kategorik veri sık yapılan hatalar

Question

Kategorik veri konusunda sık yapılan hatalar nelerdir, tam olarak bilmiyorum. Bu konuda biraz daha bilgiye ihtiyacım var.

Answer 1

🤦‍♀️ Kategorik Veri Analizinde Sık Yapılan Hatalar

Kategorik veri, istatistiksel analizlerde sıklıkla karşılaştığımız ve önemli bilgiler barındıran bir veri türüdür. Ancak, bu verileri analiz ederken dikkatli olmak ve bazı yaygın hatalardan kaçınmak gerekir. Aksi takdirde, yanıltıcı sonuçlara ulaşabilir ve yanlış kararlar verebiliriz.

📊 Veri Tipini Yanlış Tanımlama

Kategorik verileri analiz etmeye başlamadan önce, verinin doğru bir şekilde tanımlanması kritik öneme sahiptir. Kategorik veriler, nominal (örneğin, renkler: kırmızı, mavi, yeşil) veya ordinal (örneğin, eğitim seviyesi: ilkokul, ortaokul, lise) olabilir. Bu ayrımı doğru yapmak, uygun analiz yöntemlerini seçmek için gereklidir.

• 🍎 Hata: Ordinal veriyi nominal veri gibi ele almak. Örneğin, eğitim seviyesini sıralama gözetmeksizin sadece farklı kategoriler olarak değerlendirmek.
• 🍏 Sonuç: Sıralama bilgisini kaybetmek ve bu bilginin analizlere yansımamasına neden olmak.

📉 Yetersiz Veri Ön İşleme

Kategorik veriler genellikle eksik değerler veya tutarsız formatlarla karşımıza çıkar. Bu sorunları gidermeden analize başlamak, hatalı sonuçlara yol açabilir.

• 🍎 Hata: Eksik değerleri (NA) veya tutarsız girişleri (örneğin, "erkek" yerine "Erkek") düzeltmeden analize devam etmek.
• 🍏 Sonuç: Veri setinde yanlılık (bias) oluşturmak ve analiz sonuçlarının doğruluğunu azaltmak.

🧪 Uygun Olmayan Grafiksel Gösterimler Kullanmak

Kategorik verileri görselleştirirken, verinin yapısına uygun grafik türlerini seçmek önemlidir. Örneğin, pasta grafikler veya çubuk grafikler kategorik verileri göstermek için uygunken, dağılım grafikleri uygun değildir.

• 🍎 Hata: Kategorik verileri sürekli veriler gibi görselleştirmeye çalışmak. Örneğin, bir kategorik değişken için histogram çizmek.
• 🍏 Sonuç: Yanlış yorumlamalara neden olan ve verinin özünü yansıtmayan grafikler elde etmek.

🚫 Ki-Kare Testini Yanlış Uygulamak

Ki-kare testi, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Ancak, bu testin uygulanabilmesi için bazı varsayımların sağlanması gerekir. Örneğin, beklenen frekansların yeterince büyük olması (genellikle 5'ten büyük olması) gerekir.

• 🍎 Hata: Beklenen frekansların çok düşük olduğu durumlarda Ki-kare testini uygulamak.
• 🍏 Sonuç: Yanlış p-değerleri elde etmek ve hatalı sonuçlara ulaşmak. Bu durumda, Fisher's exact test gibi alternatif testler kullanmak daha uygun olabilir.

🧩 Çoklu Karşılaştırma Sorununu Göz Ardı Etmek

Birden fazla kategorik değişken arasındaki ilişkileri aynı anda incelerken, çoklu karşılaştırma sorununu dikkate almak önemlidir. Her bir test için anlamlılık düzeyi (alfa) sabit tutulduğunda, yapılan test sayısı arttıkça yanlış pozitif sonuç elde etme olasılığı artar.

• 🍎 Hata: Birden fazla Ki-kare testi yaparken, Bonferroni düzeltmesi gibi yöntemlerle anlamlılık düzeyini ayarlamamak.
• 🍏 Sonuç: Gerçekte ilişkili olmayan değişkenler arasında anlamlı ilişkiler bulmak.

🧮 Kategorik Veri Kodlamasında Hatalar

Makine öğrenmesi modelleri için kategorik verileri sayısal verilere dönüştürmek (kodlamak) gerekir. Bu süreçte yapılan hatalar, modelin performansını olumsuz etkileyebilir.

• 🍎 Hata: One-Hot Encoding yaparken, çok sayıda kategoriye sahip değişkenler için çok fazla sayıda yeni değişken oluşturmak.
• 🍏 Sonuç: "Dimensionality curse" sorununa yol açmak ve modelin aşırı öğrenmesine (overfitting) neden olmak. Bu durumda, hedef kodlama (target encoding) gibi alternatif kodlama yöntemleri düşünülebilir.