Gözlemler – Doktora Tezi – Tez Nasıl Yazılır?– Doktora – Ödevcim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Gözlemler

Bunun bir şans eseri veya kötü bir veri parçası olma olasılığı daha yüksek olabilir veya alternatif olarak, ayrıntılı açıklama gerektiren önemli bir aşırı durum olabilir. Dıştaki gözlemler (orta kutudan çok uzakta, özellikle üst çeyreğin üzerinde veya alt çeyreğin altında orta yayılmanın 1,5 katından fazla uzayanlar) bıyıkların üzerindeki lekelerle gösterilmiştir (Şekil 7.4’teki orta çubuğa bakın). Aykırı değerler, hangi gözlemlerin oldukça sıra dışı olduğunu size tam olarak hatırlatmak için genellikle adlarıyla ayrı ayrı etiketlemeye değer.

Tek bir gövde ve yapraktan istatistiklerin tek bir kutu ve bıyık grafiğine bakmak faydalı olabilir. Ancak bu grafiklerin gerçek değeri, Şekil 7.4’te gösterildiği gibi, farklı veri noktası kümelerindeki varyasyonu karşılaştırmanıza olanak tanımaktadır. Burada bir bakışta görülebilir:

Medyanların ve orta kutuların dikey konumlarının karşılaştırılmasıyla gösterildiği gibi, üç farklı gözlem setinin merkezi seviyesindeki varyasyonlar; ve

◆ gölgeli orta kutuların dikey boyutu, kutuların dikey boyutu artı bıyık ve aykırı değerlerin varlığı veya yokluğu ile gösterilen verilerinin yayılmasındaki farklılıklar vardır.

Bu sofistike, çok göstergeli bir karşılaştırmadır, ancak çok sezgisel ve erişilebilir bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Verileri anlamanıza büyük ölçüde yardımcı olabilir ve ayrıca okuyuculara birçok bilgiyi etkili bir şekilde aktarabilir.

Verileri yumuşatma, çizgi grafikler kullanılarak analiz edilen her tür bilgi için, özellikle de her tür indeksin zaman içindeki hareketleri için çok yararlı bir başka veri azaltma tekniğidir. Hisse senedi piyasaları veya emtia piyasalarındaki hareketler veya bir hükümetin popülaritesini gösteren kamuoyu yoklamaları gibi, çok sayıda zikzak çizen bir veri serisinde çok sayıda gözlem elde ettiğimiz birçok durum vardır.

Buradaki temel zorluk, anlamsız veya geçici dalgalanmaları, veri serisinin merkezi seviyesinde meydana gelebilecek temel, uzun vadeli değişiklikler veya geçişlerden ayırmaya çalışmaktır. Verileri yumuşatmak bunu yapmanın bir yoludur. Esasen şu şekilde çalışır. Sahip olduğunuz gerçek veri numaralarını bir sütuna koyarsınız ve ardından yanına yeni bir sayı sütunu oluşturursunuz.

Gözlem nedir
Eğitimde gözlem tekniği
Bilimsel gözlem nedir
Yarı yapılandırılmış gözlem
Gözlem tekniği
Gözlem Türleri
Katılımsız gözlem nedir
Gözlem tekniği örnekleri

Burada, her gerçek veri numarasının yerine, o gözlemin ve ondan hemen önceki ve sonraki gözlemlerin ortalaması olan yeni bir numara koyarsınız. Bunu, üç gözlemin ortalamasını alacak bir formül yazarak bir elektronik tabloda çok kolay bir şekilde yapabilirsiniz. Örneğin, 52, 56, 74, 60, 58 gibi bir sayı serisine sahipseniz, buradaki 74 için düzleştirilmiş sayı 56 􏰂 74 􏰂 60 􏰄 210, bölü 3, yani 63 olur.

Bu tekniğe ortalama yumuşatma denir ve veri serilerindeki “normal” dalgalanmaları ortadan kaldırır. Ancak, bazı alışılmadık tek seferlik gözlemleriniz varsa (yüksek veya düşük), o zaman yine de ortalama düzeltilmiş rakamı çok yukarı veya aşağı itebilirler.

Örneğin, 74’ü alışılmadık bir 124’e değiştirerek yukarıdaki sayı serisini revize edersek, seriyi elde ederiz: 52, 56, 124, 60, 58. Burada 124 için ortalama düzeltilmiş rakam 80 olacaktır, ki yine de yalnız alışılmadık bir gözlem olmasına rağmen, çevredeki sayıların seviyesinin çok üzerinde çıkmaktadır.

Ortanca düzeltme aynı şekilde çalışır, ancak bu sefer bir gözlemi, o gözlemin medyanıyla değiştirirsiniz, önceki ve sonraki. Yukarıdaki seriyi ele alalım, 52, 56, 74, 60, 58. 74 için medyan düzeltilmiş sayı, 56, 60 ve 74’ün ortadaki numarasıdır, yani 60. Bu teknik, taramada ortalama yumuşatmadan çok daha güçlüdür. tek seferlik, alışılmadık gözlemler. Örneğin, 52, 56, 124, 60, 58 serisini elde etmek için 74’ü tekrar 124 ile değiştirirsek, 124 için ortalama düzeltilmiş rakam yine 60 olacaktır, yani olağandışı gözlem tamamen iptal edilmiştir ve hiçbir medyan düzleştirilmiş sayılar üzerindeki etkidir.

Ortanca düzeltme işlemini ikinci kez tekrarlamanız gerekecek, ilk düzleştirilmiş numaralarınızı tekrar üçüncü bir sütunda ortanca düzleştirerek. Bu, tamamen kararlı bir seriye ulaşmak için gereklidir ve verilerinizin trend çizgisindeki gerçek kalıcı değişiklikleri doğru yere yerleştirir. (Bir veri serisini yalnızca bir kez medyan düzeltmek, bu tür gerçek değişiklikleri bir dönem yukarı veya aşağı yanlış yerleştirebilir; örneğin, belirli bir yılın Mayıs ayında gerçekleşen gerçek bir değişikliğin aslında Haziran ayında gerçekleştiğini düşündürür.

Ortanca yumuşatma, değişikliği Mayıs ayında gerçek zamanına geri getirecektir.) Ortanca ve ortalama yumuşatmanın nasıl çalıştığını görmek için Şekil 7.5’e bakın. Tablo, Tony Blair’in 2001’de Avrupa Başkanı olması gerektiğine inanan Birleşik Krallık vatandaşlarının oranını medyan yumuşatma uygulanarak gösterdiği iddia edilen bazı kamuoyu yoklamaları rakamlarını gösteriyor. Düzleştirilen seriler, gerçek veri gözlemleri daha ince kesikli çizgi olarak burada düz çizgi olarak gösterilmektedir; bu, okuyucuların en çok yumuşatılmış eğilime odaklanmasına izin veren, ancak yine de gerçek puanların zaman içinde nasıl değiştiğini görme yeteneğini koruyan bir tekniktir.

Çok alışılmadık aylardaki gözlemler, iki satır arasındaki büyük farklılıklar olarak çok belirgin bir şekilde ortaya çıkıyor ve sizi bunlarla ilgili özel bir açıklama yapmaya davet ediyor. (Buradaki yöntemler hakkında küçük bir özet noktası. İlgilendiğiniz tüm dönemi kapsayan pürüzsüzleştirilmiş verileri elde edebilmek için, bakmak istediğiniz dönemden önceki ve sonraki birkaç gözlem için verilere ihtiyacınız olacak. Bu ekstra veriye sahip olmadığınız durumlarda, düzleştirilmiş seriler için başlangıç ​​ve bitiş değerlerini bulma teknikleri vardır.

Genel olarak, sürekli geliştirmek ve kullanmak, gövde ve yaprak, kutu ve bıyık ve veri yumuşatma, temel veri analizi tekniklerine hâlihazırda hakim olan biri için fazladan çok az zaman veya sorun alacaktır. Ancak, sayılarınızın neyi gösterdiği hakkında kendi düşüncelerinizi netleştirmek açısından çok önemli kazanımlar elde edebilirsiniz, özellikle de tüm tablolarınız ve çizelgeleriniz için yukarıda belirtilen kılavuzları izlerseniz.

Okuyucuların bilmesi gerekenleri dikkatlice düşünmek, kendi düşüncenizin titizliğini ve kullanışlılığını büyük ölçüde etkileyebilir ve bilgilendirebilir. Sizi, profesyonel özgünlük yanılsaması veren karmaşık görünen sayılarla yaşamaktan uzaklaştırır ve bunun yerine sizi verilerinizin gösterdiklerinin gerçekten sinoptik ve anlayışlı bir analizine doğru iter. Verilerin doğru şekilde anlaşılması, onları temel unsurlara indirgemek, buğdayı samandan ayırabilmek, ancak önemli ayrıntıları gözden kaçırmadan anlamına gelir.