Veri dağılımımızın şeklini (yapısını) daha iyi tanımlamak için grafiklerden yardım alırız. Tablo olarak özetlenen bilgiler istenirse grafik olarak ta tanımlanabilir. Burada önemli bir husus veri tipimize göre grafik seçmemizdir. Tek bir değişkenin söz mevzusu olduğu durumlarda veri tipimize nazaran seçmemiz gereken grafik türleri şöyledir ;

 

a.Nitel veriler için kullanılan grafikler

Çubuk Grafiği (bar graph)
Daire Dilim Grafikleri (pie chart
Bindirme Grafikleri (stacked graph)
b.Nicel (sayısal) veriler için kullanılan grafikler

 

Histogram (histogram)
Dağılım Polinomu (frequency polygon)
Çizgi grafiği (line graph)
Dal-yaprak grafiği (stem and leaf plot)
Yığılımlı sıklık grafiği (cumulative frequency polynom)
Kutu çizgi grafiği (box and whisker plot)
ortalama Standart Sapma Grafiği (mean Standart deviation graph)
Şimdi gelin bu grafikleri tek tek tanıyalım ;

 

a. Nitel veriler için kullanılan grafikler

 

Çubuk Grafiği (bar graph)

 

Bir değişkenin kategorilerine ilişkin sıklık ya da yüzdelerin birbirinden ayrı çubuklarla yayınlandıği grafik türüdür.

Çubuk grafiğine yukarıdaki örneği verecek olursak kaç öğrencinin hangi meyveyi en çok sevdiği gözlemlenebilir. Çubuk grafiği şekildeki gibi olabildiği gibi yatay ve çoklu çubuk grafikleri olarak ta karşımıza çıkabilir yada aşağıda görüldüğü gibi 1 den fazla kategorilerin gösterimi şeklinde de olabilir.

Daire Dilimi Grafiği (Pasta Grafiği / pie chart)

Daire dilimi grafiği, ilgili niteliksel değişkene ait kategorinin bir dairenin parçaları olarak sunulduğu grafik çeşididir.

 

Bindirme Grafikleri (stacked graph)

Bindirme grafiğinde –y ekseni 0’dan 100’e kadar bölünür ve her kategorinin toplam içindeki yüzdesi üst üste gelecek şekilde bir çubuk içinde tanımlanır. Bu grafiğe örnek şu şekildedir.

 

Yukarıda görüldüğü gibi kadın ve erkeklerin dans – tv – spor alışkanlıklarının nasıl değiştiğini şekildeki bindirme grafiğinde görebiliyoruz.

Nicel (sayısal) veriler için kullanılan grafikler:

Histogram (histogram)

  • Sürekli değişkenler için kullanılır. Çubuk grafiklerden farklı olarak çubuklar birbirine bitişik halde bulunur. Her sınıftaki frekanslar veya yüzdeler grafiğin –y ekseninde yer alır. –x eksenınde sınıflar yer alır.
  • Dağılımın şekli ve yapısını ilgili tablodan daha belirgin bir şekilde ortaya koyar.

 

Dağılım Polinomu (frequency polygon)

  • Histogram çubuklarının en üst orta noktalarının çizgilerle birleşmesi sonucunda elde edilen grafik türüdür.
  • Iki türlü gösterimi vardır. Histogram çubukları ile birlikte veya histogram çubukları kaldırıp cizgi halinde

 

Çizgi grafiği (line graph)

İncelenen özelliği zaman (gün, hafta, ay, yıllar vb) içinde gösteren grafiklerdir.

Dal-yaprak grafiği (stem and leaf plot)

Veri kümesini özetlemek için basit ve kullanışlı bir grafik türüdür. Hem grafiğin şeklini hem de dağılımdaki gözlem değerlerinin tümü bu grafik üzerinde görülebilir. 

 

Yığılımlı sıklık grafiği (cumulative frequency polynom)

  • Yığılımlı frekans ya da yüzdeler yardımıyla çizilen grafiklere yığılımlı grafikler denir.
  • -y ekseninde frekanslar ya da yüzdeler
  • Sağdaki –y ekseninde ise yığılımlı yüzdeler olacak şekilde çizilir.
  • Tek tepeli simetril dağılımlarda yatık S görüntüsü verir.

Kutu çizgi grafiği (box and whisker plot)

  • Grafikte 25., 50., 75., Yüzdelikler  en küçük değer   ve en büyük değer bulunmaktadır.
  • Daha çok dağılım çarpık olduğunda kullanılır.
  • Dağılımdaki aşırı gözlemlerin varlığı konusunda da bilgi verir.

Ortalama Standart Sapma Grafiği (mean Standart deviation graph)

  • Sürekli değişkenler için kullanılan bir grafik türüdür.
  • Simetrik ve tek tepeli dağılımları tanımlamak için kullanılır.
  • Genellikle aritmetik ortalamaya 1 ya da 2 standart sapmalık uzaklıkların çizgiyle birleştirilmesiyle elde edilir.

 

Saçılım Grafiği (scatter Plot) 

Son olarak birden fazla nicel değişken arasındaki ilişkiyi tespit etmemize yarayan Özellikle 2 sayısal değişkenin (öncelikle ölçümle belirlenen değişkenlerin ) birbiri ile ilişkisi olup olmadığını göstermek amacı ile çizilen grafiklerdir. Bu grafik genelde korelasyon ilişkisive devamında Regresyon Analizi için kullanılır.