2. hafta - SABİS - Sakarya Üniversitesi

SAÜ
2. HAFTA
VERİLERİN TOPLANMASI, DÜZENLENMESİ VE TABLOLARLA SUNUMU
PROF. DR. MUSTAFA AKAL
İÇİNDEKİLER
1. VERİLERİN TOPLANMASI
Genel olarak istatistik
Daha teknik bir ifade ile istatistik
İstatistik Yöntemler
1. Tanımlayıcı (Betimsel) İstatistik
2. Çıkarımsal (Yorumlayıcı, Açıklayıcı) İstatistik.
2. VERİLERİN DÜZENLENMESİ
2.1. Ana kütle (Kitle, Yığın, Evren, Popülasyon)
2.2. Örneklem
2.3. Gözlem (Denek)
2.4. Ölçme ve Ölçü (Ölçek) Değerleri
2.5. Parametre ve İstatistik
2.6. Değişken (Variable) ve Veri (Data)
3. VERİLERİN TABLOLAR VE GRAFİKLERLE SUNUMU
HEDEFLER
Verilerin İşlenmesi ve sunumunu sağlamak.
1.
VERİLERİN TOPLANMASI
İstatistik bilimi çeşitli konularda istatistiki araştırmalar yapabilmek için her bilim dalında
olduğu gibi belirli bir disipline dayanan sistematik bir yöntemler zinciri izlemektedir. Bu
sistematik yöntemlerin ilki verilerin toplanmasıdır.
İstatistiki araştırmanın amacına göre bilimsel yöntemlerle toplanmış deneklerden toplanan
veya gözlemlerle elde edilen ve kayıt altına alınan nitel ve nicel bilgilere Veri denir. Sayma
veya ölçme işlemleri sonucunda ilk istatistiki verilerin elde edilmesine ve bu verilerin
düzenlenmesi işlemine istatistiksel verilerin toplanması denilir. Araştırmacının ilk işi
araştırma konusu ile ilgili sayılacak veya ölçülecek verilerin ve bu verileri toplama
yönteminin doğru olarak belirlemesidir.
Birinci bölümde ifade edildiği gibi değişkenlerin değerleri (veriler) nitel-nicel, süreklisüreksiz ve bağımlı-bağımsız olarak sınıflandırılabilir.

Zekâ, dikkat, eğitim durumu vb. gibi bazı nitel verileriderece ve seviyelerine göre
değişik numaralarvermek suretiylesayılarla ifade ederek nicel veriler hale getirmek
mümkündür. Bu şekilde nitel veriler ölçülerek sayısal olarak ifade edilmiş hale sokulabilir.
1.1. Veri Toplama Yöntemleri (Veri Kaynakları)
Araştırmacı yapmak istediği çalışmasının konusuna, veri toplamanın ekonomik ve zaman
açısından maliyetine, verinin doğru ve çabuk toplanmasına ve verinin türüne göre çok çeşitli
veri toplama yöntemleri kullanabilir.
En çok kullanılan dört yöntem aşağıda açıklanmıştır.
1.1.1. Tutulan eski kayıtlar, yayınlanan raporlar ve yıllıklar gibi mevcut olan
kaynaklardan derleyerek veri toplama. Doğru ve sistematik olarak tutulması durumunda bu
mevcut kaynaklardan elde edilen veriler araştırmacıyı doğru sonuçlara götürür.
ÖRNEK: İllerin üniversite giriş sınavındaki başarısı ve bu başarı üzerinde illerdeki eğitim
yatırımlarının, öğretmen/öğrenci oranının etkisini istatistiksel olarak araştırmak isteyen bir
araştırmacı ÖSYM, TÜİK, DPT gibi devlet kurumlarının arşivlerinden, yayınladıkları yıllık
raporlardan verileri toplamaları mümkündür.
1.1.2.Anket veya saha araştırması yaparak veri toplama. Araştırmaya konu olan gruplara
anket soruları sorulur ve elde edilen yanıtlar verileri oluşturur. Verilerin güvenilir olabilmesi
için anket soruları iyi hazırlanmalı ve grup iyi seçilmelidir. Anket posta, e-mail, telefon gibi
haberleşme araçları ile yapılabileceğinden maliyet ve zaman açısından avantajlı olmasına
rağmen, saha araştırması bizzat deneklerle yüz yüze görüşülerek yapılacağından sorularının
ne demek istediği deneklere daha iyi anlatılır ve böylece daha sağlıklı veriler toplanabilir.
ÖRNEK: Sakarya Üniversitesi öğrencilerinin sorunlarını araştırmak isteyen bir araştırmacı,
hazırladığı anket soruları yardımıyla veri toplayabilir.
1.1.3. Deney veya gözlem yaparak veri toplama. Özellikle sağlık, kimya, fizik vb. gibi
alanlarda denekler üzerinde deney ve ya gözlem yaparak araştırılacak konu ile ilgili veri
toplanabilir.
ÖRNEK: Geliştirilenüç farklı saç çıkarma ilacından hangisinin daha iyi sonuç verdiğini
görmek isteyen bir araştırmacı, üç farklı hasta grubunda bu ilaçları uygulayarak saç artış
değerlerini saptar ve bunların istatistiksel olarak önemli olup olmadığı sonucuna varır.
1
1.1.4.Önceden çeşitli kurumlar tarafından ya da çeşitli araştırmalar için hazırlanmış
veri bankalarından hazır verilerin kullanılması.
ÖRNEK: IMF, TÜİK, TCMB, DPT, Dünya Bankası vb. gibi kurumların hazırlamış olduğu
ekonomik veriler.

Tutulan eski kayıtlar, yayınlanan raporlar ve yıllıklar, anket ve saha çalışmaları, deney
ve gözlemlere Birincil Veri Kaynakları denir. Bu veriler araştırmacı tarafından toplanmış
veya derlenmiştir.

Önceden çeşitli kurumlar tarafından ya da çeşitli araştırmalar için toplanmış ve hatta
düzenlenmiş veri bankalarındaki verilere İkincil Veri Kaynakları denir. Bu veriler
araştırmacı tarafından birincil veri kaynaklarından elde edilmiştir. TÜİK, TCMB, DPT vb.
kurumların veya önceki çalışmalardaki verileri örnek olarak gösterilebilir.
2. VERİLERİN DÜZENLENMESİ (TASNİFİ)
Farklı yöntemlerle toplanan veriler (değişkenler) çok sayıda gözlem içermektedir. Bu
verilerden elde edilen bilgiler düzensiz ve dağınıktır. Bu nedenle ilgilenilen araştırma
konusunun değişkenlerinin özellikleri hakkında bilgi edinmek amacıyla, düzensiz ve dağınık
verilerin düzenlenerek özetlenmesi (tasnifi)istatiksel araştırmalarda atılacak ikinci adım
olacaktır.
Verilerin düzenlendiği çizelgelere sıklık çizelgeleri, gösterdikleri dağılıma ise sıklık dağılımı
denir. Nitel ve nicel verilere göre bu çizelgeler farklılık gösterirler.

Verilerde Sıklık Çizelgeleri ve Dağılımı: Araştırmada toplanan veriler genelde
düzenlenmemiş ham verilerdir. Araştırılacak ana kütlenin veya örneklemin sahip olduğu
özellikleri hakkında bir ön bilgi edinmek ve yapılacak istatistiksel analizlerde kullanılmak
açısından bu verilerin düzenlenmesi (sınıflanması) faydalı olacaktır.Bu nedenle toplanan
verilere sıklık çizelgeleri ve dağılımı yöntemi uygulanır. Konunun daha iyi anlaşılabilmesi
için aşağıdaki örnek yardımıyla toplanan nicel ham verilerin nasıl sınıflandırılacağı
uygulamalı olarak gösterilecektir.
ÖRNEK: Maliye bölümü öğrencilerinin istatistik final sınavında aldığı notlar (veriler) Tablo
1’de verilmiştir. Tablodaki gözlem (veri) sayısı 20’dir.
Tablo 1. Maliye Bölümü Öğrencilerinin İstatistik Final Sınavı Notları
Numarası
Not
Numarası
Not
Numarası
Not
Numarası
Not
1
50
6
40
11
60
16
50
2
70
7
80
12
70
17
90
3
100
8
70
13
80
18
80
4
60
9
90
14
60
19
60
5
80
10
70
15
70
20
70
2
2.1. Verilerin Basit Seri Şeklinde Düzenlenmesi
Araştırmacı bu verileri (notları) küçükten büyüğe doğru sıralayarak basit seri şeklinde Tablo
2’deki gibi düzenleyebilir.
Tablo 2. Maliye Bölümü Öğrencilerinin İstatistik Final Sınavı Notlarının Küçükten
Büyüğe Doğru Basit Seri Olarak Sunumu
Numarası
Not
Numarası
Not
Numarası
Not
Numarası
Not
6
40
14
60
12
70
13
80
1
50
19
60
15
70
18
80
16
50
2
70
20
70
9
90
4
60
8
70
5
80
17
90
11
60
10
70
7
80
3
100
Tablo 2’de veriler basit seri şeklinde düzenlenmiştir. Tablo 2 yardımıyla bazı kavramları ve
bu kavramlara karşılık gelen değerleri örnek üzerinde uygulamalı olarak hesaplayabiliriz.
Dağılım Sınırları: Veri kümesinde (Dağılımda) verilerin aldığı en büyük ve en küçük gözlem
değerleridir.
 En büyük değer (Xmax=Maksimum): Veri kümesinin aldığı en büyük değerdir buna
dağılımın üst sınırı da denir.
Örneğimizde istatistik dersi final sınavından alınan en yüksek not olan 100 değeridir.
 En küçük değer (Xmin=Minimum):Veri kümesinin aldığı en küçük değerdir buna dağılımın
alt sınırı da denir.
Örneğimizde istatistik dersi final sınavından alınan en düşük not olan 40 değeridir.
Dağılım Genişliği (Aralığı) : Dağılımın en büyük (üst sınır) değeri ile en küçük (alt sınır)
değeri arasındaki farktır. Örneğimizde,
 Dağılım genişliği (DG) = En büyük değer - En küçük değer = 100 - 40 = 60
2.2.Verilerin Tasnif Edilmiş Seri Şeklinde Düzenlenmesi
Frekans: Değişkene ait aynı değere sahip bir verinin kaç kez tekrarlandığını gösterir.
Araştırmacı bir değişkene ait aynı değere sahip ya da tekrar eden verileri sınıflandırarak
(tasnif ederek) verileri tasnif edilmiş seri şeklinde düzenleyebilir. Bu şekilde verilerin sıklık
çizelgeleri (frekansları) elde edilmiş olur. Değişkene ait verinin frekansı (sıklığı) fi ile
gösterilir. Örneğimizi tasnif edilmiş seri şeklindeTablo 3’teki gibi düzenleyebiliriz.
3
Tablo 3. Maliye Bölümü Öğrencilerinin İstatistik Final Sınavı Notlarının Tasnif Edilmiş
Seri Olarak Sunulması
Öğrencilerin Notları
Notların Sıklığı (Frekansı) = fi
40
1
50
2
60
4
70
6
80
4
90
2
100
1
Toplam
∑
Tablo 3’den görüldüğü gibi en yüksek frekansa 70 değeri sahiptir. 20 kişilik sınıfta 6 öğrenci
istatistik dersi final sınavından 70 almıştır. En düşük frekansa ise 40 ve 100 değerleri sahiptir.
Sınıfta 1’er öğrenci istatistik dersi final sınavından 40 ve 100 almıştır. Sınıfın başarı
durumunu görmemiz açısından tasnif edilmiş seriler daha faydalıdır.
2.3. Verilerin Gruplanmış (Sınıflanmış) Seri Şeklinde Düzenlenmesi
Bir değişkene ait çok sayıda ve birbirinden farklı veri mevcut ise bu verileri tasnif edilmiş seri
(küme) şeklinde düzenlemek zordur. Bu gibi durumlarda değişkenlerin birbirine yakın değere
sahip verileri bir arada toplanarak gruplanmış seri olarak sunulabilir. Verilerin gruplanmış
seri olarak düzenlenmesini ve onla ilgili bazı kavramları aşağıdaki örnek yardımıyla
uygulamalı olarak açıklayabiliriz.
ÖRNEK: Sakarya Üniversitesi İİBF fakültesinde 500 öğrenci istatistik dersini almaktadır. Bu
öğrencilerin yılsonu not ortalaması 0 ile 100 değerleri arasında değişmektedir. Öğrencilerin
yılsonu not ortalamasının çoğunlukla birbirinden farklı ama birbirine yakın olacağı
düşünülürse gruplanmış seri şeklinde sunulması faydalı olacaktır. Tablo 4, Sakarya
Üniversitesi İİBF fakültesinde istatistik dersini alan 500 öğrencinin yılsonu not
ortalamalarının gruplanmış seri olarak sunumunu vermektedir.
4
Tablo 4. Sakarya Üniversitesi İİBF Öğrencilerinin İstatistik Yılsonu Notlarının
Gruplanmış Seri Olarak Sunulması
Başarı
Derecesi
Not Sınıfları
(Gruplar)
Sınıf Orta
Değeri (mi)
Öğrenci Sayısı
(Sınıf sıklığı ya da
Frekansı)
AA
90-100
95
50
50
101-90=11
BA
85-89
87
60
110
90-85=5
BB
80-84
82
40
150
85-80=5
CB
75-79
77
50
200
80-75=5
CC
70-74
72
100
300
75-70=5
DC
60-69
64,5
50
350
70-60=10
DD
50-59
54,5
60
410
60-50=10
DF
40-49
44,5
40
450
50-40=10
FF
0-39
19,5
50
500
40-0=40
Toplam
Kümülatif Sınıf Aralığı (s)
Sıklık
∑
Tablo 4 yardımıyla, gruplanmış seriler ile ilgili bazı kavramları uygulamalı olarak
açıklayabiliriz.
Sınıf: Eşit ya da birbirine yakın değere sahip verilerin (gözlemlerin, deneklerin) bir arada
gösterilerek oluşturulan her bir gruba sınıf denir. Sınıf sayısı, k ile ifade edilir.
Tablo 4’teki örnekte görüldüğü gibi öğrencilerin notları 9 grupta toplanmıştır ve dolayısıyla
sınıf sayısı 9’dur (k = 9).
Sınıfın Alt Sınırı (AS): Bir sınıfta yer alan en küçük değerdir. Örneğimizde AA (birinci)
grubun alt sınırı 90 ve BA (ikinci) grubun alt sınırı 85 vb. gibidir.
Sınıfın Üst Sınırı (ÜS): Bir sınıfta yer alan en büyük değerdir. Örneğimizde AA (birinci)
grubun üst sınırı 100 ve BA (ikinci) grubun üst sınırı 89 vb. gibidir.
Sınıf Aralığı: Ardarda geleniki sınıfın üst sınır (en büyük değer) ile alt sınır (en küçük değer)
arasındaki farktır. Sınıf aralığı, ssile ifade edilir. Örneğimizde AA (birinci) grubun sınıf
aralığı 11 ve BA (ikinci) grubun sınıf aralığı 5 vb. gibidir.
Sınıf sayısının az olması verilerdeki bazı ayrıntıların ortadan kalkmasına yol açabileceği gibi
sınıf sayısının çok olması da sıklık dağılımının ham veriler kadar karmaşık olmasına yol açar.
Sınıf sayısı ve sınıf aralıklarının nasıl belirlenmesi konusunda genel bir görüş birliği yoktur.
Araştırma konusuna ve gözlem sayısına göre farklılıklar gösterebilir. Sınıf sayısı ve aralıkları
belirlenirken dikkat edilmesi gereken en önemli husus sınıfların birbirleriyle karşılaştırma
5
yapmaya uygun olmasıdır. Sınıf sayısı arttıkça sınıf aralıkları küçülecektir. Sınıf aralıkları
araştırılan konuya göre örneğimizde olduğu gibi eşit olmayabilir.
 Sınıf aralıkları araştırmacı tarafından üç farklı yöntemle belirlenebilir. (Araştırmacı bu
yöntemleri kullanmadan da önceki benzer araştırma ya da teorilere dayanarak sınıf arlığını
belirleyebilir). Bu üç farklı yöntemi aşağıdaki örnek ile uygulamalı olarak açıklayabilir.
ÖRNEK: 300 mağazanın bulunduğu Forum İstanbul AVM’de mağazalar yıllık satış
hasılatlarına göre gruplandırılacaklardır. En yüksek hasılata 52.500.000 TL ile Real mağazası
sahipken, en düşük hasılata 12.500.000 TL ile çocuk oyuncak mağazası sahiptir. Sınıf
sayısının 20 olarak belirlendiği varsayımı altında sınıf aralıklarını hesaplayabiliriz.
Birinci Yöntem: Sınıf sayınının belirlendiği varsayımı altında, gözlemlerin (Verilerin)
maksimum ve minimum değerlerine bağlı olarak sınıf aralıkları belirlenebilir.
Örneğimizde mağazalar hasılatlarına göre 2.000.000 TL aralıklarla
(0-2.000.000, 2.000.000-4.000.000 vb.) sınıflandırılabilir.
İkinci Yöntem (Sturges Yöntemi): Sturges çok sayıda gözlemin olduğu durumlarda sınıf
sayısının aşağıda geliştirilen formülle bulunmasını önermiştir.
(
)
Bulunan sınıf sayısı örneğimizde olduğu gibi tam sayı değilse, tam sayıya en yakın sayı (9)
sınıf sayısı olarak alınır. Bulunan sınıf sayısı yukardaki formülde yerine konularak sınıf
aralığı hesaplanır.
Örneğimizde Sturges yöntemiyle hesaplama yapıldığında mağazalar hasılatlarına göre
4.444.444 TL aralıklarla (0 - 4.444.444, 4.444.444 – 8.888.888 vb.) sınıflandırılabilir.
Üçüncü Yöntem: Sturges yöntemi hesaplamasındaki zorluklardan dolayı pratikte yaygın
olarak kullanılmamaktadır. Sturges yöntemine göre daha kolay hesaplanabilen ve gözlem
sayının kareköküne bağlı olan aşağıdaki formül sınıf aralıklarının hesaplanmasında daha sık
kullanılmaktadır.
√
√
Örneğimizde sınıf sayısı (√
) tam sayı değildir, tam sayıya en yakın sayı (17)
sınıf sayısı olarak alınır. Hesaplama sonucunda mağazalar hasılatlarına göre 2.312.728 TL
aralıklar la (0 – 2.312.728, 2.312.728 – 4.625.456 vb.) sınıflandırılabilir.
6
Sınıf Orta Değeri (mi): Bir sınıfın alt ve üst sınır değerlerinin ortalaması o sınıfın orta
değerini verir. Her bir sınıf için sınıf orta değerleri aşağıdaki formül yardımıyla bulunabilir.
Örneğimizde AA (birinci) grubun sınıf orta değeri 95 ve BA (ikinci) grubun sınıf orta değeri
87 vb. gibidir.
Sınıf Sıklığı (Sınıf Frekansı): Bir sınıfta yer alan gözlem ya da denek sayısıdır. Örneğimizde
AA (birinci) grubun sınıf sıklığı 50 ve BA (ikinci) grubun sınıf sıklığı 60 vb. gibidir.
Kümülatif Sıklık (Frekans): Sınıf sıklıklarının üst üste eklenmesi ile oluşan sıklıklara denir.
3.VERİLERİN TABLOLAR VE GRAFİKLERLE SUNUMU
İlk toplanan ham veriler anlamsız ve karmaşık rakam yığınlarından ibarettir.Bu verilerin ilk
bakışta ne içerdiğinin anlaşılabilmesi ve kolayca algılanabilmesi için tablo ve grafiksel
sunumlar kullanılabilir.
3.1.Tablo Sunumları
Tablolar toplanan verilerin tasnif ve gruplama işleminden geçirildikten sonraanlamlı bir
şekilde düzenlenerek sunulmasına yardımcı olurlar. Tablolar verileri anlamsız ve karmaşık bir
rakamlar yığını olmaktan çıkarıp, ilk bakışta araştırılan konu hakkında genel istatistiki
analizler yapılmasınaolanak sağlar.Veriler özelliklerine göre çok farklı seçeneklerle
tabloolarak sunulabilir. Bu tablolar en çok ve sık kullanılanlar örnekler yardımıyla uygulamalı
olarak sunulacaktır.
3.1.1.Zaman Serilerinin Tablolar Halinde Sunumu
Sayısal veriler yıl, ay, hafta vb. gibi zamana bağlı olarak sıralanmışsazaman serisi
oluşturulmuş olur. Zaman serileri araştırılan konunun özelliğine göre artan, azalan ya da
dalgalı zaman serisi olabilir.
 Zaman serisindeki veriler zamanla sürekli artış gösteriyorsa böyle serilere artan zaman
serileri denir.
ÖRNEK: Yıllar itibarıyla İstanbul’daki araç sayısı, Türkiye’nin ihracatı vb.
Tablo 3.1.1. İstanbul’daki Araç Sayısı
Yıllar
Araç
Sayısı
2000
2000.000
2001
230.000
2002
270.000
2003
330.000
2004
380.000
7
2005
450.000
2006
490.000
2007
550.000
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
Tablo 3.1.2. Türkiye’nin İhracatı (Milyar $)
Yıllar
İhracat
Tutarı
2000
12
2001
14
2002
18
2003
33
2004
38
2005
45
2006
49
2007
55
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
 Zaman serisindeki veriler zamanla sürekli azalış gösteriyorsa böyle serilere azalan zaman
serileri denir.
 Zaman serisindeki veriler zamanla artış ve azalış gibi dalgalı bir seyir gösteriyorsa böyle
serilere dalgalı zaman serileri denir.
ÖRNEK: Firmaların üretim miktarı ve satışları, ürün fiyatları, işçi sayıları, tarımsal ürünler
vb. birçok değişken ekonomik ve mevsimsel faktörlere bağlı olarak dalgalı bir seyir izler.
Havaların olumsuz olduğu yıllarda tarım üretimi azalıp, tarımsal ürün fiyatları artarken
havaların olumlu olduğu yıllarda tersi söz konusudur. Mevsimsel olarak kış aylarında gelen
turist sayısı yaz aylarına göre azalmaktadır. Ekonomik kriz dönemlerinde firmalar işçi
sayılarını ve üretimlerini azaltırken, ekonomik genişleme dönemlerinde tersi söz konusudur.
Bu örnekler çoğaltılabilir.
Tablo 3.1.3. Türkiye’de Fındık Üretimi (Ton)
8
Yıllar
Fındık
Üretimi
2000
200.000
2001
230.000
2002
150.000
2003
250.000
2004
280.000
2005
200.000
2006
320.000
2007
250.000
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
Tablo 3.1.4. Türkiye’de İşsiz Sayısı
Yıllar
İşsiz
Sayısı
2000
8.000.000
2001
9.830.000
2002
9.750.000
2003
9.250.000
2004
8.780.000
2005
8.400.000
2006
8.120.000
2007
8.030.000
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
9
3.1.2. Mekân Serilerinin Tablolar Halinde Sunumu
Veriler toplandıkları ülke, bölge, şehir, ilçe vb. gibi bir mekâna göre düzenlenip sıralanmışsa
mekânsal seriler oluşturulmuş olur.
ÖRNEK: Türkiye’nin illere göre araç sayısı, illere göre nüfusu, ülkelerin ihracatı,
Türkiye’nin Avrupa Birliği ülkelerine ihracatı, Türkiye’ye ülkelere göre gelen turist sayısı vb.
Tablo 3.1.5. Türkiye Bölgelere Göre Kişi Başına Milli Gelir Dağılımı
(2000 yılı, TL)
Bölgeler
Milli
Gelir
Marmara
24.000
Ege
18.000
İç Anadolu
1.2000
Akdeniz
9000
Batı Karadeniz
7000
Doğu Karadeniz
6000
Güney Doğu Anadolu
5500
Doğu Anadolu
4000
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
Tablo 3.1.6. Türkiye’ye 2006’da Gelen Turistlerin Ülkelere Göre Dağılımı
Ülkeler
Turist
Sayısı
Rusya
2.400.000
Almanya
2.100.000
İngiltere
1.200.000
ABD
900.000
Fransa
700.000
İran
400.000
Japonya
350.000
Çin
140.000
10
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
3.1.3. Bölünme Serilerinin Tablolar Halinde Sunumu
Cinsiyet, medeni durum, eğitim durumu, işletmede ki işçilerin çalışma yılı ve ya ücretleri,
çeşitlerine göre araç sayıları, amaçlarına göre yurtdışına seyahat edenler vb. gibi veriler
zamana ve mekâna bağlı olmadan sektör, amaç vb. gibi kategorilere ayrılarak seri oluştururlar
bu tür serilere bölünme seri denir.
ÖRNEK:
Tablo 3.1.7. Türkiye’de Sektörlere Göre İstihdam Durumu
Sektörler
İşçi Sayısı
Sanayi
12.400.000
Tarım
12.100.000
Hizmet
8.200.000
Turizm
2.900.000
Teknoloji
700.000
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
Tablo 3.1.8. Türkiye’de Çeşitlerine Göre Araç Sayısı
Araç Çeşitleri
Araç
Sayısı
Oto
11.200.000
SUV
2.100.000
Ağır Vasıta
6.200.000
Traktör
2.900.000
Mini Van
500.000
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
11
Tablo 3.1.9. Yaşlarına Göre Türkiye’nin Nüfus Dağılımı (2000)
Yaş Sınıfları
Nüfus
Sayısı
0-10
5.400.000
10-20
7.100.000
20 - 30
11.200.000
30 - 40
15.900.000
40 - 50
12.800.000
50 - 60
8.400.000
60 - 70
5.350.000
70 - üzeri
840.000
Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır
KAYNAKLAR:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
YılmazÖzkan, Uygulamalı İstatistik 1, Sakarya Kitapevi, 2008.
Özer Serper, Uygulamalı İstatistik 1, Filiz Kitapevi, 1996.
Meriç Öztürkcan, İstatistik Ders notları, YTÜ.
Andım Oben Balce ve Serdar Demir, İstatistik Ders Notları, Pamukkale Üniversitesi, 2007.
Ayşe CananYazıcı, Biyoistatistik Ders Notları, Başkent Üniversitesi.
ZehraMuluk ve Yavuz Eren Ataman, Biyoistatistik ve Araştırma Teknikleri Ders Notları,
Başkent Üniversitesi.
12