Olasılık matematiği, istatistiksel düşünme ve veri analizinin temelleri — sayılarla doğru karar vermeyi öğreten dersler.
Bir madeni parayı 10 kez attığınızda 7 kez tura gelebilir — bu, hiç de şaşırtıcı değil. Ama aynı parayı 10 milyon kez attığınızda, tura gelme oranının neredeyse tam olarak yüzde 50’ye yaklaşacağından emin olabilirsiniz. Bu basit ama derin gözlem, istatistiğin en temel prensiplerinden birinin özeti: Büyük Sayılar Yasası. Ne var ki bu yasa, kumarbazın yanılgısı … Devamını oku
Bir öğrenci bir sınavda beklenmedik şekilde çok yüksek bir not alır. Öğretmen onu tebrik eder, öğrenci kendine güvenir. Ama bir sonraki sınavda not, o kadar yüksek çıkmaz — genelde ortalamaya daha yakın bir yere düşer. Öğretmen bunu “başarı gevşekliği” olarak yorumlayabilir, öğrenci “şansım tükendi” diyebilir. Ama istatistik farklı bir açıklama sunuyor: bu iki yorum da … Devamını oku
Bilimsel bir haberde ya da araştırma özetinde muhtemelen şu cümleyi görmüşsünüzdür: “sonuç istatistiksel olarak anlamlı bulundu (p < 0.05)”. Bu cümle kulağa çok kesin ve güvenilir geliyor, sanki bilim insanları bir gerçeği kanıtlamış gibi. Ama gerçek şu ki, p-değeri kavramı istatistikte en sık yanlış anlaşılan, en sık kötüye kullanılan ve giderek daha fazla bilim insanının … Devamını oku
İstatistikte en rahatsız edici anlardan biri, verinin her parçası doğru olduğu hâlde bütünün yanlış bir hikaye anlatmasıdır. Bir hastane tedavisinde her yaş grubunda bir ilaç daha etkili çıkabilir, ama tüm hastalar bir araya toplandığında sonuç tam tersine dönebilir. Bu tuhaf ama gerçek fenomene istatistikte Simpson Paradoksu deniyor ve veriyle uğraşan herkesin er ya da geç … Devamını oku
Bir arkadaşınız size “testim pozitif çıktı, o hastalığa yakalanmış olabilirim” dediğinde, çoğumuzun ilk tepkisi paniklemek olur. Ama gerçek şu ki, testin doğruluk oranı ne kadar yüksek olursa olsun, “pozitif çıktı” cümlesi tek başına neredeyse hiçbir şey ifade etmez. Gerçek olasılığı hesaplamak için başka bir şeye ihtiyacınız var: Bayes teoremi. Önce Basit Bir Senaryo Diyelim ki … Devamını oku
Aynı veriyle, birbirine taban tabana zıt iki hikaye anlatabilirsiniz. Şart, sadece grafiği doğru “tasarlamak”. Yanıltıcı grafikler yalan söylemez; söyledikleri doğrudur ama gözünüzü yanıltacak şekilde sunulur. Bu yazıda, en sık karşılaşılan grafik tuzaklarını ve onlara karşı nasıl uyanık kalacağınızı ele alıyoruz. Kesik y-ekseni En yaygın hile budur. Bir sütun grafiğinin dikey ekseni sıfırdan başlamaz; örneğin 90 … Devamını oku
Yaz aylarında dondurma satışları artar. Aynı dönemde denizde boğulma vakaları da artar. Veriye bakarsanız ikisi mükemmel bir uyum içindedir. Peki dondurma boğulmaya mı yol açıyor? Elbette hayır. Bu klasik örnek, istatistiğin en tehlikeli tuzağını özetler: iki şey birlikte hareket ediyor olabilir ama bu, birinin diğerine sebep olduğu anlamına gelmez. Korelasyon nedir? Korelasyon, iki değişkenin birlikte … Devamını oku
Bir bara on kişi oturmuş, hepsinin aylık geliri 20 bin lira. Ortalama gelir: 20 bin. Sonra içeri bir milyarder giriyor. Şimdi “ortalama gelir” aniden milyonlara fırlıyor — ama masadaki kimsenin hayatı değişmedi. İşte “ortalama” dediğimiz sayı tek başına böyle yanıltır. Bu yazıda, bir veriyi dürüstçe özetlemek için ortalamanın yanına neden mutlaka medyan ve standart sapmayı … Devamını oku
Bir madeni para attınız ve üst üste beş kez tura geldi. Sizce altıncı atışta yazı gelme ihtimali artık daha mı yüksek? Çoğu insan içgüdüsel olarak “evet, artık yazı gelmeli” der — ve tam burada yanılır. Bu hataya istatistikte “kumarbazın yanılgısı” denir ve olasılık konusunda en sık düşülen tuzaktır. Bu yazıda bu yanılgıyı ve doğru düşünme … Devamını oku