1. bölüm
TYT & AYT - İstatistik - 1.Sayfa
LİSE • TYT • AYT
İstatistik
1. Sayfa • Temel Kavramlar ve Veri Düşüncesi
NEDEN İSTATİSTİK?
İstatistik; verileri toplama, düzenleme,
özetleme ve yorumlama bilimidir.
Amaç “çok sayıda bilgi” içinden anlamlı bir sonuç üretmektir.
Günlük hayatta hava durumu tahminleri, anket sonuçları, sınav analizleri, spor istatistikleri, ekonomik göstergeler gibi pek çok yerde istatistik kullanılır.
Veri (Data)
Gözlem veya ölçüm sonucu elde edilen ham bilgidir.
Örnek: Bir sınıftaki öğrencilerin boyları, deneme sınavı netleri, günlük sıcaklıklar.
İstatistiksel Çalışma
Veriden sonuca giden süreçtir:
Topla (anket/ölçüm)
Düzenle (tablo/grafik)
Özetle (ortalama/medyan vb.)
Yorumla (sonuç/karar)
A
Anakütle (Popülasyon) ve Örneklem
İstatistiğin temel ayrımı
Anakütle:
İncelenmek istenen tüm birimler.
Örnek: Türkiye’deki tüm lise öğrencileri, bir şehrin tüm günlük sıcaklıkları, bir fabrikanın tüm ürünleri.
Örneklem:
Anakütleden seçilen daha küçük grup.
Örnek: Türkiye’den rastgele seçilmiş 500 lise öğrencisi, son 30 günün sıcaklıkları, kalite kontrol için seçilen 200 ürün.
Amaç: Örneklemi kullanarak anakütle hakkında tahmin yapmak.
Bu yüzden örneklemin temsil edici seçilmesi çok önemlidir.
D
Değişken (Variable)
Ölçülen/ gözlenen özellik
Değişken; bireyden bireye değişebilen bir özelliktir. Örneğin boy, sınav puanı, kan grubu birer değişkendir.
Nitel (Kategorik) Değişken
Sayı gibi görünse bile asıl anlamı kategori olan değişkendir.
Örnek: Cinsiyet, şehir, kan grubu, sınıf şubesi.
Nicel (Sayısal) Değişken
Ölçülebilen ve üzerinde matematiksel işlemler yapılabilen değişkendir.
Örnek: Boy, ağırlık, yaş, net sayısı, süre.
Sık Kullanılan Semboller
Gözlem sayısı
n ile gösterilir.
Bir gözlem
Veri değerleri genellikle x harfiyle ifade edilir.
Bu sayfada amaç; istatistiğin diline giriş yapmak ve “veri”yi doğru tanımlamaktır. Sonraki sayfada veriyi tabloya dönüştürmeyi öğreneceğiz.
2. bölüm
TYT & AYT - İstatistik - 2.Sayfa
LİSE • TYT • AYT
İstatistik
2. Sayfa • Veri Türleri ve Veri Sunumu
VERİ TÜRLERİ
İstatistikte veriler, yapısına göre iki temel gruba ayrılır:
1. Ayrık Veri (Discrete Data)
Sadece belirli değerleri alabilen verilerdir. Genellikle sayma sonucu elde edilir.
Örnekler:
• Bir sınıftaki öğrenci sayısı
• Bir günde çözülen soru sayısı
• Bir ailedeki çocuk sayısı
Bu tür veriler genellikle:
gibi tam sayılardan oluşur.
2. Sürekli Veri (Continuous Data)
Ölçüm sonucu elde edilen ve belirli bir aralıktaki tüm değerleri alabilen verilerdir.
Örnekler:
• Boy uzunluğu
• Ağırlık
• Sıcaklık
• Süre
Örneğin bir öğrencinin boyu:
cm olabilir.
Ham Veri (Raw Data)
Toplanan verilerin ilk haline ham veri denir.
Örnek: 8 öğrencinin net sayısı:
Bu liste henüz düzenlenmemiştir. Daha anlaşılır olması için sıralanabilir.
Sıralanmış veri:
Veri Neden Düzenlenir?
Veri düzenlenmeden yorum yapmak zordur. Düzenleme sayesinde:
En büyük ve en küçük değer kolayca görülür.
Ortalama hesaplanabilir.
Verinin genel durumu anlaşılır.
Karşılaştırma yapılabilir.
Sayfa Özeti
• Ayrık veri sayma sonucu elde edilir.
• Sürekli veri ölçüm sonucu elde edilir.
• Ham veri düzenlenmemiş veridir.
• Veri düzenlenerek daha anlamlı hale getirilir.
• Sürekli veri ölçüm sonucu elde edilir.
• Ham veri düzenlenmemiş veridir.
• Veri düzenlenerek daha anlamlı hale getirilir.
Sonraki sayfada frekans kavramını ve frekans tablosunu öğreneceğiz.