İstatistiksel yayılma ve sapma (diğer adlarıyla istatistiksel değişkenlik veya varyasyon) istatistik biliminde bir sayısal kantitatif değişkenin ölçülen veya ölçülebilen değerlerinin veya bir olasılık dağılımı'nın genel olarak veya bir merkez noktasından yaygınlığı veya değişebilirliği özelliğidir. İstatistiksel yayılma veya sapma kantitatif değişkenlerin veya rassal değişkenlerin diğer bir özelliği olan merkezsel konum ölçüleri ile birlikte istatistikçilerin en çok ilgilendikleri konulardır. Genel olarak günlük hayatta en çok kullanılan yayılma ölçüsü açıklık olmakla beraber, bunun gayet bariz olarak aykırı değerlerden çok etkilenmesi dolayısı ile çeyrekler açıklığı, standart sapma ve varyans gibi diğer çok kullanılan yayılma ölçüleri geliştirilmiştir.
İstatistiksel yayılma
Eğer bir değişkenin tüm değerleri veya gözlemlenen değerleri birbirine özdeş olarak tek ve sadece tek bir değer alırsa istatistiksel yayılım sıfırdır. Değişken değerleri daha farklı değerler almaya başladıkça yayılma artmaya başlayarak yayılma ölçüsü sıfırdan başka değerler alır.
İstatistiksel yayılma ölçüleri için değişik sınıflama şekilleri vardır. Bir çeşit sınıflama yayılımın ölçümünün herhangi bir belli merkezsel noktaya referansla yapılıp yapılmadığına göredir. Açıklık veya çeyrekler açıklığı yayılım ölçüleri için herhangi bir diğer merkezsel noktaya referans verilmez. , standart sapma veya varyans için ise belirli bir merkezsel konum noktası, aritmetik ortalama, bir çapa noktası gibi bir referans noktası olur ve yayılma bu merkezsel referans noktasından sapmalar ile ölçülür.
Diğer bir sınıflama yayılma ölçülerinin ölçülme birimlerinin özelliklerine dayanır:
Bazı yayılım ölçleri olup ölçülmeleri için hiçbir birimi olmayıp sade ve sade hiçbir birimi olmayan bir saf sayı olarak ifade edilirler. Ama bu halde değişken verileri için boyut veya birim bulunmamaktadır. Bunlara örnek:
- varyasyon katsayısı;
- . Bu Gini katsayısı değerinin iki katıdır.
Yayılım ölçülerinin çok büyük bir kısmı için "yayılım ölçüsü değişkenin ölçüldüğü birim" ile ölçülür. Örneğin değişkenler metre veya dakika ile ölçülmekte ise yayılma ölçüleri de ayni birimde olan metre veya dakika ile ölçülürler. Bunlara örnek:
Bu türdeki istatistiksel yayılma ölçüleri sadece değişmez-birimli olmayıp değişmez konumluluk" ve boyuta göre doğrusal olma özelliklerine de sahiptirler. Böylece bir rassal değişken olan X için SX olan yayılım ölçüsü ise, bunun bir doğrusal dönüşümü olan
- Y = aX + b a ve b reel sayıları için
ifadesi için de yayılım ölçüsü
- SY = |a|SX
olur.
Diğer istatistiksel yayılım ölçüleri değişken değerleri ile ilgili ama değişik birimlerdedir. Varyans standart sapmanın karesi olduğu için, değişkenin ölçme biriminin karesi birimindedir. Örneğin değişken metre ile ölçülürse varyans metre kare birimlidir. Bu nedenle varyansın konumu değişmez ama boyuta göre doğrusal değildir.
Bazı yayılma ölçüleri özel maksatlarla geliştirilmişlerdir. Bunlar arasında (saatler, osiloskoplar, amplifikatörler vb için) ve frekanslarla ilgili olarak "Allan varyansı" ve "Hadarmand varyansı" kayda değer yayılım ölçülerdir.
için yayılma ve sapmanın tanımlanıp ölçülmesi kavramsal olarak daha zor açıklanmaktadır ve genellikle fen ve teorik matematik temelli istatistikçiler tarafından kullanılmamakta olduğu için geldirilmemişlerdir. Ancak kategorik veriler ile çok uğrasan sosyal bilimler içinde bu çeşit kalitatif yayılma ölçüleri geliştirilmiştir.
İstatistiksel yayılmanın kaynakları
Fiziksel bilimlerde yayılma ve değişkenlik ölçülme hatalarının rassal olmalarından doğmaktadır. Ölçüm enstrümanları hiçbir zaman hiç kusursuz ve tam mükemmel değildirler. Bu bilimlerde ölçülen kantitenin sabit ve hiç değişmediği genellikle kabul edilir ve böylece değişkenlik ölçümlerin arasında farklardan, yani gözlem hatası nedeni ile ortaya çıkar.
Bu varsayım biyolojik bilimlerde doğru değildir. Gözlemlenen fenomen incelenen fenomenin kendine özel karakteri dolayısıyla diğerlerinden farklıdır ve anakütlenin değişik üyeleri birbirlerinde çok genel ayrılıklar gösterirler.
Sosyal bilimlere gelince biyolojik bilimlerden çok daha fazla sayıda değişkenlik doğuran faktörler (tarihsel, fizyolojik, psikolojik, politik, sosyal) nedenlerle incelenen karakterlerde büyük yayılma gösterebilirler.
Dipnotlar
Ayrıca bakınız
Dış bağlantılar
- İngilizce Wikipedia "Statistical dispersion" maddesi:[1] 4 Mart 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (İngilizce) (Erişim: 7.5.2010)
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Istatistiksel yayilma ve sapma diger adlariyla istatistiksel degiskenlik veya varyasyon istatistik biliminde bir sayisal kantitatif degiskenin olculen veya olculebilen degerlerinin veya bir olasilik dagilimi nin genel olarak veya bir merkez noktasindan yayginligi veya degisebilirligi ozelligidir Istatistiksel yayilma veya sapma kantitatif degiskenlerin veya rassal degiskenlerin diger bir ozelligi olan merkezsel konum olculeri ile birlikte istatistikcilerin en cok ilgilendikleri konulardir Genel olarak gunluk hayatta en cok kullanilan yayilma olcusu aciklik olmakla beraber bunun gayet bariz olarak aykiri degerlerden cok etkilenmesi dolayisi ile ceyrekler acikligi standart sapma ve varyans gibi diger cok kullanilan yayilma olculeri gelistirilmistir Istatistiksel yayilmaEger bir degiskenin tum degerleri veya gozlemlenen degerleri birbirine ozdes olarak tek ve sadece tek bir deger alirsa istatistiksel yayilim sifirdir Degisken degerleri daha farkli degerler almaya basladikca yayilma artmaya baslayarak yayilma olcusu sifirdan baska degerler alir Istatistiksel yayilma olculeri icin degisik siniflama sekilleri vardir Bir cesit siniflama yayilimin olcumunun herhangi bir belli merkezsel noktaya referansla yapilip yapilmadigina goredir Aciklik veya ceyrekler acikligi yayilim olculeri icin herhangi bir diger merkezsel noktaya referans verilmez standart sapma veya varyans icin ise belirli bir merkezsel konum noktasi aritmetik ortalama bir capa noktasi gibi bir referans noktasi olur ve yayilma bu merkezsel referans noktasindan sapmalar ile olculur Diger bir siniflama yayilma olculerinin olculme birimlerinin ozelliklerine dayanir Bazi yayilim olcleri olup olculmeleri icin hicbir birimi olmayip sade ve sade hicbir birimi olmayan bir saf sayi olarak ifade edilirler Ama bu halde degisken verileri icin boyut veya birim bulunmamaktadir Bunlara ornek varyasyon katsayisi Bu Gini katsayisi degerinin iki katidir Yayilim olculerinin cok buyuk bir kismi icin yayilim olcusu degiskenin olculdugu birim ile olculur Ornegin degiskenler metre veya dakika ile olculmekte ise yayilma olculeri de ayni birimde olan metre veya dakika ile olculurler Bunlara ornek Aciklik Ceyrek acikligi Standart sapma Bu turdeki istatistiksel yayilma olculeri sadece degismez birimli olmayip degismez konumluluk ve boyuta gore dogrusal olma ozelliklerine de sahiptirler Boylece bir rassal degisken olanXicinSXolan yayilim olcusu ise bunun bir dogrusal donusumu olan Y aX b avebreel sayilari icin ifadesi icin de yayilim olcusu SY a SX olur Diger istatistiksel yayilim olculeri degisken degerleri ile ilgili ama degisik birimlerdedir Varyans standart sapmanin karesi oldugu icin degiskenin olcme biriminin karesi birimindedir Ornegin degisken metre ile olculurse varyans metre kare birimlidir Bu nedenle varyansin konumu degismez ama boyuta gore dogrusal degildir Bazi yayilma olculeri ozel maksatlarla gelistirilmislerdir Bunlar arasinda saatler osiloskoplar amplifikatorler vb icin ve frekanslarla ilgili olarak Allan varyansi ve Hadarmand varyansi kayda deger yayilim olculerdir icin yayilma ve sapmanin tanimlanip olculmesi kavramsal olarak daha zor aciklanmaktadir ve genellikle fen ve teorik matematik temelli istatistikciler tarafindan kullanilmamakta oldugu icin geldirilmemislerdir Ancak kategorik veriler ile cok ugrasan sosyal bilimler icinde bu cesit kalitatif yayilma olculeri gelistirilmistir Istatistiksel yayilmanin kaynaklariFiziksel bilimlerde yayilma ve degiskenlik olculme hatalarinin rassal olmalarindan dogmaktadir Olcum enstrumanlari hicbir zaman hic kusursuz ve tam mukemmel degildirler Bu bilimlerde olculen kantitenin sabit ve hic degismedigi genellikle kabul edilir ve boylece degiskenlik olcumlerin arasinda farklardan yani gozlem hatasi nedeni ile ortaya cikar Bu varsayim biyolojik bilimlerde dogru degildir Gozlemlenen fenomen incelenen fenomenin kendine ozel karakteri dolayisiyla digerlerinden farklidir ve anakutlenin degisik uyeleri birbirlerinde cok genel ayriliklar gosterirler Sosyal bilimlere gelince biyolojik bilimlerden cok daha fazla sayida degiskenlik doguran faktorler tarihsel fizyolojik psikolojik politik sosyal nedenlerle incelenen karakterlerde buyuk yayilma gosterebilirler DipnotlarAyrica bakinizOrtalama Betimsel istatistikDis baglantilarIngilizce Wikipedia Statistical dispersion maddesi 1 4 Mart 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arsivlendi Ingilizce Erisim 7 5 2010