Türk	İngilizce
ÇARPIKLIK.P	SKEW.P

Excel ve Google E-Tablolar’da Dağılım Analizi: Çarpıklık Testi

Data analizi ve istatistiksel hesaplamalar, Excel ve Google E-Tablolar kullanılarak kolayca gerçekleştirilebilir. Bu yazıda, veri setlerinin dağılımının simetri durumunu anlamak için kullanılan bir işlev olan ÇARPIKLIK.P (SKEW.P) işlevinin nasıl kullanıldığını örneklerle birlikte inceleyeceğiz. Bu işlev, bir veri dizisi üzerindeki çarpıklığı ölçer. Çarpıklık, veri setinin simetrik olup olmadığını veya pozitif/negatif yönde çarpık olup olmadığını belirler.

Çarpıklık Testi Nedir ve Nasıl Hesaplanır?

Çarpıklık, bir veri dağılımının simetrisini değerlendirir. Eğer bir dağılım simetrik ise çarpıklık değeri sıfıra yakın olur. Pozitif çarpıklık, veri setinin sağa (yani ortalamadan daha büyük değerlere doğru) uzandığını gösterirken, negatif çarpıklık sol tarafa (ortalamanın altındaki değerlere) uzanma eğilimindedir.

SKEW.P fonksiyonu Excel ve Google E-Tablolar’da söz konusu çarpıklığı hesaplamak için kullanılır. Bu fonksiyon, popülasyona ait tüm verileri dikkate alır ve örneklem çarpıklığına göre daha az yanlı sonuçlar üretir. İşlevin genel sözdizimi şu şekildedir:

 SKEW.P(number1, [number2], ...)

Burada number1, number2, ... hesaplama yapılacak sayısal değerlerdir. Excel ve Google E-Tablolar’da bu değerler doğrudan sayılar, hücre referansları veya aralıklar olabilir.

Pratik Uygulamalar ve Örnek Senaryolar

ÇARPIKLIK.P fonksiyonunun kullanımını iki farklı senaryo üzerinden gösterelim:

1. Yatırım Getirilerinin Analizi

Yatırım getirileri genellikle normal dağılıma uymaz ve risk değerlendirmesi için çarpıklık önemli bir metriktir. Örnek olarak, son 12 aydaki % olarak getiri:

 5, 7, 7, 8, 10, -2, 0, 15, 20, 5, 3, -1

Excel veya Google E-Tablolar’da bu değerleri A1:A12 hücrelerine girerek, A13 hücresinde şu formülü kullanabiliriz:

 =SKEW.P(A1:A12)

Görüldüğü gibi çarpıklık değeri pozitif çıkarsa, getirilerin büyük kazançlar yönünde çarpık olduğunu söyleyebiliriz. Bu durumda yatırımcı daha yüksek getirileri olan yatırımlara yönelebilir.

2. Müşteri Memnuniyeti Anket Sonuçlarının Değerlendirilmesi

Bir şirket, müşteri memnuniyeti anketi yaparak, 1’den 5’e kadar puanlar alır. Alınan puanlar:

 3, 3, 4, 5, 3, 4, 2, 5, 3, 5, 4, 5

Bu veriyi B1:B12 hücrelerine girdikten sonra B13 hücre için:

 =SKEW.P(B1:B12)

Bu örnekte de çarpıklık değeri hesaplanır ve negatif çıktığı durumda, müşterilerin büyük bir kısmının düşük puan verdiğini, dolayısıyla memnuniyetin düşük olduğunu ifade eder.

Sonuç ve Yorumlar

ÇARPIKLIK.P fonksiyonu, özellikle finansal verilerde veya müşteri davranış analizlerinde veri setlerinin dağılımını anlamak için oldukça yararlıdır. Bu fonksiyon sayesinde analistler, risk yönetimi, ürün geliştirme ve müşteri ilişkileri gibi alanlarda daha bilinçli kararlar verebilirler.

Yukarıda verilen örnekler ve açıklamalar, fonksiyonun pratik uygulamalarına ışık tutmaktadır. Ancak her durumun kendi kontekstine göre değerlendirilmesi gerektiğini unutmamak önemlidir. Hangi senaryoda veri setinizin çarpıklığının yüksek veya düşük olmasının beklenen veya istenen bir sonuç olduğunu analiz ederek, stratejik planlarınızı bu yönde şekillendirebilirsiniz.