Başkaları Tarafından Oluşturulan Verileri Eleştirel İnceleme

İstatistiksel Bilgilere Eleştirel Yaklaşım

Günlük yaşamda gazete, dergi, dijital platformlar ve sosyal medya gibi farklı kaynaklarda birçok istatistiksel bilgi ile karşılaşılabilir. Ancak karşılaşılan bu bilgilerin ne kadarının doğru olduğu, hata içerip içermediği ve taraflı bir şekilde sunulup sunulmadığı dikkatlice incelenmelidir. İstatistiksel verilere eleştirel bir bakış açısıyla yaklaşılmazsa hem bireyler hem de toplum yanlış yönlendirilebilir. Bu nedenle karşılaşılan istatistiksel bilgileri sorgulamak ve doğruluğunu araştırmak, yanıltıcı olabilecek bilgilerden kaçınılmasına yardımcı olur.

Küçük ve Taraflı Örneklemlerin Riski

Burak, sınıfındaki 20 kişiyle konuşup 18 kişinin "aynı işte uzun süre çalışmanın gelir seviyesini artırdığını" söylemesinden yola çıkarak "gelir düzeyi için önemli olan işin türü değil, o işte kaç yıl çalışıldığıdır" sonucuna varmıştır. Bu tür bir çıkarımın istatistiksel araştırma süreci açısından ciddi sorunları vardır: örneklem (sınıf arkadaşları) hedef evreni (genel çalışan nüfusu) temsil etmez, veri toplama yöntemi rastgele değil rastgele olmayan bir sohbete dayanır, ve sonuç sayısal/nicel bir ölçüme değil kişisel görüşlere dayanmaktadır. Bu tür araştırmalarda güvenilirliği artırmak için evreni temsil eden rastgele ve yeterince büyük bir örneklem seçilmeli, gelir düzeyi ve çalışma süresi gibi değişkenler sayısal olarak (anket, resmî veri gibi) ölçülmeli ve korelasyon katsayısı hesaplanmalıdır.

Bildirilen Sonuçların Verilerle Doğrulanması Gerekliliği

Bir araştırmacının bir veri setinden çıkardığı sonuçlar, o veriler yeniden incelenerek doğrulanmalıdır. Örneğin çeşitli ülkelerin yaş/kuru çay üretimi ve çay verimi verileri üzerinden bir araştırmacı "Türkiye'de yaş çay üretimi ile kuru çay üretimi arasında pozitif yönlü güçlü ilişki vardır", "Türkiye'de yaş çay üretimi ile çay verimi arasında negatif yönlü orta düzey ilişki vardır", "Çin'de kuru çay üretimi arttıkça çay verimi de artmıştır" ve "Kenya'da yaş çay üretimi ile çay verimi arasında ilişki yoktur" sonuçlarına ulaşmıştır. Bu tür iddiaların doğruluğu, verilerin yeniden serpme diyagramına dökülüp korelasyon katsayısının hesaplanmasıyla test edilmelidir — bir sonucun rapor edilmiş olması, onun doğru olduğu anlamına gelmez; her iddia bağımsız olarak verilerle sınanmalıdır.

Tek Bir Aykırı Veriye Dayanarak Karar Vermenin Riski

Bir e-ticaret firmasının reklam izleme süresi ile alışveriş miktarı arasındaki ilişkiyi incelediği bir örnekte, 20 kişilik veriden hesaplanan korelasyon katsayısı r=0,694 (pozitif, orta-güçlü ilişki) bulunmuştur; bu, firmanın reklam vermeye karar vermesinin istatistiksel olarak doğru olduğunu gösterir. Ancak verilerden birinde (19. kişi) uzun reklam izleme süresine rağmen çok az alışveriş yapıldığı görülmüştür. Bu tek verinin varlığı, genel ilişkiyi geçersiz kılmaz: iki nicel değişken arasındaki ilişkiye yalnızca bir kişinin (veya birkaç aykırı verinin) verisine bakılarak karar verilemez; ilişki, tüm veri setinin bütününe (serpme diyagramı ve korelasyon katsayısına) bakılarak değerlendirilmelidir.

Görsel Yorumun Sayısal Doğrulamayla Desteklenmesi

Sabit hattan/mobil hattan yapılan aramalar gibi zaman serisi verilerinde "X ile Y arasında negatif yönlü orta düzey ilişki vardır" gibi bir sonuca sadece grafiği "gözle inceleyerek" ulaşmak yeterli değildir; bu tür bir iddianın geçerliliği, verilerin korelasyon katsayısı hesaplanarak (veya BSO yöntemiyle) sayısal olarak doğrulanmasıyla değerlendirilmelidir. Aynı şekilde bir grafikteki genel eğilimin doğru yorumlanıp yorumlanmadığı (örneğin "sertifikalı tohum üretimi ile ihracatı arasında pozitif orta düzey ilişki vardır" gibi bir iddia) da verinin kendisine dönülerek test edilmelidir.

Özet

• Başkaları tarafından sunulan istatistiksel bilgiler ve sonuçlar, kaynağın örneklem büyüklüğü/temsil gücü, veri toplama yöntemi ve iddia edilen ilişkinin gerçek veriyle doğrulanıp doğrulanmadığı açısından eleştirel olarak değerlendirilmelidir.
• Küçük, rastgele olmayan veya hedef evreni temsil etmeyen örneklemlerden (örn. bir sınıftaki 20 kişilik sohbet) genellenen sonuçlar güvenilir değildir; güvenilirlik, evreni temsil eden rastgele ve yeterince büyük örneklemlerle artırılır.
• Bir veya birkaç aykırı veri noktası (örn. çok reklam izleyip az alışveriş yapan bir müşteri), serpme diyagramı ve korelasyon katsayısıyla ortaya konan genel ilişkiyi geçersiz kılmaz; iddia edilen her korelasyon sonucu, verinin yeniden analiz edilmesiyle (serpme diyagramı, korelasyon katsayısı veya BSO) bağımsız olarak doğrulanmalıdır.