Öncü istatistiksel analiz genellikle tanımlayıcı bir analizle başlar. Verilerinizi nasıl kullanacağınızı düşünmenize, istisnaları ve hataları belirlemenize ve değişkenlerin nasıl ilişkili olduğunu görmenize yardımcı olarak sizi gelecekteki istatistiksel araştırmalara liderlik edecek bir konuma getirir. Ham verilerin anlaşılmasını ve analiz edilmesini kolaylaştıracak bir formatta tutulması, yani verilerin yeniden düzenlenmesi, sıralanması ve değiştirilmesi, böylece içerdiği veriler hakkında size yararlı bir şeyler söyleyebilmesi.
Tanımlayıcı analiz, istatistiksel veri analizinin en önemli aşamalarından biridir. Verilerinizin dağılımı hakkında bir sonuca varmanızı sağlar, hataları ve aykırı değerleri tespit etmenize yardımcı olur ve değişkenler arasındaki örüntüleri görmenizi sağlayarak sizi gelecekteki istatistiksel analizlere hazırlar.
Bu blogda, betimsel analizi ve araştırmacılar için en iyi ipuçlarını tartışacağız.
Betimsel analiz nedir?
Betimsel analiz, veri noktalarının tanımlanmasına, gösterilmesine veya yardımcı bir şekilde özetlenmesine yardımcı olan bir tür veri araştırmasıdır, böylece verilerin tüm koşullarını karşılayan modeller geliştirilebilir.
Güncel ve geçmiş verilerden yararlanarak kalıpları ve bağlantıları belirleme tekniğidir. Daha ileri gitmeden örüntüleri ve ilişkileri tanımladığı için, sıklıkla en temel veri analizi olarak adlandırılır.
Zaman içindeki değişimi tanımlarken bu analiz faydalıdır. Karar verme sürecini bilgilendirmek üzere daha ileri araştırmalar için bir sıçrama noktası olarak kalıpları kullanır. Sistematik olarak yapıldıklarında zor veya yorucu değildirler.
Veri toplama ve madenciliği, tarihsel veri oluşturmak için tanımlayıcı analizde kullanılan iki yöntemdir. Veri toplamada, bilgiler önce toplanır ve daha sonra büyük veri kümelerini basitleştirmek için sıralanır. Veri madenciliği, verilerin örüntüler ve anlamlılık açısından araştırılmasını gerektiren bir sonraki analitik aşamadır.
Betimsel analiz konusunda araştırmacılar için en iyi ipuçları
Çeşitli ampirik metodolojiler, pratik tanımlayıcı analizleri desteklemektedir. En popüler tanımlayıcı çalışma araçları, verileri açıklamak için oldukça yararlı olabilecek temel eğilimleri ve varyasyonu (ortalamalar, medyanlar ve modlar gibi) temsil eden basit istatistiklerdir.
Veri yığınını izleyicinin yararlı bulacağı bir biçime sokmak betimleyici araştırmacının sorumluluğundadır. Bu veri azaltımı, bir durum veya olgunun tüm bileşenlerine eşit ağırlık verilmesi gerektiği anlamına gelmez. Bunun yerine, olduğu haliyle olgunun en kritik yönlerine ve daha genel olarak, bir araştırma çalışmasının okunacağı gerçek dünya pratiği bağlamına odaklanır.
Frekans ölçümleri
Belirli bir olayın veya tepkinin ne sıklıkla meydana gelebileceğini anlamak, betimsel analiz için çok önemlidir. Frekans ölçümlerinin temel amacı, sayı veya yüzde gibi bir şey sağlamaktır.
Merkezi eğilim ölçüleri
Merkezi (veya ortalama) eğilimi veya yanıtı bulmak, tanımlayıcı analizde çok önemlidir. Merkezi eğilimi hesaplamak için ortalama, medyan ve mod olmak üzere üç standart kullanılır.
Dağılım ölçüleri
Bazen, verilerin bir aralıkta nasıl dağıtıldığını anlamak çok önemlidir. Bu tür bir dağılım, aralık veya standart sapma gibi dağılım ölçütleri kullanılarak ölçülebilir.
Pozisyon Ölçütleri
Bir değerin veya yanıtın diğer konularla ilgili konumunu bulmak, betimsel analizin bir başka yönüdür. Bu bilgi alanında, çeyrekler ve yüzdelik dilimler gibi metrikler faydalıdır.
Yapılacak şeyler:
Ayrıca, araştırmacıların betimsel analizi tamamlamak için yapabilecekleri şunlardır:
- Analizin amacını, hedeflerini, ne yönde ilerleyeceklerini, gözden kaçırmaları gereken hususları ve verilerin hangi formatta sunulması gerektiğini belirtmelidirler.
- Hedefleri belirledikten sonra veri toplamalıdırlar. Bu kritik bir aşamadır çünkü yanlış veri toplamak onları hedeflerinden uzaklaştırabilir.
- Verilerin temizlenmesi bir sonraki aşamadır. Büyük veri setleriyle çalışırken veri temizliği zorlayıcı olabilir. Çalışma veri setindeki gürültü veya ilgisiz bilgiler bulguları çarpıtabilir. Araştırmacılar, güvenilir sonuçlar için verileri spesifikasyonlara uygun şekilde temizlemelidir.
- Veriler temizlendikten sonra farklı analitik yaklaşımlar kullanılır. Derinlemesine betimleyici özetler şeklindeki betimleyici analiz, verilerin temel özelliklerini vurgular.
- Veri seti analiz edildikten sonra, araştırmacılar bulguları hedefler ışığında yorumlayabilirler. Sonuçlar beklenildiği gibiyse analiz başarılı olmuştur. Aksi takdirde, stratejilerindeki zayıflıkları araştırmalı ve daha iyi sonuçlar elde etmek için bu süreçleri tekrarlamalıdırlar.
- Analizinizi teknik olmayan paydaşlara ve ekiplere sunarken, bulguları iletmek zor olabilir. Veri görselleştirme bu görevi verimli bir şekilde tamamlamanıza yardımcı olur. Sonuçları vermek için araştırmacılar çizelgeler, pasta grafikler, grafikler ve diğerleri gibi çeşitli veri görselleştirme yaklaşımları kullanabilir.
Sonuç
Tanımlayıcı analiz, araştırmacının değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri keşfetmek, nüfus örüntülerini açıklamak veya temel olgular için yeni ölçütler geliştirmek isteyip istemediğine bakılmaksızın çok önemli bir araştırma yaklaşımıdır. Doğru kullanıldığında çeşitli tanımlayıcı ve nedensel araştırmalara önemli katkılar sağlayabilir.
Doğru verilere bakmak ve bunları değerlendirmek, araştırmacılar ve pazarlamacılar için oldukça değerlidir. Önemli olan içgörüleri elde etmenizi sağlayan QuestionPro gibi yerleşik bir araştırma platformu ile araştırma verilerini toplayabilir ve araç içinde karmaşık analizler gerçekleştirebilirsiniz.
QuestionPro’yu kullanarak, müşterilerinizi ve diğer araştırma nesnelerini daha iyi anlarken önemli kararlara hızla ulaşabilirsiniz. Kurumsal düzeyde araştırma paketinin yeteneklerinden hemen şimdi yararlanın!
