İSTATISTIK DALLARI, INCELEDIKLERI VE UYGULAMALARI - DUDAS - 2025

İstatistik karşılık gelen bir matematik dalıdır için veri toplanması, analiz edilmesi, yorumlanması, sunumu ve organizasyonu (değer kümesi kalitatif ya da kantitatif değişken). Bu disiplin, bir fenomenin (fiziksel veya doğal) ilişkilerini ve bağımlılıklarını açıklamaya çalışır.

İngiliz devletçi ve ekonomist Arthur Lyon Bowley istatistiği şu şekilde tanımlar: "Birbiriyle ilişkili olarak konumlandırılmış herhangi bir araştırma departmanından gerçeklerin sayısal beyanları". Bu anlamda, istatistik, belirli bir popülasyonu (istatistikte, bir grup birey, nesne veya fenomeni) ve / veya kitlesel veya kolektif fenomeni incelemekten sorumludur.

Bu matematik dalı, fizikten sosyal bilimlere, sağlık bilimlerine veya kalite kontrole kadar çeşitli disiplinlere uygulanabilen çapraz bir bilimdir.

Buna ek olarak, elde edilen verilerin incelenmesinin karar vermeyi kolaylaştırmayı veya genellemeler yapmayı mümkün kıldığı iş veya hükümet faaliyetlerinde büyük değer taşır.

Bir probleme uygulanan istatistiksel bir çalışmayı yürütmek için yaygın bir uygulama, farklı konulardan olabilen bir popülasyon belirleyerek başlamaktır.

Yaygın bir nüfus örneği, bir ülkenin toplam nüfustur, bu nedenle, ulusal bir nüfus sayımı yapılırken, istatistiksel bir çalışma yürütülmektedir.

Bazı özel istatistik disiplinleri şunlardır: Aktüerya Bilimleri, Biyoistatistik, Demografi, Endüstriyel İstatistik, İstatistik Fizik, Anketler, Sosyal Bilimlerde İstatistik, Ekonometri vb.

Psikolojide, istatistiksel prosedürleri kullanarak insan zihnine özgü psikolojik değişkenler konusunda uzmanlaşmış ve nicelendiren psikometri disiplini.

Ana istatistik dalları

İstatistikler iki büyük alana bölünmüştür: tanımlayıcı istatistikler ve uygulamalı istatistikleri içeren çıkarımsal istatistikler.

Bu iki alana ek olarak, istatistiğin teorik temellerini oluşturan matematiksel istatistikler vardır.

1- Tanımlayıcı istatistikler

Tanımlayıcı istatistikler istatistiklerin şube nicel özetlenmiştir tasvir eden veya (ölçülebilir) bir bilgi toplama koleksiyonlarına sahiptir olduğunu.

Yani tanımlayıcı istatistikler, örneğin temsil ettiği popülasyon hakkında bilgi edinmek yerine istatistiksel bir örneği (bir popülasyondan elde edilen veri seti) özetlemekten sorumludur.

Bir veri setini tanımlamak için tanımlayıcı istatistiklerde yaygın olarak kullanılan ölçülerden bazıları, merkezi eğilim ölçüleri ve değişkenlik veya dağılım ölçüleridir.

Merkezi eğilim ölçülerine gelince, ortalama, medyan ve mod gibi ölçüler kullanılır. Değişkenlik ölçülerinde varyans, basıklık vb. Kullanılır.

Tanımlayıcı istatistikler, genellikle istatistiksel bir analizde gerçekleştirilecek ilk kısımdır. Bu çalışmaların sonuçlarına genellikle grafikler eşlik eder ve neredeyse tüm nicel (ölçülebilir) veri analizlerinin temelini temsil ederler.

Açıklayıcı bir istatistiğin bir örneği, bir beyzbol vuruşunun ne kadar iyi performans gösterdiğini özetlemek için bir sayı düşünmek olabilir.

Böylece sayı, bir vurucunun verdiği vuruş sayısının vuruşta bulunduğu sayıya bölünmesiyle elde edilir. Ancak bu çalışma, bu isabetlerin hangilerinin home run olduğu gibi daha spesifik bilgi vermeyecektir.

Tanımlayıcı istatistik çalışmalarının diğer örnekleri şunlar olabilir: Belirli bir coğrafi bölgede yaşayan vatandaşların ortalama yaşı, belirli bir konuya atıfta bulunan tüm kitapların ortalama uzunluğu, ziyaretçilerin bir sitede gezinmek için harcadıkları süreye göre varyasyon İnternet sayfası.

2- Çıkarımsal istatistikler

Çıkarımsal istatistikler esas çıkarım ve endüksiyon kullanılması ile betimleyici istatistikler farklıdır.

Yani, bu istatistik dalı, incelenen bir popülasyonun özelliklerini çıkarmaya çalışır, yani yalnızca verileri toplamak ve özetlemekle kalmaz, aynı zamanda elde edilen verilerden belirli özellikleri veya özellikleri açıklamaya çalışır.

Bu anlamda, çıkarımsal istatistikler, tanımlayıcı istatistikler kullanılarak yapılan istatistiksel bir analizden doğru sonuçların elde edilmesini ifade eder.

Bu nedenle, sosyal bilimlerdeki deneylerin çoğu küçük bir popülasyon grubunu içerir, dolayısıyla çıkarımlar ve genellemeler yoluyla genel popülasyonun nasıl davrandığı belirlenebilir.

Çıkarımsal istatistiklerle elde edilen sonuçlar rastgeleliğe tabidir (örüntü veya düzenlilik yokluğu), ancak uygun yöntemler uygulanarak ilgili sonuçlar elde edilir.

Bu nedenle, hem tanımlayıcı istatistikler hem de çıkarımsal istatistikler el ele gider.

Çıkarımsal istatistikler şunlara ayrılır:

Parametrik istatistikler

Sonlu sayıda parametre (bir istatistiksel değişkenden türetilen veri miktarını özetleyen bir sayı) tarafından belirlenen gerçek verilerin dağılımına dayalı istatistiksel prosedürleri içerir.

Parametrik prosedürleri uygulamak için, çoğunlukla, incelenen popülasyonun ortaya çıkan formları için dağılım şeklini önceden bilmek gerekir.

Bu nedenle, elde edilen verilerin izlediği dağılım tamamen bilinmiyorsa parametrik olmayan bir prosedür kullanılmalıdır.

Parametrik olmayan istatistikler

Bu çıkarımsal istatistik dalı, istatistiksel testlerde uygulanan prosedürleri ve dağılımlarının sözde parametrik kriterlere uymadığı modellerden oluşur. İncelenen veriler dağılımını tanımladığı için önceden tanımlanamaz.

Parametrik olmayan istatistikler, verilerin bilinen bir dağılıma uyup uymadığı bilinmediğinde seçilmesi gereken prosedürdür, böylece parametrik prosedürden önceki bir adım olabilir.

Benzer şekilde, parametrik olmayan bir testte, yeterli örneklem büyüklükleri kullanılarak hata şansı azaltılır.

3- Matematiksel istatistikler

Matematiksel İstatistiğin varlığından da bir istatistik disiplini olarak bahsedilmiştir .

Bu, olasılık teorisini (rastgele fenomenleri inceleyen matematik dalı) ve matematiğin diğer dallarını kullandıkları istatistik çalışmalarındaki önceki bir ölçekten oluşur.

Matematiksel istatistik, verilerden bilgi elde etmekten oluşur ve matematiksel analiz, doğrusal cebir, stokastik analiz, diferansiyel denklemler vb. Gibi matematiksel teknikleri kullanır. Böylece, matematiksel istatistikler uygulamalı istatistiklerden etkilenmiştir.

Referanslar

1. İstatistik. (2017, 3 Temmuz). Wikipedia'da, Ücretsiz Ansiklopedi. 4 Temmuz 2017, 08:30, en.wikipedia.org adresinden erişildi.
2. Veri. (2017, 1 Temmuz). Wikipedia'da, Ücretsiz Ansiklopedi. 4 Temmuz 2017, 08:30, en.wikipedia.org sitesinden alındı
3. İstatistik. (2017, 25 Haziran). Vikipedi, bedava ansiklopedi. Danışma tarihi: 08:30, 4 Temmuz 2017 from es.wikipedia.org
4. Parametrik istatistikler. (2017, 10 Şubat). Vikipedi, bedava ansiklopedi. Danışma tarihi: 08:30, 4 Temmuz 2017 from es.wikipedia.org
5. Parametrik olmayan istatistikler. (2015, 14 Ağustos). Vikipedi, bedava ansiklopedi. Danışma tarihi: 08:30, 4 Temmuz 2017 from es.wikipedia.org
6. Tanımlayıcı istatistikler. (2017, 29 Haziran). Vikipedi, bedava ansiklopedi. Danışma tarihi: 08:30, 4 Temmuz 2017 from es.wikipedia.org
7. Çıkarımsal istatistik. (2017, 24 Mayıs). Vikipedi, bedava ansiklopedi. Danışma tarihi: 08:30, 4 Temmuz 2017 from es.wikipedia.org
8. İstatiksel sonuç. (2017, 1 Temmuz). Wikipedia'da, Ücretsiz Ansiklopedi. 4 Temmuz 2017, 08:30, en.wikipedia.org sitesinden alındı
9. Çıkarımsal İstatistikler (2006, 20 Ekim). Araştırma Yöntemleri Bilgi Bankası'nda. 4 Temmuz 2017, 08:31, socialresearchmethods.net'ten alındı
10. Tanımlayıcı İstatistikler (2006, 20 Ekim). Araştırma Yöntemleri Bilgi Bankası'nda. Socialresearchmethods.net'ten 08:31, 4 Temmuz 2017 alındı.