Anscombe’un Dörtlüsü, veri analizinde görsel ve istatistiksel analizlerin önemini vurgulayan bir konsepttir. Francis Anscombe tarafından 1973 yılında ortaya konan bu dört veri seti, aynı temel istatistiksel özelliklere sahip olmasına rağmen, grafiksel olarak çok farklı dağılımlar göstermektedir. Bu konsept, projelerde sadece özet istatistiklere dayanarak karar vermenin risklerini ortaya koyar ve görsel analizlerin önemini gösterir.

Anscombe’un Dörtlüsünün Temel Amacı

Projelerde ve veri analiz süreçlerinde tek başına özet istatistiklere güvenmenin yetersiz olabileceğini göstermek amacıyla kullanılır. Dört veri seti şunları paylaşır:

Aynı ortalama (mean),
Aynı varyans,
Aynı korelasyon katsayısı,
Aynı regresyon doğrusu.

Buna rağmen, görsel analiz yapıldığında bu veri setlerinin birbirinden tamamen farklı desenler ve dağılımlar gösterdiği ortaya çıkar.

Anscombe’un Dörtlüsünde Ortak İstatistikler

Her bir veri seti için aşağıdaki istatistiksel değerler aynıdır:

Ortalama (X ve Y): X’in ortalaması 9, Y’nin ortalaması yaklaşık 7,5.
Varyans: X’in varyansı yaklaşık 11.
Korelasyon Katsayısı: X ve Y arasındaki korelasyon yaklaşık 0,82.
Regresyon Denklemi: y=3+0.5xy = 3 + 0.5xy=3+0.5x.

Bu ortak değerlere rağmen, her bir veri setinin grafikleri çok farklı bir yapıya sahiptir.

Anscombe’un Dörtlüsü ve Projelerdeki Kullanımı

Projelerde, veri analizinde istatistiksel özetlere dayanarak yanlış kararlar alınmasını önlemek için Anscombe’un Dörtlüsü önemli dersler sunar:

Görsel Analizlerin Önemi

Sadece özet istatistiklere bakmak, verinin gerçekte nasıl dağıldığına dair yanıltıcı bir resim çizebilir.
Proje Örneği: Bir proje ilerlemesini analiz ederken, görev tamamlama sürelerinin ortalaması aynı olsa da, bazı görevlerin aşırı sapmalar göstermesi tablo veya grafikle fark edilebilir.

Aykırı Değerlerin Etkisi

Anscombe’un dörtlüsündeki bir veri setinde, tek bir aykırı değer istatistikleri önemli ölçüde etkileyebilir.
Proje Örneği: Proje maliyet analizinde birkaç aşırı yüksek harcama, ortalama maliyetin yanıltıcı olmasına neden olabilir.

Farklı Dağılımların Tespiti

Her veri seti, farklı dağılım şekilleri ve ilişkiler gösterir:
- Doğrusal ilişki (ilk veri seti),
- Eğrisel ilişki (ikinci veri seti),
- Aykırı değer etkisi (üçüncü veri seti),
- Dikey bir çizgi üzerindeki veri kümelenmesi (dördüncü veri seti).
Proje Örneği: Kaynak kullanım analizinde aynı ortalamalar olsa da, kaynakların bazı görevlerde aşırı yoğunlaştığı, diğer görevlerde kullanılmadığı bir yapı tespit edilebilir.

Model Doğruluğunun Sorgulanması

Regresyon modelleri ve korelasyon analizleri, görsel analiz yapılmadan uygulandığında yanıltıcı olabilir.
Proje Örneği: Bir projedeki maliyet ve zaman arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu varsayılarak analiz yapılabilir, ancak görsel analiz eğrisel bir ilişki gösterebilir.

Anscombe’un Dörtlüsünü Projelerde Uygulama Adımları

Veri Toplama ve Özet İstatistikler:
- Projede toplanan verilerin ortalama, varyans, korelasyon gibi temel istatistikleri hesaplanmalıdır.
Veri Görselleştirme:
- Veriyi grafikler aracılığıyla (dağılım grafikleri, kutu grafikleri, çizgi grafikleri) görselleştirin.
- Verilerin dağılımını gözlemlerken anormallikleri veya aykırı değerleri kontrol edin.
Aykırı Değer Analizi:
- Verideki aykırı değerlerin tespit edilip edilmediğini analiz edin.
- Aykırı değerlerin etkisini ayrı olarak değerlendirerek doğru bir yorumlama yapın.
Veri Dağılımını Doğrulama:
- İstatistiksel modelleri uygulamadan önce verinin gerçek dağılımını doğrulayın.
- İstatistiksel ilişkiler dışında, görsel ipuçlarına dayalı farklı desenleri değerlendirin.
Raporlama:
- Proje raporlamalarında, sadece özet istatistikleri değil, görsel analizleri de sunarak paydaşların daha doğru karar almasına yardımcı olun.

Örnek Kullanım

Senaryo: Bir proje yöneticisi, 4 farklı ekibin görev tamamlama sürelerini analiz etmektedir.

Ortalama Görev Süresi: Tüm ekiplerde görev sürelerinin ortalaması 10 gündür.
Korelasyon: Görev süreleri ve ekip üyelerinin sayısı arasında korelasyon aynı gözükmektedir.

Görsel Analiz Sonucu:

Birinci ekip: Görev süreleri normal dağılım göstermektedir.
İkinci ekip: Görev süreleri eğrisel bir artış trendi göstermektedir.
Üçüncü ekip: Aykırı değerler nedeniyle ortalama yanıltıcıdır.
Dördüncü ekip: Görev süreleri tek bir değerde kümelenmiştir.

Çözüm: Bu analiz sonucunda, sadece özet istatistiklere dayalı bir karar yerine, her ekibe özgü çözümler geliştirilir.

Anscombe’un Dörtlüsü, projelerde veri analizinin sadece özet istatistiklere dayanmaması gerektiğini vurgular. Görsel analizler, verilerin gerçek desenlerini ve aykırı değerlerini görmemize yardımcı olarak daha bilinçli ve doğru kararlar almamızı sağlar. Proje yöneticileri, bu teknikten faydalanarak veri analizlerinde derinlemesine bir yaklaşım benimsemeli ve görselleştirme araçlarını aktif bir şekilde kullanmalıdır.

Kurumsal eğitim talepleri için egitim@savassakar.com

Online Eğitim içerikleri ve detaylı bilgi;