Tanımlayıcı önlemler

Bu makale istatistikte tanımlayıcı önlemlerin ne olduğunu ve tüm tanımlayıcı önlemlerin ne olduğunu açıklamaktadır. Ayrıca tanımlayıcı ölçümlerin nasıl hesaplandığını da bileceksiniz.

Tanımlayıcı önlemler nelerdir?

Tanımlayıcı ölçümler, bir veri kümesini tanımlamak için kullanılan istatistiksel parametrelerdir. Yani istatistikte tanımlayıcı ölçüler bir veri kümesini özetlemek için kullanılır.

Tanımlayıcı ölçümler dört türe ayrılır:

• Merkezi eğilim ölçümleri
• Dağılım ölçümleri
• Pozisyon ölçümleri
• Şekil ölçümleri

Merkezi eğilim ölçümleri

Merkezi eğilim ölçüleri veya merkezileştirme ölçüleri , bir dağılımın merkezi değerini gösteren istatistiksel ölçülerdir. Başka bir deyişle, merkezi eğilim ölçüleri, bir veri kümesinin merkezini temsil eden bir değer bulmak için kullanılır.

Merkezi eğilim ölçüleri:

• Ortalama : Örnekteki tüm verilerin ortalamasıdır.
• Medyan : Bu, en küçükten en büyüğe doğru sıralanan tüm verilerin ortadaki değeridir.
• Mod : Veri setinde en çok tekrarlanan değerdir.

Bu istatistiksel ölçümlerin nasıl hesaplandığına ilişkin örnekleri görmek için burayı tıklayın:

Dağılım ölçümleri

Dağılım ölçüleri , bir veri kümesinin dağılımını gösteren bir tür tanımlayıcı ölçüdür. Bu nedenle, bir numunedeki verilerin dağılım derecesini değerlendirmek için dağılım ölçümleri kullanılır.

Dağılım ölçülerine değişkenlik ölçüleri veya yayılma ölçüleri de denir.

Dağılım önlemleri aşağıdaki gibidir:

• Standart sapma (veya standart sapma)
• Varyans
• Değişim katsayısı
• Düzenli
• Çeyrekler arası aralık
• Orta fark

Her dağılım ölçüsünün kendi formülü vardır, bu nedenle bu makaleyi çok uzatmamak için hepsi aşağıdaki bağlantılı makalede açıklanmıştır. Ek olarak, bu tür tanımlayıcı metriklerin hesaplanmasına ilişkin örnekleri görebileceksiniz.

Pozisyon ölçümleri

Konum metrikleri, bir veri kümesinin yapısını bildiren istatistiksel ölçümlerdir. Başka bir deyişle konum ölçümleri, bir veri kümesinin neye benzediğini bilmenize yardımcı olur.

Garip görünse de, daha fazla konum ölçüsü olmasına rağmen merkezi eğilim ölçüleri de veri serisinin merkezi konumları hakkında bilgi sağladığı için konum ölçüleri olarak kabul edilir. Veya başka bir deyişle konum ölçüleri merkezi eğilim ölçülerini kapsar.

Aslında konum ölçümleri, belirledikleri konumlara göre merkezi konum ölçümleri ve merkezi olmayan konum ölçümleri olarak sınıflandırılır.

Böylece konum ölçümleri aşağıdaki gibidir:

• Merkez konum ölçümleri : Bir dağılımın merkezi değerlerini belirtir.
  • Ortalama : Örnekteki tüm verilerin ortalamasıdır.
  • Medyan : Bu, en küçükten en büyüğe doğru sıralanan tüm verilerin ortadaki değeridir.
  • Mode : Veri setinde en çok görünen değerdir.
• Merkezi olmayan konum ölçümleri : Veri setini eşit parçalara bölün.
• Çeyrekler – veri örneğini dört eşit parçaya bölün.
• Quintiles : Verileri beş eşit parçaya ayırın.
• Ondalık : Veri kümesini eşit genişlikte on aralığa bölün.
• Yüzdelikler : Verileri yüz eşit parçaya bölün.

Tüm bu istatistiksel parametrelerin nasıl hesaplandığını burada görebilirsiniz:

Şekil ölçümleri

İstatistikte şekil ölçüleri , bir olasılık dağılımını şekline göre tanımlamamızı sağlayan göstergelerdir. Ek olarak, bir dağılımın grafiğini çizmeye gerek kalmadan neye benzediğini belirlemek için şekil ölçümleri kullanılır.

İki tür şekil ölçümü vardır:

• Çarpıklık – bir dağılımın simetri (veya asimetri) derecesini, yani dağılımın simetrik mi yoksa asimetrik mi olduğunu gösterir.
• Basıklık : Bir dağılımın ortalaması etrafında yoğunlaşma derecesini belirtir, yani dağılımın dik mi yoksa düz mü olduğunu belirler.

Bu tür tanımlayıcı metriklerin nasıl belirlendiğini görmek için aşağıdaki bağlantıya tıklayın: