Veri Analizi ve İletişim: İşletmelerin Verileri Analiz Ederek İletişim Stratejileri Geliştirme Yöntemleri

İstatistik öğrencileri arasında yaygın bir yanılgı, veri analizinin onlar için tamamen yeni bir görev olduğu yönündedir. Pek çok öğrenci basit istatistiksel testleri (örn. t-testi ve ANOVA) anlayabilecek ve uygulayabilecek olsa da, çoğu daha karmaşık analizlerle mücadele edecektir. Bu öğrenciler için veri analizi, değişkenler arasındaki kalıpları ve ilişkileri belirlemek için verileri anlama ve analiz etme anlamına gelir. İstatistik öğrencileri arasında yaygın bir yanılgı, veri analizinin onlar için tamamen yeni bir görev olduğu yönündedir. Pek çok öğrenci basit istatistiksel testleri (örn. t-testi ve ANOVA) anlayabilecek ve uygulayabilecek olsa da, çoğu daha karmaşık analizlerle mücadele edecektir. Bu öğrenciler için veri analizi, değişkenler arasındaki kalıpları ve ilişkileri belirlemek için verileri anlama ve analiz etme anlamına gelir. Bununla birlikte, pek çok başlangıç düzeyindeki istatistik ders kitabı, veri analizinden ziyade istatistiksel çıkarıma odaklanır. Bu tür çıkarımsal analiz konusunda rahat olan istatistik öğrencileri, verilerin nasıl analiz edileceğini öğrenmeye kolayca geçebilmelidir. Bu tür çıkarımsal analiz konusunda rahat olan istatistik öğrencileri, verilerin nasıl analiz edileceğini öğrenmeye kolayca geçebilmelidir. Halihazırda veri analizinde usta olan öğrenciler için, veri analizini çıkarımsal analiz becerilerinden ayrı, ayrı bir beceri olarak düşünmek yine de yararlıdır. Dört ana veri analizi türü vardır: tanımlayıcı, grafiksel, çok değişkenli ve hipotez testi. Bunlar, veri analizi alıştırmalarının örnekleriyle aşağıda açıklanmaktadır. İlk veri analizi türü en yaygın olanıdır ve belirli bir fenomen hakkında bilgi elde etmek için verilerin toplanması ve analiz edilmesinden oluşur. İkincisi, bir veri kümesindeki eğilimleri açıklamak için grafiklerin kullanıldığı özel bir veri analizi biçimidir. Üçüncüsü, birden çok bağımlı değişkenle aynı anda ilgilenmek için bir yöntemler topluluğudur ve dördüncüsü, iki veri grubunun aynı popülasyondan gelip gelmediğini belirlemek için istatistiksel testlerin kullanılmasıdır. İlk veri analizi türü en yaygın olanıdır ve belirli bir fenomen hakkında bilgi elde etmek için verilerin toplanması ve analiz edilmesinden oluşur. İkincisi, bir veri kümesindeki eğilimleri açıklamak için grafiklerin kullanıldığı özel bir veri analizi biçimidir. Üçüncüsü, birden çok bağımlı değişkenle aynı anda ilgilenmek için bir yöntemler topluluğudur ve dördüncüsü, iki veri grubunun aynı popülasyondan gelip gelmediğini belirlemek için istatistiksel testlerin kullanılmasıdır. Tanımlayıcı Veri Analizi Veri analizinin ilk türü, belirli bir fenomen hakkında bilgi elde etmek için verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini içerir. Örneğin, bir çalışma, öğrencilerin eğitim deneyimleri hakkında ne hissettiklerini araştırabilir. İlk adım, her sınıftaki ilgili değişkenlerin neler olduğu hakkında bilgi edinmek için verileri toplamak ve analiz etmek olacaktır (örneğin, öğrenci sayısı, cinsiyet, akademik yetenek). İkinci adımda, bir öğrenci ile görüşülebilir ve onun deneyimi ile ilgili soruların cevapları analiz edilebilir. Sonuçlar daha sonra her kategori için yanıtların sıklığını gösteren bir tablo veya grafikte özetlenebilir. Tanımlayıcı veri analizi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli araştırma sorularını yanıtlamak için kullanılabilir: Değişkenin dağılımı nedir? Farklı kategoriler arasında değişkende bir fark var mı? Aykırı değerler var mı? Gruplar arasındaki farkı tespit etmek için kaç gözlem gereklidir? Bir değişkenin dağılımına bakıldığında, verileri özetlemenin dört yaygın yolu vardır. Verileri özetlemenin en yaygın yolu, değişkenin olası değerlerinin her birine düşen gözlem sayısını saymaktır. Diğer üç özet ölçü yüzdeler, oranlar ve ortalamalardır. Sayılar ve Yüzdeler Sayılar ve yüzdeler, bir tablo veya grafikteki her yanıtın sıklığını özetlemek için kullanılır. Sayımları kullanmak için, değişkenin her değerine ayrı bir sembol atanır (örneğin, birinci değer için "1" ve ikinci değer için "2"). Daha sonra, veri setinde her bir sembolün kaç kez oluştuğu hesaplanabilir. Yüzdeleri hesaplamak için, her sembol ayrı ayrı sayılmalı ve ardından toplam gözlem sayısına bölünmelidir. Verileri özetlemek için ortalamayı kullanırken, ortalama hesaplanmadan önce değişkenin her değeri bir ondalık sayıya dönüştürülmelidir. Örneğin, bir sayı listesinin ortalamasını hesaplamak için önce sayıların dönüştürülmesi gerekir.