🗞️ Manisa Haber

Ordinal veriler nelerdir?

14 Haziran 2025 Manisa Haber

Ordinal Veri Nedir ve Nasıl Kullanılır?

Ordinal veri dediğimizde, aslında ölçülemeyen ama bir sıralamaya tabi tutulan verilerden bahsediyoruz. Bunlar kategorik verilerin daha gelişmiş bir hali gibi düşünebilirsin. Yani, "iyi", "orta", "kötü" gibi ifadeler doğrudan sayısal bir değer ifade etmez ama aralarında bir sıralama olduğunu biliriz. Deneyimlerime göre, bu tür verilerle çalışırken temel nokta, sıralamanın varlığını ve bu sıralamanın ne anlama geldiğini net bir şekilde anlamaktan geçiyor.

Ordinal Veri Tipleri ve Özellikleri

Ordinal verilerin en belirgin özelliği, kategoriler arasında anlamlı bir sıralamanın olmasıdır. Örneğin, bir müşteri memnuniyeti anketindeki "Çok Memnunum", "Memnunum", "Ne Memnun Ne Değilim", "Memnun Değilim", "Hiç Memnun Değilim" seçenekleri buna örnektir. Burada her bir kategori birbirinden farklıdır ve aralarında açık bir "daha iyi" veya "daha kötü" ilişkisi vardır. Bu sıralama, veriye bir derece kazandırır. Ancak bu dereceler arasındaki farkların eşit olduğunu söyleyemeyiz. Yani, "Çok Memnunum" ile "Memnunum" arasındaki farkın, "Memnun Değilim" ile "Hiç Memnun Değilim" arasındaki farkla aynı olduğunu varsayamayız.

Bu veri tipini daha iyi anlamak için şu örneklere bakabiliriz:

  • Eğitim Seviyeleri: İlkokul, Ortaokul, Lise, Üniversite, Yüksek Lisans. Burada bir sıralama var ama "Lise" ile "Üniversite" arasındaki bilgi düzeyindeki farkın, "Ortaokul" ile "Lise" arasındaki farkla aynı olduğunu söylemek mümkün değil.
  • Zaman Dilimleri: Sabah, Öğle, Akşam. Bu da bir sıralamaya sahip ama aralarındaki süre farkları eşit değildir.
  • Anket Derecelendirmeleri: Tatmin düzeyleri (yukarıdaki örnek), Likert ölçekleri (1'den 5'e kadar beğenme derecesi gibi, ancak bu ölçeklerde sayılar arasındaki farkın eşit varsayıldığı durumlar daha çok aralık (interval) veri türüne yaklaşır. Ordinal veri bağlamında, kategoriler arasındaki sıralama daha önemlidir.)

Ordinal Veri Analizinde Dikkat Edilmesi Gerekenler

Ordinal verilerle çalışırken karşılaşılan temel zorluklardan biri, aralarındaki farkların eşit olmamasıdır. Bu yüzden, ortalama hesaplamak gibi bazı standart istatistiksel yöntemler yanıltıcı olabilir. Örneğin, müşteri memnuniyeti anketindeki sıralamayı sayısal değerlere çevirip ortalamasını almak, sonuçları doğru yorumlamanı engelleyebilir. Deneyimlerime göre, bu tür verilerde medyan (ortanca değer) veya mod (en sık tekrar eden değer) kullanmak daha anlamlı sonuçlar verebilir. Çünkü medyan, verinin tam ortasındaki değeri gösterir ve sıra bilgisini korur. Mod ise en popüler kategoriyi belirlememizi sağlar.

Ordinal veriler için kullanabileceğin bazı pratik analiz yöntemleri şunlardır:

  • Frekans Dağılımları: Her bir kategoride kaç tane gözlem olduğunu görmek. Bu, verinin genel dağılımını anlamana yardımcı olur.
  • Çapraz Tablolama: İki farklı ordinal değişken arasındaki ilişkiyi incelemek. Örneğin, eğitim seviyesi ile gelir düzeyi arasındaki ilişkiyi görmek gibi.
  • Spearman Korelasyon Katsayısı: İki ordinal değişken arasındaki sıralama ilişkisinin gücünü ve yönünü ölçmek için kullanılır. Pearson korelasyonundan farklı olarak, bu katsayı verilerin normal dağılım göstermesini gerektirmez ve ordinal veriler için daha uygundur.

Ordinal Veri ile Etkili Çalışma İpuçları

Ordinal verilerle çalışırken, verinin yapısını her zaman göz önünde bulundurmalısın. Veriyi görselleştirmek de yorumlamayı kolaylaştırır. Sütun grafikleri veya çubuk grafikleri, kategorilerin frekanslarını ve sıralamasını net bir şekilde görmeni sağlar. Bir diğer önemli nokta ise, kullandığın analiz yönteminin ordinal veriye uygun olup olmadığını kontrol etmektir. Örneğin, eğer ordinal bir değişkeni gruplamak veya karşılaştırmak istiyorsan, parametrik olmayan testler (örneğin Mann-Whitney U testi veya Wilcoxon sıralı işaretler testi) daha doğru sonuçlar verecektir.

Şu noktalara özellikle dikkat etmeni öneririm:

  • Veri Girişi: Kategorileri tutarlı bir şekilde gir. "İyi", "iyi", "GOOD" gibi farklı kullanımlar analizini bozabilir.
  • Sıralamayı Belirleme: Eğer veriyi kendin oluşturuyorsan, kategoriler arasındaki sıralamanın mantıklı ve açık olduğundan emin ol.
  • Yorumlama: Analiz sonuçlarını yorumlarken, ordinal verinin doğasını unutma. Ortalamalar yerine medyan veya mod gibi ölçütler daha anlamlı olabilir.