📖 Başkaları Tarafından Oluşturulan İki Kategorik Değişkenli Verileri İnceleme

🔎 Geçerliliği değerlendirmenin üç başlığı

1) İstatistiksel temellendirmeler
Analizlerin doğru temellere dayandırılıp dayandırılmadığı incelenir. Bakılacak unsurlar:

• Kullanılan veri toplama yöntemi
• Örnekleme yöntemi
• Kullanılan analiz araçlarının uygunluğu
• Yorumların elde edilen verilere dayalı olup olmadığı

2) Hatalar ve yanlılıklar
Tespit edilmesi gereken olası hatalar:

• Örneklem yanlılığı
• Küçük örneklem büyüklüğü
• Yanlış ölçüm
• Uygun olmayan görselleştirme aracı seçimi
• Yorumların varsayımlara dayalı yapılması

3) Sonuçların çürütülmesi veya kabul edilmesi

• Yorumlar verilerin sunduğu bulgularla uyumluysa ve mantıksal temellere dayanıyorsa kabul edilir.
• Yorumlarda mantık hataları, genelleme yanılgıları veya veri analizinde eksiklikler varsa çürütülür ve doğru analiz yöntemleriyle düzeltilir.

⚠️ En sık görülen hata: nedensellik kurmak

Örnek: Bir halk sağlığı uzmanı, gece yemek yeme ile kilo alma arasında ilişki bulup "gece yemek yiyenler daha fazla kilo alır" sonucuna varıyor.

Çıkarımın dayanağı: Gece yiyenlerde kilo alma oranı 50/80 = %62,5; gece yemeyenlerde 20/70 ≈ %28,6. Oranlar gerçekten farklıdır, yani bir ilişki vardır.

Hatalar:
1. İlişki, nedensellik olarak yorumlanmış. İlişki bulunması, gece yemenin doğrudan kilo almaya neden olduğunu göstermez.
2. Diğer değişkenler dikkate alınmamış: günlük toplam kalori alımı, besin türleri, metabolizma hızı, fiziksel aktivite, uyku düzeni, diyet alışkanlıkları.
3. Gruplar başka özellikleriyle de farklı olabilir: Gece yemeyenlerin yaşam tarzı, beslenme şekli veya metabolik özellikleri farklı olabilir ve bu durum sonuçlara yansımış olabilir.

Doğru ifade: "Veriler, gece yemek yiyen bireylerin daha çok kilo alma eğiliminde olduğunu gösterse de bu durum doğrudan gece yemeği yeme alışkanlığından kaynaklanıyor demek için yeterli değildir. Kilo alımını etkileyen diğer faktörler de göz önünde bulundurulmalıdır."

Çözüm yolu: Çok değişkenli analiz. Fiziksel aktivite, uyku düzeni ve diğer öğünlerin içeriği birlikte hesaba katılırsa gece yemenin bağımsız etkisi daha doğru ölçülebilir.

📱 Veri kaynağının yanlılığı

Örnek durum: Barış, alacağı ürün için çevrim içi yorumları inceliyor. Sosyal medya platformlarında A marka ürüne dair olumlu yorumlar öne çıkarken, e-ticaret sitelerinde B marka daha çok tercih ediliyor. Aynı konuda iki kaynak çelişiyor.

Farklılığın olası nedenleri:

• Kullanıcı kitlesi farklıdır: İki platformun kullanıcılarının yaşı, geliri ve alışkanlıkları aynı değildir.
• Platform özellikleri farklıdır: E-ticaret sitesinde yorum genellikle satın alma sonrası ve doğrulanmış olurken, sosyal medyada herkes yorum yapabilir.
• Yorum yapma eğilimi: İnsanlar genellikle çok memnun ya da çok memnuniyetsiz olduklarında yorum yazar; ortadaki geniş kitle sessiz kalır. Bu gönüllü yanıt yanlılığıdır.
• Reklam ve yönlendirme: Sosyal medyada sponsorlu içerik ve etkileyici paylaşımları dağılımı bozabilir.
• Memnuniyet ifadesi farklı ölçülür: Biri yıldız puanı, diğeri serbest metin kullanabilir; bu veriler doğrudan karşılaştırılamaz.

Barış neye dikkat etmeli? Verinin kim tarafından, hangi kitleden, nasıl toplandığını; örneklem büyüklüğünü; ölçüm biçiminin iki kaynakta aynı olup olmadığını. Farklı ölçekle toplanmış iki veri doğrudan kıyaslanamaz.

🗳️ Aynı konuda iki farklı sonuç

Örnek durum: Yaklaşan başkanlık seçimi için iki anket şirketi, seçmenlerin aday tercihlerini cinsiyete göre inceleyen göreli sıklık tabloları hazırlıyor ve farklı sonuçlar buluyor.

Aynı soruya farklı cevap çıkmasının olası nedenleri:

• Örneklem yanlılığı: Şirketler farklı bölgelerden, farklı yaş ya da gelir gruplarından seçmene ulaşmış olabilir.
• Küçük örneklem: Az sayıda kişiyle yapılan ankette rastlantısal dalgalanma büyük olur.
• Veri toplama yöntemi: Telefon, yüz yüze, çevrim içi anketler farklı kitlelere ulaşır.
• Soru biçimi (yanlış ölçüm): Soru yönlendirici sorulmuş olabilir.
• Zamanlama: Anketler farklı tarihlerde yapıldıysa gündem değişmiş olabilir.
• Cevaplamama yanlılığı: Bazı seçmen grupları ankete katılmayı tercih etmez.
• Görselleştirme seçimi: Aynı veri, satıra göre ya da sütuna göre koşullu göreli sıklıkla sunulduğunda farklı izlenim verir.

Ne yapılmalı? Her iki şirketin örneklem büyüklüğü, örnekleme yöntemi, soru metni ve tarih bilgisi istenir; bu bilgiler yoksa sonuçlara şüpheyle yaklaşılır.

🚌 Genelleme yanılgısı örneği

Örnek durum: Bir eğitim bilimci, öğrencilerin ulaşım şekli (servis/yaya/diğer) ile eğitim kademesi (ilkokul/ortaokul/lise) arasındaki ilişkiyi kümeli sütun grafiğiyle gösteriyor ve şu çıkarımı yapıyor:

"İlkokul ve ortaokul düzeyindeki öğrenciler servis kullanımını daha çok tercih ederken lise öğrencileri yaya olarak ya da farklı ulaşım araçlarıyla okula gitmektedir. Bu durum, yaş ilerledikçe öğrencilerin bağımsız hareket etmeye başladığını göstermektedir."

Çıkarımın dayanağı: Grafikte servis sütununda ilkokul-ortaokul, yaya ve diğer sütunlarında lise öğrencilerinin daha yüksek olması.

Hatalar:
1. Birinci cümle verilere dayanır, ikinci cümle dayanmaz. "Bağımsız hareket etme" grafikte ölçülmemiş bir kavramdır; bu bir yorum, bir bulgu değildir. Veriden çıkarılamayan sonucu veriye dayandırmak mantık hatasıdır.
2. Başka açıklamalar göz ardı edilmiş: Liselerin genellikle merkezde ve daha yakın olması, ilkokul-ortaokul için servis zorunluluğu veya velinin güvenlik kaygısı, lise öğrencisinin toplu taşıma kartı kullanabilmesi. Bunlar "bağımsızlık"la değil mesafe, mevzuat ve maliyetle ilgilidir.
3. Grafikte "diğer" kategorisi belirsizdir: Özel araç mı, toplu taşıma mı, bisiklet mi? Belirsiz kategoriden kesin sonuç çıkarılamaz.
4. Örneklem bilgisi yok: Hangi şehir, kaç okul, kaç öğrenci? Bu bilgi olmadan sonuç genellenemez.

Doğru ifade: "Veriler, ilkokul ve ortaokul öğrencilerinde servis kullanımının, lise öğrencilerinde ise yaya ve diğer ulaşım biçimlerinin daha yaygın olduğunu göstermektedir. Bu farkın nedenleri (okul-ev mesafesi, veli tercihi, mevzuat) bu veriyle belirlenemez."