Bir istatistikçi için bir veri seti ile karşılaşıldığında ilk akla gelen soru doğal olarak şu olacaktır: hangi analizi uygulamayalım? İlk bakışta çok basit bir soruymuş gibi dursa da, araştırmanın sonucu için bu soru hayati önem taşımaktadır. Bunun için ilk yapılması gereken işlem, değişkenlerin türünü incelemektir. Değişkenlerin türleri belirlendikten sonra hangi analizleri kullanılacağının belirlenmesi gerekir. Geriye kalan, analizin amacına göre bir istatistiksel yöntemi uygulamaktır.
Bu noktada en sık yapılan hatalar varsayımların yeteri kadar incelenmemesi ve doğru analizi belirleyememektir. Öyleyse bu konuda birkaç örnek vermekte yarar var. Farz edelim normal dağılıma uymayan ve gözlem sayısı 30' dan küçük olan bir veriye sahibiz. Burada kesinlikle parametrik bir yöntemden söz edilemez. Örneğin ortalama karşılaştırması yapılacaksa t-testi yapılamaz. Güven sınırı oluşturulacaksa Student-t tablosuna bakılamaz. Bunun gibi birçok farklı konuda bilgi ve tecrübe eksikliği nedeniyle bariz hatalar sürekli olarak yapılmaktadır. Hem de "bilimsel" adını verdiğimiz birçok makalede bu tarz analizler bol bol yer almaktadır. Hatta işin en kötüsü, çeşitli Proflardan oluşan jüriler dahi bu hataları görmezden gelerek, yanlış analizlerle dolu çalışmaları kabul etmektedir. Velhasıl kelam, durum tam manasıyla facia...
Doğru analiz belirleyememekten söz ettik. Bunu konuyu da örneklendirelim. Regresyon analizi bilindiği üzere en yaygın kullanılan tekniklerin başında geliyor. Bağımlı değişkenin türü, analizin selameti açısından çok çok çok çok önemli. Çünkü regresyon yöntemi buna göre şekilleniyor. Bir oran, bir sayım verisi gibi normal dağılıma uymayan bağımlı değişken için en küçük kareler (E.K.K) yöntemi uygulanırsa, saçma sapan bir sonuç elde edilecektir. Bu da günümüzde birçok alanda sıkça yapılmaktadır. Hatta bazı kongrelerde bu tarz hatalara dolu çalışmalar sunulmaktadır.
Bu saymış olduğum hatalar elbetteki her zaman vücut bulacak değildir. Gerekli istatistiksel donanıma sahip olan uzman hocalarımız, bu hataları şiddetle eleştirmekte, bu tarz hataların bulunduğu çalışmaları da saniyesinde reddetmektedir. Hepsinin ellerine sağlık. Bu hususta tek çözüm ya çok iyi bilgisayar ve istatistik bilgisine sahip olmak, ya da bu bilgiye sahip olan bir bireyden yardım almaktır. Yardım alınmadığı takdirde iki şıktan birisi muhakkak gerçekleşecektir: Ya bu çalışma günahıyla sevabıyla kabul edilip kişinin üzerinde hayatı boyunca kara bir leke gibi yapışıp kalacak, ya da (elleri dert görmesin) işinin ehilleri tarafından okkalı bir red alacaktır. Çözüm belli: ya kendinizi geliştirin, ya da bu işin ehlinden yardım isteyin.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder