Çok Boyutlu Veri Görselleştirme Yöntemlerinden Chernoff Yüzleri Yöntemi Kullanılarak Üniversitelerin İstatistik Bölümlerinin Kpss Başarı Puanlarının Karşılaştırılması

Verilerin görselleştirme yöntemi olan grafik ve tablolar kullanılarak verilerin okuyucuya sunulması oldukça önemlidir. Okuyucu, metin içerisine gizlenmiş olan gizli ilişkileri grafik ve tablolar yardımıyla daha kolay anlayabilmektedir. Tek boyutlu ve çok boyutlu veri görselleştirme yöntemi bulunmaktadır. Bu çalışmada çok boyutlu veri görselleştirme yöntemlerinden Chernoff yüzleri yöntemi kullanılarak 20 devlet ve 2 özel olmak üzere 22 üniversitenin istatistik bölümlerinin KPSS başarı puanları bakımından karşılaştırılmıştır. Chernoff yüzleri grafiğini çizmek için SYSTAT programı kullanılmıştır. Çalışma sonucunda söz konusu alanda hangi üniversite veya üniversitelerin daha başarılı olduğu ve hangi üniversite veya üniversitelerin daha başarısız bulunduğu belirlenmiştir. .

Anahtar Kelimeler:

Tablo ve Grafikler, Veri Görselleştirme, Chernoff Yüzleri, İstatistik Bölümü

Comparison of Kpss Achievement Scores of University's Statistical Departments by Using Chernoff Faces Method, which is one of the Multidimensional Data Visualization Methods

It is very important to present the data to the reader by using graphics and tables, which are the visual methods of the data. The reader can more easily understand the hidden relationships in the text by means of graphics and tables. One-dimensional and multi-dimensional data visualization methods are available. In this study, using the Chernoff faces method, one of the multidimensional data visualization methods, 22 universities (20 public and 2 private universities), were compared in terms of their KPSS grades. SYSTAT program was used to plot the Chernoff faces. As a result of the study, it was determined which university or universities was/were more successful and unsuccessful.

Keywords:

Tables and Graphics, Data Visualization, Faces of Chernoff, Department of Statistics,

PDF

___

Bezerra, R.F., Jalloh, S. ve Stevenson, J. 1998. “Formulating Hypotheses Graphically in SocialResearch”, Quality&Quantity, 32 (1), 327-353.Bilgin, T.T. ve Çamurcu, A.Y. 2008. “Çok Boyutlu Veri Görselleştirme Teknikleri”, Akademik Bilişim 2008 Konferansı, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Çanakkale, 2008.Çelik, S., Akdamar, E. 2018. “Büyük Veri ve Veri Görselleştirme”, Akademik Bakış Dergisi, Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi, 65, 253-264.Fienberg, S.E. 1979.“GraphicalMethods in Statistics”, The American Statistician, 33(4), 165-178.Gürler, A., Yılmaz, A. S. ve Tekerek, M. 2018. “Veri Görselleştirme ve İnfografikler”, KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(2), 131-148.Keim, D.A. 1997. “Visual Database Explorati on Techniques”, Proc. Tutorial KDD ’97 Intl. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, California, USA.Wainer, H. 1992. “UnderstandingGraphs and Tables”, Educational Researcher, 21(1),14-23.Yıldız, R. ve Yıldırım, E. 2012. “Tez Yazma, Makale Hazırlama ve Yayınlama Kılavuzu”, Detay Yayıncılık, Ankara.www.verigazeteciligi.com › veri-gorsellestirme-nedir, Son Erişim Tarihi: 20/10/2019www.halksagligi.hacettepe.edu.tr › sunumlar_ve_seminerler › epidemiyoloji, Son Erişim Tarihi: 20/10/2019 https://flowingdata.com/2010/08/31/how-to-visualize-data-with-cartoonish-faces/, Son Erişim Tarihi: 01/10/2019