Veri Analizinde Anormalliği Anlamak

Anormallik, beklenen değer dağılımına göre bir gözlemin ne kadar olağandışı veya beklenmedik olduğunun bir ölçüsüdür. Başka bir deyişle, bir gözlemin geçmiş deneyim veya bilgiye dayalı olarak beklenenden ne ölçüde saptığını ölçer.

Örneğin, bir grup insanın boyunu ölçeceksek ve bir kişinin boyu 2 metre ise, bu anormal olarak kabul edilir çünkü grubun ortalama boyundan çok daha uzundur. Benzer şekilde, bir şehrin sıcaklığını bir yıl boyunca ölçsek ve bir gün -50 santigrat derecelik bir sıcaklık kaydetseydik, bu da anormal olarak kabul edilirdi çünkü burası şehrin ortalama sıcaklığından çok daha soğuktu.

Anormallik, z-puanları, Değiştirilmiş Z-puanları veya Boxplot yöntemleri gibi çeşitli istatistiksel teknikler kullanılarak ölçülebilir. Bu teknikler, bir gözlemin veri setinin ortalamasından veya medyanından saptığı standart sapmaların sayısını hesaplar. Bir gözlem ortalamadan veya medyandan ne kadar uzaksa, o kadar anormal olduğu kabul edilir.

Anormallik, veri analizinde önemlidir çünkü verilerdeki daha fazla araştırma veya açıklama gerektirebilecek olağandışı kalıpları veya aykırı değerleri belirlememize yardımcı olabilir. Örneğin, finansal veri analizinde anormal bir hisse senedi fiyatı hareketi, bir piyasa eğilimini veya potansiyel bir dolandırıcılık faaliyetini gösterebilir. Sağlık hizmeti veri analizinde anormal bir tıbbi test sonucu, ciddi bir sağlık durumunu veya bir test hatasını gösterebilir. Özetle anormallik, bir gözlemin beklenen değer dağılımına göre ne kadar olağandışı veya beklenmedik olduğunun bir ölçüsüdür. Çeşitli istatistiksel teknikler kullanılarak ölçülebilir ve veri analizinde önemlidir çünkü daha fazla araştırma veya açıklama gerektirebilecek olağandışı kalıpları veya aykırı değerleri belirlememize yardımcı olabilir.