Akademide Betimsel İstatistikle Başarılı Analiz Sunumu

Betimsel istatistik, akademik bir çalışmanın “ilk sözü”dür. Ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet ölçüler; histogram, boxplot ve violin gibi görseller; yüzdelikler, oranlar, yoğunluk eğrileri ve kontenjans tabloları… Tüm bunlar yalnızca giriş ısınması değildir; sorunuzu doğrular, varsayım ipuçlarını verir, model seçimini şekillendirir ve okuru ikna eder. Yetersiz betimleme, güçlü bir modelin bile etkisini zayıflatabilir; iyi tasarlanmış bir betimsel anlatı ise, karmaşık istatistikleri anlaşılır bir hikâyeye dönüştürür.

1) Betimsel İstatistiğin Amacı: Sorudan Görsele Giden Yol

İlke: Betimsel istatistik, araştırma sorusuna “verinin sesi”yle ilk yanıtı verir.

Keşif (EDA): Değişkenlerin biçimi (çarpıklık/basıklık), uç değerler, eksik veri deseni, ölçek tutarlılığı.
Köprü: Varsayım testleri (normallik/homojenlik) ve model seçimi (parametrik vs nonparametrik) için işaret fişeği.
Anlatı: Rapor metninin “veri kimdir, nasıl görünür?” bölümünü oluşturur.

Uygulama kalıbı:
“Puan dağılımı sağ çarpık; medyan (IQR) raporlanmış, histogram ve QQ-plot eklenmiştir. Varyans gruplar arasında heterojen göründüğünden, kıyaslamalarda Welch ve/veya nonparametrik alternatifler değerlendirilmiştir.”

2) Ölçüm Düzeyleri ve Doğru Özetler: Nominal–Ordinal–Aralık–Oran

Nominal: Mod, frekans ve yüzde, çubuk grafik; mozaik grafik (iki değişken).
Ordinal: Medyan ve IQR, sıralı yüzdelikler; spine/mosaic; trend testi düşünülür.
Aralık/Oran (sürekli): Ortalama–sd, medyan–IQR, yüzdelikler, histogram/violin/boxplot.
Kural: Ölçüm düzeyi, hangi özetin anlamlı olduğunu belirler. Likert toplamlarında çarpıklık varsa medyan–IQR ve violin tercih edin.

Örnek rapor cümlesi:
“Motivasyon toplam puanları median=32 (IQR=9) olup, 1–5 Likert bileşimi nedeniyle merkezi eğilim medyanla sunulmuştur.”

3) Merkez ve Yayılımı Birlikte Sunmak: Ortalama mı, Medyan mı?

Ortalama (sd): Simetrik/tek modlu dağılımlar için sezgisel.
Medyan (IQR): Çarpık ve uç değerli dağılımlarda daha dayanıklı.
İkili sunum: Alan yazında yaygın; özellikle büyük n’de her ikisini birlikte verin.
Birim/ölçek: Ölçeği açıklayın (0–100, saniye, TL); dönüşüm yapıldıysa belirtin.

Uygulama: “Kelime puanı ort=64,3 (sd=12,7); medyan=65 (IQR=18). Sağ çarpıklık olduğundan medyan–IQR vurgulanmıştır.”

4) Yüzdelikler ve Dağılımın Biçimi: P10–P50–P90 ile Hikâye

Neden? Ortalama aynı kalsa da P10/P90 değişebilir; eşitsizlik/dağılım genişliği ortaya çıkar.
Uygulama: Üç nokta özeti (P10, P50, P90) + IQR; kuyruk davranışı için P95/P99.
Raporlama: “P90–P10 farkı performanstaki geniş varyasyonu gösterir.”

5) Histogram, Yoğunluk ve Violin: Hangi Grafik, Ne Zaman?

Histogram: Çöp kutusu (bin) seçimine duyarlıdır; “binwidth”i belirtin.
Yoğunluk eğrisi: Süreklilik hissi; küçük n’de dalgalanma.
Violin: Yoğunluğun şekli + boxplot özeti; gruplar arası farkı biçimsel gösterir.
Kural: Grafik alt yazısında örneklem büyüklüğü, birimler ve dönüşümler yazılsın.

Örnek: “Bin genişliği 5 puan seçilmiş, violin grafikte medyan çizgisi ve IQR kutusu gösterilmiştir.”

6) Boxplot ve Aykırı İşaretleri: Görmek, Sanıkları Belirlemek

Kutu–çit (1.5×IQR) kuralı: “Olası aykırılar” işaretlenir; silme kararı değildir.
Grup karşılaştırması: Çoklu boxplot’lar, homojenlik ipuçları.
Ek: Notch (medyan GA tahmini) kullanabilirsiniz; yorumda temkinli olun.

Rapor kalıbı:
“Kutu grafikleri, meslek lisesi grubunda hem medyanın düşük hem de dağılımın geniş olduğunu göstermektedir; uç değerler duyarlılık analizlerinde ayrıca ele alınmıştır.”

7) Kategorik Veride Akıcı Sunum: Çubuk, Yüzdelik, Mozaik, Spine

Çubuk grafiği: Basit ve güçlü; mutlak sayı + yüzdeyi birlikte vermek iyi pratiktir.
Mozaik: İki kategorik değişkenin ilişki desenini alan oranlarıyla gösterir; artıklara renk kodu eklenebilir.
Spine: Marjinal dağılımları korurken karşılaştırma yapmanızı sağlar.

Uygulama: “Okul türü × geçme durumunda mozaik grafikte ‘Fen×Geçti’ hücresinin beklenenden yüksek olduğu görülmektedir.”

8) Çoklu Gruplarda Özet Tablo Tasarımı: Ergonomi ve Okunabilirlik

İlk sütun: Değişken adı (açıklamalı).
Sütunlar: Her grup için ort–sd ve medyan–IQR; son sütunda toplam.
Hiyerarşi: Konsept kümeleri (demografi, performans, süreç göstergeleri).
İşaretler: * veya † ile not düşülen dönüşüm/ölçek bilgileri.
Sıra: Okur önce kim (demografi), sonra ne oldu (çıktılar) görür.

Kısa şablon:

Değişken	Grup A Ort (sd)	Grup A Med (IQR)	Grup B Ort (sd)	Grup B Med (IQR)	Toplam

9) Eksik Veri Betimlemesi: Yalnız “N” Değil, Desen de Önemli

Eksik oranları: Değişken bazlı eksik %, katılımcı bazlı eksik sayısı.
Desen: MCAR/MAR/MNAR ipuçları; “eksik ısı haritası”.
Rapor: “Geçerli N” ile tablolar; eksik politika (listwise/pairwise/MI) net yazılsın.

Örnek: “Okuma alt testinde eksik oranı %6,7’dir; eksikler düşük ön test puanlılarda yoğunlaşmıştır (MAR şüphesi).”

10) Ağırlıklar ve Tasarım Etkisi: Betimselde Bile Adil Olmak

Survey verisi: Ağırlıklarla betimsel istatistikler değişir; ağırlıklı ortalama/medyan raporlayın.
DEFF: Standart hatalar artabilir; güven aralığı genişler.
Rapor: “Tasarım ağırlıkları uygulandığında grup payları değişmemiş, ancak belirsizlik artmıştır.”

11) Çarpıklık, Basıklık ve Dönüşüm Kararını Betimselden Türetmek

Sezgi: Sağ kuyruk → log/√; sol kuyruk → kare; genel → Box–Cox/Yeo–Johnson.
Sunum: Hem ham ölçekte hem de dönüştürülmüş ölçekte figür eklenebilir.
Yorum: “Log-ölçeğinde varyans daha homojen; model varsayımları güçlenmiştir.”

12) Çok Değişkenli Betimleme: Korelasyon Isı Haritaları, Çift Değişkenli Yoğunluk

Korelasyon matrisi: Spearman/Pearson; FDR düzeltmesi işaretleri.
Çift değişkenli yoğunluk (hexbin/contour): Büyük n’de saçılım yerine okunurluk sağlar.
Boyut indirgeme (PCA t-SNE/UMAP betimselliği): Yapı sezgisi; sonuçlar model değildir ama keşife rehber olur.

13) Kesişen Gruplar ve Eşitsizlik Betimlemeleri: Yüzdelik Boşlukları

Yüzdelik boşluk analizi: P90–P10 farkını gruplara göre raporlayın.
Medyan farkı + GA: Dağılım merkezi farklı mı?
Eşitsizlik grafikleri: “Slopegraph” veya “ridgeline” ile katmanlı sunum.

Örnek olay: “Şehir A’da P90–P10 farkı 42 puan iken Şehir C’de 25 puan; dağılım eşitsizliği Şehir A’da daha belirgin.”

14) Betimsel İstatistikten Varsayım Testlerine: Köprü Cümleleri

Normallik & homojenlik ipuçları: QQ-plot/Levene; “Welch/robust”a gerekçe.
Bağımsızlık & otokorelasyon: Zaman sıralı veride ACF/PACF betimseli; panelde kümelenme.
Rapor kalıbı: “Betimsel bulgular, parametrik varsayımların kısmen ihlal edildiğini gösterdi; bu nedenle … tercih edildi.”

15) Etkileşimli Tablolaştırma ve “Veri Notu”: Okuru Yönlendiren Ekler

Katmanlı tablolar: Yaş × cinsiyet × okul türü gibi çok boyutlu özetler; sade alt toplamlarla.
Veri notu: Tablo altına kısa uyarılar: dönüşüm, ağırlık, eksik, aykırı stratejisi.
İpucu: “Asıl hikâyeyi taşıyan üç satır” kuralı—tablonun üstünde 1–2 cümlelik özet.

16) Alanlara Göre Betimsel Uygulamalar: Eğitim, Sağlık, İktisat

Eğitim: Sınav puanları; medyan–IQR + P10–P90; okul türüne göre violin; başarı eşiği üstü oran (GA ile).
Sağlık: Biyobelirteçler sağ çarpık → log betim; tedavi gruplarında boxplot + hata çubuğu (GA/SE türü açık).
İktisat: Gelir ağır kuyruk → log veya winsorize; gelir dağılımı betiminde Lorenz/Gini ek betimleme.

17) “Kırmızı Bayraklar”: Betimsel Sunumda Sık Hatalar

Yalnız ortalama raporu; medyan–IQR yok.
Histogram bin genişliğini belirtmemek.
Hata çubuklarının s mi SE mi GA mı olduğunun yazılmaması.
Eksik veri oranlarını saklamak; geçerli N’i göstermemek.
Aykırıları silip belirtmemek; duyarlılık yok.
Ağırlıklı veride ağırlıksız betim sunmak.

18) R ve Python ile Üretken Betimsel Akış

R (dplyr, ggplot2, skimr, gtsummary): Hızlı özet + şık tablo; patchwork ile çoklu grafik.
Python (pandas, numpy, matplotlib, pingouin): describe() + özel fonksiyonlarla P10–P90; statsmodels ile ağırlık.
Reprodüksiyon: Kod bloklarını ek dosyada paylaşın; sürüm ve seed bilgisi ekleyin.

19) SPSS ve Excel’de Pratik: Explore, Pivot ve Biçimlendirme

SPSS: Analyze > Descriptive Statistics > Explore; “Plots: Histogram, Normality plots with tests”, “Statistics: Percentiles”.
Crosstabs: “Cells: Expected, Row %, Column %”; mozaik için dışa aktarım.
Excel: Pivot tabloyla grup özetleri; “Data Bars” ile görsel yoğunluk; Power Query ile veri temizlik akışı.

20) Görsel Tasarım İlkeleri: Etiketsiz Grafik Olmaz

Eksen adları ve birimler zorunlu.
Sıfır kesişimi: Oran/para gibi niceliklerde eksen kırpma konusunda şeffaf not.
Renk: Anlam taşımalı (ör. kontrol–müdahale). Renk körlüğü dostu palet.
Altyazı (caption): Veri kapsamı, N, dönüşüm/ölçek, hata çubuğu türü, notlar.

21) Betimsel → Karar: Etki Büyüklüğü ve Belirsizlik Dilini Giydirmek

Sayıları anlamlandır: Sadece p değil; GA ve etki anlatısı.
Örnek: “Medyan farkı 6 puan; %95 GA [2; 10]. Etki küçük–orta; programın yaygınlaştırılması için maliyet–fayda analizi gerekir.”

22) Eşitlik ve Adalet Perspektifi: Gruplar Arası Adil Betim

Grup içi örneklem farkları: Küçük gruplarda yüzde oynamaları abartılı görünebilir; GA ekleyin.
Dil: “X grubu başarısız” yerine “X grubunda dağılım merkezi daha düşük ve varyans daha yüksek” gibi yargısız ifadeler.
Gizlilik: Küçük hücreleri birleştirin; yeniden tanınabilirliği azaltın.

23) Anlatı Akışı: Yazının İlk Sahnesini Mükemmelleştirmek

Önce sahne: Örneklem şeması (akış diyagramı), demografi tablosu.
Sonra biçim: Temel sonuç değişkeninin dağılımı (hist/violin/box).
Sonra ayrım: Gruplar arası özetler, yüzdelikler, aykırı stratejisi.
Kapanış: Varsayım ve model köprü cümleleri.

24) Örnek Olay 1 (Eğitim): Programın Betimsel Ön Değerlendirmesi

Durum: Deney–kontrol; ön test–son test.
Betim: Ön test medyan farkı ≈0; son testte deney grubu violin’de geniş üst kuyruk.
Yorum: “Üst dilimde kazanımlar daha belirgin; heterojen etki olasılığı. ANCOVA’da etkileşim test edilecek.”

25) Örnek Olay 2 (Sağlık): Biyobelirteçlerde Sağ Çarpıklık

Durum: CRP benzeri belirteçler.
Betim: Log ölçekte medyanlar yakınlaşıyor; kutular homojenleşiyor.
Yorum: “Log dönüşüm analitik olarak uygun; sonuçlar yüzdesel değişim diliyle raporlanacak.”

26) Örnek Olay 3 (İktisat): Gelir ve Eşitsizlik Betimleri

Durum: Üç şehirde hane geliri.
Betim: P90–P10 farkı, Gini ek betimi; Şehir A’da ağır kuyruk.
Yorum: “Politika tartışmasında ortalamanın değil P50 ve P90’ın belirleyici olduğu anlaşılıyor.”

27) Sunumda Sadelik: “Büyük Resim” Tabloları

Kural: Bir tablo/şekil tek bir iddia içersin.
Özet kutular: Yönetici özeti için 4–6 metriklik pano (ortalama, medyan, IQR, P90–P10, n, eksik %).
Tutarlılık: Tüm şekillerde aynı ölçek ve renk eşlemesi.

28) Raporlama Şablon Cümleleri (Kullan–Yapıştır)

“Değişkenler medyan (IQR) ve ortalama±sd olarak sunuldu.”
“Histogram bin genişliği 5 puan, QQ-plot normalden sapmaya işaret ediyor.”
“Kutu grafikleri gruplar arası varyans farklılıklarını görsel olarak desteklemektedir.”
“Eksik oranları değişken bazında %0–%7 arasında değişmektedir; analizler listwise ile yürütülmüş, duyarlılık MI ile doğrulanmıştır.”
“Ağırlıklar uygulandığında grup oranları benzer kalmış, standart hatalar genişlemiştir.”

29) Teslim Öncesi Kontrol Listesi (Betimsel)

Ölçüm düzeyleri doğru tanımlandı mı?
Ortalama–sd ve medyan–IQR birlikte verildi mi?
Histogram/violin/boxplot eklendi mi; bin genişliği/ölçek belirtildi mi?
Eksik veri oranları ve deseni raporlandı mı?
Ağırlıklı veri varsa ağırlıklar betimsele yansıtıldı mı?
Aykırı stratejisi ve duyarlılık notu var mı?
P10–P90, IQR, Gini vb. genişlik ölçüleri sunuldu mu?
Grafiklerde eksen/birim/legend açık mı; renk körlüğü dostu mu?
Tablo üstü özet cümle var mı (en fazla iki cümle)?
Betimsel → varsayım → model köprü cümleleri yazıldı mı?

30) Mini Rehber: “Bir Sayfada Betimsel”

Künye: Örneklem akışı ve N.
Demografi: Yaş, cinsiyet, okul türü (yüzde).
Çekirdek değişken: Medyan–IQR, ort±sd, P10–P90; histogram + violin.
Gruplar: Boxplot + tablo.
Notlar: Eksik, dönüşüm, aykırı, ağırlık.
Köprü: “Bu bulgular ışığında Welch/lojistik/GLM … uygulanacaktır.”

Sonuç

Betimsel istatistik, nicel bir çalışmanın karar mimarisinin ilk sütunudur. Bu sütun doğru inşa edilmezse, üzerine kurulan model ve tartışma bölümleri ne kadar sofistike olursa olsun, okuru ikna etmekte zorlanır. Bu makalede; ölçüm düzeylerinin seçilecek özetleri nasıl belirlediğini, merkez–yayılım ölçülerinin birlikte sunulmasının neden kritik olduğunu, yüzdeliklerin ve P90–P10 gibi genişlik göstergelerinin dağılım hikâyesini nasıl açtığını, histogram/violin/boxplot ve mozaik gibi görsellerin hangi durumda tercih edilmesi gerektiğini, eksik veri ve ağırlıkların betimsel anlatıya nasıl entegre edileceğini, çok değişkenli betimlemelerle korelasyon–yoğunluk kalıplarının nasıl görünür kılınacağını ve nihayet etik–adalet uyumlu bir dilin okur güvenini nasıl artırdığını ele aldık.

İyi bir betimsel bölüm:

Verinin kimliğini tanıtır (ölçek, birim, kapsam, eksik).
Dağılımı ve yayılımı çok yönlü gösterir (ort±sd, medyan–IQR, P10–P90).
Görselleri sade ve bilgi yüklü tasarlar (eksen, birim, binwidth, hata çubuğu türü).
Aykırı ve dönüşüm kararlarını şeffaf kılar (duyarlılık notlarıyla).
Ağırlık ve tasarım gerçeğini yansıtır (surveylerde).
Köprü cümleleriyle modeli haber verir (Welch, nonparametrik, GLM, lojistik, panel/zaman serisi).
Eşitlik/adalet perspektifini gözetir, küçük hücreleri maskeleme ve dilde özenle yaklaşır.

Unutmayın: Betimsel istatistik yalnızca tablo ve grafik değildir; hikâye anlatımıdır. Sorunuzun bağlamına uygun ölçüler ve görsellerle okuru, hipotez testleri ve modeller için hazırlar, hatta çoğu zaman sonucun yönünü sezdirir. Bu nedenle, raporunuzun betimsel bölümünü bir “formaliteden” değil, bilimsel argümanın temel taşı olarak ele alın. Böylece sonraki istatistiksel analizleriniz, sağlam bir zemin üzerinde, anlaşılır, ikna edici ve yeniden üretilebilir bir anlatıya dönüşecektir.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.

İçerik Üreticisi

Biyografinin Tamamını Gör

akademik yazımda görsel tasarım aykırı değer görselleştirme betimsel istatistik binwidth seçimi boxplot çarpıklık basıklık çift değişkenli yoğunluk Duyarlılık Analizi eğitim sağlık iktisat örnekleri eksik veri betimleme eşitsizlik ölçümü etik ve adalet etki büyüklüğü ve GA dili Gini Lorenz GLM lojistik histogram karar mimarisi kategorik veri sunumu kontrol listesi korelasyon ısı haritası küçük hücre maskeleme log dönüşüm Box-Cox medyan IQR mosaic residuals mozaik grafik ortalama standart sapma P90–P10 farkı panel ve zaman serisi PCA UMAP keşif Power Query Python pandas matplotlib R ggplot2 rapor şablonu reprodüksiyon kod paylaşımı slopegraph ridgeline spine plot SPSS Explore survey ağırlıkları DEFF tablo tasarımı varsayım köprüsü veri notu caption violin plot violin ve QQ-plot Welch ve nonparametrik winsorize yüzdelikler P10 P90

Akademide Betimsel İstatistikle Başarılı Analiz Sunumu