Herkes İçin Temel İstatistik Yöntemleri ve Uygulamaları

Bilim insanları, mühendisler ve doktorlarla iş birliğinde kurulan diyaloglarla ilginç matematiksel kavramlarının temelinde çoğunlukla uzmanlık alanları olasılık ve istatistik olduğu görülür. Çünkü amaç, gerçek hayattaki problemlere yaklaşımındaki merak duygusunu yansıtmak. Çağımızda sayısal (nicel) bilgi toplanabilen her araştırma alanında istatistik yöntemler kullanıldığı gibi istatistik bilimler üstü bir disiplin olma aşamasına ulaştığını söyleyebiliriz. Toplumsal olayların hızlı gelişimi, davranış psikolojisi, otomatik üretim süreçleri, bilgisayarlar gibi büyük teknik sistemlerin yönetimi, jeolojik süreçler, gazlardaki karmaşık olgular, fizikte kuantum mekaniği, sinir sisteminin işlevleri, beynin yansıtıcı ve yönlendirici çalışmaları, istatistik yöntemlere başvurulmadan incelenemezler. Biyoloji, antropoloji, sosyoloji, psikoloji, iktisat, işletme, tıp, kuantum fiziği, biyofizik, vb., özetle tüm bilim dalları, yönetim kuruluşları, teknoloji istatistikten yararlanır. Nasıl ki gerçek yaşamdaki problemleri denklemlere dökerek çözüm bulabiliyorsak, verilerden, gerçek yaşam problemlerine çözüm bulmak da istatistiğin en temel amacıdır. Bu nasıl olur? Kitabımızda bu yüzden veriler geniş bir şekilde anlatılmıştır. Buradan hareketle veri toplama, verileri düzenleme ve sunma, verileri özetleme, çözümleme teknikleri tıpkı matematikteki denklemlere bulunan çözümler gibi basitten başlayarak formüllerle çok yalın bir şekilde ezbere dayanmadan evreler halinde verilmiştir. İstatistik tahminlerinin doğruya yakın olma durumunda hayat kurtarır. Deprem, tıp bilim alanları insana en yakın bilim dalları olduğundan zaman içinde oluşturulacak verilerden insanları en az hasarla hayatlarını doğal afetten de koruyacağını söyleyebiliriz. Kitabımızda yukarıdaki açıklamaların 1., 2., 3., 4., 5. ve 6. bölümlerde istatistiksel formüllerle uygulamaları anlatılmıştır. Kitabımızda tahmin konusu çok geniş tutulmuştur. Hipotezler (H0, H1) çok kapsamlı, herkesin kolayca anlayacağı şekilde değişik konulardan örneklerle verilmiştir (7. Bölüm). Herkes tarafından kullanılan Regresyon ve Korelasyon konularının Spss kullanımlarıyla teoriye yer vererek 8. ve 9. bölümde geniş bir şekilde anlatılmıştır. Bunlara ek olarak 10. Bölümde de bilim ve teknikteki ilerleme, istatistiğe duyulan gereksinim, yöntemlerin gelişmesi, bilgisayarlar ve bilgisayarlı yazılımların birbirini karşılıklı etkileyerek istatistik araştırmaların bu denli yayılmasına, erişilmez gibi görünen çok değişkenli, çok sayıda verilerin (büyük veri~big data) bile işlenip çözümlenmesine yol açtığı yazılımların en popüler olan yazılımı Spss ile uygulamalara yer verilmiştir. Büyük veri big data için de Google tarafından geliştirilen MapReduce ve Hadoop programlama dillerini de hatırlatmak isteriz.