kategorik veri

Question

Hocam, kategorik veri analizinde kafam çok karışıyor. Hangi durumlarda hangi testleri kullanacağımı, özellikle de değişkenler arasındaki ilişkiyi incelerken ne yapacağımı tam olarak kestiremiyorum. Bir de bu verileri yorumlarken nelere dikkat etmeliyim, sonuçlar ne anlama geliyor, bunları anlamakta zorlanıyorum.

Answer 1

🎨 Kategorik Veri Nedir?

Kategorik veri, niceliksel (sayısal) bir değer ifade etmek yerine, bir kategoriyi veya grubu temsil eden veridir. Başka bir deyişle, nesneleri veya bireyleri belirli özelliklere göre sınıflandırmak için kullanılır. Bu özellikler sayısal olabileceği gibi (örneğin, bir anketteki 1'den 5'e kadar olan derecelendirmeler), genellikle sözel veya semboliktir.

📚 Kategorik Veri Türleri

Kategorik veriler, temelde iki ana türe ayrılır:

• 🍎 Nominal Veri: Kategoriler arasında doğal bir sıralama veya hiyerarşi bulunmayan verilerdir.
• 🍇 Ordinal Veri: Kategoriler arasında anlamlı bir sıralama veya hiyerarşi bulunan verilerdir.

🍎 Nominal Veri

Nominal veriler, sadece isim veya etiketlerden oluşur. Kategoriler arasında herhangi bir üstünlük veya derecelendirme söz konusu değildir. Örneğin:

• 🚗 Araba Markaları: Toyota, Honda, BMW, Mercedes
• 🌈 Renkler: Kırmızı, Mavi, Yeşil, Sarı
• 🌍 Ülkeler: Türkiye, Almanya, Japonya, Brezilya

Bu örneklerde, herhangi bir araba markasının diğerinden daha "iyi" veya herhangi bir rengin diğerinden daha "önemli" olduğunu söyleyemeyiz. Sadece farklı kategorilerdir.

🍇 Ordinal Veri

Ordinal verilerde ise, kategoriler arasında belirli bir sıralama vardır. Ancak, kategoriler arasındaki mesafenin eşit olması gerekmez. Örneğin:

• ⭐ Müşteri Memnuniyeti: Çok Memnun, Memnun, Nötr, Memnun Değil, Hiç Memnun Değil
• 🎓 Eğitim Seviyesi: İlkokul, Ortaokul, Lise, Üniversite, Yüksek Lisans
• 👕 Bedenler: Küçük (S), Orta (M), Büyük (L), Çok Büyük (XL)

Bu örneklerde, "Çok Memnun" kategorisi "Memnun" kategorisinden daha yüksek bir memnuniyet düzeyini temsil eder. Benzer şekilde, "Lise" eğitim seviyesi "Ortaokul" seviyesinden daha yüksektir. Ancak, "Memnun" ve "Çok Memnun" arasındaki memnuniyet farkı ile "Nötr" ve "Memnun Değil" arasındaki memnuniyet farkı aynı olmayabilir.

📊 Kategorik Veri Analizi

Kategorik verilerin analizi, sayısal verilerden farklı yöntemler gerektirir. Sık kullanılan bazı yöntemler şunlardır:

• 📉 Frekans Tabloları: Her bir kategorinin kaç kez tekrarlandığını gösterir.
• 🥧 Pasta Grafikler: Her bir kategorinin veri setindeki yüzdesini görsel olarak temsil eder.
• 📊 Çubuk Grafikler: Her bir kategorinin frekansını veya yüzdesini çubuklar aracılığıyla karşılaştırır.
• 🤝 Ki-Kare Testi: İki kategorik değişken arasında bir ilişki olup olmadığını test eder.

🔑 Kategorik Verinin Önemi

Kategorik veri, birçok alanda büyük öneme sahiptir. Anketlerden elde edilen verilerin analizinde, müşteri davranışlarını anlamada, pazar araştırmalarında ve daha birçok uygulamada kullanılır. Kategorik veriyi doğru bir şekilde anlamak ve analiz etmek, doğru kararlar vermek ve etkili stratejiler geliştirmek için kritik öneme sahiptir.