Sorgulayıcı veri çözümlemesi (SVÇ) yöntemleri iktisat araştırmalarında kullanılan verilerin içerdiği yapıyı önceden inceleyerek anlamaya yarar. Böylece, kurulan modellerin daha uygun yapıda olmasını sağlar. Buna karsın, günümüzde ne yazık ki pek yaygın kullanılmamaktadır. Bu eksiklik, bulguların yanlış yorumlanmasına neden olmaktadır. Bu yazıda çok kısa bir tarihçeden sonra SVÇ’nin ne anlama geldiği açıklanıp belli baslı SVÇ araçları tanıtılacaktır. Bu araçların araştırmalarda nasıl uygulanması, sonuçların nasıl yorumlanması gerektiği iki özgün uygulama örneği eşliğinde açıklanmaktadır.
Sorgulayıcı veri çözümlemesi dal-yaprak besli-özet kutu-çizim serpilme çizimi lowess ya da loess eğrisi
Exploratory data analysis (EDA) provides insights into data patterns that can be used in economic research. Its advantage lies in its ability to produce excellent model structures. Unfortunately, EDA methods have become neglected, being rarely used nowadays in practice. As a result, many cases in the empirical research now contain misleading inferences. This paper offers a brief history, followed by a description of EDA and its major tools. Two examples help to explain the use of these tools in research and the interpretation of the findings they yield.
Exploratory data analysis stem-and-leaf five-point summary box-plot scatter diagram lowess or loess curve
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Economics |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | May 1, 2015 |
Published in Issue | Year 2015 Volume: 4 Issue: 2 |