Kategorik veriler nelerdir ?

Leila

Global Mod
Global Mod
**Kategorik Veriler: Nedir, Nasıl Kullanılır?**

Merhaba arkadaşlar,

Bugün, veri analizi konusunda önemli bir temel kavramdan bahsedeceğiz: **Kategorik Veriler**. Kategorik veriler, yani diğer bir deyişle nominal ve ordinal veriler, aslında hayatımızın pek çok yerinde karşımıza çıkar ve çoğu zaman farkında bile olmadan bu verileri toplarız. Peki, kategorik veriler nedir, ne gibi özelliklere sahiptir ve farklı bakış açılarıyla nasıl yorumlanır? Bu yazıda, erkeklerin objektif ve veri odaklı yaklaşımını, kadınların ise duygusal ve toplumsal etkiler üzerinden nasıl değerlendirdiğini karşılaştırmalı olarak inceleyeceğiz.

---

**Kategorik Veriler Nedir?**

Kategorik veriler, belirli kategorilere ayrılabilen verilerdir. Yani, bu veriler bir tür sınıflandırmaya dayanır ve sayısal olmayan kategorilere sahip olabilir. İki ana türü vardır:

1. Nominal Veriler Bu veriler, sadece isimlendirme veya sınıflandırma amacı taşır ve sıralama yapmaya gerek yoktur. Örneğin, bir kişinin cinsiyeti (kadın/erkek), göz rengi (mavi, yeşil, kahverengi), veya yaşadığı şehir (İstanbul, Ankara, İzmir) gibi veriler nominal verilerdir.

2. Ordinal Veriler Bu veriler de kategorilere ayrılır, ancak kategoriler arasında bir sıralama vardır. Yani, bu verilerde bir "büyüklük" ilişkisi mevcuttur. Örnek olarak, eğitim seviyesi (ilkokul, lise, üniversite), gelir düzeyi (düşük, orta, yüksek) gibi veriler ordinal verilerdir.

---

**Erkeklerin Objektif ve Veri Odaklı Yaklaşımı: Kategorik Verilerin İşlevi**

Erkekler genellikle daha analitik ve çözüm odaklı bakarlar. Kategorik veriler de çoğunlukla erkeklerin tercih ettiği ve bilimsel analize dayalı verilerden biridir. Bu veriler genellikle istatistiksel analizlerle daha anlamlı hale gelir. Erkekler, kategorik veriler üzerinde çalışırken bu verilerin sayısal karşılıklarını daha çok ön plana çıkarabilir. Örneğin, bir şirketin çalışanlarını sınıflandırmak için kullanılan "gelir seviyesi" gibi ordinal bir veri, erkekler tarafından belirli bir düzeyde daha objektif bir şekilde işlenebilir ve çözüm odaklı bir analiz yapılarak stratejik kararlar alınabilir.

Örneğin, bir erkek analist, gelir düzeyinin çalışan verimliliği üzerindeki etkisini incelemek için, bu kategorik verileri doğrudan analiz ederek "yüksek gelirli çalışanların verimliliği daha fazladır" şeklinde bir sonuç çıkarabilir. Bu, oldukça objektif bir bakış açısıdır, çünkü analiz doğrudan sayısal verilere dayanmakta ve çıkarılan sonuçlar, toplumsal veya duygusal etkilere yer bırakmadan, net bir şekilde sunulmaktadır.

Erkekler için kategorik veriler, aynı zamanda belirli sınıflandırmaların daha hızlı ve verimli bir şekilde yapılmasını sağlar. Bu da onların, süreçleri hızlandırarak daha etkin kararlar almalarına yardımcı olur. Yani, kategorik veriler onların stratejik bakış açılarıyla örtüşmektedir.

---

**Kadınların Duygusal ve Toplumsal Etkilerle Yaklaşımı: Kategorik Verilerin İnsan Boyutu**

Kadınların ise veriye yaklaşımı genellikle daha duygusal ve toplumsal etkilerle şekillenir. Kategorik veriler, sadece sayılardan ya da objektif verilere dayalı bir analizden ibaret değildir. Kadınlar, bu verileri toplumsal eşitsizlikler, ayrımcılık veya sosyal sorunlar üzerinden yorumlama eğilimindedir. Örneğin, kadınlar gelir seviyesi verisini, sadece sayısal bir analizle değil, aynı zamanda toplumsal sınıf farklılıkları, cinsiyet eşitsizliği ve kültürel etkiler üzerinden de değerlendirebilir.

Bir kadın, örneğin, "gelir seviyesi" kategorik verisi üzerinde çalışırken, aynı zamanda bu verinin kadınlar ve erkekler arasındaki gelir farklarını nasıl yansıttığını sorgulayabilir. Bu tür bir bakış açısı, verilerin duygusal ve toplumsal bir boyutta anlamlandırılmasına olanak tanır. Kadınlar için kategorik veriler, yalnızca analitik bir araç değil, aynı zamanda toplumsal değişim için bir fırsat olabilir. Örneğin, gelir düzeyinin kadınların iş gücüne katılımı üzerindeki etkisi, kadınların iş yerlerindeki konumları, ya da toplumsal cinsiyet eşitsizliğine dayalı veriler, kadınların bakış açısını daha derinlemesine analiz etmelerini sağlar.

Kadınların bu tür veriler üzerinden yaptıkları değerlendirmeler, toplumsal yapıları değiştirmeye yönelik empatik bir yaklaşımı beraberinde getirir. Bu nedenle, kategorik veriler kadınlar için sadece bir sınıflandırma aracı değil, aynı zamanda sosyal adalet ve eşitlik mücadelesi için bir araç haline gelebilir.

---

**Veri Analizinin Toplumsal Rolü: Objektiflik ve Duygusallık Arasındaki Denge**

Kategorik veriler, genellikle sayısal olmayan ve sıralama yapılabilen verilere dayanır. Erkeklerin objektif, veri odaklı yaklaşımı, bu tür verileri daha hızlı ve verimli bir şekilde analiz etme eğilimindeyken, kadınlar bu verilerin toplumsal etkilerini daha derinlemesine sorgulayabilirler. İki bakış açısı da kendi içinde değerli olmakla birlikte, verilerin yalnızca sayısal analizlerle değil, aynı zamanda insan faktörüyle de ele alınması gerektiği açıktır.

Kadınların toplumsal etkilerle harmanlanmış bakış açıları, verilerin daha insancıl bir şekilde anlaşılmasına olanak tanırken, erkeklerin objektif analizleri de hızlı ve etkili çözümlemeler yapmayı mümkün kılar. Bu dengeyi kurmak, daha kapsamlı ve doğru sonuçlar elde edilmesini sağlayabilir.

---

**Tartışma Soruları: Kategorik Veriler Üzerinden Farklı Bakış Açıları**

1. Kategorik verilerin analizinde toplumsal cinsiyet farkları, nasıl farklı sonuçlar doğurabilir?

2. Erkeklerin objektif yaklaşımının bazen toplumsal etkileri göz ardı etmesi, doğru sonuçlar almayı engelleyebilir mi?

3. Kadınların empatik bakış açıları, kategorik veriler üzerinde yapılan analizlerde ne tür farklar yaratabilir?

4. Veriyi anlamak için sadece sayısal verilere mi, yoksa insan faktörüne de mi odaklanmalıyız?

Sizce, kategorik verilerle yapılan analizlerde toplumsal yapılar ne kadar etkili? Kendi deneyimlerinizden yola çıkarak, bu iki bakış açısını nasıl birleştirebiliriz?