📊 TEMEL İSTATİSTİK DERSLERİ
Hafta 2: Veri Nedir? - "Sahadan Bilgi Nasıl Toplanır?"
Ders Videosu
Konu anlatimini videodan takip ederek slaytlarla birlikte ilerleyebilirsin.
🎯 Amaç: Bu derste "veri" kavramını tanıyacak, nitel ve nicel veri türlerini ayırt etmeyi öğrenecek ve spor sahalarında veriyi nasıl topladığımızı keşfedeceğiz.
📦 Veri Nedir?
Veri = İşlenmemiş, ham gerçekler. Sayılar, kelimeler, semboller veya kategoriler olabilir.
Soyut tanımları bir kenara bırakalım ve sahadan gerçek bir örneğe bakalım. Bir voleybol maçında karşımıza ne tür veriler çıkar?
🏐 Bir Voleybol Maçından Veri Örnekleri
Ham veri (örneğin sadece "18" sayısı) tek başına bir anlam ifade etmez. Veriyi işleyip bağlama oturttuğumuzda BİLGİ olur, bu bilgiyle de KARAR veririz.
📊 Veri vs Bilgi vs Karar: Dönüşüm Süreci
"Oyuncu 18 smaç attı"
"Takımın en skorer oyuncusu"
"Onu oyunda daha fazla kullan"
💡 Önemli Nokta:
Ham veri tek başına değersizdir. Onu anlamlı kılan, doğru şekilde toplanması, düzenlenmesi ve yorumlanmasıdır. İstatistik tam olarak bunu yapar!
📌 Sıradaki Slaytlarda: Nitel verinin türleri (Nominal & Ordinal), Nicel verinin türleri (Kesikli & Sürekli) ve Ölçüm Seviyeleri (Nominal → Ordinal → Interval → Ratio) ayrıntılı biçimde ele alınmaktadır.
Ölçüm Seviyesi: Bir değişkenin taşıdığı bilgi miktarını ve hangi matematiksel işlemlerin yapılabileceğini belirler. Daha yüksek seviye = Daha fazla bilgi = Daha güçlü analiz!
🪜 Verinin Güç Basamakları
Yukarı çıktıkça veri güçlenir ve yapabileceğimiz analizler artar!
🤔 En Zor Soru: Interval mi Ratio mu?
Bunu anlamak için "GERÇEK SIFIR TESTİ" yapıyoruz:
Hava 0°C olduğunda sıcaklık "yok" mu oldu? Hayır! Hala bir sıcaklık var, sadece donma noktasına geldik.
Bir halterin ağırlığı 0 kg ise, ortada halter yoktur! Sıfır, "hiçlik" demektir.
📊 Veri Türlerini Anlamak: Hangi Analizi Yapabilirim?
Bir veriye hangi istatistiksel analizi uygulayacağımız, o verinin türüne bağlıdır. Bu, istatistiğin en temel ve en önemli kuralıdır.
| Ölçüm Seviyesi | Tanım | Spor Örneği | Yapılabilecekler |
|---|---|---|---|
| Nitel > Nominal (Sınıflayıcı) | Aralarında bir üstünlük veya sıralama olmayan kategorilerdir. Sadece "etiket" görevi görürler. | Forma Numarası (9, 10, 7) Oynadığı Mevki (Forvet, Defans) Cinsiyet (Kadın, Erkek) |
Frekans sayma (count), en sık tekrar edeni bulma
(mod).(Aritmetik ortalama anlamsızdır!) |
| Nitel > Ordinal (Sıralı) | Kategoriler arasında anlamlı bir sıralama veya hiyerarşi vardır, ancak aralarındaki fark eşit değildir. | Madalya Sıralaması (Altın, Gümüş, Bronz) Yorgunluk Skalası (1-10 RPE) Yarışma Sonucu (1., 2., 3.) |
Sıralama (rank), ortadaki değeri bulma (median), frekans
sayma.(Ortalama yine anlamsızdır!) |
| Nicel > Aralık (Interval) | Sayısal, sıralı ve aralıkları eşittir. Ancak 'gerçek sıfır' noktası yoktur. 0 değeri, o özelliğin yokluğu anlamına gelmez. | Artistik Cimnastik Puanı (0-10) Bir sporcunun "motivasyon" veya "keyif" anket puanı (0-100 arası) Sıcaklık (°C) |
Toplama/Çıkarma (+, -), ortalama (mean), medyan,
mod.(Çarpma/Bölme anlamsızdır! 8 puan, 4 puanın 2 katı iyidir denemez) |
| Nicel > Oran (Ratio) | En gelişmiş veri türü. 'Gerçek sıfır' noktası vardır ve tüm matematiksel işlemler anlamlıdır. | Sıçrama Yüksekliği (60 cm) Koşu Süresi (9.58 sn) Kaldırılan Ağırlık (150 kg) Atılan Gol Sayısı (2 gol) |
Tüm matematiksel işlemler (+, -, *,
/). Ortalama, medyan, mod, oranlama...(90cm sıçrama, 45cm'in 2 katı yüksektir diyebiliriz) |
ÖLÇÜM SEVİYELERİ: DETAYLI SPOR ÖRNEKLERİ
Her ölçüm seviyesi için farklı sporlardan örnekler:
NOMINAL (İsimsel) Örnekleri:
- Futbol: Oyuncu mevkisi (Kaleci, Defans, Orta Saha)
- Basketbol: Takım ismi (Lakers, Warriors, Celtics)
- Yüzme: Stil türü (Serbest, Kurbağalama, Kelebek)
- Voleybol: Forma rengi (Mavi, Kırmızı, Beyaz)
- Tenis: Kort türü (Çim, Toprak, Sert)
ORDINAL (Sıralı) Örnekleri:
- Judo: Kuşak rengi (Siyah > Kahve > Mavi)
- Olimpiyat: Madalya sırası (Altın > Gümüş > Bronz)
- Futbol: Lig sıralaması (1., 2., 3. takım)
- Boks: Siklet kategorisi (Ağır > Orta > Hafif)
- Tüm Sporlar: RPE skalası (1-10 arası zorluk)
INTERVAL (Aralık) Örnekleri:
- Cimnastik: Jüri puanı (0-10 arası)
- Buz Pateni: Artistik puanı (0-6 arası)
- Psikoloji: Motivasyon anketi puanı (0-100)
- Fizyoloji: Hava sıcaklığı (Celsius)
- Takım Sporları: Takımın moral endeksi (1-100)
NOT: 0 puan "yeteneksiz" demek değil, sadece başlangıç noktası!
RATIO (Oran) Örnekleri:
- Halter: Kaldırılan ağırlık (150 kg)
- Atletizm: Koşu süresi (9.58 saniye)
- Basketbol: Sıçrama yüksekliği (85 cm)
- Futbol: Atılan gol sayısı (25 gol)
- Yüzme: Yüzülen mesafe (1500 metre)
NOT: 0 kg = ağırlık yok, 0 saniye = süre yok (gerçek sıfır!)
TÜM VERİ TÜRLERİ: BÜYÜK ÖZET TABLOSU
Aşağıdaki tablo, tüm veri türlerini tek bir bakışta gösterir:
| ANA TÜR | ALT TÜR | ÖZELLİK | SPOR ÖRNEĞİ | YAPILABİLECEK İŞLEM |
| NİTEL (Kategorik) | Nominal | Sadece etiket, sıralama yok | Futbolcunun mevkisi: Forvet | Frekans sayma, Mod |
| Ordinal | Sıralama var, fark eşit değil | Madalya: Altın > Gümüş > Bronz | Sıralama, Medyan, Mod | |
| NİCEL (Sayısal) | Kesikli | Tam sayı, buçuk olmaz | Gol sayısı: 3 gol | Toplama, Ortalama, Tüm işlemler |
| Sürekli | Virgüllü olabilir, hassas | Koşu süresi: 10.58 saniye | Toplama, Ortalama, Tüm işlemler |
🏷️ Nitel (Kategorik) Veri
Nitel Veri = Etiketler ve Kategoriler. Matematiksel işlem yapılamaz!
Spor dünyasında her şey sayılarla ifade edilmez. Bazen "Hangi takım?", "Hangi madalya?" veya "Hangi cinsiyet?" gibi sorular sorarız. İşte bu noktada Nitel veriler ikiye ayrılır: Sırası Önemli Olanlar ve Olmayanlar.
İki Türü Vardır:
1️⃣ Nominal (İsimsel)
Verileri sadece isimlendiririz. Aralarında bir üstünlük veya sıralama YOKTUR.
⚽ Basit Örnekler:
- 🔴 Takım Renkleri: Sarı Kırmızı, Sarı Lacivert (Biri diğerinden sayısal olarak büyük değil!)
- 🚻 Cinsiyet: Kadın, Erkek
- 📍 Mevki: Kaleci, Forvet (Sadece görev ismi)
2️⃣ Ordinal (Sıralı)
Veriler arasında doğal bir sıralama veya hiyerarşi VARDIR.
🏆 Basit Örnekler:
- 🥋 Kuşak Rengi: Siyah > Kahve > Sarı > Beyaz (Burada bir rütbe var!)
- 📊 Lig Sıralaması: 1., 2., 3. Takım
- 👕 Forma Bedeni: S, M, L, XL (Küçükten büyüğe sıralı)
Nominal ve Ordinal veriyi birbirine karıştırmak çok kolaydır. Ayırt etmek için kendinize tek bir basit soru sormanız yeterli:
🧠 Hızlı Zeka Testi: Sıraya Dizebilir miyim?
Kendine şu soruyu sor: "Bunu mantıklı bir sıraya koyabilir miyim?"
HAYIR, DİZEMEM ❌
Örn: Göz rengi (Mavi > Yeşil diyemeyiz)
NOMİNAL
EVET, DİZEBİLİRİM ✅
Örn: Askeri rütbe (General > Albay)
ORDİNAL
📋 NİTEL VERİ TÜRLERİ - ÖZET TABLOSU
Yukarıdaki bilgilerin derli toplu özeti. Bu verilerde matematik işlemi YAPILAMAZ!
| VERİ TÜRÜ | AÇIKLAMA | SPOR ÖRNEKLERİ |
| NOMINAL (İsimsel) | Sadece etiketleme yaparız. Aralarında sıralama veya üstünlük YOKTUR. "Hangisi daha iyi?" sorusuna cevap verilemez. |
|
| ORDINAL (Sıralı) | Veriler arasında doğal bir sıralama VARDIR. Ama aradaki fark eşit değildir! "Biri digerinden daha iyi/yuksek" diyebiliriz. |
|
ÖRNEK 1: Bir Futbolcunun Nitel Verileri
Senaryo: Galatasaray'ın bir futbolcusu hakkında kayıt altına alınan kategorik bilgiler:
- Mevkisi: Forvet (NOMINAL - Sadece bir etiket, sıralama yok)
- Milliyeti: Arjantinli (NOMINAL - Ülke ismi, üstünlük yok)
- Takımdaki Rolü: Kaptan (ORDINAL - Kaptan > Yedek Kaptan > Oyuncu sıralaması var)
- Tercih Ettiği Ayak: Sol (NOMINAL - Sol veya Sag, sıralama yok)
ÖRNEK 2: Bir Judocunun Nitel Verileri
Senaryo: Milli takım judocusu hakkında kayıt altına alınan kategorik bilgiler:
- Kuşak Rengi: Kahverengi (ORDINAL - Siyah > Kahve > Mavi > Yeşil > Turuncu > Sarı > Beyaz)
- Siklet Kategorisi: 73 kg (NOMINAL - Kategorinin ismi, sıralama anlamı yok)
- Son Müsabaka Sonucu: Gümüş Madalya (ORDINAL - Altın > Gümüş > Bronz)
- Cinsiyeti: Erkek (NOMINAL - Sadece kategori, sıralama yok)
ÖRNEK 3: Bir Basketbolcunun Nitel Verileri
Senaryo: NBA'de oynayan bir basketbolcu hakkında kayıt altına alınan kategorik bilgiler:
- Oynadığı Pozisyon: Pivot (Center) (NOMINAL - Oyun pozisyonu ismi)
- Takımı: Los Angeles Lakers (NOMINAL - Takım ismi, sıralama yok)
- All-Star Seçilme Durumu: 3 kez seçildi (ORDINAL - Seçilme sayısı sıralama içerir)
- Forma Numarası: 23 (NOMINAL - Sayı ama matematik anlamı yok! 23 > 10 denemez)
DİKKAT: Forma numarası sayı olmasına rağmen NİTEL veridir! Cunku 23 numara ile 10 numarayı toplayamazsınız ve "23 > 10, yani daha iyi oyuncu" diyemezsiniz!
🔢 Nicel (Sayısal) Veri
Nicel Veri = Sayılar ve Ölçümler. Toplama, çıkarma, ortalama alma yapılabilir!
Sayısal veriler de kendi içinde "hassasiyetine" göre iki ana gruba ayrılır. Kimi verileri parmakla sayabilirken (tane tane), kimi veriler için hassas ölçüm aletleri gerekir (virgüllü).
İki Türü Vardır:
1️⃣ Kesikli (Discrete)
Sadece TAM sayı olabilir. Yarım veya buçuklu olamaz.
⚽ Spor Örnekleri (Parmakla Sayabilirsin):
- ⚽ Gol Sayısı: 1 gol, 2 gol... (1.5 gol diye bir şey yok!)
- 🟨 Sarı Kart: Hakem ya 1 kart gösterir ya 2. (Yarım kart olmaz)
- 👥 Seyirci Sayısı: 45.321 kişi (Yarım insan olmaz!)
2️⃣ Sürekli (Continuous)
Virgüllü, küsuratlı değerler alabilir. Sonsuz hassasiyette olabilir.
🏃 Spor Örnekleri (Alet Gerekir):
- ⏱️ Koşu Süresi: 10.58 saniye (Kronometre lazım)
- 📏 Boy Uzunluğu: 188.5 cm (Mezura lazım)
- ⚖️ Vücut Ağırlığı: 75.4 kg (Tartı lazım)
Verinizin Kesikli mi yoksa Sürekli mi olduğundan emin değil misiniz? Şu "Buçuk Testi"ni uygulayın:
🧠 Hızlı Zeka Testi: "Buçuklu Oluyor mu?"
Kendine sor: "Bunun yarısı mantıklı mı?"
"Yarım Gol attım"
🚫
Saçma! O zaman KESİKLİ (Discrete)
"10.5 saniye koştum"
✅
Mantıklı! O zaman SÜREKLİ (Continuous)
📋 NİCEL VERİ TÜRLERİ - ÖZET TABLOSU
Yukarıdaki bilgilerin derli toplu özeti. Bu verilerde matematik işlemi YAPILABİLİR!
| VERİ TÜRÜ | AÇIKLAMA | SPOR ÖRNEKLERİ |
| KESIKLI (Discrete) | Sadece TAM SAYI olabilir. Virgüllü, buçuklu değer OLAMAZ. Parmakla sayarak buluruz. "Kaç tane?" sorusuna cevap verir. |
|
| SÜREKLİ (Continuous) | Virgüllü, küsuratlı değerler OLABİLİR. Ölçüm aleti gerektirir. "Ne kadar?" sorusuna cevap verir. Teorik olarak sonsuz hassasiyette ölçülebilir. |
|
ÖRNEK 1: Bir Haltercinin Nicel Verileri
Senaryo: Milli takım haltercisi hakkında kayıt altına alınan sayısal bilgiler:
- Koparmada Kaldırdığı Ağırlık: 135.5 kg (SUREKLI - Virgüllü değer olabilir, ölçüm aleti ile belirlenir)
- Vücut Ağırlığı: 81.2 kg (SUREKLI - Tartı ile ölçülür, hassas deger)
- Başarılı Deneme Sayısı: 5 deneme (KESIKLI - 5.5 deneme olmaz, tam sayı)
- Boy Uzunluğu: 172.3 cm (SUREKLI - Mezura ile ölçülür, hassas deger)
ÖRNEK 2: Bir Yüzücünün Nicel Verileri
Senaryo: Olimpik yüzücü hakkında kayıt altına alınan sayısal bilgiler:
- 100m Serbest Süresi: 47.82 saniye (SUREKLI - Kronometre ile hassas ölçüm)
- Haftalık Antrenman Sayısı: 12 seans (KESIKLI - 12.5 antrenman olmaz)
- Kol Açıklığı: 198.7 cm (SUREKLI - Ölçüm aleti gerektirir)
- Kazanılan Madalya Sayısı: 8 madalya (KESIKLI - Yarım madalya olmaz)
ÖRNEK 3: Bir Maratoncunun Nicel Verileri
Senaryo: Profesyonel maratoncu hakkında kayıt altına alınan sayısal bilgiler:
- Maraton Bitirme Süresi: 2:08:35.4 (2 saat 8 dakika 35.4 saniye) (SUREKLI - Çok hassas ölçüm)
- Maksimum Kalp Hızı: 189.5 atim/dakika (SUREKLI - Nabız saati ile ölçülür)
- Tamamlanan Maraton Sayısı: 24 maraton (KESIKLI - 24.5 maraton koşulamaz)
- VO2max Değeri: 78.4 ml/kg/dk (SUREKLI - Laboratuvarda hassas ölçüm)
ÖNEMLİ: Nicel veriler üzerinde toplama, çıkarma, ortalama alma gibi matematik işlemleri yapılabilir. Örneğin: "Ortalama maraton süresi 2:15:00" veya "Toplam 24 maraton koştu" gibi analizler yapılabilir!
NİCEL vs NİTEL: HIZLI KARŞILAŞTIRMA
| KRITER | NİCEL (Sayısal) | NİTEL (Kategorik) |
| Soru | "Kaç tane?", "Ne kadar?" | "Hangi tür?", "Hangi grup?" |
| Matematik | Toplama, çıkarma, ortalama YAPILIR | Matematik işlemi YAPILAMAZ |
| Spor Örneği | Boy: 185 cm, Kilo: 80 kg | Mevki: Forvet, Takim: Galatasaray |
| Alt Türleri | Kesikli (Tam sayı) ve Sürekli (Virgüllü) | Nominal (İsim) ve Ordinal (Sıralı) |
🔬 Değişken Mimarisi: Basitten İleriye
🎯 Değişken Nedir? - Basit Açıklama
Değişken = Kişiden kişiye, durumdan duruma değişebilen her şeydir. İsmi bile bunu söylüyor: değiş-ken = değişen şey!
Ali 175 cm, Veli 182 cm. Kişiden kişiye değişiyor → değişken!
Ali kaleci, Veli forvet. Oyuncudan oyuncuya değişiyor → değişken!
Dinlenirken 70, koşarken 160. Zamana göre değişiyor → değişken!
1., 2., 3. sıra. Sporcudan sporcuya değişiyor → değişken!
Peki değişken OLMAYAN ne? Sabitler! Örneğin: Bir futbol maçında oyuncu sayısı her zaman 11'dir → bu değişken değil, sabittir. Yer çekimi ivmesi 9.81 m/s²'dir → bu da sabittir.
🍳 Değişken Rollerini Anlamak İçin: MUTFAK ANALOJİSİ
Bir kek yapıyorsun diyelim. Hangi fırın sıcaklığının en iyi keki verdiğini bulmak istiyorsun:
Fırın sıcaklığı (150°C, 180°C, 200°C)
= Senin değiştirdiğin şey
Kekin kabarma yüksekliği (cm)
= Sonuç olarak ölçtüğün şey
Aynı un, aynı yumurta, aynı kalıp, aynı pişirme süresi
= Sabit tuttuğun şeyler
Neden kontrol ediyoruz? Çünkü hem unu hem sıcaklığı değiştirirsen, kekin neden farklı çıktığını bilemezsin! Sadece bir şeyi değiştirip geri kalanını sabit tutarsan, farkın sebebini anlarsın.
🏆 Bağımsız → Bağımlı: "SEBEP → SONUÇ" Düşün!
Araştırmacı bağımsız değişkeni DEĞİŞTİRİR, sonra bağımlı değişkeni ÖLÇER. Şu spor araştırma örneklerine bak:
| Spor | 🎛️ Bağımsız (Değiştirdiğin) | 📊 Bağımlı (Ölçtüğün) | 🔒 Kontrol (Sabit Tuttuğun) |
|---|---|---|---|
| 🏋️ Halter | Antrenman programı (5x5 vs 3x10) | Squat 1RM (kg) | Beslenme, uyku, yaş grubu |
| ⚽ Futbol | Isınma protokolü (statik vs dinamik) | Sprint hızı (m/s) | Saha zemini, hava durumu, ayakkabı |
| 🏀 Basketbol | Günlük serbest atış tekrar sayısı (50 vs 100 vs 200) | Serbest atış isabet oranı (%) | Çember yüksekliği, top markası |
| 🏊 Yüzme | Kol çekiş tekniği (catch-up vs normal) | 100m serbest süre (sn) | Havuz uzunluğu, su sıcaklığı |
| 🏃 Atletizm | Kafein takviyesi (var vs yok) | 5 km koşu süresi (dk) | Uyku süresi, son öğün zamanı |
🏋️ GERÇEK ARAŞTIRMA SENARYOSU: Halterci Ali'nin Hikayesi
Antrenör Fatma, "Hangi antrenman programı squat performansını daha çok artırır?" sorusunu araştırıyor. 20 halterciye 8 hafta boyunca farklı programlar uyguluyor:
Antrenman programı → Grup A: 5x5 (ağır, az tekrar) vs Grup B: 3x12 (hafif, çok tekrar)
Squat 1RM değişimi (kg) → 8 hafta sonra ne kadar arttı?
Yaş (20-25), cinsiyet (erkek), uyku (8 saat), beslenme (aynı plan), test saati (sabah 10:00)
Antrenman geçmişi → Deneyimli halterci başlangıçtan farklı tepki verir! Kontrol etmezsen sonuç yanıltıcı olur.
Sinirsel adaptasyon → 5x5 programı önce sinirleri güçlendiriyor, bu da kaldırılan ağırlığı artırıyor.
Antrenman düzeyi → Başlangıç seviyesi sporcular 5x5'ten daha çok fayda görürken, ileri düzey sporcular için fark azalabilir.
📋 Değişken Rolleri - Özet Tablosu
| Rol | Kısaca Ne Demek? | Mutfak Benzetmesi | Spor Örneği |
|---|---|---|---|
| 🎛️ Bağımsız | Araştırmacının bizzat değiştirdiği şey (Sebep) | Fırın sıcaklığını sen seçiyorsun | Uygulanan antrenman programı (A vs B) |
| 📊 Bağımlı | Onun etkisiyle değişen, ölçülen şey (Sonuç) | Kekin kabarma yüksekliğini ölçüyorsun | Squat 1RM (kg) — 8 hafta sonraki değişim |
| 🔒 Kontrol | "Adil yarış" için sabit tuttuğun her koşul | Aynı un, aynı kalıp, aynı pişirme süresi | Yaş grubu, uyku süresi, test saati |
| ⚠️ Karıştırıcı | Fark etmezsen seni yanıltan gizli etken | Yumurtanın bayat olduğunu fark etmedin | Önceki antrenman geçmişi, genetik yapı |
⚠️ Karıştırıcı Değişken: Klasik Tuzak Örneği
❌ Yanlış Sonuç
"Dondurma satışları arttığında boğulma vakaları da artıyor. Demek ki dondurma yemek boğulmaya neden oluyor!"
✅ Gerçek Sebep
Karıştırıcı = Hava sıcaklığı! Sıcak havada hem dondurma satışı hem havuza gitme artar. Dondurma ile boğulma arasında gerçek bir bağ yoktur.
🏃 Spor Örneği: "Pahalı ayakkabı giyen koşucular daha hızlı!" → Karıştırıcı: Bu kişiler zaten daha ciddi ve daha çok antrenman yapan koşuculardır. Hız farkı ayakkabıdan değil, antrenman hacminden gelir!
🧠 Temel Kavramlar — Hızlı Özet
📋 Veri Toplama ve Kalite Güvencesi
Kaynaklar
- Test protokolleri (sprint, 1RM, CMJ)
- Giyilebilir teknolojiler (GPS, IMU, HRV)
- Anket/ölçekler (psikolojik değişkenler)
- Video ve notasyon analizi
Örnekleme
- Popülasyon ve örneklem açık seçilmeli
- Dahil/hariç kriterleri yazılmalı
- Gruplar dengeli olmalı
- Küçük örneklemde etki büyüklüğü raporlanmalı
Ölçüm Hataları
- Cihaz kalibrasyon hatası
- Gözlemci farklılığı (inter-rater)
- Test tekrar etkisi / öğrenme etkisi
- Ortam etkisi (zemin, saat, sıcaklık)
Veri Temizleme
- Eksik veri (NA) stratejisi: silme, imputasyon
- Aykırı değer kontrolü: kural + alan bilgisi
- Kodlama standardı: 0/1, kategori etiketleri
- Tekrarlanabilir veri sözlüğü oluşturma
Ölçek Düzeyi → Hangi Analiz?
| Veri/Ölçek | Yaygın Özet | Yaygın Analiz |
|---|---|---|
| Nominal | Frekans, yüzde, mod | Ki-kare, oran karşılaştırması |
| Ordinal | Medyan, çeyrekler | Mann-Whitney, Kruskal-Wallis |
| Sürekli (yaklaşık normal) | Ortalama ± SS | t-testi, ANOVA, regresyon |
| Sürekli (normal değil) | Medyan (IQR) | Non-parametrik testler |
✨ Veri Kalitesi: İyi Veri vs Kötü Veri
Çöp Girer, Çöp Çıkar (Garbage In, Garbage Out - GIGO): Kalitesiz veriyle yapılan analiz, yanıltıcı ve hatalı sonuçlar verir. Veri kalitesi, istatistiksel analizin temelidir!
Geçerlilik (Validity)
Tanım: Ölçtüğünüzü sandığınız şeyi gerçekten ölçüyor musunuz?
🏃 Örnek: Sporcunun "dayanıklılığını" ölçmek için sadece 1 dakikalık koşu testi yapmak geçersizdir. Çünkü 1 dakika anaerobik kapasiteyi ölçer, dayanıklılığı değil!
Güvenilirlik (Reliability)
Tanım: Aynı ölçümü tekrar yapsanız, tutarlı sonuçlar alır mısınız?
⏱️ Örnek: Bir kronometreyle aynı sporcunun 100m süresini 3 kez ölçtünüz: 10.5sn, 10.52sn, 10.51sn → Güvenilir! Eğer 10.5sn, 11.2sn, 9.8sn çıksaydı → Güvenilmez!
Doğruluk (Accuracy)
Tanım: Ölçümünüz gerçek değere ne kadar yakın?
📏 Örnek: Sporcunun gerçek boyu 185 cm. Ölçtünüz: 185.2 cm → Doğru! Eğer 190 cm ölçseydiniz → Yanlış (Sistematik hata var)!
Hassasiyet (Precision)
Tanım: Ölçümleriniz birbirine ne kadar yakın? (Tutarlılık)
⚖️ Örnek: Aynı ağırlığı 5 kez ölçtünüz: 75.1, 75.2, 75.1, 75.2, 75.1 kg → Hassas! Ama gerçek değer 80 kg ise → Hassas ama doğru değil!
🎯 Doğruluk vs Hassasiyet: Hedef Tahtası Analojisi
Doğru + Hassas
Tüm oklar merkeze yakın ve birbirine yakın
Hassas ama Doğru Değil
Oklar birbirine yakın ama merkezden uzak
Ne Doğru Ne Hassas
Oklar dağınık ve merkezden uzak
🏆 İdeal Durum
En iyi veri: Geçerli, güvenilir, doğru ve hassastır. Ancak pratikte mükemmel veri nadirdir. Amacımız, veri kalitesini maksimize etmek ve hataları minimize etmektir!
🎓 Hafta 2 Özet: Veri ve Değişken Temelleri
Hızlı Karar Akışı
Vaka A: Interval mi Ratio mu?
Sıcaklık (°C) intervaldir, 0 gerçek yokluk değildir. Kuvvet (N) ratio'dur, 0 anlamlıdır.
Vaka B: Karıştırıcı Tuzağı
Takviye alan grup daha iyi performans gösteriyor; ama bu grup zaten daha deneyimliyse etki yanıltıcı olabilir.
Vaka C: Aracılık
Kuvvet programı performansı direkt değil, önce RFD artışı üzerinden etkiliyor olabilir.
Vaka D: Düzenleyici
Aynı program yeni başlayanlarda çok etkili, elitlerde az etkili olabilir; seviye moderatör olur.
Final Notu
İyi araştırma, iyi değişken modeliyle başlar: Ne ölçüldü?, Nasıl ölçüldü?, Hangi rolde yorumlandı?. Bu üç soruya net cevap yoksa analiz sonuçları güvenilir olmaz.