Veri analizi yaparken, farklı değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamanın gerekliliğiyle hızlıca karşılaşacaksın. Bu rehberde, Excel'de iki nominal değişken arasındaki ilişkiyi nicelendirmek için bir kontingensi analizi nasıl yapılacağını göstereceğim. Değerli bilgiler elde etmek için otomotiv tedarik endüstrisinden pratik bir örnek kullanacağız.
Önemli Bulgular
- Kontingenz analizi, iki nominal değişken arasındaki ilişkileri incelemenizi sağlar.
- Kontingenz katsayısı, ilişkinin gücünü nicelendirir.
- Excel'de Pivottable, analiz için vazgeçilmez bir araçtır.
Kontingenz Analizi Adım Adım Kılavuzu
Adım 1: Verileri Hazırlama
Excel'de kontingenz analizine başlamadan önce çalışacağınız verilerin doğru şekilde hazırlandığından emin olmalısınız. Tüm filtre ayarlarını kaldırarak verilere bütünsel bir bakış sağlayın.
Üretim yöneticisini ve atık bilgilerini içeren nominal veriler içeren bir özet oluşturun. Bizim durumumuzda, A, B ve C vardiyalarına odaklanıyoruz ve diğer temsilcileri yok sayıyoruz.
Adım 2: Pivottable Oluşturma
Kontingenz analizi yapabilmek için, üretim yöneticisi ve atık kombinasyonlarının her birinin ne sıklıkta geldiğini gösteren iki boyutlu bir frekans dağılımı oluşturmanız gerekmektedir. Menü çubuğunda "Ekle" yi seçerek ve "Pivottable"ı seçerek devam edin.
İlgili veri aralığını seçin ve başlıkların doğru şekilde tanımlandığından emin olun. Artık Pivottable'ınız oluşturuldu ve üretim yöneticisi ile atık alanında değişkenleri karşılaştırabilirsiniz.
Adım 3: Frekansları Analiz Etme
Pivottable'ınızı oluşturduktan sonra, mutlak frekansları belirleyebilirsiniz. Özellikleri Pivottable'ın satırlarına ve sütunlarına yerleştirin. Bu, her vardiyadaki atık sayısını gösterir.
Pivottable'ı inceleyin ve sonuçları analiz edin. Özellikle değişkenlerin dağılımına dikkat edin ve atığın hangi vardiyada en çok veya en az sıklıkta olduğunu belirleyin.
Adım 4: Beklenen Frekansları Hesaplama
Kontingenz katsayısını hesaplamak için beklenen mutlak frekansları belirlemeniz gerekmektedir. Genel formül şu şekildedir: (N_{ij} = \frac{(R_i \times C_j)}{N}), burada (R) satır kenar frekansını ve (C) sütun kenar frekansını temsil eder.
Bu hesaplamayı Pivottable'daki değerlere uygulayın. Analizleri net tutmak için beklenen frekanslar için ayrı bir tablo oluşturmaya dikkat edin.
Adım 5: Ki-Kare Değeri Hesaplama
Değişkenler arasındaki ilişkiyi nicel olarak belirlemek için şimdi Ki-Kare değerini hesaplayın. Formül şöyle:
[ \chi^2 = \sum \frac{(O{ij} - E{ij})^2}{E_{ij}} ]
Burada (O) gözlemlenen frekansı ve (E) beklenen frekansı temsil eder.
Gözlemlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkı alın ve bunun karesini alın.
Adım 6: Kontingenz Katsayılarını Hesaplama
Son adım, kontingenz katsayısını hesaplamaktır. Hesaplama formülü şöyledir:
[ K = \sqrt{\frac{\chi^2}{N}} ]
Önceden hesaplanan Ki-Kare değerini ve gözlemlerin toplam sayısını (N) kullanın.
Kontingenz katsayısını hesaplama işlemini tamamladıktan sonra sonucu yorumlayabilirsiniz. Analizimiz, 0.077'lik bir kontingenz katsayısının değişkenler arasında zayıf bir ilişki olduğunu gösterdi.
Adım 7: Sonuçların Yorumlanması
Analizinin son adımları, sonuçları yorumlamayı içerir. 0'a yakın bir kontingenz katsayısı, değişkenler arasında neredeyse hiçbir ilişki olmadığını gösterir. 0.08 değeri, üretim müdürünün hatalı ürünlerin ortaya çıkmasında anlamlı bir etkisi olmadığını göstermektedir.
Özet
Bu kılavuzda, Excel'de kontingenz analizini yaparak nominal değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamanın nasıl olduğunu öğrendin. Verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı, bir özet tablo oluşturacağınızı ve kontingenz katsayısı için gerekli hesaplamaları nasıl yapacağınızı öğrendiniz.
Sık Sorulan Sorular
Yüksek bir veri hacmiyle nasıl başa çıkabilirim?Çok sayıda değişkenle çalışıyorsanız, analizi basitleştirmek için verileri gruplara ayırın.
Kontingenz analizini başka yazılım araçlarıyla da yapabilir miyim?Evet, kontingenz analizinin temel prensipleri birçok istatistik yazılımında ve programlama dillerinde uygulanabilir, ancak adımlar değişebilir.
Kontingenz analizi için hangi değişkenler uygundur?Nominal ölçekli değişkenler bu tür analizler için uygun olup, sıralama içermezler.
Kontingenz katsayısını nasıl yorumlarım?0 ile 0,3 arasındaki bir değer zayıf, 0,3 ile 0,6 arasındaki bir değer orta düzeyde ve 0,6'dan büyük bir değer güçlü bir ilişkiyi gösterir.
