Bu yazıda istatistik biliminin alt dalları olan betimsel (tanımlayıcı) ve çıkarımsal istatistik ayrımı ele alınacaktır. Birbirini tamamlayacak nitelikte olan bu iki alan belirgin şekilde birbirinden ayrılmaktadır. İster özel sektörde isterse de akademik camiada yapılan istatistiksel analizlerin seviyesi, türü ve ayrımını yapabilmek için bu konu iyi bilinmek durumundadır.Şimdi hazırsanız betimsel ve çıkarımsal istatistik ayrımını daha yakından irdeleyelim:

Betimsel ve çıkarımsal istatistik ayrımı

Bu ayrım istatistiksel analiz sürecinde yapılan işlemin karmaşıklığı ve kattığı değerle ilişkilidir. Betimsel istatistik genellikle veri analizinin ilk adımını oluşturur ve araştırmacı veri hakkında bir ön fikir edinme amacıyla bu analizi yapar. Ancak bazen yapılan bu temel işlem önemli kararlar almaya yetebilir.

Betimsel istatistik nedir?

Betimsel istatistik örnekleri

• Youtube üzerinden bir videoyu izleyen 500 kişinin izleme süresi, beğeni oranı, yorum sayısı vs gibi bazı özelliklerini kullanarak ortalama izleme süresi, beğeni oranı gibi istatistikleri bulup, grafik ve tablolarla özetlersek betimleyici istatistik yapmış oluruz. Buradan elde edilen sonucu genelleme gibi bir amacımız yoktur.
• Yazılı ve görsel medyada gördüğünüz istatistiksel haberlerin çoğunluğu (Hükümetlerin topladıkları meterolojik veriler, afet verileri, enflasyon, faiz, zam oranları, gayrisafi yurtiçi hasıla verisi, programların izlenme istatistikleri, yerli ve yabancı turistlerin sayısı ve ortalama harcamaları vb gibi oransal ve yüzdesel benzer içerikler).

Çıkarımsal istatistik nedir?

Çıkarımsal istatistik örnekleri

• Youtube’da bir kanala abone olan 5000 kişi arasından 1000’ini seçerek izleme süresini elde etmiş olalım. Bu 1000 kişinin ortalama izleme süresini kullanarak olasılıklara dayanan bir hipotez testi yapıyorsak (örneğin ortalama izleme süresi 8 dk’dır gibi bir iddiayı test ediyorsak) ve elde edilen sonucu kanala genelleme amacımız varsa bu artık bir çıkarımsal istatistik problemidir.

• Varsayalım ki bir marketler zinciri yeni bir ürünün ciroyu ortalama ne kadar etkilediğini merak ediyor olsun. Bu amaçla 7000 bin mağazasından 100’ünde bu ürünü piyasaya sürüyor. 100 mağazadan elde edilen cirolara bakarak ciroyu etkileme oranını %15 olarak bulmuş olsun. Bu oranın tüm mağazalarda korunacağı iddiasında bulunur ve bir test süreci yürütürsek çıkarımsal bir istatistik yapmış oluruz. Dikkat edilirse bu istatistikler karmaşık olmakla birlikte daha kullanışlı sonuçlar ortaya koymaktadır.

Sonuç

Bu yazıda istatistik biliminin iki alt dalı olan betimsel ve çıkarımsal istatistik ayrımı ele aldık. Genel bir değerlendirme olarak şu tespitlerde bulunabiliriz:

• Betimsel istatistik çıkarımsal istatistiğin genellikle ilk adımıdır.
• Betimsel istatistik her çalışmada mutlak surette veriyi tanıma, sorunları belirleme ve çözme noktasında uygulanmak zorundadır.
• Betimsel istatistik basit olmakla birlikte tek başına karar almaya yetebilir. Örneğin seçim çalışmalarında halkın tutumları, bir ürünün pazar payının belirlenmesi, pazarlama araştırmaları genellikle çıkarımsal bir amaç içermez ancak elde edilen sonuçlar çok önemli ticari gelirler sağlayabilir.
• Çıkarımsal istatistik bilimsel araştırmaların olmazsa olmazıdır. Çalışmaya bilimsel nitelik kazandırmak istiyorsak bir iddiada bulunmalı ve bunu olasılıksal süreçler içeren hipotez testleriyle sınamalıyız. Aksi durumda özetleyici bir takım bilgiler dikkate alınmayabilir.
• Her iki süreç birbirini tamamlayıcı nitelikte olup geleneksel araştırmaların sonuçlandırılmasında yeterli olmanın yanısıra yapay zekanın makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi alt dallarında da aktif olarak kullanılmaktadır.

Dördüncü yazısını tamamladığımız “adım adım istatistik temelleri” adlı yazı dizisinde alan içinden ve dışından bireylerin sorunsuzca kavrayabileceği formatta birçok içerik hazırlamaktayız. Serinin önceki yazılarına blog adresimizden ulaşabilirsiniz.

Aklınıza takılan soruları, varsa yorumlarınızı bizimle yorum olarak veya iletişim sayfamızdan paylaşmayı ihmal etmeyin. Hepinize bol istatistikli ve analizli günleriz dileriz 🙂 Sonraki yazılarda görüşmek üzere.