Frekans Dağılımı

Frekans dağılımı, kategorik bir sütunun içini açan en yalın tablodur: her kategori bir satır olur, karşısında o kategoriyi işaretleyen kişi sayısı, bu sayının geçerli yanıtlar içindeki yüzdesi ve sıranın başından o satıra kadar biriken yüzde yazar. Birikimli yüzde yalnız sıralı kategorilerde yorumlanır ve belirli bir düzeye kadar olan kesimin payını tek bakışta verir, örneğin lise ve altındakilerin toplam payı gibi. Yöntem birden çok sütunu aynı koşuda alabildiği için bir anketin demografik bloğunu ya da bir soru grubunu tek seferde tablolaştırmak mümkündür. Bu bir betimleme aracıdır: dağılımı görünür kılar, bir hipotez kurmaz ve sınamaz, dolayısıyla sonuçta ne test istatistiği ne p değeri ne de etki büyüklüğü bulunur. Dağılımın dışarıdan gelen bir beklentiye uyup uymadığını sınamak gerekiyorsa ki-kare uyum iyiliği testine, dağılımı ikinci bir değişkene göre kırmak gerekiyorsa çapraz tabloya geçilir. Yine de çoğu analizin ilk adımı budur, çünkü seyrek kategoriler, beklenmedik etiketler ve kayıp veri yoğunluğu ilk olarak burada görünür.

• Örneklemin eğitim durumu bileşimi nasıl ve hangi düzeyde yığılma var?
• Katılımcıların kaçı hangi abonelik kademesinde bulunuyor ve payları ne kadar?
• Marka bilinirliği sorusunda seçeneklerin payları nasıl sıralanıyor?
• Demografik blokta hangi sorularda kayıp yanıt oranı belirgin biçimde yüksek?

• Veriyi ilk kez tanırken, analiz planı kurulmadan önce kategorilerin dolulukları hakkında hızlı bir görünüm istediğinizde.
• Raporun betimsel bölümünde örneklemin bileşimini okuyucuya sunmak gerektiğinde.
• Sıralı bir ölçüm düzeyinde belirli bir düzeye kadar olan kesimin payını aktarmak istediğinizde, yani birikimli yüzdenin bir karşılığı olduğunda.
• Birden çok sütunun dağılımını tek koşuda tablolaştırıp aynı Excel dosyasında toplamak istediğinizde.
• Kategorileri birleştirme kararını vermek için hangi etiketlerin çok az kişi barındırdığını ve hangi yazım farklarının kategori çoğalttığını saptarken.

• Bir ya da birden çok kategorik sütun; metin etiketler de kategori kodu olarak saklanmış tam sayılar da kullanılabilir.
• Sıralı ölçüm düzeyindeki sütunlar özellikle uygundur, çünkü birikimli yüzde ancak kategori sırası anlamlı olduğunda yorumlanabilir.
• İkili değişkenler de tablolanabilir ve bu durumda tablo iki satıra iner, yüzdeler doğrudan oran olarak okunur.
• Her satır bir katılımcıyı temsil etmelidir; aynı kişinin birden çok kaydı varsa yüzdeler o kişiyi birden çok kez sayar.
• Sürekli bir ölçümü doğrudan vermek yüzlerce tek kişilik satır üretir; önce Değişken sekmesinde türetilmiş bir sütunla aralıklara bölmek gerekir.

En az sınıflayıcı ölçüm düzeyi

Sütundaki değerlerin sayılabilir kategorilere ayrılması, yani her katılımcının tek bir etikete düşmesi gerekir. Benzersiz değerlerin sayısı katılımcı sayısına yaklaştığında tablo betimleme işlevini yitirir.

Kategorilerin anlamlı ve ayrık olması

Her etiket yorumlanabilir tek bir grubu adlandırmalı ve etiketler birbirinin üzerine binmemelidir. Aynı kategorinin büyük ve küçük harfli yazımları iki ayrı satır açar, payları böler ve birikimli yüzdeyi de kaydırır.

Kayıp değerlerin yüzde tabanına etkisi

Yüzdelerin hangi tabana göre hesaplandığı raporun doğruluğu açısından belirleyicidir. Yanıtlamayanlar tabloda ayrı bir satır olarak kalırsa yüzdeler tüm örneklemi, ayıklanırsa yalnız geçerli yanıtları taban alır.

Birikimli yüzdenin yorumlanabilirliği

Birikimli yüzde ancak kategoriler arasında anlamlı bir sıra varsa bir şey söyler. Sıralanamayan etiketlerde bu kolon teknik olarak hesaplanır ama yorumlanamaz.

Satır başına kişi sayısının yeterliliği

Birkaç kişiden oluşan kategorilerde yüzde, tek bir yanıtın eklenmesiyle belirgin biçimde oynar; betimlemenin dayanıklı olması için satırların yeterince dolu olması gerekir.

• En az sınıflayıcı ölçüm düzeyi: Değişken sekmesinde atadığınız ölçüm düzeyi yöntem seçicide kullanılır ve uymayan seçimlerde yöntem soluklaştırılarak nedeni yazılır. Kategori sayısının yorumlanabilir kalıp kalmadığı denetlenmez.
• Kategorilerin anlamlı ve ayrık olması: Panel etiketleri temizlenmiş veriden olduğu gibi sayar ve yazım farklarını birleştirmez; birleştirme Değişken sekmesindeki değer etiketleri ya da türetilmiş sütunla yapılır.
• Kayıp değerlerin yüzde tabanına etkisi: Kayıp değer kodlarını Değişken sekmesinde tanımlarsanız bu değerler sayıma girmez ve yüzdeler geçerli yanıtlar üzerinden hesaplanır. Kodları tanımlamayı atlarsanız bunlar sıradan bir kategori gibi sayılır ve panel ayrı bir uyarı üretmez.
• Birikimli yüzdenin yorumlanabilirliği: Panel sütunun gerçekten sıralı olup olmadığına göre bu kolonu kaldırmaz; birikimli yüzde her durumda basılır. Kolonu yorumlayıp yorumlamama kararı araştırmacıya kalır.
• Satır başına kişi sayısının yeterliliği: Asgari bir kategori büyüklüğü aranmaz; kaç kişi bulunursa bulunsun satır tabloya girer ve yüzdesi basılır. Hangi yüzdelerin raporlanacak kadar dayanıklı olduğunu sıklık kolonuna bakarak siz kararlaştırırsınız.

1. 1CSV ya da XLSX dosyanızı yükleme alanına sürükleyip bırakın ve Veri sekmesindeki düzenlenebilir ızgarada sütunların doğru ayrıştığını görün.
2. 2Izgarada etiketleri gözden geçirin; beklenmedik bir etiket çoğu zaman yazım farkı ya da tanımlanmamış bir kayıp veri kodundan gelir.
3. 3Değişken sekmesinde sütunların ölçüm düzeyini sınıflayıcı ya da sıralı olarak belirleyin, okunur tablo satırları için değer etiketlerini girin ve kayıp değer kodlarını tanımlayın.
4. 4Analiz sekmesinde yöntemi arayın ve parametre formunda tablolanacak bir ya da birkaç sütunu seçin; veri gereksinimleri kutusu uygun sütunları listeler.
5. 5Analizi çalıştırın; her sütun için sıklık, yüzde ve birikimli yüzde kolonlarını taşıyan bir tablo açılır bölüm olarak gelir ve bu yöntem için yönteme özgü bir grafik çizilmez.
6. 6Sıklık kolonundan satırların doluluğunu, yüzde kolonundan payları, birikimli yüzdeden ise sıralı değişkenlerde eşiklerin altındaki kesimi okuyun.
7. 7Seyrek kategorileri saptadıysanız Değişken sekmesine dönüp birleştiren bir türetilmiş sütun kurun ve tabloyu yeniden çalıştırın.
8. 8Tabloları Excel olarak indirin; hesaplama künyesi kartı kullanılan kütüphane çağrısını ve sürümünü yazar, koşu ise geçmiş sekmesine işlenir.

Sıklık kolonu

Her kategoriye düşen kişi sayısı. Yüzdelerin dayanıklılığını değerlendirirken önce bu kolona bakılır.

Yüzde kolonu

Her kategorinin geçerli yanıtlar içindeki payı. Taban, kayıp değer kodlarını tanımlayıp tanımlamadığınıza göre değişir.

Birikimli yüzde kolonu

Tablonun başından ilgili satıra kadar biriken pay. Sıralı kategorilerde bir eşiğin altında kalan kesimi doğrudan verir, sıralanamayan etiketlerde yorumlanmaz.

Kategori listesi

Temizlenmiş veride gerçekten görünen etiketlerin tamamı. Beklenmedik bir etiket ya da ikiye ayrılmış bir kategori burada fark edilir.

Birden çok sütun için ayrı tablolar

Aynı koşuda birkaç sütun seçilirse her biri için ayrı bir tablo üretilir ve hepsi tek Excel dosyasında toplanır.

Geçerli gözlem sayısı

Her tablonun yüzdelerinin hesaplandığı taban, yani sayıma giren geçerli gözlem sayısı.

Etki büyüklüğü ve anlamlılık üretilmez

Yöntem betimsel olduğu için hiçbir etki büyüklüğü hesaplanmaz ve hiçbir anlamlılık sınaması yapılmaz; sonuçta test istatistiği ya da p değeri yer almaz. Gördüğünüz bir yığılmanın beklenen bir dağılımdan ayrıştığını sınamak istiyorsanız ki-kare uyum iyiliği testine geçmeniz gerekir.

Yüzde ve birikimli dağılım betimsel nicelik olarak

Burada sayısal yorumu taşıyan nicelikler yüzde ile birikimli yüzdedir. Yüzde bir kategorinin geçerli yanıtlar içindeki payını verir ve en kalabalık kategori ile en seyrek kategori arasındaki puan farkı dağılımın ne kadar dengesiz olduğunu aktarır. Birikimli yüzde ise sıralı bir değişkende bir eşiğin altındaki kesimi tek sayıya indirir, örneğin lise ve altındaki düzeylerin toplam payı gibi. Bu nicelikler standartlaştırılmış bir etki ölçüsü değildir, farklı örneklemler arasında bir güç karşılaştırması için kullanılamaz ve hiçbir anlamlılık yargısı taşımaz; her ikisi de yalnız elinizdeki örneklemin bileşimini anlatır ve sıklık kolonuyla birlikte okunması gerekir.

Bu yöntemde güven aralığı döndürülmez. Yüzdeler ve birikimli yüzdeler nokta tahmini olarak verilir, çevrelerinde belirsizlik aralığı hesaplanmaz. Bir kategorinin payını evrene genellerken aralıklı bir tahmin gerekiyorsa oran testine geçmeniz ya da hesabı panel dışında yapmanız gerekir. Aralık basılmadığı için seyrek kategorilerin yüzdelerinin ne kadar oynak olduğu ancak sıklık kolonundan sezilebilir.

Aşağıdaki sayılar temsili bir örnektir; gerçek bir araştırmanın ya da gerçek bir kullanıcının verisi değildir.

Araştırma sorusu

Temsili bir toplum araştırmasında, örneklemin tamamladığı en yüksek eğitim düzeyi nasıl dağılıyor ve hangi düzeye kadar olan kesim çoğunluğu oluşturuyor?

Değişkenler

Tablolanan değişken: tamamlanan en yüksek eğitim düzeyi (ilkokul, ortaokul, lise, lisans, lisansüstü) · Kayıp değer: yanıtlamayan 12 kişi, kayıp değer kodu tanımlandığı için sayıma girmedi

Örnek sonuç

640 kayıttan 628'i geçerli yanıt olarak sayıma girdi. Sıklıklar ilkokulda 86, ortaokulda 154, lisede 198, lisansta 152, lisansüstünde 38. Yüzdeler sırasıyla 13,7, 24,5, 31,5, 24,2 ve 6,1; birikimli yüzdeler 13,7, 38,2, 69,7, 93,9 ve 100,0.

Yorum

Dağılımın en kalabalık düzeyi lise ve örneklemin yüzde 31,5'i burada toplanıyor; iki uçtaki lisansüstü payı yüzde 6,1 ile en seyrek satırı oluşturuyor ve aradaki 25 puanlık açıklık dağılımın dengeli olmadığını gösteriyor. Eğitim düzeyi sıralı bir ölçüm olduğu için birikimli yüzde burada doğrudan yorumlanabilir: lise ve altındaki kesim yüzde 69,7 ile çoğunluğu oluşturuyor, lisansüstü dışındaki tüm düzeyler ise yüzde 93,9'u kapsıyor. Tablo bu bileşimi betimler ve bileşimin evren bileşiminden ayrışıp ayrışmadığını değerlendirmez, çünkü yöntem hiçbir sınama yapmaz; böyle bir karşılaştırma için resmi oranların beklenen dağılım olarak girildiği bir uyum iyiliği sınaması gerekir. Yanıtlamayan 12 kişinin yüzde tabanından çıkarıldığı da raporda belirtilmelidir. Sayılar temsilidir.

Araştırma sorusu: Örneklem cinsiyet, eğitim düzeyi ve bölgeye göre nasıl dağılıyor?

Çözümlenen sütunlar

cinsiyet,egitim_duzeyi,bolge

Hesaplama künyesi: scipy 1.18.0 · statsmodels 0.14.6 · scikit-learn 1.9.0 · numpy 2.5.1 · pandas 3.0.5 · semopy 2.3.11 · 89fc29a · Veri tohumu: 20260914

Tamamlanan en yüksek eğitim düzeyinin dağılımı şöyle betimlendi: ilkokul yüzde 13,7 (86), ortaokul yüzde 24,5 (154), lise yüzde 31,5 (198), lisans yüzde 24,2 (152) ve lisansüstü yüzde 6,1 (38); lise ve altındaki kesim birikimli olarak yüzde 69,7'ye ulaşıyor (geçerli N = 628, yanıt vermeyen 12 kişi hariç tutulmuştur).

APA düzenine yakın örnek cümle; sayılar temsilidir.

• Hiçbir sınama yapmaz; bir dağılımın beklenen bir dağılımdan ayrışıp ayrışmadığı sorusu için uyum iyiliği sınamasına geçmek gerekir.
• Tek bir değişkene bakar, dolayısıyla bir payın alt gruplar arasında değişip değişmediğini gösteremez ve bu soru iki değişkenli bir tablo ister.
• Benzersiz değer sayısı yükseldiğinde tablo yüzlerce satıra çıkar, her satırda bir iki kişi kalır ve betimleme bilgi taşımaz duruma gelir.
• Birikimli yüzde kolonu sıralanamayan etiketlerde de basılır; bu kolonu sıralı olmayan bir değişkende yorumlamak yanlış bir okumaya yol açar.
• Çoklu işaretlemeye izin veren sorularda sıklıkların toplamı katılımcı sayısını aşar ve yüzdelerin tabanı belirsizleşir.
• Kayıp değer kodları tanımlanmadığında bunlar sıradan kategori olarak sayılır ve yüzdeler sessizce yanlış bir tabandan hesaplanır.

• Ki-Kare Uyum İyiliği TestiNeden: Betimlemekten sınamaya geçmek, dağılımın dışarıdan gelen bir beklentiyle uyumunu değerlendirmek gerektiğinde.
• Çapraz TabloNeden: Dağılımı ikinci bir kategorik değişkene göre kırmak ve alt gruplardaki payları karşılaştırmak gerektiğinde.
• Betimsel İstatistiklerNeden: Sütun sürekli bir ölçümse ve ortalama, ortanca ile yayılım ölçüleri sıklık tablosundan daha bilgilendirici olacaksa.
• Çoklu Cevap AnaliziNeden: Soru birden çok seçenek işaretlemeye izin veriyorsa; paylar katılımcı sayısına göre ayrı bir mantıkla hesaplanmalıdır.

• Betimsel İstatistikler
• Çapraz Tablo
• Ki-Kare Uyum İyiliği Testi

Yüzdeler hangi tabana göre hesaplanıyor?

Taban, sayıma giren geçerli gözlem sayısıdır ve bunu siz belirlersiniz. Değişken sekmesinde kayıp değer kodlarını tanımlarsanız o yanıtlar sayıma girmez ve yüzdeler yalnız yanıt verenler üzerinden hesaplanır. Kodları tanımlamazsanız kayıp yanıtlar sıradan bir kategori gibi sayılır ve yüzdeler tüm örneklemi taban alır. İki okuma da savunulabilir, ama hangisini kullandığınızı raporda yazmak gerekir; panel bu konuda bir uyarı üretmez.

Birikimli yüzde kolonunu her zaman kullanabilir miyim?

Teknik olarak her tabloda basılır, fakat yalnız kategoriler arasında anlamlı bir sıra olduğunda yorumlanabilir. Eğitim düzeyi ya da beş basamaklı bir katılım ölçeği gibi sıralı değişkenlerde bu kolon bir eşiğin altındaki kesimi tek sayıya indirir. Bölge ya da medeni durum gibi sıralanamayan etiketlerde aynı kolon satırların tablodaki sırasına bağlı anlamsız bir toplam üretir ve yorumlanmamalıdır.

Tabloda beklemediğim bir kategori görünüyor, nedir bu?

Çoğunlukla iki nedenden biridir. Birincisi yazım farkıdır: aynı kategorinin baş harfi büyük ve küçük iki ayrı yazımı iki satır açar ve payı ikiye böler. İkincisi tanımlanmamış bir kayıp veri kodudur, örneğin tire ya da dokuz dokuz gibi bir gösterge sıradan bir kategori olarak sayılır. Her iki durumda da Değişken sekmesine dönüp değer etiketlerini ya da kayıp değer kodlarını düzelttikten sonra tabloyu yeniden çalıştırmak gerekir.

Birkaç sütunu tek koşuda tablolayabilir miyim?

Evet, parametre formunda birden çok sütun seçebilirsiniz ve her biri için ayrı bir tablo üretilir. Bu, bir anketin demografik bloğunu ya da aynı yapıyı paylaşan bir soru grubunu tek seferde raporlamayı kolaylaştırır, çünkü tüm tablolar aynı Excel dosyasında toplanır. Ücretsiz planın aylık elli analiz koşusu sınırı düşünüldüğünde, sütunları tek tek çalıştırmak yerine birlikte vermek de pratiktir.

• Agresti, A. (2018). An Introduction to Categorical Data Analysis
• Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics
• pandas.Series.value_counts belgeleri