istatistik ne demek?

İstatistik, verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunumu ve organizasyonuyla ilgilenen bir bilim dalıdır. Veriler, sayısal veya kategorik olabilir ve birçok farklı kaynaktan (örneğin anketler, deneyler, gözlemler) elde edilebilir. İstatistik, belirsizlik altında karar vermeyi ve karmaşık veri kümelerini anlamamızı sağlar.

İstatistik temelde iki kola ayrılır:

• Betimsel İstatistik (Açıklayıcı İstatistik): Toplanan verileri özetlemek ve özetlemek için kullanılan yöntemleri içerir. Bu yöntemler, verilerin merkezsel eğilimini (ortalama, medyan, mod), dağılımını (varyans, standart sapma, çeyreklikler), şeklini (çarpıklık, basıklık) ve diğer önemli özelliklerini açıklamak için kullanılır. Grafikler (histogram, çubuk grafik, pasta grafik vb.) de betimsel istatistiğin önemli bir parçasıdır.

• Çıkarımsal İstatistik (Kestirimsel İstatistik): Örnek verilerden daha büyük bir popülasyon hakkında çıkarımlar yapmak için kullanılan yöntemleri içerir. Bu, popülasyon parametrelerinin tahmin edilmesi (örneğin, popülasyon ortalamasının tahmini) ve hipotez testleri (örneğin, bir ilacın etkinliğinin test edilmesi) gibi işlemleri içerir. Olasılık teorisi, çıkarımsal istatistiğin temelini oluşturur.

İstatistiğin farklı alanlarda kullanımı:

• İş dünyasında: Pazar araştırmaları, satış tahminleri, kalite kontrolü.
• Sağlık bilimlerinde: Klinik deneyler, epidemiyoloji, halk sağlığı.
• Sosyal bilimlerde: Anket araştırmaları, sosyal eğilimlerin analizi, kamuoyu yoklamaları.
• Mühendislikte: Kalite kontrolü, güvenilirlik analizi, deneysel tasarım.
• Çevre bilimlerinde: Çevresel etki değerlendirmesi, iklim değişikliği araştırmaları.
• Finansta: Risk yönetimi, yatırım stratejileri, portföy yönetimi.

İstatistiksel yöntemler arasında şunlar yer alır:

• Ortalama, Medyan, Mod: Verilerin merkezsel eğilimini ölçer.
• Varyans ve Standart Sapma: Verilerin dağılımını ölçer.
• Korelasyon ve Regresyon: Değişkenler arasındaki ilişkiyi inceler.
• Hipotez Testleri: Bir varsayımı test etmek için kullanılır.
• Olasılık Dağılımları: Verilerin olasılık dağılımlarını modellemek için kullanılır (örneğin, normal dağılım, binom dağılımı).
• ANOVA (Varyans Analizi): Birden fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır.
• Ki-kare Testi: Kategorik veriler arasındaki bağımsızlığı test etmek için kullanılır.

İstatistik, veri analizinde güçlü bir araçtır, ancak doğru yorumlanması ve kullanımı için istatistiksel prensiplerin iyi anlaşılması gerekir. Yanlış yorumlanmış veya kötü uygulanmış istatistiksel yöntemler yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.