Gerçek hayatta iki değişkenli verilere 5 örnek

İki değişkenli veriler, tam olarak iki değişken içeren bir veri kümesini ifade eder.

Bu tür veriler her zaman gerçek dünyadaki durumlarda ortaya çıkar ve bu tür verileri analiz etmek için genellikle aşağıdaki yöntemleri kullanırız:

• Nokta bulutları
• Korelasyon katsayıları
• Basit doğrusal regresyon

Aşağıdaki örnekler, iki değişkenli verilerin gerçek hayatta göründüğü farklı senaryoları göstermektedir.

Örnek 1: İşletme

Şirketler genellikle reklama harcanan toplam para ve toplam gelir hakkında iki değişkenli veriler toplar.

Örneğin, bir şirket birbirini takip eden 12 satış çeyreği için aşağıdaki verileri toplayabilir:

Bu, iki değişkenli verilere bir örnektir çünkü tam olarak iki değişken hakkında bilgi içerir: reklam harcamaları ve toplam gelir.

Şirket bu veri setine basit bir doğrusal regresyon modeli uydurmaya karar verebilir ve aşağıdaki uygun modeli bulabilir:

Toplam gelir = 14.942,75 + 2,70* (reklam giderleri)

Bu, şirkete reklama harcanan her ek dolar için toplam gelirin ortalama 2,70 dolar arttığını söylüyor.

Örnek 2: Tıbbi

Tıbbi araştırmacılar sağlıkla ilgili değişkenler arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak için sıklıkla iki değişkenli veriler toplarlar.

Örneğin, bir araştırmacı 15 kişiden aşağıdaki yaş ve kalan kalp atış hızı verilerini toplayabilir:

Araştırmacı daha sonra iki değişken arasındaki korelasyonu hesaplamaya ve bunu 0,812’ye eşit bulmaya karar verebilir.

Bu durum iki değişken arasında güçlü pozitif bir ilişkinin olduğunu göstermektedir. Yani yaş arttıkça kalan kalp atış hızı da tahmin edilebileceği gibi artma eğilimindedir.

İlgili: Ne “güçlü” bir korelasyon olarak kabul edilir?

Örnek 3: akademisyenler

Araştırmacılar hangi değişkenlerin üniversite öğrencisi performansını etkilediğini anlamak için sıklıkla iki değişkenli veriler toplar.

Örneğin, bir araştırmacı belirli bir sınıftaki öğrenciler için haftalık çalışılan saat sayısı ve buna karşılık gelen genel not ortalaması hakkında veri toplayabilir:

Daha sonra bu iki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için basit bir dağılım grafiği oluşturabilir:

İki değişken arasında açıkça pozitif bir ilişki vardır: Haftada çalışılan saat sayısı arttıkça öğrencinin genel not ortalaması da artma eğilimindedir.

Örnek 4: Ekonomi

İktisatçılar genellikle iki sosyoekonomik değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için iki değişkenli veriler toplarlar.

Örneğin bir iktisatçı belirli bir şehirdeki bireylerin toplam eğitim süresi ve toplam yıllık geliri hakkında veri toplayabilir:

Daha sonra aşağıdaki basit doğrusal regresyon modelini uyarlamaya karar verebilir:

Yıllık gelir = -45.353 + 7.120*(Öğrenim yılı)

Bu, ekonomiste, her ek eğitim yılı için yıllık gelirin ortalama 7.120 dolar arttığını söylüyor.

Örnek 5: Biyoloji

Biyologlar genellikle iki değişkenin bitkiler veya hayvanlar arasında nasıl bir ilişki olduğunu anlamak için iki değişkenli veriler toplarlar.

Örneğin bir biyolog, farklı bölgelerdeki toplam yağış ve toplam bitki sayısı hakkında veri toplayabilir:

Biyolog daha sonra iki değişken arasındaki korelasyonu hesaplamaya ve bunu 0,926’ya eşit bulmaya karar verebilir.

Bu durum iki değişken arasında güçlü pozitif bir ilişkinin olduğunu göstermektedir.

Yani daha yüksek yağış, bir bölgedeki bitki sayısının artmasıyla yakından ilişkilidir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler, iki değişkenli veriler ve bunların nasıl analiz edileceği hakkında ek bilgi sağlar.

İki Değişkenli Analize Giriş
Tek Değişkenli Analize Giriş
Pearson Korelasyon Katsayısına Giriş
Basit Doğrusal Regresyona Giriş