danasînê dikarin ji bo bersivdayîna pirsên wekî: Pûana navînî çi ye? Di pûanan de çiqas cûdahî heye? Pûanên herî bilind û herî nizm çi ne? Gelo piraniya pûanan di nav rêzek diyarkirî de kom bûne? Ev pirs wekî bingehek ji bo nirxandinê girîng in, bêyî ku li ser xwendekarên dibistanên din encam werin derxistin.
Rola Îstatîstîkên Wesfî di Analîza Daneyan de
Di pratîka analîza daneyan de, îstatîstîkên danasînî bi gelemperî gava destpêkê ne ku rêça analîza paşê diyar dikin. Rolên wê ev in:
1. Daneyên xav bi awayekî kurttir û hêsantir ji bo têgihîştinê kurt bikin.
2. Qalibên wekî meyl, komên daneyên serdest, an anomalîyan nas bikin.
3. Xeletiyên daneyan ên wekî nirxên ne maqûl, daneyên winda, an dubarekirin tespît bikin.
٤. Agahdariyê bi awayekî ragihandinî bi rêya tablo, grafîk û kurteyên îstatîstîkî pêşkêş bikin.
5. Piştgirîya biryargirtinên zû dike, bo nimûne destnîşankirina stratejiyên kirrûbirrê li ser bingeha kurteyên daneyên xerîdaran.
Bêyî gavên raveker, analîza bêtir dibe ku nerast be ji ber ku daneyên bi tevahî nayên fêmkirin.
Cureyên Daneyan û Pîvanên Pîvandinê
Têgeha bingehîn a îstatîstîkên danasînî nikare ji têgihîştina celebên daneyan û pîvanên pîvandinê were veqetandin, ji ber ku her du jî rêbaza kurtkirinê ya guncaw diyar dikin.
1. Daneyên Kalîteyî û Hejmarî
- Daneyên kalîteyî (kategorî): daneyên bi şiklê kategoriyan an etîketan, bo nimûne zayend, rewşa kar, kategoriya hilberê.
– Daneyên hejmarî (hejmarî): daneyên bi şiklê hejmaran ku dikarin werin jimartin an pîvandin, bo nimûne temen, dahat, bilindahî.
2. Pîvana Pîvanê
– Navdêrî: tenê kategoriyan ji hev cuda dike (mînak: koma xwînê).
– Rêzkirî: rêzek heye, lê mesafeya di navbera kategoriyan de ne diyar e (mînak: asta razîbûnê: nizm–navîn–bilind).
- Navber: dûrahiya di navbera nirxan de yek e, lê sifireke mutleq tune ye (mînak: germahiya Celsius).
– Rêje: dûrî wek hev e û sifireke mutleq heye (mînak: giraniya laş, dahat).
Diyar kirina pîvana daneyan ji bo hilbijartina pîvanên guncaw ên meyla navendî, pîvanên belavbûnê, û dîtbarîkirinan girîng e.
Pêşkêşkirina Daneyan: Tablo û Grafîk
Amarên danasînî bi gelemperî bi pêşkêşkirina daneyan ve girêdayî ne, da ku xwendin û şîrovekirina wan hêsan be.
1. Tabloya Belavkirina Frekansê
Tabloya belavkirina frekansê nîşan dide ku nirxek an kategoriyek çiqas caran çêdibe. Ev ji bo setên daneyên mezin kêrhatî ye, û rê dide kurtbûnê. Ji bo daneyên hejmarî, frekans bi gelemperî di navberên polê de têne rêzkirin (mînak, 0–10, 11–20, û hwd.).
2. Grafîk û Diyagram
Hin formên hevpar ên dîtbarîkirinê:
- Nexşeya barî: ji bo daneyên kategorîk minasib e.
- Nexşeya pî: rêjeya her kategoriyê nîşan dide (her çend ji bo gelek kategoriyan bi gelemperî kêmtir bi bandor be).
- Hîstogram: dişibihe nexşeya bar lê ji bo daneyên hejmarî yên komkirî ye; dibe alîkar ku şeklê belavkirinê were dîtin.
- Polîgona frekansê: xêzek ku xalên frekansê yên her çînê bi hev ve girêdide.
- Boxplot (diagrama qutiyê): medyan, çaryekan, belavkirin û nirxên derveyî yên potansiyel nîşan dide.
Dîtbarîkirin dibe alîkar ku meriv meyl an anomalîyên di daneyan de bibîne ku carinan heke hûn tenê li hejmaran binêrin ne zelal in.
Pîvanên Meyla Navendî
Pîvanên meyla navendî nirxa "navîn" an jî nirxa ku komek daneyan çêtirîn temsîl dike, diyar dikin.
1. Navînî (Navînî)
Navînî berhevoka hemû nirxan e ku li ser hejmara xalên daneyan hatiye dabeşkirin. Navînî populer e ji ber ku têgihîştina wê hêsan e, lê ji nirxên derveyî re hesas e. Mînakî, di daneyên dahatê de, kesek pir dewlemend dikare navînî bi girîngî çewt bike.
2. Navîn (Nirxa Navîn)
Piştî rêzkirina daneyan, medyan nirxa navîn e. Ger hejmara xalên daneyan cot be, medyan navîniya her du nirxên navîn e. Median li hember nirxên derveyî berxwedêrtir e, ji ber vê yekê ew pir caran ji bo daneyên bi belavkirinên asîmetrîk tê bikar anîn.
3. Mod (Nirxa Herî Pir Xuya Dibe)
Mod nirxa herî zêde tê dîtin e û ji bo daneyên kategorîk kêrhatî ye. Bo nimûne, moda celebên hilberên ku herî zêde têne kirîn tercîha sereke nîşan dide.
Pîvanên Belavbûnê
Ji bilî zanîna nirxa navendî, girîng e ku meriv bizanibe daneyên ji navendê çiqas belav bûne.
1. Rêze
Range cudahiya di navbera nirxên herî zêde û herî kêm de ye. Ev pîvan hêsan e, lê ew bi giranî ji hêla nirxên derveyî ve tê bandor kirin.
2. Cûdahî û Devîasyona Standard
- Guherîn cudabûna navînî ya çargoşeyî ya nirxan ji navînî dipîve.
- Devîasyona standard koka çargoşe ya guherbariyê ye, ku pir caran tê bikar anîn ji ber ku yekîneyên wê bi daneyên orîjînal re yek in.
Çiqas devîasyona standard mezintir be, ewqas daneyên guhêrbartir dibin; çiqas piçûktir be, ewqas daneyên meyla wan heye ku li dora navînî kom bibin.
3. Çarîk û IQR (Rêzeya Navçarîk)
Kwartîl daneyan dikin çar beşên wekhev:
– Q1 (çarîkela jêrîn), Q2 (navînî), Q3 (çarîkela jorîn).
IQR = Q3 − Q1 belavbûna %50ê navîn ê daneyan nîşan dide, û li hember nirxên derveyî nisbeten berxwedêr e.
Forma Belavkirinê û Derketinên Derveyî
Amarên danasînî her wiha bala xwe didin forma belavkirina daneyan:
– Sîmetrîk: daneyên bi awayekî wekhev li çep û rastê navîn/navîgandê belav dibin.
- Çembera rastê: gelek nirxên biçûk, çend nirxên mezin.
- Çep-çewrî: gelek nirxên mezin, çend nirxên biçûk.
Di heman demê de, nirxek derveyî nirxek e ku ji piraniya daneyan pir cuda ye. Nirxên derveyî dikarin ji ber xeletiyên tomarkirinê an diyardeyên girîng ên cîhana rastîn (mînak, danûstandinên pir mezin) çêbibin. Nasîna nirxên derveyî girîng e ji ber ku ew dikarin bandorê li navînî, guherbarî û şîrovekirina giştî bikin.
Xelasî
Statîstîkên danasînê gaveke yekem a girîng di analîza daneyan de ye ji ber ku ew dibe alîkar ku daneyên xav veguherînin agahiyên watedar. Bi rêya kurteyên hejmarî (navînî, medyan, mod), pîvanên belavbûnê (range, devîasyona standard, IQR), û pêşkêşkirina daneyan di tablo û grafîkan de, analîst dikarin taybetmendiyên daneyan bi lez û bez û rast fam bikin. Fêmkirina celebê daneyan û pîvana pîvandinê rêbaza danasînê ya guncaw jî diyar dike. Bi vê bingehê, analîza paşê - tevî analîza texmînî û biryardanê - dikare bi awayekî baldartir û berpirsiyartir were kirin.
Heke hûn bixwazin, ez dikarim vê gotarê biguherînim da ku akademîktir be (bi îqtibasan), ji bo blogan minasibtir be, an jî mînakên hesabkirinê yên hêsan û wêneyên tablo/grafîk tê de hebin.
