Temel Kavramlar


sayfa1/2
e.ogren-sen.com > Ekonomi > Evraklar
  1   2



İSTATİSTİK



2. BÖLÜM

c:\users\sau\desktop\statistik pendidikan.jpg

VERİLERİN TOPLANMASI, DÜZENLENMESİ VE SUNUMU

Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ

2013


İkinci Bölüm

VERİLERİN TOPLANMASI ve SUNUMU


c:\users\sau\desktop\set\13.png


Öğrenme Hedefleri
Bu bölümü çalıştıktan sonra;

  • İstatistiksel verileri toplar.

  • İstatiksel olarak toplanan verileri tasnif edebilir.

  • İstatiksel olarak tasnif edilen verileri grafik ve tablolar yardımıyla sunabilir.

Temel Kavramlar


  • Veri

  • Basit Seri

  • Tasnif Edilmiş Seri

  • Gruplanmış (Sınıflanmış) Seri



İçindekiler

1. VERİLERİN TOPLANMASI

1.1. Veri Toplama Yöntemleri (Veri Kaynakları)

2. VERİLERİN DÜZENLENMESİ (TASNİFİ)

2.1. Verilerin Basit Seri Şeklinde Düzenlenmesi

2.2. Verilerin Tasnif Edilmiş Seri Şeklinde Düzenlenmesi

2.3. Verilerin Gruplanmış (Sınıflanmış) Seri Şeklinde Düzenlenmesi

3. VERİLERİN TABLOLAR VE GRAFİKLERLE SUNUMU

3.1.Tablo Sunumları

3.2. Grafiksel Sunumlar


  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 istatiksel verilerin toplanması denilir. Araştırmacının ilk işi araştırma konusu ile ilgili sayılacak veya ölçülecek verilerin ve bu verileri toplama yönteminin doğru olarak belirlemesidir.

Birinci bölünde ifade edildiği gibi değişkenlerin değerleri (veriler) nitel-nicel, sürekli-süreksiz ve bağımlı-bağımsız olarak sınıflandırılabilir.

  • Zekâ, dikkat, eğitim durumu vb. gibi bazı nitel verileri derece ve seviyelerine göre değişik numaralar vermek suretiyle sayılarla 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 sorularının 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: Geliştirilen üç 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.

1.1.4.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.

  1. 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 istatiksel 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

2.1. 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 şeklinde Tablo 3’teki gibi düzenleyebiliriz.

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 onu ile 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.

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)


Kümülatif Sıklık


Sınıf Aralığı (s)


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















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: Ard arda gelen iki sınıfın üst sınır (en büyük değer) ile alt sınır (en küçük değer) arasındaki farktır. Sınıf aralığı, ss ile 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 yapmaya uygun olmasıdır. Sınıf sayısı arttıkça sınıf aralıklarının 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 aralıklar la (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 kare kökününe 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.

Sınıf Orta Değeri (mi): Bir sınıfın alt ve üst sınır değerlerinin ortalaması o sınıfın orta değerini verir. Her bir sınıf için sınıf orta değerlerini 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 sonra anlamlı bir şekilde düzenlenerek sunulmasına yardımcı olurlar. Tablolar verileri anlamsız ve karmaşık bir rakamlar yığını olmaktan çıkarıp, ilk bakışta araştırılan konu hakkında genel istatistiki analizler yapılmasını olanak sağlar. Veriler özelliklerine göre çok farklı seçeneklerle tablo olarak 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 sıralanmışsa zaman 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

2001

200.000

230.000







2002

270.000

2003

330.000

2004

380.000

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

2001

12

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.

Örnek: Yıllar itibarıyla Türkiye’de okur-yazar olmayanların oranı, THY’nin yolcu başına maliyeti, Telefon, elektrik, gaz, su gibi hizmetlerin birim başına maliyetleri vb.

Tablo 3.1.3. Türkiye’de Okur-Yazar Olmayanlarının Nüfusa Oranı


Yıllar

Okur-Yazar Olmayanlarının Nüfusa Oranı

2000

2001

9,5

9,4







2002

8,9

2003

8,2

2004

7,4

2005

6,5

2006

5,4

2007

4,5

Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır




Tablo 3.1.4. Sedaş’ın KW saat Başına Elektrik Üretim Maliyeti (TL)

Yıllar

İhracat Tutarı




2000

2001

2,4

2,3

2002

2,1

2003

1,8

2004

1,7

2005

1,5

2006

1,4

2007

1,2

Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır






  • 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 3.1.5. Türkiye’de Fındık Üretimi (Ton)

Yıllar

Fındık Üretimi

2000

2001

200.000

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 3.1.6. Türkiye’de İşsiz Sayısı

Yıllar

İşsiz Sayısı

2000

2001

8.000.000

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




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 3.1.7. Türkiye Bölgelere Göre Kişi Başına Milli Gelir Dağılımı

(2000 yılı, TL)

Bölgeler

Milli Gelir




Marmara

Ege

24.000

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 3.1.8. Türkiye’ye 2006’da Gelen Turistlerin Ülkelere Göre Dağılımı

Ülkeler

Turist Sayısı




Rusya

Almanya

2.400.000

2.100.000

İngiltere

1.200.000

ABD

900.000

Fransa

700.000

İran

400.000

Japonya

350.000

Çin

140.000

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 3.1.9. Türkiye’de Sektörlere Göre İstihdam Durumu

Sektörler

İşçi Sayısı




Sanayi

Tarım

12.400.000

12.100.000

Hizmet

8.200.000

Turizm

2.900.000

Teknoloji

700.000

Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır




Tablo 3.1.10. Türkiye’de Çeşitlerine Göre Araç Sayısı

Araç Çeşitleri

Araç Sayısı




Oto

SUV

11.200.000

2.100.000

Ağır Vasıta

6.200.000

Traktör

2.900.000

Mini Van

500.000

Kaynak: Kurgusal veri, yalnızca örnek amaçlıdır




Tablo 3.1.11. Yaşlarına Göre Türkiye’nin Nüfus Dağılımı (2000)

Yaş Sınıfları

Nüfus Sayısı




0 - 10

10 - 20

5.400.000

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




3.2. Grafiksel Sunumlar

Grafikler toplanan verilerin tasnif ve gruplama işleminden geçirildikten sonra rakamlar yerine kolayca görsel olarak algılanabilecek şekiller yardımıyla sunulmasıdır. Grafikler yardımıyla toplanan ham veriler anlamsız ve karmaşık bir rakamlar yığını olmaktan çıkıp ilk bakışta araştırılan konu hakkında genel bir bilgiye sahip olmamıza ve verilerin görsel olarak kolayca algılanmasına yardımcı olurlar. Özellikle karşılaştırma yapılacak grafiklerin aynı ölçek ve birimde olmasına dikkat edilmelidir.

Veriler özelliklerine göre çok farklı seçeneklerle grafiksel olarak sunulabilir. Bunlarda en çok ve sık kullanılanlar aşağıda örnekler yardımıyla uygulamalı olarak sunulacaktır.

3.2.1. Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu

Dairenin alanı yüz kabul edilerek bütün olayı (tüm verileri) temsil ederken, daire üzerinde ayrılan dilimler tasnif edilmiş ya da gruplanmış verinin (olayın kısımlarının) sıklığını oransal ya da yüzde olarak vermektedir.

Örnek: Genel seçimlerinde partilerin aldıkları oy oranları, kulüplerin transfer harcamaları, aile harcamalarının vb.

Tablo ve Grafik 3.2.1. 2011 Genel Seçimlerinde Partilerin Oy Oranları

  1   2

sosyal ağlarda paylaşma



Benzer:

Temel Kavramlar icon4 temel kavramlar ve hesaplamalar

Temel Kavramlar iconÜNİte-1 temel biLGİ ve kavramlar

Temel Kavramlar icon1 İktisadın Tanımı Ve Temel Kavramlar

Temel Kavramlar icon2. diş Tİcaret dış Ticaretin Tanımı Ve Dış Ticaretle İlgili Kavramlar

Temel Kavramlar iconTemel prensipler ve sorumluluklar

Temel Kavramlar iconÜnite 27 Finansın Temel Araçları

Temel Kavramlar iconDersin Adı : Hukukun Temel Kavramları

Temel Kavramlar icon1. Giriş: Dış Ticaret ve Temel Arka Plan

Temel Kavramlar iconI.Ödemeler dengesi’Nİn tanimi, kapsami, temel hesap gruplari ve dengesiZLİk sorunu

Temel Kavramlar icon1960 sonrasi dönemde tüRKİYE’de nüfus yapisi ve bazi temel özellikleri Üzerine tespitler1


Ekonomi




© 2000-2018
kişileri
e.ogren-sen.com