Veri Dönüştürme
Giriş
İçindekiler
Bu konu sonunda okuyucunun uygun istatistik testleri yapabilmek için veri dönüştürme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olması veri dönüşümü yapabilmesi amaçlanmıştır.
İçerik Prof. Dr. Zekeriya Aktürk ve Doç. Dr. Hamit Acemoğlu tarafından hazırlanan istatistik kitabının 83. sayfasındaki 11. bölümünden derlenmiş. Kaynağı yazı sonuna ekledim, çok faydalı bir kaynak.
Hedefler: Bu konu sonunda okuyucuların aşağıdaki hedeflere ulaşması beklenmektedir:
Verilere neden bazen dönüşüm uygulamak gerektiğini açıklayabilmeli.
- Veri dönüştürmenin veri üzerinde oluşturacağı etkileri sayabilmeli
- Veri dönüşünün nasıl yapılacağını açıklayabilmeli
- Tipik veri dönüşümlerini ve bunların veriye nasıl etki edeceğini açıklayabilmeli
- Logaritmik dönüşüm
- Karekökü
- 1/y
- Kare
- Logit dönüşüm
- Tipik veri dönüşümlerini yapabilmeli
Buraya kadar verileri elde etmede, bilgisayara girmede, bilgisayara girdikten sonra hata ayıklama ve çeşitli yöntemlerle verilerimizi özetleme konularını işledik. Artık verilerimizin analizine geçtiğimizde ve önemlilik testlerini uygulamak istediğimizde uygulayacağımız testlerin bazı varsayımları karşımıza çıkacak. Verilerimizin bu varsayımları karşılamaması halinde söz konusu istatistik analizi uygulayamayacağımızdan verimize dönüşüm uygulayarak testin varsayımlarını karşılamak bir çözüm olabilir.
Veriye dönüşüm uygulamanın sebepleri ve dönüşüm uygulandıktan sonra oluşan durumlar şunlardır:
- Verimiz normal dağılıma sahip değildir. Oysa birçok istatistik testte dağılım varsayımı olarak normal dağılım bir gerekliliktir.
- Gruplarımız arasında verilerin yaygınlığı (spread) aşırı farklılık gösterebilir. Oysa bağımsız gruplarda t-testi gibi bazı testlerde parametre varsayımı olarak varyansların eşit olması gerekmektedir.
- İki değişken lineer olarak ilişkili değildir. Oysa regresyon analizlerinde olduğu gibi linearite gerekli bir varsayımdır.
