Dağılım Ölçüleri

Dağılım ölçüleri, bir veri setindeki değerlerin nasıl dağıldığını ve değişkenliğin ne kadar olduğunu anlamak için kullanılan istatistiksel kavramlardır. Veri analizinde, değişkenliğin ölçülmesi oldukça önemlidir çünkü tek başına merkezi eğilim ölçütleri yeterli olmayabilir.

Dağılım Ölçütleri

Veri setinin değişkenliğini anlamak için en yaygın kullanılan dağılım ölçütleri şunlardır:

Range (Genişlik)

Veri setindeki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki farktır. Bu ölçüt, veri setinin yayılımını gösterir.

R'da Range Hesaplama

R'da range() fonksiyonu ile veri setindeki en küçük ve en büyük değeri elde edebilir, aralığı hesaplamak için farklarını alabiliriz.

# Veri seti
veri <- c(5, 10, 15, 20, 25)

# Genişlik hesaplama
genislik <- max(veri) - min(veri)
print(paste("Range: ", genislik))

Bu kod, veri setindeki genişliği hesaplayacaktır. Yukarıdaki veri seti için genişlik 20 olacaktır.

Varyans (Variance)

Varyans, veri noktalarının ortalamadan ne kadar sapma gösterdiğini ölçen bir istatistiksel değerdir. Daha büyük varyans, daha fazla değişkenlik anlamına gelir.

R'da Varyans Hesaplama

R'da var() fonksiyonu ile varyansı hesaplayabiliriz:

# Veri seti
veri <- c(5, 10, 15, 20, 25)

# Varyans hesaplama
varyans <- var(veri)
print(paste("Varyans: ", varyans))

Standart Sapma (Standard Deviation)

Standart sapma, varyansın karekökü olarak tanımlanır ve veri noktalarının ortalamaya olan uzaklığını ifade eder.

R'da Standart Sapma Hesaplama

R'da sd() fonksiyonu ile standart sapmayı hesaplayabiliriz:

# Veri seti
veri <- c(5, 10, 15, 20, 25)

# Standart sapma hesaplama
standart_sapma <- sd(veri)
print(paste("Standart Sapma: ", standart_sapma))

Bu hesaplamalar, veri setindeki yayılımı anlamamıza ve analiz sürecinde daha doğru sonuçlar elde etmemize yardımcı olur.