Biznesdə statistika
Biznesin hər bir sferasında qərar vermək üçün statistikadan istifadə olunur. Məsələn : Hər hansısa bir mağazanın müxtəlif bölgələrdəki mağazalarında olan satışlardan əldə olunan gəlir.
Əsas statistik anlayışlar
Statistika sözünün mənası numerik dataların toplanması, analizi, aydınlaşdırılması və təqdim edilməsi ilə bağlı elmdir.
Statistikanın öyrənilməsinin bir neçə yolu var. Onlardan ən əsas olan yol statistikanı 2 qola bölməkdir: təsviri (descriptive) və analitik (inferential) statistika. Bu anlayışları başa düşmək üçün ilk öncə əhali (population) və nümunə (sample) ifadələrini bilmək lazımdır.
Population - insanların, obyektlərin və s. toplanmasıdır. Yəni bu ifadə daha geniş kateqoriyanı əhatə edir. Məsələn : bütün maşınlar.
Əhalənin təsviri ölçüsü (a descriptive of the population) parametr adlanır. Parametrlərə misal olaraq population mean (mü), population variance (siqma kvadratı), population standard deviation (siqma) göstərmək olar.
Sample - bütövün (population) bir hissəsi deyə bilərik. Məsələn : 2003-2010 illəri arasında istehsal olunmuş Ford avtomobilləri. Əhalənin təsviri ölçüsü (a descriptive of the sample) statistik adlanır. Parametrlərə misal olaraq sample mean (x üstü xətt), sample variance (s kvadratı), sample standard deviation (s) göstərmək olar.
Çox zaman tədqiqatçılar sample-lar ilə işləməyi üstün tuturlar. Əgər ki, onlar müəyyən bir hissə ilə analizi aparıb, qərar verirlərsə population-dan istifadə bir çox hallarda əlverişli deyil. Bu həm çox resurs tələb edir, həm də vaxt və zaman itgisinə səbəb olur. Məhz buna görə random şəkildə datanın bir hissəsinin götürülməsi üstünlükdür. Məsələn : lampaların keyfiyyətini müəyyən edən zaman bütün lampaları analiz etməyə ehtiyac yoxdur, müəyyən bir qisminin analizi ilə nəticə çıxartmaq mümkündür.
Descriptive statistics - əgər data təsvir etmək və ya həmin data ilə nəticə çıxartmaq üçün toplanılıb, istifadə edilirsə bu təsviri statistika adlanır. Məsələn : sinifdə olan tələbələrin imtahan nəticələri ilə onların imtahana hazırlıq səviyyəsinin təsvir edilməsi.
Inferential statistics - əgər tədqiqatçı population-dan götürdüyü sample ilə nəticə çıxarırsa bu nəticə çıxaran və ya analitik statistika adlanır. Məsələn : Dərman istehsalından əvvəl onun test edilməsi bütün insanlar üzərində aparıla bilməz. Buna görə də bir qrup insan götürülür, test edilir və bütün əhali haqqında nəticə çıxarılır.
Məlumatların ölçülməsi
Hər gün saysız-hesabsız elementləri təsvir edən numerik datalar toplanır. Məsələn : manatla olan xərclər, coğrafi yerləri müəyyən edən lokasiyalar, reytinqlər və s. Bütün bunlar statistik olaraq eyni şəkildə təhlil edilməməlidir, çünki rəqəmləri təmsil edən obyektlər fərqlidir. Məsələn : 4 və 8 ədədləri 2 obyektin kütləsi olsa onun ortalamasını tapmaq məna kəsb edə bilər, amma futbolçu nömrəsi olduqda heç bir məna kəsb etmir.Məlumatın ölçülməsinin (data measurement) 4 səviyyəsi var :
1. Nominal
2. Ordinal
3. Interval
4. Ratio
Nominal level - məlumat ölçüsünün ən aşağı səviyyəsidir. Misal olaraq fərqləndirmə üçün verilən nömrələr, cins, irq, etnik qruplar, telefon nömrələri, FIN code və s. göstərmək olar. Məsələn : 1. Proqramçılar, 2. Həkimlər, 3. Hüquqşünaslar şəklində yazdıqda burdakı 1 onun səviyyəsini yox, sadəcə 1-ci qrupa aid olduğunu bildirir.
Ordinal Level - obyektin rankını müəyyən etmək üçün istifadə olunur. Məsələn : 3 işçinin məhsuldarlığının 1-dən 3-ə qədər olan rəqəmlərlə qiymətləndirilməsi.
Interval Level - burada verilənlər hər zaman numerikdir, həm müsbət, həm də mənfi dəyər ola bilər. Burdakı 0 dəyəri mövcud olmamağı, yoxluğu bildirmir. Sadəcə olaraq mövcud olan bir şeyin əlverişli halını bildirir. Məsələn : Farenheyt şkalası.
Ratio Level - məlumat ölçüsünün ən yüksək səviyyəsidir. Ratio level datalar interval datalar ilə xüsusiyyət cəhətdən eynidir. Fərq ondan ibarətdir ki, burdakı dəyər heç vaxt mənfi ola bilməz və burada mütləq 0 anlayışı mövcuddur. Yəni 0 yoxluğu bildirir. Məsələn : boy, çəki, həcm, Kelvin şkalası və s.
Interval və ratio level dataların qiymətləri dəqiq alətlərlə müəyyən olunduğu üçün bunlar metrik (metric) və ya kəmiyyət məlumatları (quantitative data) adlanırlar.