Merhaba Sevgili Öğrenciler,
Bu soruda, "müşteri tipi" gibi kategorik bir değişken için hangi istatistiksel yöntemin uygun olmadığını bulmamız gerekiyor. Kategorik değişkenler, belirli kategorilere ayrılan verileri ifade eder. "Bireysel", "Kurumsal" ve "Öğrenci" de bu kategorilere örnek.
Şimdi seçenekleri teker teker inceleyelim:
- A) Frekans Dağılımı: Frekans dağılımı, her bir kategorinin veri setinde kaç kez tekrarlandığını gösterir. Örneğin, kaç tane bireysel müşteri, kaç tane kurumsal müşteri ve kaç tane öğrenci müşteri olduğunu sayabiliriz. Bu, kategorik değişkenler için oldukça kullanışlı bir yöntemdir.
- B) Mod Değeri: Mod değeri, bir veri setinde en sık tekrar eden değerdir. "Müşteri tipi" değişkeni için mod değeri, en çok görülen müşteri tipini (örneğin, en çok "bireysel" müşteri varsa) bize verecektir. Bu da kategorik değişkenler için anlamlı bir bilgidir.
- C) Aritmetik Ortalama: Aritmetik ortalama, sayısal verilerin toplamının, veri sayısına bölünmesiyle bulunur. "Müşteri tipi" gibi kategorik bir değişken için "bireysel", "kurumsal" ve "öğrenci" kategorilerine sayısal bir değer atayamayız. Bu nedenle bu kategorileri toplayıp ortalamasını almak mantıklı bir sonuç vermez. Örneğin, "bireysel" + "kurumsal" + "öğrenci" gibi bir işlem yapamayız.
- D) Çapraz Tablo: Çapraz tablo, iki veya daha fazla kategorik değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Örneğin, "müşteri tipi" ile "satın alınan ürün" gibi başka bir kategorik değişken arasındaki ilişkiyi gösteren bir çapraz tablo oluşturabiliriz. Bu, hangi müşteri tipinin hangi ürünü daha çok satın aldığını anlamamıza yardımcı olur.
Özetle, frekans dağılımı, mod değeri ve çapraz tablo kategorik değişkenler için uygunken, aritmetik ortalama uygun değildir çünkü kategorik değerler sayısal olarak toplanamaz ve ortalaması alınamaz.
Bu nedenle Cevap C seçeneğidir.
