İstatistikteki Temel Tanımlar – 1

Değişkenler Nelerdir?: Değişkenler araştırma yaparken ölçtüğümüz, kontrol ettiğimiz veya manipule ettiğimiz şeylerdir.Araştırmada üstlendikleri rol ve yapılan ölçümün çeşidine göre bir çok bakımdan farklılaşırlar.

Değişkenler arası ilişkiler: Tiplerinden bağımsız iki veya fazla sayıda değişkenin ilişkili olması için bir gözlemler örneğinde bu değişken değerlerinin tutarlı bir biçimde dağılmış olması gerekmektedir. Diğer bir değişle, değerler her bir gözlem için diğeriyle sistematik bir biçimde uyumluysa değişkenler ilişkilidir. Mesela, eğer çoğu erkek yüksek BHS’a ve çoğu bayan düşük BHS’a veya tam tersi bir durum mevcut ise BHS ve cinsiyet birbirleriyle ilişkilidir diyebiliriz. Aynı şekilde yükseklik ağırlıkla ilişkilidir, çünkü tipik olarak uzun boylular ufak boylulara göre daha kiloludurlar.

Korelasyonel ve deneysel araştırma: Çoğu ampirik çalışma genel olarak bu iki kategoriye girmektedir.

Korelasyonel araştırma da herhangi bir değişkeni etkilemeyiz (veya en azından etkilememeye çalışırız), yalnızca onları ölçer ve aralarındaki farklara bakarız. Örneğin kan basıncı ile kolestrol seviyesi arasındaki farklar gibi.

Deneysel çalışmada, bazı değişkenleri manipule ederiz ve bu manipülasyonun diğer değişkenler üzerindeki etkilerini ölçeriz; mesela bir araştırmacı kan basıncını sanal olarak arttırıp kolestrol seviyesini ölçmek isteyebilir. Deneysel çalışmadaki veri analizi değişkenler arası “korelasyon”u da ölçer, özellikle manipule edilmiş ve manipülasyondan etkilenmiş olanları. Deneysel veri kalitatif olarak bize daha sağlam bir bilgi sağlar: Sadece deneysel veri değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri gösterebilir. Mesela bir A değişkeni değiştirildiğinde B’nin de değiştiğini buluyorsak, “A B’yi etkiliyor” diyebiliriz. Korelasyonel araştırmadan çıkan veriler yalnızca bildiğimiz teoriler ışığında nedensel terimlerle açıklanabilir, ancak korelasyonel veri sonuca yönelik nedensellik sağlamaz.

Bağımlı ve Bağımsız Değişkenler:

Bağımsız değişkenler manipule edilmişlerken, bağımlılar yalnızca ölçülmüş veya kayıt altına alınmışlardır.

Örneğin bir deneyde erkekler ve dişiler beyaz hücre sayılarına (BHS) göre karşılaştırılıyorlar ise, burada cinsiyet “bağımsız” ve BHS “bağımlı” değişkendir.

Ölçekler:

Spesifik olarak değişkenler (a) nominal, (b) ordinal, (c) interval ve (d) ratio olmak üzere dörde ayrılırlar.

a. Nominal Değişkenler (Örnek: Irk, cinsiyet, renk): Nominal değişkenler sadece kalitatif sınıflandırmalarda kullanılırlar. Bu değişkenleri miktarsal olarak ölçemeyiz veya sıralayamayız. Mesela iki denekten birinin değişken tabanlı olarak diğerinden farklı olduğunu söyleyebiliriz, ancak hangisinin diğerinden daha üstün olduğunu söylememiz güçtür.
b. Ordinal Değişkenler (Örnek: SES grupları, Büyük – Küçük Ayrımları, Likert-Semantik Ölçekler): Ordinal değişkenler bize ölçmeye çalıştığımız değerlerin hangisinin diğerinden büyük / küçük, kaliteli / kalitesiz olduğunu söyler, fakat yine değerlerin birbirlerinden “ne kadar fazla olduklarını” söylemez. Tipik örnek olarak SES gruplarını verebiliriz. Mesela ortanın üstünün ortadan daha yüksek olduğunu biliriz ancak % 18 daha büyüktür diyemeyiz.
c. Interval Değişkenler (Örnek: Fahrenhait, Celcius): Interval değişkenler yalnızca ölçtüğümüz değerleri sıralamamıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda değerler arasındaki farklılıkları karşılaştırmamızı ve ölçmemizi sağlar. Mesela Fahrenhait veya Celcius olarak ölçülen sıcaklık interval ölçekte ölçülür. 40 derecelik bir sıcaklık 30 dereceden yüksektir diyebiliriz ve 20’den 40 dereceye artış 30’dan 40 dereceye artışın iki katı kadardır diyebiliriz.
d. Ratio Değişkenler (Örnek: Kelvin): Ratio değişkenler interval değişkenlere benzerler, interval değişkenlerin özelliklerine ek olarak, tanımlanabilen bir sıfır noktasına sahiplerdir, böylece “X Y’den 2 kat daha fazladır” gibi ifadeler de kullanabiliriz. Ratio ölçeğinin temel örnekleri süre ve boşluktur. Kelvin sıcaklık ölçeği ratio scale’e örnektir. Mesela 200 derece Kelvin’in 100’den fazla olduğunu söyleyebiliriz ev ayrıca aradaki farkın 2 kat olduğunu da belirtebiliriz. Interval ölçekler ratio özelliğine sahip değillerdir. Birçok veri analiz prosedüründe (mesela SPSS’te) interval ve ratio ölçekler birbirlerinden ayrılmazlar.

Bir Cevap Yazın