Veri Türleri ve Ölçüm Seviyeleri

Nicel ve Nitel Veri Nedir?

Veriler iki ana kategoriye ayrılır: nicel veri ve nitel veri. Nicel veri sayılarla ifade edilen, ölçülebilen verilerdir. Örneğin; çalışan sayısı, satış geliri, müşteri yaşı veya ürün kalitesi puanı. Nitel veri ise sözel, tanımsal ve kategorik verileri içerir. Müşteri yorumları, marka tercihler, renk seçimleri veya iş departmanı nitel veri örnekleridir.

Kategorik ve Sayısal Veri Ayrımı

Kategorik veriler belirli grupları veya sınıfları temsil eder ve aralarında doğal sıralama olmayabilir. Örneğin; ürün türü (yazılım, donanım, hizmet) veya müşteri segmenti (kurumsal, bireysel). Sayısal veriler ise matematiksel işlemler yapılabilen verilerdir. Yükseklik (170 cm), sıcaklık (25°C) veya hesap bakiyesi (5000 TL) gibi.

Ölçüm Seviyeleri

Dört temel ölçüm seviyesi vardır:

Nominal: En basit seviye. Kategoriler yalnızca adlandırılır, sıralanmaz. Örnek: Cinsiyet (Erkek/Kadın), Marka (Samsung/Apple/LG)
Ordinal: Kategoriler sıralanabilir ancak aralarındaki fark eşit değildir. Örnek: Müşteri memnuniyeti (Çok Düşük - Düşük - Orta - Yüksek - Çok Yüksek)
Aralıklı (Interval): Sıralama vardır ve aralarındaki farklar eşittir, ancak yok sabitine sahip değildir. Örnek: Sıcaklık (0°C mutlak sıfır değildir)
Oran (Ratio): En yüksek seviye. Sıralama, eşit aralıklar ve yok sabitine sahiptir. Örnek: Gelir, Ağırlık, Mesafe

Veri Türü ve Analiz Yönteminin İlişkisi

Veri Türü	Uygun Analiz Yöntemi	Örnek
Kategorik (Nominal)	Frekans, Yüzde, Mod, Ki-Kare Testi	Bölgeye göre satış dağılımı
Kategorik (Ordinal)	Sıra Korelasyonu, Mann-Whitney U Testi	Müşteri memnuniyeti değerlendirilmesi
Sayısal (Aralıklı)	Ortalama, Standart Sapma, t-Testi	Sınav puanları
Sayısal (Oran)	Tüm istatistiksel yöntemler	Gelir, Satış, Maliyet

Neden Veri Türünü Tanımak Önemli?

Yanlış veri türü tanımlaması, yanlış analiz yöntemi seçimine ve hatalı sonuçlara neden olabilir. Örneğin; müşteri memnuniyeti puanlarını (1-5 ölçeği, ordinal) sayısal veri gibi işleyerek ortalama almak yanıltıcı olabilir. Doğru veri türü belirlenmesi, doğru istatistiksel test seçilmesi ve güvenilir karar alınması için temeldir.

Önceki Derste Öğrendiklerimiz

Birinci derste veri ve bilginin temel tanımlarını ve veri-driven kararların önemini öğrendik. Artık verilerin türlerini tanımayarak doğru analiz yöntemlerini seçebiliriz.

Sonraki Derste Neler Öğreneceğiz?

Üçüncü derste Veri Toplama Yöntemleri ve Kaynaklarını inceleyeceğiz. Kaliteli veri toplamak, güvenilir analiz yapabilmenin ilk adımıdır.

Bu dersi kayıt olmadan izleyebilirsin. İlerlemeni kaydetmek, sertifika almak ve puan tablosuna girmek için ücretsiz üye ol: Kayıt Ol