Karmaşık iş dinamikleri, bu yapının ortaya çıkmasını sağlamak için değişkenlerin analiz edilmesini gerektirir. İşte bu noktada iki değişkenli analiz devreye girer. İki değişkenli analiz ile sonuçları etkileyen faktörleri ortaya çıkarabilirsiniz. Araştırmacılar bu analiz türünü birçok farklı alanda kullansa da işletmeler genellikle satışlar, ürünler, müşteriler ve çalışanlar arasındaki ilişkileri anlamak için kullanır.
Kısacası bu analiz ile bir işletmenin sürekliliğini sağlayacak faydalı bilgiler elde etmek mümkündür. Bu makalede iki değişkenli analizin neden önemli olduğu detaylı olarak açıklanmıştır. Buna bağlı olarak ne zaman ve nerede uygulanması gerektiğinden de bahsedilmiştir. Ve son olarak, iki değişkenli analiz türleri örneklerle sunulmuştur. Şimdi, istatistik ve iki değişkenli analiz dünyasına katılabilirsiniz.
İki değişkenli analiz nedir?
İki değişkenli analiz, iki değişken arasındaki ilişkileri inceleyen bir araştırma yöntemidir ve bunların karşılıklı etkileri hakkında istatistiksel veriler elde etmeyi amaçlar.
Verilerin korelasyonunu ve neden-sonuç ilişkisini incelemek, karar mekanizmaları için somut bilgiler sağlar. İki değişkenli analiz, bir nedenin sonuca yol açan iki faktörünü belirlemeyi, bunların değişimlerini incelemeyi ve bu dinamiği anlamayı amaçlar.
Neden iki değişkenli analiz kullanmalısınız?
İşletme sahipleri, anlatı analizi, konjoint analizi, iki değişkenli analiz vb. gibi birçok analiz türünden faydalanarak işletmeleri için daha iyi kararlar alabilirler. Bu kadar çok analiz türü arasında, neden ve ne zaman iki değişkenli analizi kullanmanız gerektiğini anlamak karar verme sürecinizi kolaylaştıracaktır.
İki değişkenli analizi istatistik kulesine çıkan basamaklar olarak düşünün. İyi bir iş için hem bu basamakları tırmanmak hem de güçlendirmek gerekir. İşte, iki değişkenli analiz kullanmanız için beş temel neden:
- En temel özelliği, iki değişken arasındaki ilişkiyi ortaya koymasıdır. Bu ilişkinin bağımlılıklarını ve kalıplarını gösterir.
- Kalıpları anlamak, uygun verileri hazırlamak için tahmin modelleri çıkarmayı sağlar.
- Gözlemlenen değişkenler hakkında hipotezleri değerlendirmek için fırsat sunar.
- Neden-sonuç ilişkisini gözlemlemeye yardımcı olur.
- Önemli kararlarınızda şirketiniz hakkında karar verme sürecinizi etkileyecek veriler sunar.
İki değişkenli analiz ne zaman kullanılır?
Analizler, bir işletmenin normal iş akışı içinde sıklıkla kullanması gereken kaynaklardır. İki değişkenli analiz de bu genellemeye dahildir, ancak bazı durumlar analizi kullanmanız için daha uygundur. Aşağıda iki değişkenli analiz kullanmanız gereken önemli süreçler örneklerle açıklanmıştır.
- Pazar araştırması senaryosu: İki değişkenli analiz şirketinizin pazar araştırması için kullanılabilir. Örneğin müşteri-ürün ilişkileri, ürün arz-talep ilişkileri, reklam harcaması-satış karı, mağaza sayısı-mağaza lokasyonları gibi birçok pazarlama alanında kullanılabilir.
- Finans senaryosu: Finans analistleri, iki değişkenli analizi kullanarak faiz oranlarını, hisse senetlerini, satışları, kar ve zararları inceleyebilir. Örneğin, faiz ve enflasyon arasındaki ilişki ve satışların yaz veya kış mevsimine bağlı olarak nasıl değiştiği incelenebilir.
- İnsan kaynakları senaryosu: Şirketinizin insan kaynakları ilişkileri de iki değişkenli analizin konusu olabilir. Çalışma saatleri-çalışma verimliliği ilişkisi, eğitim süreleri-iş uyumu ilişkisi gibi değişkenler incelenebilir.
İki değişkenli analiz türleri
İstatistik dünyası çok verimli ve çeşitlilik arz eden bir yerdir. Çeşitliliğin yoğun olduğu bu yerde istatistik çıkarmak kolay gibi görünebilir ancak hangi istatistik yöntemini, ne zaman ve nerede kullanacağınız çok önemli bir faktördür. Kullanabileceğiniz altı ana iki değişkenli analiz yöntemi/türü vardır:
İki değişkenli analiz türleri
1. Dağılım grafiği
Dağılım grafiği, x ekseni ve y ekseni üzerindeki iki değişkenin ilişkisini gösteren istatistiksel bir grafiktir. Bir anketten topladığınız verileri x ekseni ve y ekseni üzerine yerleştirdiğinizde bir örüntü elde edersiniz. Bu örüntü analizinizin sonucunu gösterir.
Örnek: Mağazalarınızın 2023 ve 2024 yıllarındaki aylık gelirlerini karşılaştırmak istiyorsunuz. X ekseni 2024 aylık gelirleri için, y ekseni ise 2023 aylık gelirleri için kullanılır. Verileri her iki eksene de yerleştirirsiniz ve ilgili ayları grafik üzerinde işaretlersiniz. Burada yaptığınız her şeye dağılım grafiği denir.
2. Korelasyon analizi
Bu, bir dağılım grafiği değerlendirme yöntemidir. Ayrıca korelasyon katsayısı olarak da adlandırılır. İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü, pozitif veya negatif olup olmadığını gösterir. En bilinen korelasyon analizi türleri Pearson analizi ve Spearman sıra analizidir. Korelasyonun üç ana ölçüsü vardır:
- Pozitif korelasyon, negatif bir değerden pozitif bir değere doğrusal bir artıştır.
- Negatif korelasyon, pozitif bir değerden negatif bir değere doğrusal bir azalıştır.
- Sıfır korelasyon, değerlendirilebilecek doğrusal desenlerin yokluğudur.
Örnek: Yeni bir elektronik ürün piyasaya süreceksiniz ve piyasaya sürmeden önce tüketicilere bu ürüne ihtiyaç duyup duymayacaklarını soracaksınız. Cevap olarak 1 (Hiç kullanmam) ile 5 (Her zaman kullanırım) arasında bir ölçek hazırlayabilirsiniz. Tüketicilerin yaşını bir eksen (x) ve ürünü kullanıp kullanmayacaklarını diğer bir eksen (y) olarak düşünün. Uygun programlar kullanarak elde edilen verilerin korelasyon tablosunu kolayca oluşturabilirsiniz. 20-25 yaş aralığındakilerin 5 seçtiği ve 55-60 yaş aralığındakilerin 1 seçtiği durumda, pozitif bir korelasyon ortaya çıkar.
3. Regresyon analizi
Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi bulmak için kullanılan nicel bir analiz yöntemidir. Tek bir değişken kullanılırsa, tek değişkenli regresyon (basit doğrusal regresyon); birden fazla değişken kullanılırsa çok değişkenli regresyon (çoklu doğrusal regresyon) analizi olarak adlandırılır.
Örnek: Size ait beş mağaza var ve aylık gelirleri 50 ila 80 bin dolar arasında değişiyor. Bu mağazaların giderleri 20 ila 30 aralığında. Değişkenleri x ve y eksenlerine yerleştirin. Dağılım diyagramı üzerine bir regresyon çizgisi çizin. Hesaplamalar tamamlandığında her bir değerin bire bir örtüşmesinin tahmini skorunu elde edebilirsiniz.
4. T-Testi
T-testi, iki grup arasındaki farkın derecesini ölçmek için kullanılır. Hesaplanan sonucun doğru olup olmadığını veya rastgele oluşup oluşmadığını anlamak için faydalıdır. Grupları ve değişkenleri düzenlemek için iki değişkenli bir analiz tablosu hazırlanabilir. Bu, yüzdelerin ve frekansların karşılaştırılmasına yardımcı olacaktır.
Örnek: Beş yıldan fazla çalışan ve bir yıldan az çalışan çalışanların problem çözme becerilerini incelemek için bir anket hazırladınız. Önce hipotezinizi belirleyin. Örneğin, beş yıldan fazla çalışanların daha fazla problem çözme becerisine sahip olacağını düşünüyorsunuz. Ardından, bir t-testi yapın; verileri hipotezinizle karşılaştırın ve bir sapma olup olmadığını belirleyin.
5. ANOVA
Varyans analizi veya ANOVA testi, t-testinin bir uzantısıdır. Tek bir değişken kullanarak çoklu grupları karşılaştırır ve bir sonuca varır. Örneğin, sağlık bir grup ve eğitim başka bir grup olabilir. Ortak noktaları tıbbi eğitimdir.
Örnek: 3 farklı telefon markası var (bunlar bir grup) ancak hepsinin farklı bir pil ömrü var (diğer bir grup). Aralarında pil ömrü açısından anlamlı bir fark olup olmadığı hipotez kurun ve bunu ölçmek için veri toplayın. ANOVA testini uygulayın ve sonucun hipotezinizle uyuşup uyuşmadığına karar verin.
6. Ki-kare testi
Bu analiz, bir grup içinde beklenen ve gerçekleşen arasındaki farkı incelemek için yapılan bir analizdir. Bu şekilde, hipotezinizdeki sapmanın nedenini ortaya çıkarabilir ve karar verme sürecinde kullanabilirsiniz.
Örnek: Yeni bir ilaç piyasaya süreceksiniz ve bu ilacın hastalığa olumlu yanıt verip vermediğini ölçmek istiyorsunuz. İlacı kullananlar ve kullanmayanlar için bir bölüm ve hastalığı olanlar veya olmayanlar için bir bölüm içeren bir olumsallık tablosu oluşturabilirsiniz. Daha sonra ki-kare testi yaparak sonuca ulaşabilirsiniz.
İki değişkenli analiz hakkında sıkça sorulan sorular
İki değişkenli analiz hakkında daha fazla bilgi edinmek mi istiyorsunuz? Bu SSS rehberinde sorularınıza yanıt bulabilirsiniz. İstatistik dünyasına yeni giren veya bazı konularda açıklama arayanlar için derlenen bu sorular, aradığınız cevapları hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı olacaktır.
İki değişkenli analiz, iki değişken arasındaki güçlü ilişkiyi bulmak için kullanılır. Bu nedenle çok değişkenli analiz gibi karmaşık veriler yerine anlaşılması ve okunması çok kolay veriler sağlar. Değişkenler incelenerek neden-sonuç ilişkisi kurulabilir ve veriye dayalı karar verme süreci oldukça hızlanır.
İki değişkenli analiz ve korelasyon birbiriyle ilişkili ancak aynı temele sahip olmayan iki kavramdır. İki değişkenli analiz genel anlamda iki farklı değişkeni inceleyen bir analiz türü iken korelasyon iki değişkenin doğrusal olarak birbirine bağlı olması anlamına gelmektedir. Dolayısıyla iki değişkenli analizin geniş ölçekli bir ilişki analizi, korelasyonun ise bir ilişkinin hangi aşamada olduğuna dair bir ölçü olduğu söylenebilir.
Olumsallık tablosu, iki değişkeni ortaya çıkma sıklıklarıyla birlikte incelemek için kullanılan bir yöntemdir. Bu tablo, bu iki değişken arasındaki ilişkileri analiz etmek amacıyla kullanılan bir araçtır. Olumsallık tablosu oluşturmak için yalnızca satır ve sütunları çizmeniz ve verilerden elde edilen değerleri yerleştirmeniz gerekir. Böylece bu tablolar verilerinizi düzenlemeye yardımcı olur.
İki değişkenli analiz içeren birçok test türü vardır. Yaygın olarak kullanılan yöntemler regresyon analizi, korelasyon katsayısı, T-Testi, ki-kare testi, ANOVA (Varyans analizi) ve olumsallık tablolarıdır.
Öncelikle bulunan değişken sayısı farklıdır. Bu nedenle, verileri analiz etme yöntemleri de doğal olarak farklıdır. Tek değişkenli analizde ortalama, medyan, aralık ve mod gibi tanımlayıcı istatistikler kullanılır.
İki değişkenli analizde ise korelasyon, regresyon, t-testleri ve ANOVA testleri gibi yöntemleri kullanır. Örneğin, müşterilerinizin yaşını incelemek için tek değişkenli analiz kullanılabilirken müşterilerinizin yaşlarına göre hangi ürün modellerini tercih ettiklerini incelemek için iki değişkenli analizden yararlanabilirsiniz.
Sonuç
Bu makalede, iki değişkenli analizin yapısı ve içeriği açıklanmıştır. Ayrıca işletmelerin bu istatistiksel analizi nasıl kullanabileceklerine dair örnekler verilmiştir. İşletme ölçeği fark etmeksizin iki değişkenli analizin faydaları üzerinde durulmuştur.
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
Google Sheets'te filtrelenmiş satırları sayma: Adım adım kılavuz
Gibbs’in Yansıtıcı Döngüsü
