İstatistiksel Yöntemler: Tanım, Türler, Süreç ve Analiz

İstatistiksel yöntemler, ham verilerin çeşitli alanlarda eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesinde hayati öneme sahiptir. Araştırmacılar, analistler ve karar alıcılar bu matematiksel teknikleri kullanarak verileri etkili bir şekilde toplayabilir, düzenleyebilir, analiz edebilir, yorumlayabilir ve sunabilirler.

Bu yöntemler karmaşık veri setlerinin anlaşılmasını, örüntülerin ortaya çıkarılmasını ve iş, sağlık, sosyal bilimler ve mühendislik alanlarında bilinçli kararlar alınmasını kolaylaştırır.

İstatistiksel yöntemler, tanımlayıcı istatistiklerle verilerin özetlenmesinden çıkarımsal tekniklerle tahminlerde bulunmaya ve hipotezleri test etmeye kadar veri analizine sistematik bir yaklaşım sağlar.

Bu blog, veri toplama, organizasyon, analiz, yorumlama ve sunum dahil olmak üzere istatistiksel yöntemlerin temel bileşenlerini incelemektedir. Ayrıca en iyi uygulamalar, sık karşılaşılan zorluklar ve QuestionPro Research’ün istisnai karar alma süreçlerini desteklemek için istatistiksel analizi nasıl geliştirdiği tartışılmaktadır.

İstatistiksel Yöntemler Nelerdir?

İstatistiksel Yöntemler, veri toplamak, düzenlemek, analiz etmek, yorumlamak ve sunmak için kullanılan matematiksel teknikler ve süreçlerdir. Bu yöntemler aşağıdakiler için faydalıdır:

• Araştırmacılar
• Analistler
• Karar vericiler

Genellikle büyük veri setlerini anlamlandırmak, kalıpları belirlemek ve anlamlı sonuçlar çıkarmak için kullanılırlar. İstatistiksel yöntemler, ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmede çok önemlidir ve bu da onları iş dünyası, sağlık hizmetleri, sosyal bilimler, mühendislik ve daha fazlasının temel taşı haline getirir.

İstatistiksel Yöntemlerin Temel Bileşenleri:

• Veri Toplama: Anketler, deneyler veya gözlemsel çalışmalar gibi çeşitli yollarla veri toplanması.
• Veri Organizasyonu: Toplanan verilerin tablolar, grafikler ve özet istatistikler kullanılarak anlamlı bir şekilde yapılandırılması ve özetlenmesi her yerdedir.
• Veri Analizi: İlişkileri keşfetmek, hipotezleri test etmek ve verilere dayanarak tahminlerde bulunmak için istatistik tekniklerini uygulamak.
• Veri Yorumlama: Analizin sonuçlandırılması, bulguların çıkarımlarının anlaşılması ve sonuçlara dayalı kararlar alınması.
• Sunum: Bilgilerin başkaları tarafından erişilebilir olması için bulguların raporlar, grafikler ve sunumlar aracılığıyla etkili bir şekilde iletilmesi.

İstatistiksel yöntemler, verileri anlamak ve yorumlamak için sistematik bir yaklaşım sağlayarak çeşitli disiplinlerde bilinçli karar vermeye olanak tanır.

İstatistiksel Yöntem Türleri

İstatistiksel yöntemler, amaçlarına ve analiz ettikleri verilerin niteliğine göre genel olarak birkaç türe ayrılabilir. İşte ana türler:

01. Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler, bir veri setinin temel özelliklerini özetlemek ve tanımlamak için kullanılır. Örneklemin ve ölçümlerin basit özetlerini sağlayarak verilerin temel yönlerini anlamak için bir yol sunarlar.

• Ortalama: Bir veri setinin aritmetik ortalaması, tüm değerlerin toplanması ve gözlem sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Verilerin genel büyüklüğü hakkında fikir veren bir merkezi eğilim ölçüsüdür.
• Medyan: En küçükten en büyüğe doğru sıralandığında bir veri kümesinin orta değeri. Veri setinde çift sayıda gözlem varsa, medyan ortadaki iki sayının ortalamasıdır. Medyan, özellikle çarpık dağılımlarda merkezi eğilimi anlamamıza yardımcı olur.
• Mod: Bir veri setinde en sık görünen değer. Bir veri setinin bir modu olabilir, birden fazla modu olabilir veya hiç modu olmayabilir. Mod özellikle kategorik veri analizinde kullanışlıdır.
• Standart Sapma: Verilerin ortalama etrafındaki dağılımının veya yayılımının bir ölçüsüdür. Bir veri setindeki değerlerin ortalamadan ne kadar saptığını gösterir ve daha yüksek bir standart sapma daha fazla değişkenlik anlamına gelir.
• Aralık: Bir veri setinin maksimum ve minimum değerleri arasındaki fark. Aralık, verilerin yayılımının bir ölçüsünü sağlar, ancak aykırı değerlere karşı hassastır.

02. Çıkarımsal İstatistik

Çıkarımsal İstatistikler, araştırmacıların bir veri örneğine dayanarak bir popülasyon hakkında tahminler veya çıkarımlar yapmasına olanak tanır. Bu yöntemler hipotezleri test eder, popülasyon parametrelerini tahmin eder ve değişkenler arasındaki ilişkileri araştırır.

1. Hipotez Testi: Örnek verilere dayanarak bir popülasyon parametresi hakkında bir hipotezi test etme yöntemi. Bir boş hipotez (H0) ve bir alternatif hipotez (H1) formüle etmeyi ve boş hipotezin reddedilip reddedilmeyeceğini belirlemek için istatistiksel testler kullanmayı içerir.
   1. T-Testi: İki grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan bir hipotez testidir. Ortalamalar arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirir. t-testi genellikle küçük örneklem boyutlarında kullanılır.
   2. Ki-Kare Testi: Kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılan istatistiksel bir testtir. Önemli bir ilişki olup olmadığını belirlemek için kategorilerin gözlenen frekanslarını beklenen frekanslarla karşılaştırır.
   3. ANOVA (Varyans Analizi): Üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan bir tekniktir. ANOVA, grup ortalamaları arasındaki farkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test eder ve genellikle deneysel araştırmalarda kullanılır.
2. Güven Aralıkları: Gerçek popülasyon parametresini içermesi muhtemel örnek verilerden türetilen bir değerler aralığı. Örneğin, %95’lik bir güven aralığı, aralığın gerçek parametre değerini içerme olasılığının %95 olduğunu gösterir. Güven aralıkları, bir tahminin kesinliğinin bir ölçüsünü sağlar.
3. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Bir veya daha fazla bağımsız değişkene bağlı olarak bağımlı değişkenin değerinin tahmin edilmesine yardımcı olur.
   1. Doğrusal Regresyon: Bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki ilişkinin düz bir çizgi olarak modellendiği bir regresyon analizi türüdür. Doğrusal regresyon, sonuçları tahmin etmek ve değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü anlamak için kullanılır.
   2. Çoklu Regresyon: İki veya daha fazla bağımsız değişkeni içeren doğrusal regresyonun bir uzantısıdır. Çeşitli faktörlerin bağımlı değişkenin sonucuna nasıl katkıda bulunduğunun daha kapsamlı bir şekilde analiz edilmesini sağlar.
4. Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişkinin gücü ve yönünün bir ölçüsüdür. Korelasyon katsayısı -1 ile 1 arasında değişir; burada -1 mükemmel bir negatif korelasyonu, 0 korelasyon olmadığını ve 1 mükemmel bir pozitif korelasyonu gösterir. Korelasyon, değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamak ve ölçmek için kullanılır.

İstatistiksel Yöntemlerin Uygulamaları

İstatistiksel yöntemler çeşitli sektörlerde ve alanlarda vazgeçilmezdir. Veriye dayalı karar vermeyi mümkün kılar, süreçleri optimize eder ve inovasyon ve iyileştirmeleri teşvik eden içgörüler sağlarlar. Aşağıda istatistiksel yöntemlerin farklı sektörlerdeki temel uygulamaları yer almaktadır:

1. İş Dünyası

İş dünyasında istatistiksel yöntemler, stratejileri bilgilendirmek, operasyonları optimize etmek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için verileri analiz etmede kritik öneme sahiptir.

• Pazarlama Analizi: İstatistiksel yöntemler, işletmelerin müşteri davranışlarını anlamalarına, pazarları segmentlere ayırmalarına ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini ölçmelerine yardımcı olur. Regresyon analizi ve hipotez testi gibi teknikler, hangi faktörlerin satışları artırdığını ve pazarlama bütçelerinin nasıl verimli bir şekilde tahsis edileceğini belirlemek için kullanılır.
• Satış Tahmini: İşletmeler, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki satışları tahmin etmek için istatistiksel modeller kullanır. Zaman serisi analizi ve regresyon modelleri, talebi tahmin etmek için yaygın olarak kullanılır ve şirketlerin envanteri yönetmesine, üretimi planlamasına ve satış hedeflerini belirlemesine yardımcı olur.
• Ürün Kalitesinin İyileştirilmesi: Ürün kalitesini izlemek ve iyileştirmek için kontrol çizelgeleri, Altı Sigma ve deney tasarımı (DOE) gibi istatistiksel yöntemler kullanılır. Bu teknikler kusurların belirlenmesine, üretim süreçlerinin optimize edilmesine ve ürünlerin müşteri beklentilerini karşılamasına yardımcı olur.

2. Sağlık Hizmetleri

Sağlık hizmetlerinde istatistiksel yöntemler araştırma, teşhis ve tedavi planlaması için hayati önem taşımakta, daha iyi hasta sonuçlarına ve tıp bilimindeki ilerlemelere katkıda bulunmaktadır.

• Klinik Araştırmalar: İstatistiksel analiz, klinik araştırmaların tasarlanması ve değerlendirilmesinde esastır. Yeni tedavilerin veya ilaçların etkinliğini ve güvenliğini belirlemeye yardımcı olur. Randomizasyon, hipotez testi ve sağkalım analizi gibi teknikler, deneme verilerini analiz etmek ve güvenilir sonuçlar çıkarmak için kullanılır.
• Hastalık Örüntü Analizi: Epidemiyologlar, popülasyonlardaki hastalıkların dağılımını ve belirleyicilerini incelemek için istatistiksel yöntemler kullanırlar. Lojistik regresyon ve sağkalım analizi, risk faktörlerinin belirlenmesine, hastalık salgınlarının izlenmesine ve halk sağlığı müdahalelerinin geliştirilmesine yardımcı olur.
• Tedavi Etkinliği: İstatistiksel yöntemler, tedavi öncesi ve sonrası hasta sonuçlarını karşılaştırarak tıbbi tedavilerin etkinliğini değerlendirmek için kullanılır. Eşleştirilmiş t-testleri, ANOVA ve meta-analiz gibi yöntemler bu değerlendirmelerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

3. Sosyal Bilimler

Sosyal bilimlerde istatistiksel yöntemler insan davranışını, sosyal eğilimleri ve değişkenler arasındaki ilişkileri inceler. Teorileri destekleyen ve politika kararlarını bilgilendiren ampirik kanıtlar sağlarlar.

• Anket Analizi: Anketler sosyal bilimlerde yaygın bir veri toplama yöntemidir ve istatistiksel analiz sonuçların yorumlanmasına yardımcı olur. Faktör analizi, regresyon ve korelasyon gibi teknikler anket verilerini analiz etmek, eğilimleri belirlemek ve popülasyonlar hakkında sonuçlar çıkarmak için kullanılır.
• Davranışsal Çalışmalar: Araştırmacılar, tüketici tercihleri, sosyal etkileşimler ve karar verme süreçleri gibi insan davranışlarının altında yatan kalıpları keşfetmek için istatistiksel yöntemler kullanmaktadır. Küme analizi, ANOVA ve yapısal denklem modellemesi (SEM), davranışsal verilerde altta yatan faktörleri ve ilişkileri ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

4. Mühendislik

Mühendislikte, istatistiksel yöntemler ürünlerin ve süreçlerin tasarımını, üretimini ve güvenilirliğini geliştirerek üretimde ve operasyonlarda verimlilik ve kalite sağlar.

• Kalite Kontrol: Kontrol çizelgeleri ve süreç yeterlilik analizi gibi İstatistiksel Süreç Kontrolü (SPC) teknikleri, üretim süreçlerini izler ve ürün kalitesini korur. Bu yöntemler, kusurlara yol açmadan önce varyasyonların tespit edilmesine ve düzeltilmesine yardımcı olur.
• Güvenilirlik Testi: Mühendisler, ürün güvenilirliğini ve dayanıklılığını değerlendirmek için istatistiksel yöntemler kullanır. Yaşam verisi analizi, Weibull analizi ve arıza modu ve etkileri analizi (FMEA) gibi teknikler, ürün ömürlerini tahmin etmeye ve potansiyel arıza noktalarını belirlemeye yardımcı olur.
• Süreç Optimizasyonu: Üretim süreçlerini optimize etmek için deney tasarımı (DOE) ve yanıt yüzeyi metodolojisi (RSM) gibi istatistiksel yöntemler kullanılır. Bu teknikler, verimliliği en üst düzeye çıkarmak veya maliyetleri en aza indirmek gibi istenen sonuçları elde etmek için en iyi faktör kombinasyonunun belirlenmesine yardımcı olur.

İstatistiksel Yöntemleri Kullanmak için En İyi Uygulamalar

İstatistiksel yöntemleri etkili bir şekilde kullanmak, sonuçların doğruluğunu, güvenilirliğini ve uygunluğunu sağlamak için çeşitli en iyi uygulamalara bağlı kalmayı gerektirir. İşte dikkate alınması gereken bazı temel en iyi uygulamalar:

• Açık Hedefler Tanımlayın: Herhangi bir istatistiksel yöntem seçmeden önce, analizinizin hedeflerini açıkça tanımlayın. Amacınızı anlamak, uygun teknik ve araçların seçiminde size yol gösterecektir.
• Verilerinizi Anlayın: Verilerinizin dağılımını, modellerini ve potansiyel anormalliklerini anlamak için kapsamlı bir keşifsel veri analizi (EDA) gerçekleştirin. Bu adım, doğru istatistiksel yöntemleri seçmenize ve yanlış varsayımlardan kaçınmanıza yardımcı olur.
• Doğru Yöntemi Seçin: Veri türünüze ve araştırma hedeflerinize uygun istatistiksel yöntemleri seçin. Örneğin, sonuçları tahmin etmek için regresyon analizi, grup ortalamalarını karşılaştırmak için ANOVA ve kategorik verileri test etmek için ki-kare testleri kullanın.
• Varsayımları Kontrol Edin: Çoğu istatistiksel yöntemin altında yatan varsayımlar vardır (örn. normallik, homoscedasticity, bağımsızlık). Verilerinizin bu varsayımları karşıladığından emin olun; karşılamıyorsa veri dönüşümünü veya alternatif yöntemleri değerlendirin.
• Aşırı Uyumdan Kaçının: Tahmine dayalı modeller oluştururken, altta yatan eğilim yerine verilerinizdeki gürültüye uyan daha az karmaşık modeller kullanarak aşırı uyumdan kaçının. Çapraz doğrulama teknikleri model performansının değerlendirilmesine yardımcı olabilir.
• Veri Kalitesini Sağlayın: Veri kaliteniz sonuçlarınızın kalitesini doğrudan etkiler. İstatistiksel yöntemleri uygulamadan önce verilerin temiz, tutarlı ve hatasız olduğundan emin olun.
• Sonuçları Bağlam İçinde Yorumlayın: İstatistiksel anlamlılık her zaman pratik anlamlılık anlamına gelmez. Sonuçlarınızı araştırma sorunuz ve gerçek dünyadan çıkarımlarınız bağlamında yorumlayın.
• Sürecinizi Belgeleyin: Kullanılan yöntemler, yapılan varsayımlar ve seçimlerinizin arkasındaki gerekçeler dahil olmak üzere veri analizi sürecinizin ayrıntılı kayıtlarını tutun. Bu, çalışmanızın şeffaflığını ve tekrarlanabilirliğini sağlar.
• Bulguları Doğrulayın: Bulgularınızı doğrulamak için birden fazla yöntem veya veri seti kullanın. Farklı yaklaşımlar arasında tutarlı sonuçlar analizinizin güvenilirliğini artırır.

Bu en iyi uygulamaları izleyerek anlamlı, eyleme geçirilebilir içgörüler üretmek için istatistiksel yöntemlerden yararlanabilirsiniz.

Zorluklar ve Sınırlamalar

İstatistiksel yöntemler kullanırken, çeşitli zorluklar ve sınırlamalar analizinizin kalitesini ve güvenilirliğini etkileyebilir. İşte bazı temel zorluklar:

1. Veri Kalitesi Sorunları:

İstatistiksel analizdeki temel zorluklardan biri veri kalitesinin sağlanmasıdır. Eksik değerler, aykırı değerler ve tutarsızlıklar gibi kötü veri kalitesi, yanlı veya yanlış sonuçlara yol açabilir.

Çeşitli kaynaklardan toplanan verilerde hatalar olabilir veya popülasyonu temsil etmeyebilir, bu da analizin güvenilirliğini tehlikeye atar. Bu sorunların ele alınması genellikle zaman alıcı ve karmaşık olabilen önemli ön işlemler gerektirir.

2. Sonuçların Yanlış Yorumlanması:

İstatistiksel yöntemler bazen mantığa aykırı olan karmaşık sonuçlar üretebilir. Yaygın bir sınırlama, istatistiksel anlamlılığın pratik anlamlılık olarak yanlış yorumlanmasıdır. Örneğin, istatistiksel olarak anlamlı bir sonucun gerçek dünyada çok az etkisi olabilir.

Ayrıca, p-değerleri, güven aralıkları ve korelasyon ile nedensellik arasındaki ilişkilerin yanlış anlaşılması, karar verme süreçlerini yanlış bilgilendiren hatalı sonuçlara yol açabilir.

3. Uygun Yöntemlerin Seçimi:

Doğru istatistiksel yöntemi seçmek çok önemlidir, ancak özellikle karmaşık veri setleri veya birden fazla değişken söz konusu olduğunda zorlayıcı olabilir. Uygun olmayan yöntem seçimi geçersiz sonuçlara veya gözden kaçan içgörülere yol açabilir.

Bu zorluk, her biri kendi varsayımlarına ve uygulanabilirliğine sahip çok sayıda mevcut istatistiksel teknikle daha da artmaktadır. Özel yöntemlerin gerekli olduğu zaman serisi veya kategorik veriler gibi standart olmayan veri türleriyle uğraşırken karmaşıklık artar.

Bu zorluklar, istatistiksel ilkelerin sağlam bir temel anlayışına, dikkatli veri kullanımına ve yöntem seçimi ve sonuç yorumlamasına yönelik düşünceli bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu sınırlamaların farkında olmak, etkilerini azaltmaya ve istatistiksel analizlerin sağlamlığını artırmaya yardımcı olabilir.

İstatistiksel Yöntemlerde QuestioPro Araştırma Paketi

QuestionPro Araştırma Paketi, istatistiksel analiz ve veri yorumlama alanındaki kariyerleri geliştirmek için tasarlanmış araçlar sunarak karar alma süreçleri için değerli bilgiler sağlar. İşte QuestionPro’nun sağlam araştırmaları desteklemek için istatistiksel yöntemleri nasıl entegre ettiğine genel bir bakış:

01. Gelişmiş İstatistiksel Araçlar

QuestionPro Research Suite, kullanıcıların karmaşık analizleri hızlı bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olmak için gelişmiş istatistiksel araçlar sağlar. Özellikler arasında tanımlayıcı istatistikler, çapraz tablolar ve Pearson’un Ki-Kare Testi gibi çıkarımsal testler bulunmaktadır. Bu araçlar araştırmacıların veri modellerini keşfetmelerine, hipotezleri test etmelerine ve anlamlı sonuçlar çıkarmalarına olanak tanır.

02. Özelleştirilebilir Analiz Seçenekleri

Platform, özelleştirilebilir analiz seçenekleri sunarak kullanıcıların istatistiksel yaklaşımlarını belirli araştırma ihtiyaçlarına göre uyarlamalarına olanak tanır. Kullanıcılar çeşitli istatistiksel yöntemler arasından seçim yapabilir ve parametreleri kendi benzersiz veri özelliklerine uyacak şekilde yapılandırabilir. Bu esneklik, analizin araştırma hedefleriyle uyumlu olmasını ve ilgili içgörüler sunmasını sağlar.

03. Veri Kalite Güvencesi

QuestionPro, istatistiksel analizde veri kalitesinin önemini vurgular. Platform, kullanıcıların eksik değerleri, aykırı değerleri ve tutarsızlıkları belirlemelerine ve ele almalarına yardımcı olan veri temizleme ve doğrulama özellikleri içerir. Kullanıcılar yüksek kaliteli veriler sağlayarak istatistiksel hesaplama sonuçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini artırabilirler.

04. Görselleştirmeler ve Raporlama

QuestionPro, istatistiksel sonuçların yorumlanmasını kolaylaştırmak için güçlü görselleştirme araçları sağlar. Kullanıcılar, verileri ve istatistiksel bulguları görsel olarak temsil eden çizelgeler, grafikler ve gösterge panoları oluşturabilir. Bu görselleştirmeler karmaşık sonuçların anlaşılmasını ve içgörülerin paydaşlara etkili bir şekilde iletilmesini kolaylaştırır.

05. Kullanıcı Dostu Arayüz

QuestionPro, gelişmiş istatistiksel özellikler sunmasına rağmen, istatistiksel analizlerin gerçekleştirilmesi sürecini basitleştiren kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir. Sezgisel navigasyon ve rehberli iş akışları, kullanıcıların istatistiksel uzmanlıklarından bağımsız olarak analizleri verimli bir şekilde yürütmelerine ve yorumlamalarına yardımcı olur.

06. Entegrasyon ve Destek

QuestionPro Research Suite, diğer veri kaynakları ve analitik araçlarla entegre olarak istatistiksel analizin esnekliğini artırır. Platform ayrıca kullanıcıların istatistiksel yöntemleri uygulamalarına ve sonuçları doğru bir şekilde yorumlamalarına yardımcı olacak destek ve kaynaklar sunar.

QuestionPro, kullanıcıları kapsamlı ve doğru istatistiksel analizler yapmak için araçlar ve desteklerle donatarak güvenilir veri içgörülerine dayalı bilinçli karar vermeyi kolaylaştırır.

Sonuç

İstatistiksel yöntemler, ham verileri çeşitli alanlarda eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için gereklidir. Tanımlayıcı istatistikler gibi teknikler veri özelliklerini özetlerken, çıkarımsal yöntemler tahminlerde bulunur, hipotezleri test eder ve daha geniş popülasyonları sonuçlandırır.

İş, sağlık, sosyal bilimler ve mühendislik alanlarını kapsayan uygulamalar, stratejilerin optimize edilmesine, tedavi etkinliğinin değerlendirilmesine, veri davranışının analiz edilmesine ve ürün kalitesinin artırılmasına yardımcı olur.

İstatistiksel analiz için en iyi uygulamalar arasında hedeflerin tanımlanması, verilerin anlaşılması, uygun yöntemlerin seçilmesi, varsayımların kontrol edilmesi, aşırı uyumdan kaçınılması, veri kalitesinin sağlanması ve sonuçların bağlamsal olarak yorumlanması yer alır. Faydalı olmalarına rağmen, veri kalitesi sorunları ve yöntem seçiminde zorluklar ortaya çıkabilir.

QuestionPro Research Suite, gelişmiş araçlar, özelleştirilebilir seçenekler, veri kalitesi güvencesi ve kullanıcı dostu arayüzlerle istatistiksel analizi geliştirerek doğru ve etkili veri odaklı karar vermeyi destekler.