Oran Verileri: Tanım
Oran Verisi şu şekilde tanımlanır
nicel veriler
ile aynı özelliklere sahip olan
aralık verileri
Her veri arasında eşit ve kesin bir oran ile mutlak “sıfır” bir başlangıç noktası olarak kabul edilir. Başka bir deyişle, oran verilerinde negatif sayısal değer olamaz.
Örneğin:
Dört kişi rastgele seçilir ve yanlarında ne kadar para olduğu sorulur. İşte sonuçlar: 20$, 40$, 60$ ve 80$.
- Bu verilerin bir düzeni var mı? Evet, 20 $ < 40 $ < 60 $ < 80 $.
- Veri değerleri arasındaki farklar anlamlı mı? Elbette, 40 doları olan kişi, 20 doları olan kişiden 20 dolar daha fazlasına sahiptir.
- Bu verilere dayanarak oranları hesaplayabilir miyiz? Evet, çünkü 0$ bir kişinin yanında bulundurabileceği mutlak minimum para miktarıdır.
- 80 doları olan kişi, 20 doları olan kişinin dört katı kadar paraya sahiptir.
Oran verilerinin tüm özellikleri
aralık verileri
örneğin – veriler sayısal değerlere sahip olmalıdır, iki nokta arasındaki mesafe eşittir, vb. ancak, sıfırın keyfi olduğu aralık verilerinin aksine, oran verilerinde sıfır mutlaktır.
Oran verilerine mükemmel bir örnek, yüksekliklerin ölçülmesidir. Boy santimetre, metre, inç veya fit olarak ölçülebilir. Negatif bir yüksekliğe sahip olmak mümkün değildir. Aralıklı verilerle karşılaştırırken, örneğin, sıcaklık – 10 santigrat derece olabilir, ancak yukarıda belirtildiği gibi yükseklik negatif olamaz.
Oran verileri çarpılabilir ve bölünebilir ve bu, oran verileri ile yalnızca toplanabilen ve çıkarılabilen aralık verileri arasındaki önemli farklardan biridir. Oran verilerinde, 1 ve 2 arasındaki fark 3 ve 4 arasındaki farkla aynıdır, ancak burada da 4, 2’nin iki katıdır. Aralıklı verilerde bu karşılaştırma mümkün değildir.
Oran Veri Analizi
Oran verileri, diğer 3 veri ile birlikte
değişken ölçüm ölçekleri
temelde nicel bir veri yakalama yöntemidir. Bu, her türlü
i̇stati̇sti̇ksel anali̇z tekni̇kleri̇
Oran Verilerine uygulanabilir.
Aşağıda popüler oran veri analizi tekniklerinden bazıları yer almaktadır:
- Trend analizi
Trend analizi belirli bir süre boyunca anket verilerini yakalayarak eğilimleri ve içgörüleri çıkarmak için kullanılan popüler bir oran veri analizi tekniğidir. Diğer bir deyişle, oran verileri üzerinde eğilim analizi, aynı soru kullanılarak birden fazla yinelemede bir oran ölçeği anketi kullanılarak veri toplanmasıyla gerçekleştirilir. Trend analizi, gelecekteki trendleri tahmin etmek için bir dizi zamana bağlı verinin karşılaştırıldığı ve analiz edildiği tahmine dayalı analizde de kritik bir rol oynar.
- SWOT Analizi
Bir kuruluşun güçlü yönlerini, zayıf yönlerini, fırsatlarını ve tehditlerini değerlendirmek için yapılan analize
SWOT analizi
ve oran verilerini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır. Güçlü ve zayıf yönler bir kuruluşun içsel yönleriyken, fırsatlar ve tehditler bir kuruluşun dışsal yönleridir. Bir kuruluş, SWOT analizi sonuçlarını kullanarak gelecekteki pazarlama faaliyetlerini planlamanın yanı sıra pazar rekabetini değerlendirmek için oran verilerini ölçebilir.
- Konjoint Analizi
Konjoint Analizi genellikle bireylerin karmaşık kararları nasıl aldıklarını oran ölçeğinde analiz etmek için uygulanan ileri düzey bir pazar araştırması tekniğidir. Müşterilerin ellerinde birden fazla seçenek varken karar vermeden önce önemli faktörleri bulmalarına yardımcı olur. Pazarlamacılar konjoint analizi kullanarak web sitelerini test edebilir, fiyat araştırması yapabilir veya ürün özelliklerini geliştirebilirler.
- Çapraz Tablolama
Çapraz tablolamaistatistikte, birden fazla değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılan bir yöntemdir. Çapraz tablo olarak da bilinen olumsallık tablosu, tablo biçiminde çoklu oran veri değişkenleri arasında bir korelasyon kurmak için kullanılır. Olumsallık tablosundan elde edilen veriler analiz edildikten sonra bilinçli kararlar alınabilir. Pazar araştırmacıları genellikle iki veya daha fazla değişken arasında bir karşılaştırma sağladıkları için çapraz tablolama kullanarak müşteri niyetini ve ürün performansını analiz ederler.
- TURF Analizi
TURF analizi Açılımı Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis olan bu yöntem, bir pazarlamacının ürün ve hizmetlerin bir kombinasyonu için pazar araştırması potansiyelini analiz etmesini sağlayan bir yöntemdir. Belirli bir iletişim kaynağı ve sıklığı ile ulaşılan müşterilerin oran verilerini değerlendirir. Bu analiz tekniği, araştırmacılar tarafından yeni bir ürün veya hizmetin hedef pazarda iyi karşılanıp karşılanmayacağını anlamak için kullanılır. Bu analiz yöntemi esas olarak medya kampanyalarının tasarlanmasında kullanılmaktaydı ancak ürün dağıtımı ve hat analizinde de kullanılmaya başlanmıştır.
Oran Verilerinin Özellikleri
1. Mutlak Sıfır Noktası – Oran verileri bir
oran ölçeği
. Oran verilerinin ayırt edici özelliklerinden biri de gerçek mutlak sıfır noktasıdır; bu da verileri “bir nesne diğerinin iki katı uzunluğundadır” veya 4, 2’nin iki katı değere sahiptir demenin doğru olduğu bir şekilde alakalı ve anlamlı kılar.
2. Negatif Sayısal Değer Yok – Oran verilerinin herhangi bir negatif sayısal değeri yoktur. Bir değerin oran verisi olabilmesi için araştırmacı öncelikle aralık verisinin tüm kriterlerini karşılayıp karşılamadığını ve mutlak bir sıfır noktasına sahip olup olmadığını değerlendirmelidir. Örneğin, ağırlık negatif olamaz, -20 Kg diye bir şey yoktur.
3. Hesaplama – Oran veri değerleri toplanabilir, çıkarılabilir, bölünebilir ve çarpılabilir. Oran verileri için benzersiz bir istatistiksel analiz mümkündür. Ki-kare, oran verileri için bir oran ölçeği kullanılarak hesaplanabilir. Oran verileri için ortalama, mod ve medyan da hesaplanabilir.
Oran Verisi Örnekleri
Aşağıda, oran verilerini çıkarmak için anketlerde kullanılabilecek en yaygın oran verisi örnekleri verilmiştir:
Kilonuz kaç kg?
- 50 kg’dan az
- 51-60 kg
- 61-70 kg
- 71-80 kg
- 81-90 kg
- 90 Kg üzeri
Boyunuz fit ve inç cinsinden nedir?
- 1,5 metreden az.
- 5 feet 1 inç – 5 feet 5 inç
- 5 feet 6 inç- 6 feet
- 6 feet’ten fazla
Günlük yiyebileceğiniz hamburger sayısı nedir?
- 1-2
- 2-3
- 3-4
- 4-5
- 5-6
- 6’dan fazla