![\"bell](\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/shutterstock_126034226-771x514.jpg\")
<\/p>\n<\/p>\n
Resim: Shutterstock<\/p>\n
Akademik ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 okuyan bir gazeteciyseniz, muhtemelen \u201cstandart sapma\u201d terimini bir\u00e7ok kez g\u00f6rm\u00fc\u015fs\u00fcn\u00fczd\u00fcr. Bunun ne anlama geldi\u011finden veya izleyicilere nas\u0131l a\u00e7\u0131klayaca\u011f\u0131n\u0131zdan emin de\u011filseniz, okumaya devam edin \u00e7\u00fcnk\u00fc sizin i\u00e7in detayland\u0131raca\u011f\u0131z.<\/p>\n
\u0130\u015fte bilmeniz gereken d\u00f6rt \u00f6nemli \u015fey.<\/p>\n
1. Bir veri setinin standart sapmas\u0131, veri i\u00e7inde ne kadar varyasyon oldu\u011funu g\u00f6steren bir say\u0131d\u0131r.<\/strong><\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar do\u011fum oranlar\u0131, s\u0131cakl\u0131k okumalar\u0131 ve \u00f6\u011frenci test puanlar\u0131 gibi nicel verileri analiz ederken, verilerin ne kadar yak\u0131n veya uzak oldu\u011funu \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in genellikle verilerin standart sapmas\u0131n\u0131 hesaplarlar<\/a>. Daha y\u00fcksek bir standart sapma, verilerin daha fazla yay\u0131ld\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. Standart sapma ne kadar d\u00fc\u015f\u00fckse, verilerin ortalama de\u011feri etraf\u0131nda veri k\u00fcmesi o kadar yak\u0131n olur.<\/p>\n Ohio Eyalet \u00dcniversitesi’nde istatistik profes\u00f6r\u00fc olan Deborah J. Rumsey<\/a>,\u00a0 Aptallar i\u00e7in \u0130statistik<\/a> adl\u0131 kitab\u0131nda, \u00f6l\u00e7menin kritik ba\u011flam sa\u011flad\u0131\u011f\u0131na dikkat \u00e7ekiyor.<\/p>\n \u201cOnsuz, verilerle ilgili hikayenin yaln\u0131zca bir k\u0131sm\u0131n\u0131 al\u0131yorsunuz\u201d diye belirtiyor. \u201c\u0130statistik\u00e7iler, bir aya\u011f\u0131 buzlu suda, di\u011fer aya\u011f\u0131 da bir kova kaynar suda olan insan hakk\u0131ndaki hikayeyi anlatmaktan ho\u015flan\u0131r. Ortalama olarak harika hissettiklerini s\u00f6yler. Ama ayaklar\u0131n\u0131n her biri i\u00e7in iki s\u0131cakl\u0131ktaki de\u011fi\u015fkenli\u011fi bir d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. \u00d6rne\u011fin, eve daha yak\u0131n olan ortalama ev fiyat\u0131, ev ararken kar\u015f\u0131la\u015fabilece\u011finiz ev fiyatlar\u0131n\u0131n aral\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda size hi\u00e7bir \u015fey s\u00f6ylemez. Maa\u015flar a\u015f\u0131r\u0131 derecede da\u011f\u0131lm\u0131\u015fsa, ortalama maa\u015f \u015firketinizde ger\u00e7ekten neler olup bitti\u011fini tam olarak temsil etmeyebilir. \u201d<\/p>\n 2. Bilim insanlar\u0131 tahminlerde bulunmak e\u011filimleri ara\u015ft\u0131rmak ve di\u011fer \u00f6nemli ara\u015ft\u0131rma sorular\u0131n\u0131 yan\u0131tlamak i\u00e7in standart sapmay\u0131 kullanabilir.<\/strong><\/p>\n Bir veri setinin standart sapmas\u0131, bir\u00e7ok akademik \u00e7al\u0131\u015fmada s\u0131n\u0131rl\u0131 bir rol oynamaktad\u0131r. Bilim insanlar\u0131, standart sapma de\u011ferlerini yaln\u0131zca bir tablo veya listede not edebilir veya akademik bir makale kapsam\u0131nda bunlardan bahsedebilir. Bununla birlikte, bazen ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n merkezinde yer alan sorular\u0131 yan\u0131tlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in \u00f6l\u00e7\u00fcye b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde g\u00fcvenirler.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin:<\/p>\n -Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, k\u0131smen zaman i\u00e7inde toplanan verilerin standart sapmas\u0131na dayanarak hava durumu, se\u00e7men davran\u0131\u015f\u0131, vergi geliri, sa\u011fl\u0131k hizmeti kullan\u0131m\u0131 ve di\u011fer bir\u00e7ok \u015fey hakk\u0131nda tahminlerde bulunabilirler.<\/p>\n -Hisse senedi ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131, piyasa oynakl\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in hisse senedi fiyatlar\u0131n\u0131n standart sapmas\u0131n\u0131 kullan\u0131r ve y\u00fcksek standart sapma y\u00fcksek oynakl\u0131\u011f\u0131 g\u00f6sterir.<\/p>\n -\u00d6\u011frenci test puanlar\u0131n\u0131 inceleyen ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, \u00e7o\u011fu \u00f6\u011frencinin ortalamada m\u0131 yoksa ortalamaya yak\u0131n m\u0131 performans g\u00f6sterdi\u011fini veya test puanlar\u0131n\u0131n her yerde olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in standart sapmay\u0131 kullanabilir. Bu \u00f6nlem ayn\u0131 zamanda ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n uzmanla\u015fmak i\u00e7in daha fazla yard\u0131ma ihtiyac\u0131 olan \u00f6\u011frencilerin oran\u0131n\u0131 tahmin etmelerine de olanak tan\u0131yor.<\/p>\n \u0130\u015fte standart sapman\u0131n nas\u0131l hesaplanaca\u011f\u0131na dair k\u0131sa bir a\u00e7\u0131klama.<\/a><\/p>\n 3. Baz\u0131 ara\u015ft\u0131rmalarda bilim insanlar\u0131 bulgular\u0131n\u0131 in\u00e7 veya pound gibi bir \u00f6l\u00e7\u00fc birimi yerine standart sapma cinsinden bildirirler.<\/strong><\/p>\n Veri setleri farkl\u0131 birimlere sahip veri noktalar\u0131na sahip oldu\u011funda bilim insanlar\u0131n\u0131n genellikle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar yapmadan ve ili\u015fkileri aramadan \u00f6nce verileri standartla\u015ft\u0131rmas\u0131 veya yeniden \u00f6l\u00e7eklendirmesi gerekir. \u00d6rne\u011fin, bilim insanlar\u0131 ons [veya gram] olarak \u00f6l\u00e7\u00fclen portakal suyu t\u00fcketimi ile 100.000 bin ki\u015fi ba\u015f\u0131na her ay uygulanan a\u015f\u0131 say\u0131s\u0131 olarak \u00f6l\u00e7\u00fclen grip a\u015f\u0131s\u0131 oranlar\u0131 aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi incelemek isteyebilirler.<\/p>\n Verileri standartla\u015ft\u0131rma s\u00fcreci, her say\u0131sal veri noktas\u0131n\u0131n veri setinin standart sapmas\u0131na b\u00f6l\u00fcnmesidir. Bunu yapmak, \u00f6l\u00e7\u00fc birimlerini de\u011fi\u015ftirir. Ons, in\u00e7 ve pound veya kilogram gibi ortak birimler kullanarak bulgular\u0131 ifade etmek yerine, standart sapmalar cinsinden haber haz\u0131rlanmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n “Bildirilen bir say\u0131 varsa, say\u0131y\u0131 nas\u0131l yorumlayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 anlad\u0131\u011f\u0131n\u0131zdan emin olmak istersiniz.” – Harvard T\u0131p Okulu profes\u00f6r\u00fc Brian Healy<\/a><\/p>\n Varsay\u0131msal olarak, portakal suyu t\u00fcketimine ve grip a\u015f\u0131s\u0131 oranlar\u0131na bakan bilim insanlar\u0131, meyve suyu t\u00fcketimindeki bir standart sapma art\u0131\u015f\u0131n\u0131n a\u015f\u0131lama oranlar\u0131nda bir standart sapma azalmas\u0131yla ili\u015fkili oldu\u011fu sonucuna varabilirler.<\/p>\n Harvard T\u0131p Okulu’nda n\u00f6roloji do\u00e7enti olan Brian Healy, veri setlerini standartla\u015ft\u0131rmak ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n birlikte \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rabilirken, bir\u00e7ok insan\u0131n sonu\u00e7lar\u0131 anlamakta zorluk \u00e7ekebilece\u011fini belirtiyor. Gazetecileri bunu\u00a0 yak\u0131ndan okumaya \u00e7a\u011f\u0131r\u0131yor.<\/p>\n Brigham’daki Partners Multipl Skleroz Merkezi ve Boston’daki Kad\u0131n Hastanesi’nin ba\u015f biyoistatistik\u00e7isi olan Healy, “Sorun \u015fu ki, makaleye ger\u00e7ekten yak\u0131ndan bakmad\u0131k\u00e7a, tek bir standart sapman\u0131n ne anlama geldi\u011fi hakk\u0131nda hi\u00e7bir fikriniz olmayacak” diyor.<\/p>\n \u201cSonu\u00e7lar\u0131n g\u00f6sterildi\u011fi birimleri anlay\u0131n\u201d diye ekliyor. \u201cHaberle\u015ftirilen bir say\u0131 varsa, say\u0131y\u0131 nas\u0131l yorumlayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 anlad\u0131\u011f\u0131n\u0131zdan emin olmak istersiniz ve birimleri bilmeden say\u0131y\u0131 nas\u0131l yorumlayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 anlayamazs\u0131n\u0131z.\u201d<\/p>\n 4. Bilim insanlar\u0131, ayk\u0131r\u0131 de\u011fer olarak d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fckleri bir veri noktas\u0131n\u0131n asl\u0131nda bir ayk\u0131r\u0131 de\u011fer olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulamak i\u00e7in standart sapmay\u0131 kullanabilir.<\/strong><\/p>\n Ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler<\/a>, istatistiksel analizleri karma\u015f\u0131kla\u015ft\u0131rabilen ve sonu\u00e7lar\u0131 \u00e7arp\u0131tabilen a\u015f\u0131r\u0131 y\u00fcksek veya d\u00fc\u015f\u00fck de\u011ferlerdir. Bir\u00e7ok ara\u015ft\u0131rmac\u0131, \u00f6rne\u011fin veri toplama veya girme hatas\u0131 gibi hatalardan kaynaklanan ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri kald\u0131racak veya de\u011fi\u015ftirecektir.<\/p>\n Bir veri setindeki t\u00fcm verilerin grafi\u011fine bakt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, baz\u0131 veri noktalar\u0131 di\u011ferlerinden \u00e7ok farkl\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler olarak g\u00f6r\u00fcn\u00fcr. Bir veri setinin standart sapmas\u0131, bireysel de\u011ferlerin ortalamadan ne kadar uzak oldu\u011funu hesaba katt\u0131\u011f\u0131ndan, bilim insanlar\u0131 bunu genellikle ola\u011fand\u0131\u015f\u0131 bir veri noktas\u0131n\u0131n ayk\u0131r\u0131 de\u011fer olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullan\u0131r. Bu y\u00f6ntem, verilerin \u00e7o\u011funlu\u011funun ortalama de\u011ferin bulundu\u011fu \u00e7an merkezine yak\u0131n birle\u015fti\u011fi simetrik, \u00e7an \u015feklindeki bir e\u011fri modelini izleyen veri k\u00fcmeleri i\u00e7in iyi \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/p>\n Standart sapma ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlerden etkilense de, gazeteciler b\u00fcy\u00fck bir standart sapman\u0131n veri kalitesi sorunlar\u0131n\u0131 g\u00f6sterdi\u011fini varsaymamal\u0131d\u0131r.<\/p>\n Veri seti i\u00e7in standart sapmay\u0131 hesaplad\u0131ktan sonra ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri tespit etmek kolayd\u0131r. \u00c7an \u015feklindeki bir e\u011friyi izleyen veriler i\u00e7in genel bir kural<\/a>, verilerin yakla\u015f\u0131k %99,7’sinin ortalaman\u0131n \u00fc\u00e7 standart sapmas\u0131 i\u00e7inde olaca\u011f\u0131d\u0131r. Bu s\u0131n\u0131r\u0131n d\u0131\u015f\u0131ndaki veriler genellikle ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler olarak kabul edilir.<\/p>\n Bir veri setinin standart sapmas\u0131 ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlerden etkilense de, gazeteciler b\u00fcy\u00fck bir standart sapman\u0131n veri kalitesi sorunlar\u0131n\u0131 g\u00f6sterdi\u011fini varsaymamal\u0131d\u0131r. Rumsey, Statistics for Dummies’de yazd\u0131\u011f\u0131 gibi, \u201cb\u00fcy\u00fck bir standart sapma mutlaka k\u00f6t\u00fc bir \u015fey de\u011fildir sadece \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan gruptaki b\u00fcy\u00fck miktarda varyasyonu yans\u0131t\u0131yor.\u201d<\/p>\n Bu g\u00f6nderi ilk<\/a> olarak The Journalist’s Resource<\/a> taraf\u0131ndan yay\u0131nland\u0131 ve burada Creative Commons<\/a> lisans\u0131 ile yeniden yay\u0131mland\u0131. The Journalist’s Resource, G\u00fcney Florida \u00dcniversitesi Halk Sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 Koleji’nde sa\u011fl\u0131k ekonomisi profes\u00f6r\u00fc olan Troy Quast<\/a>‘a ve Harvard T\u0131p Okulu’nda n\u00f6roloji do\u00e7enti olan Brian Healy’<\/a>ye bu bilgi formunun haz\u0131rlanmas\u0131ndaki yard\u0131mlar\u0131 i\u00e7in te\u015fekk\u00fcr eder.<\/p>\n Ek kaynaklar<\/strong> \u0130klim De\u011fi\u015fikli\u011fini Ara\u015ft\u0131rmak \u0130\u00e7in Yeni Veri Ara\u00e7lar\u0131 ve \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/a><\/p>\n![](\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Deviation-JR-771x560.png\")
<\/p>\n
\nGazetecilerin \u0130statistiksel \u00d6nem Hakk\u0131nda Bilmeleri Gereken 5 \u015eey<\/a><\/p>\n
![\"Denise-Marie](\"https:\/\/gijn.org\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/Ordway.jpeg\")