Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar bir kavram \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, bu kavram hakk\u0131nda veri toplamalar\u0131 gerekir. Bu veriler boy, kilo, sa\u00e7 rengi ve g\u00f6r\u00fc\u015fler gibi bir\u00e7ok \u015fekilde olabilir. Ara\u015ft\u0131rma i\u00e7in veri toplarken, iyi yorumlayabilmeniz ve analiz edebilmeniz i\u00e7in verilerinizin \u015feklini bilmeniz \u00f6nemlidir. Kategorik verileri tart\u0131\u015fal\u0131m ve ara\u015ft\u0131rma projeniz i\u00e7in ihtiyac\u0131n\u0131z olan her \u015feyi \u00f6\u011frenelim…<\/p>\n\n
Ara\u015ft\u0131rman\u0131n iki ana veri t\u00fcr\u00fc vard\u0131r: <\/p>\n\n
Bu blogda, bu verilerin ne oldu\u011fu, farkl\u0131 t\u00fcrleri ve en \u00f6nemli \u00f6zelliklerinden baz\u0131lar\u0131 hakk\u0131nda konu\u015faca\u011f\u0131z. Hadi ba\u015flayal\u0131m.<\/p>\n\n
Kategorik veriler, adlar\u0131na veya etiketlerine g\u00f6re saklanabilen ve tan\u0131mlanabilen bir bilgi bi\u00e7imini ifade eder. Say\u0131sal olarak \u00f6l\u00e7\u00fclmek yerine kategoriler halinde grupland\u0131r\u0131labilen bir nitel veri<\/a> t\u00fcr\u00fcd\u00fcr.<\/p>\n\n Bu veri t\u00fcr\u00fc, bir ki\u015finin cinsiyeti, memleketi gibi \u015feyleri g\u00f6steren kategorik de\u011fi\u015fkenlerden olu\u015fur. Kategorik \u00f6l\u00e7\u00fcmler say\u0131larla de\u011fil, do\u011fal dil tan\u0131mlar\u0131yla verilir. <\/p>\n\n Say\u0131lar bazen bunu temsil edebilir, ancak bu say\u0131lar matematiksel olarak hi\u00e7bir \u015fey ifade etmez. A\u015fa\u011f\u0131da bu veri t\u00fcr\u00fcne ili\u015fkin baz\u0131 \u00f6rnekler verilmi\u015ftir:<\/p>\n\n Yukar\u0131daki \u00f6rnekte, hem do\u011fum tarihi hem de posta kodu say\u0131lardan olu\u015fmaktad\u0131r. Say\u0131lar i\u00e7ermesine ra\u011fmen kategorik veri olarak kabul edilir. Ortalamay\u0131 hesaplamak, sa\u011flanan verilerin kategorik mi yoksa say\u0131sal m\u0131 oldu\u011funu belirlemenin basit bir yoludur. <\/p>\n\n E\u011fer ortalamay\u0131 bulabilirseniz, bu say\u0131sal veri olarak kabul edilir. Ortalamay\u0131 bulam\u0131yorsan\u0131z, bu kategorik veri olarak kabul edilir.<\/p>\n\n Kategorik veriler genellikle kategorize edilebilen veya grupland\u0131r\u0131labilen de\u011ferler ve g\u00f6zlemler i\u00e7erir. \u00c7ubuk grafikler ve pasta grafikler bu verileri g\u00f6stermenin en iyi yollar\u0131d\u0131r. Daha spesifik olarak, iki t\u00fcr kategorik veri vard\u0131r:<\/p>\n\n \u015eimdi bunlar\u0131 ayr\u0131nt\u0131l\u0131 olarak inceleyelim.<\/p>\n\n Nominal veri<\/a>, s\u0131ralanamayan veya derecelendirilemeyen kategorilerden olu\u015fan bir veri t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. Nominal \u00f6l\u00e7ek<\/a> olarak da adland\u0131r\u0131l\u0131r. Nominal veriler herhangi bir \u015fekilde s\u0131ralanamaz veya \u00f6l\u00e7\u00fclemez. Yine de, nominal veriler zaman zaman hem nitel hem de nicel olabilir. <\/p>\n\n Nominal verilere \u00f6rnek olarak semboller, kelimeler, harfler ve bir ki\u015finin cinsiyeti verilebilir.<\/p>\n\n S\u0131ral\u0131 veri, do\u011fal bir d\u00fczene sahip olan bir veri kategorisidir. Genellikle anketlerde, soru formlar\u0131nda ve finans ve ekonomi alanlar\u0131nda kullan\u0131l\u0131r. S\u0131ral\u0131 veriler, veri de\u011ferleri aras\u0131nda ayr\u0131m yapmak m\u00fcmk\u00fcn olmad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in \u00f6ne \u00e7\u0131kar.<\/p>\n\n Giysi bedenleri bu t\u00fcr verilere bir \u00f6rnektir (k\u00fc\u00e7\u00fck, orta ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fclebilir farkl\u0131l\u0131klar de\u011fildir, ancak beden kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131 g\u00f6stermek i\u00e7in a\u00e7\u0131k\u00e7a s\u0131ralan\u0131rlar).<\/em><\/p>\n\n Her biri farkl\u0131 bir kategori veya grubu temsil eden yaln\u0131zca birka\u00e7 de\u011fere sahip olabilir. Baz\u0131 ana \u00f6zellikler \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n \u0130ki t\u00fcr kategorik veri vard\u0131r: nominal veriler ve s\u0131ral\u0131 veriler. Adland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veri olarak da adland\u0131r\u0131lan nominal veriler, de\u011fi\u015fkenleri adland\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan veri t\u00fcr\u00fcd\u00fcr; s\u0131ral\u0131 veriler ise bir \u00f6l\u00e7e\u011fe veya d\u00fczene sahiptir.<\/p>\n\n Nitelikseldir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, bir olay\u0131 tan\u0131mlamak i\u00e7in say\u0131lar yerine bir dizi kelime kullan\u0131r.<\/p>\n\n Kategorik veriler, do\u011fas\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak ikili ve ikili olmayan kategorilere de ayr\u0131labilir. \u0130kili bir sorunun evet veya hay\u0131r gibi iki olas\u0131 yan\u0131t\u0131 varken, ikili olmayan bir sorunun belki gibi ikiden fazla yan\u0131t\u0131 olabilir.<\/p>\n\n Nitelikseldir, ancak genellikle say\u0131sal de\u011ferler i\u00e7erir. Ancak bu de\u011ferler herhangi bir niceliksel \u00f6zelli\u011fe sahip de\u011fildir. Aritmetik fonksiyonlarda kullan\u0131lamazlar.<\/p>\n\n G\u00f6rsel olarak analiz etmek i\u00e7in pasta grafik ve \u00e7ubuk grafik kullan\u0131labilir. Bir \u015feyin ne s\u0131kl\u0131kta ger\u00e7ekle\u015fti\u011fini belirlemek i\u00e7in \u00e7ubuk grafik kullan\u0131l\u0131rken, y\u00fczdeleri belirlemek i\u00e7in pasta grafik kullan\u0131l\u0131r. Bir tablo halinde grupland\u0131r\u0131ld\u0131ktan sonra yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n\n Kategorik verileri analiz etmek i\u00e7in mod ve medyan ara\u00e7lar\u0131 kullan\u0131l\u0131r. Mod arac\u0131 nominal verileri analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r ve her ikisi de s\u0131ral\u0131 verileri analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. S\u0131ral\u0131 veriler tek de\u011fi\u015fkenli istatistikler kullan\u0131larak da analiz edilebilir. S\u0131ral\u0131 verileri analiz etmek i\u00e7in iki de\u011fi\u015fkenli istatistikler, regresyon uygulamalar\u0131, do\u011frusal e\u011filimler ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma y\u00f6ntemleri de kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n Diyelim ki bir parti veriyorsunuz ve herkesin i\u00e7ecek kahvesi oldu\u011fundan emin olmak istiyorsunuz. Yani insanlara en sevdikleri kahvenin ne oldu\u011funu soran bir anket g\u00f6nderirsiniz ve yan\u0131tlar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki gibi bir tabloya koyars\u0131n\u0131z:<\/p>\n\n Tablodaki veriler kategorik mi?<\/p>\n\n Evet. Kategorik verilerdir \u00e7\u00fcnk\u00fc en sevilen kahve gibi gruplara ayr\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n Kategorik veriler genellikle parametrik olmayan istatistiksel testlerde kullan\u0131l\u0131r. Verilerle \u00e7al\u0131\u015fan veya ara\u015ft\u0131rma yapan herkesin bunlar\u0131 anlayabilmesi ve kullanabilmesi gerekir. Bu blogda ne oldu\u011fu, farkl\u0131 t\u00fcrleri ve \u00f6zellikleri a\u00e7\u0131klanm\u0131\u015f ve \u00f6rnekler verilmi\u015ftir.<\/p>\n\n QuestionPro, verilerle \u00e7al\u0131\u015fmay\u0131 sa\u011flayan bir anket yaz\u0131l\u0131m\u0131d\u0131r. Yaz\u0131l\u0131m, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n anketler yapmas\u0131na ve bunlar\u0131 dolduranlardan veri toplamas\u0131na olanak tan\u0131r. Daha sonra bu verilere bak\u0131labilir ve farkl\u0131 gruplara ayr\u0131labilir.<\/p>\n\n QuestionPro ayr\u0131ca kategorik verileri analiz etmek ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek i\u00e7in \u00e7apraz tablolama, frekans tablolar\u0131 ve \u00e7ubuk grafikler gibi \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lara ve \u00f6zelliklere sahiptir. Bu ara\u00e7lar, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n verilerini anlamalar\u0131na ve anlamland\u0131rmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir, b\u00f6ylece anketlerinin sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 ak\u0131ll\u0131 kararlar almak i\u00e7in kullanabilirler.<\/p>\n\n \u015eimdi s\u0131ra sende. Daha fazla bilgi edinmek veya \u00fccretsiz bir demo istemek i\u00e7in QuestionPro ile ileti\u015fime ge\u00e7in!<\/p>\n\n <\/p>\n
Kategorik veri t\u00fcrleri<\/h2>\n\n
\n
\n
\n
Kategorik verilerin \u00f6zellikleri<\/h2>\n\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
Kategorik veri \u00f6rnekleri<\/h2>\n\n
Favori Kahve<\/td> Frekans<\/td><\/tr> Latte<\/td> 04<\/td><\/tr> Espresso<\/td> 15<\/td><\/tr> Cappuccino<\/td> 02<\/td><\/tr> Sade Kahve<\/td> 10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n Sonu\u00e7<\/h2>\n\n