Return to Video

İstatistikleri neden sevmelisiniz?

  • 0:01 - 0:04
    2003 yılında,
  • 0:04 - 0:06
    İngiliz hükumeti bir anket gerçekleştirdi.
  • 0:07 - 0:12
    Toplumun sayısal becerilerini
    ölçen bir anketti bu.
  • 0:12 - 0:14
    Ve sonuç oldukça şaşırtıcıydı.
  • 0:14 - 0:17
    Buna göre, ülkede çalışma yaşındaki
    her 100 kişiden 47’si
  • 0:17 - 0:20
    temel seviye sayısal
    bilgilerden yoksundu.
  • 0:21 - 0:25
    Düşük bir GCSE puanına karşılık
    gelen bu seviye,
  • 0:25 - 0:29
    kesirler, yüzdeler ve ondalık sayıları
    içeren bir eksikliğin göstergesiydi.
  • 0:29 - 0:33
    Ve bu kötü sonuç hükümette
    ciddi endişelere yol açtı.
  • 0:33 - 0:35
    Politikalar değişti,
  • 0:35 - 0:36
    yatırımlar yapıldı.
  • 0:37 - 0:40
    Ve sonra, 2011 yılında anket tekrarlandı.
  • 0:40 - 0:42
    Peki tahmin edin sonuç ne oldu?
  • 0:44 - 0:45
    49’a çıktı.
  • 0:45 - 0:47
    (Gülüşmeler)
  • 0:47 - 0:49
    Doğrusu bu raporu Financial
    Times’a sunduğumda,
  • 0:49 - 0:51
    okuyuculardan biri espiriyle şöyle dedi;
  • 0:51 - 0:55
    “Anlaşılan bu durum, ülkenin
    sadece yüzde 51'ini şaşırtıyor.”
  • 0:55 - 0:57
    (Gülüşmeler)
  • 0:57 - 1:00
    Ama en dikkat çeken yanıt ise
    aslında bir öğrenciden gelmişti.
  • 1:00 - 1:04
    Yaptığım bir sunum esnasında
    elini kaldırdı ve şöyle dedi;
  • 1:05 - 1:09
    “Bu sonuca ulaşan kişinin de yüzde
    49’dan biri olmadığına emin miyiz?"
  • 1:09 - 1:10
    (Gülüşmeler)
  • 1:11 - 1:15
    Yani bu konuda bazı sıkıntılar
    yaşadığımız ortada.
  • 1:15 - 1:18
    Çünkü bunların yaşantımıza
    etkileri oldukça fazla ve
  • 1:18 - 1:19
    çağımıza kazandırdığımız çoğu değişime
  • 1:20 - 1:23
    sayılarla olan bağımızı
    ilerleterek ortak oluyoruz.
  • 1:23 - 1:25
    Bu sorun sadece
    İngiltere'ye özgü değil.
  • 1:25 - 1:26
    OECD bu yıl,
  • 1:26 - 1:30
    gençlerin sayısal yeteneklerini gösteren
    bazı sonuçlar yayınladı.
  • 1:30 - 1:34
    Buna göre, ilk sırada Amerika var ve
    buradaki gençlerin yaklaşık yüzde 40'ı
  • 1:34 - 1:38
    sayısal yönden düşük seviyede.
  • 1:38 - 1:39
    İngiltere de aynı durumda,
  • 1:39 - 1:42
    hatta bu tabloda, yüzde 20’nin üzerinde
    bir kitlenin düşük seviyede olduğu
  • 1:42 - 1:44
    7 OECD ülkesi var.
  • 1:44 - 1:47
    Bu bir sorun, çünkü bu şekilde
    olmaması gerekiyor.
  • 1:47 - 1:48
    Grafiğin sonuna baktığınızda,
  • 1:49 - 1:52
    bu oranı sadece Hollanda ve Kore için
    tek haneli seviyelerde görürsünüz.
  • 1:52 - 1:56
    Bunları bir takım sayısal sıkıntılara
    dikkat çekmek için anlattım.
  • 1:57 - 2:00
    Aslında bu çalışmalar faydalı
    olmalarının yanı sıra,
  • 2:00 - 2:05
    bence istemeden de olsa insanları iki
    gruba ayırarak, bir anlamda risk taşıyor.
  • 2:05 - 2:07
    Yani ortaya iki grup insan çıkıyor.
  • 2:08 - 2:11
    Sayılarla arası iyi olup,
    bu alanda yeteneği olanlar
  • 2:12 - 2:14
    ve olmayanlar.
  • 2:14 - 2:16
    Bugün söylemeye çalıştığım şey,
  • 2:16 - 2:19
    ben bu ayrımın yanlış olduğuna inanıyorum.
  • 2:20 - 2:21
    Yani bir sınıflandırma şart değil.
  • 2:21 - 2:24
    Bana göre sayılarla harikalar
    yaratacak düzeyde bir
  • 2:24 - 2:27
    sayısal yeteneğiniz olmak
    zorunda değil.
  • 2:27 - 2:30
    Ve şimdi anlatacaklarımın çıkış
    noktası da aslında bu konu.
  • 2:32 - 2:34
    Bunu biraz daha açmak istersek,
  • 2:34 - 2:36
    bence istatistiklere göz
    atmamız gerekir.
  • 2:36 - 2:38
    Öncelikle şunu kabul ediyorum,
  • 2:38 - 2:41
    istatistikler zihninizde canlanmakta
    biraz direniyor olabilir.
  • 2:41 - 2:42
    (Gülüşmeler)
  • 2:42 - 2:46
    İstatistik matematiğin bir parçası olsa da
    matematikçiler tam anlamıyla sevmezler.
  • 2:47 - 2:51
    Çünkü matematiğin kalanı tamamen
    hassasiyet ve kesinlik üzerinedir.
  • 2:51 - 2:53
    İstatistik ise çoğunlukla buna terstir.
  • 2:54 - 2:58
    Buna rağmen aslında ben istatistik
    dünyasına biraz geç katıldım.
  • 2:59 - 3:03
    Eğer lisans hocalarıma okuldan sonra hangi
    iki konuda ilerleyeceğimi sorsaydınız
  • 3:03 - 3:08
    istatistik ve bilgisayar programcılığını
    size muhtemelen en son sayacaklardı.
  • 3:08 - 3:12
    Ama birazdan size kendi programladığım
    bazı istatistiksel verileri göstereceğim.
  • 3:12 - 3:14
    Peki beni bu değişime sürükleyen neydi?
  • 3:14 - 3:17
    İstatistiğin aslında ilginç bir şey
    olduğunu bana ne düşündürdü?
  • 3:18 - 3:20
    Aslında nedeni istatistiğin
    bizi konu almasıydı.
  • 3:21 - 3:23
    İstatistiğin kökenine bakarsak,
  • 3:23 - 3:26
    yaşadığımız ülkenin veya
    toplumun verileriyle ilgilenen
  • 3:26 - 3:28
    ve onları konu alan bir
    bilim olduğunu görürüz.
  • 3:28 - 3:31
    Yani istatistik bizi bir
    grup olarak ele alır,
  • 3:32 - 3:33
    kişisel değil.
  • 3:33 - 3:35
    Ve sosyal varlıklar olarak,
  • 3:35 - 3:40
    bireysellikten toplum hayatına uzanan bu
    ilişkinin büyüsünü beraber yaşıyoruz.
  • 3:40 - 3:42
    Bu anlamda istatistik bilimi,
  • 3:42 - 3:45
    asıl gücünü bizi şaşırttığı
    anda göstermiş oluyor.
  • 3:46 - 3:50
    Ipsos MORI organizasyonu, son birkaç yılda
    gerçekten harika anketler gerçekleştirdi.
  • 3:50 - 3:53
    Britanya’da 1000'den fazla
    katılımcıyla bir anket yaptılar
  • 3:53 - 3:57
    ve bu kişilere İngiltere ve Galler’de
    yaşayan her 100 kişiden kaçı
  • 3:57 - 3:59
    müslümandır diye sordular.
  • 3:59 - 4:01
    Buradan çıkacak sonucun da,
  • 4:01 - 4:04
    toplumun bu konudaki düşüncesini
    yansıtması bekleniyordu.
  • 4:05 - 4:07
    Ve sonuç 24 çıktı.
  • 4:07 - 4:08
    İnsanlar böyle düşünüyordu.
  • 4:08 - 4:12
    Yani İngilizlere göre, ülkelerindeki
    her 100 kişiden 24’ü Müslümandı.
  • 4:13 - 4:14
    Ama resmi sonuçlar,
  • 4:14 - 4:17
    bu rakamın yüzde 5 olduğunu gösteriyor.
  • 4:17 - 4:20
    Bu da gösteriyor ki, algılarımız
    sonucu oluşan düşünce ile
  • 4:20 - 4:24
    istatistiklerin ortaya koyduğu gerçekler
    arasında büyük farklılıklar var.
  • 4:24 - 4:25
    Ve bu çok ilginç.
  • 4:25 - 4:28
    Peki bizdeki bu yanlış algıya
    sebep olan şey ne olabilir?
  • 4:29 - 4:31
    Bu beni oldukça heyecanlandırmıştı.
  • 4:31 - 4:34
    Bu sebeple sunumlarda bazı sorulara
    cevaplar aramaya başladım.
  • 4:34 - 4:38
    Hammersmith’te bulunan St.Paul
    kız lisesinde bir sunum yaptım.
  • 4:38 - 4:44
    Buna benzer bir izleyici grubu vardı fakat
    tamamıyla kız öğrencilerden oluşuyordu.
  • 4:44 - 4:47
    Ve kızlara şöyle dedim,
  • 4:47 - 4:53
    "Sizce İngiliz Toplumu, her yıl kaç genç
    kızın hamile kaldığını düşünüyordur? "
  • 4:54 - 4:57
    Cevabı duyan kızların suratı asıldı.
  • 4:57 - 5:02
    İngilizler her yıl bu kızların yaklaşık
    %15'inin hamile kaldığını düşünüyordu.
  • 5:03 - 5:06
    Kızlar bu duruma kızmakta
    sonuna kadar haklıydılar.
  • 5:06 - 5:09
    Çünkü resmi sonuçlara göre
    bu rakam yalnızca yüzde 0.6.
  • 5:09 - 5:12
    Yani tek bir nokta bile tam
    dolu olmuyor bu sonuca göre.
  • 5:12 - 5:16
    Sayısal sıkıntılarda olduğu gibi,
    bu da yine İngilizlere özgü değildi.
  • 5:16 - 5:20
    Ipsos MORI son yıllarda bu anketlerini
    dünya çapında genişletti.
  • 5:21 - 5:23
    Böylece Suudi Arabistanlılara
    şunu sordular;
  • 5:24 - 5:26
    Ülkenizdeki her 100 kişiden
  • 5:26 - 5:29
    kaçı aşırı kilolu veya obezdir?
  • 5:31 - 5:33
    Bu soruya karşılık, Suudilerden
    gelen cevap
  • 5:34 - 5:36
    yüzde 25’in biraz üstüydü.
  • 5:36 - 5:37
    Öyle sanıyorlardı.
  • 5:37 - 5:40
    Yani obeziteyi yüzde 25
    seviyesinde görüyorlardı.
  • 5:40 - 5:42
    Ama resmi rakamlar gerçek sonucun aslında,
  • 5:42 - 5:45
    tahminlerinin yaklaşık 3 katı
    olduğunu gösteriyor.
  • 5:45 - 5:46
    (Gülüşmeler)
  • 5:47 - 5:48
    Yani yine büyük bir fark var.
  • 5:48 - 5:50
    Şu da ilginç bir örnek.
  • 5:50 - 5:53
    Japonya’da soruluyor bu kez,
  • 5:53 - 5:58
    Japonlara ülkelerindeki kırsal kesim
    nüfusu yüzde kaçtır diye sorulmuş.
  • 5:59 - 6:03
    Ve bu soruya verdikleri cevap
    yüzde 50’nin biraz üzerinde.
  • 6:03 - 6:07
    Yani Japonlar yüzde 56’lık bir kesimin
    kırsal bölgede yaşadığını düşünüyordu.
  • 6:08 - 6:10
    Oysaki resmi sonuç yüzde 7.
  • 6:11 - 6:13
    Aradaki beklenmeyen bu fark,
  • 6:14 - 6:16
    bazıları için şaşırtıcı olurken,
    bazıları için değildir.
  • 6:16 - 6:19
    Daniel Kahneman’ın çalışmasını okuyanlar
    bunu normal karşılıyor.
  • 6:19 - 6:22
    Kendisi Nobel Ödüllü bir ekonomist.
  • 6:22 - 6:24
    Kahneman ve arkadaşı Amos Tversky,
  • 6:24 - 6:30
    uzun yıllarını algılarımız ve gerçekler
    arasındaki bu farkı araştırmakla harcadı.
  • 6:30 - 6:33
    Ve gerçek şu ki, aslında istatistiksel
    konulardaki sezgilerimiz oldukça zayıf.
  • 6:34 - 6:35
    Bunun bir çok sebebi var.
  • 6:35 - 6:39
    Kişisel deneyimler şüphesiz ki gerçekler
    üzerindeki algılarımızı etkileyebiliyor,
  • 6:39 - 6:44
    hatta bazı durumlarda bunu,
    medya üzerinde bile görebiliyoruz.
  • 6:45 - 6:46
    Kahneman bu durumu,
    şöyle açıklıyor;
  • 6:46 - 6:50
    “Gerçeği göremediğimizden yanlış
    sonuçlara ulaşabiliriz.
  • 6:50 - 6:52
    Ama aynı zamanda bunun
    farkında da değiliz."
  • 6:52 - 6:56
    Ve bu durum kararlarımız üzerinde
    büyük sonuçlar doğuruyor.
  • 6:56 - 6:59
    İstatistik ofisinde oturup
    tüm bunları düşünürken,
  • 6:59 - 7:00
    aklıma ilginç bir şey geldi.
  • 7:00 - 7:02
    Bunun dünya çapında bir
    problem olduğu kesindi,
  • 7:02 - 7:05
    ama belki de sorun yaşadığımız
    coğrafyadaydı.
  • 7:06 - 7:10
    Tüm bunlar akıllara şunu getiriyor;
    Ülkenizi ne kadar iyi tanıyorsunuz?
  • 7:10 - 7:13
    Peki bu durumda, 64 milyon insanı
    ne kadar tanıyabilirsiniz?
  • 7:14 - 7:15
    Çok fazla değildi elbette.
  • 7:15 - 7:16
    Ben yapamazdım.
  • 7:16 - 7:23
    Ve sonra aklıma bu yaklaşım tarzını daha
    yerel bir biçimde düşünme fikri geldi.
  • 7:23 - 7:24
    Şunu yapsak peki?
  • 7:24 - 7:26
    Soruyu düzenleyip şöyle soralım;
  • 7:26 - 7:28
    Bulunduğunuz çevreyi
    ne kadar tanıyorsunuz?
  • 7:28 - 7:30
    Bu şekilde cevabınız daha
    gerçekçi olur muydu?
  • 7:32 - 7:34
    Bunun için bir test hazırladım.
  • 7:34 - 7:36
    Çevrenizi ne kadar tanıyorsunuz?
  • 7:36 - 7:38
    Basit bir web uygulaması.
  • 7:38 - 7:41
    Posta kodununuzu girdikten sonra
    size bulunduğunuz yer hakkında,
  • 7:41 - 7:44
    nüfus verilerini baz
    alarak sorular soruyor.
  • 7:44 - 7:46
    Bu testi çok dikkatle hazırladım.
  • 7:46 - 7:50
    Çünkü mümkün olan en geniş insan
    kitlesine ulaşmasını istiyordum.
  • 7:50 - 7:55
    Yani sadece yüzde 49'un değil,
    herkesin uğraşmasını istedim.
  • 7:55 - 7:56
    Ve bu testi tasarlarken,
  • 7:57 - 7:58
    Şunu kullandım.
  • 7:58 - 8:03
    1920’lerden 1930’lara Otto Neurath’ın
    izotiplerinden esinlendim.
  • 8:03 - 8:09
    Bu yönteme göre sayılar, ard arda gelen
    tekrarlı şekillerle temsil ediliyordu.
  • 8:10 - 8:12
    Böylece sayılar işlevlerini geri
    planda kalarak sürdürecekti.
  • 8:13 - 8:17
    Yani miktar göstermeniz gerektiğinde yüzde
    kesir veya oran kavramına ihtiyaç duymayan
  • 8:17 - 8:20
    harika bir yöntem kullanmış olacaktınız.
  • 8:20 - 8:22
    Ve işte test.
  • 8:22 - 8:24
    Ana hatlarıyla ele alırsak,
  • 8:24 - 8:26
    sol tarafınızda tekrar eden
    şekiller bulunuyor.
  • 8:26 - 8:30
    Sağ tarafınızda ise bir harita var ve
    size soru sorulan bölgeyi gösteriyor.
  • 8:30 - 8:32
    7 soru var.
  • 8:32 - 8:36
    Her soru için 0-100 aralığında
    tek bir cevap var.
  • 8:36 - 8:40
    Testin sonunda ise toplamda 0-100
    aralığında bir puan kazanıyorsunuz.
  • 8:41 - 8:43
    Şuanda TEDx Exeter'da olduğumuzdan,
  • 8:43 - 8:47
    Exeter için, testimizdeki ilk birkaç
    soruya hızlıca bakabiliriz diye düşündüm.
  • 8:48 - 8:52
    İlk soru şöyle, buradaki her 100 kişiden
    kaçı 16 yaşın altındadır?
  • 8:53 - 8:55
    Ben aslında Exeter’i çok bilmiyorum,
  • 8:55 - 8:56
    ama bir tahminim var.
  • 8:56 - 8:59
    Tabi bu size test hakkında
    fikir verecektir.
  • 8:59 - 9:02
    Şekilleri aktifleştirmek için
    kaydıracı sürüklüyorsunuz.
  • 9:03 - 9:05
    Cevabınız için ise “Onay” a
    basmanız yeterli.
  • 9:05 - 9:08
    Böylece verdiğiniz yanıt ile gerçek
    sonuç arasındaki fark ortaya çıkıyor.
  • 9:08 - 9:10
    Ve işte sonuç.
  • 9:10 - 9:12
    Ben baya kötü
    tahmin etmişim,
  • 9:12 - 9:13
    cevap beş.
  • 9:13 - 9:14
    Sıradakine bakalım.
  • 9:14 - 9:16
    Bu seferki soru ise yaş ortalaması
    kaçtır diye soruyor.
  • 9:16 - 9:20
    Buna göre nüfusu yarısı genç,
    yarısı yaşlı olarak düşündüm
  • 9:20 - 9:22
    ve 35 gibi geldi bana.
  • 9:22 - 9:24
    Biraz orta yaş gibi düşünmüşüm.
  • 9:24 - 9:26
    (Gülüşmeler)
  • 9:28 - 9:30
    Aslında Exeter'in
    nüfusu baya genç,
  • 9:30 - 9:35
    ben bu bölgede Üniversitenin buna
    etkisini yeterince dikkate almamışım.
  • 9:35 - 9:37
    Devam ettikçe sorular zorlaşıyor.
  • 9:37 - 9:39
    Bu soru ise ev sahipleri ile ilgili.
  • 9:40 - 9:44
    Kredi veya Mortgage ile ev sahibi
    olanların oranı yüzde kaçtır?
  • 9:44 - 9:45
    Ama burada iyi düşündüm,
  • 9:45 - 9:48
    çünkü bu kez sonuçla aramdaki farkın
    50'yi geçmesini istemiyordum.
  • 9:48 - 9:49
    (Gülüşmeler)
  • 9:50 - 9:52
    Gördüğünüz gibi sorular zorlaşıyor.
  • 9:52 - 9:55
    Çünkü bir çevrede yaşıyor ve
    o toplumun bir parçasıysanız,
  • 9:55 - 9:56
    bu gibi konularda,
  • 9:56 - 10:00
    yani bir nüfusun yaşlı veya genç olup
    olmadığı konusunda ipuçları vardır.
  • 10:00 - 10:02
    Sadece çevrenize bakarak
    bunu görebilirsiniz.
  • 10:02 - 10:06
    Ama ev sahiplerinin oranı gibi konularda
    tahminde bulunmak daha zor olduğundan,
  • 10:06 - 10:09
    sezgilerimize ve öngörülerimize
    ihtiyaç duyarız.
  • 10:09 - 10:13
    Yani ev sahibi olabilecek insan sayısı
    hakkında zihnimizi yoklarız.
  • 10:14 - 10:20
    Doğrusu bu testi insanlara sunduğumuzda,
    dayandığı veriler birkaç yıl öncesinindi.
  • 10:21 - 10:24
    Yıllarca bir posta kodu girdiğimizde bize
    sadece istatistiksel veriler sunan
  • 10:24 - 10:26
    internet uygulamaları kullandık.
  • 10:26 - 10:30
    Aslında bunlar bir bakıma
    biraz eskiydi,
  • 10:30 - 10:31
    ya da pek yeni sayılmazdı.
  • 10:31 - 10:33
    Ama ben burada şunu istedim,
  • 10:33 - 10:38
    verileri bu şekilde eğlenceli bir hale
    dönüştürüp, animasyonlar kullandığımızda
  • 10:38 - 10:43
    ve bu şekliyle insanlara sunduğumuzda
    toplumun ilgisi nasıl olacaktı.
  • 10:44 - 10:45
    Şöyle ki,
  • 10:45 - 10:47
    aslında bu ilgi--
  • 10:48 - 10:50
    Beklentimin çok üstünde oldu.
  • 10:50 - 10:54
    Bir istatistik sitesinin yoğun ilgi
    nedeniyle çökmesini çok beklemiştim.
  • 10:54 - 10:56
    (Gülüşmeler)
  • 10:57 - 11:01
    Üstelik bu URL adresi “İstatistik”, “gov”
    ve “UK” kelimelerini içeriyordu
  • 11:01 - 11:04
    ve bunlar internette en az ilgi
    duyulabilecek 3 kelimeydi.
  • 11:04 - 11:07
    İşin ilginç yanı ise sitemiz
    çöktüğünde saat,
  • 11:08 - 11:10
    gece 9:44 gibiydi.
  • 11:10 - 11:13
    Çünkü insanlar kendi fikirlerini
    ifade edebildikleri bu teste
  • 11:13 - 11:16
    ancak gece boş zamanlarında
    bakabiliyorlardı.
  • 11:17 - 11:19
    48 saatlik bir zaman dilimi içerisinde,
  • 11:19 - 11:24
    bu teste katılan çeyrek milyon
    insana ulaşmış olmak
  • 11:24 - 11:26
    beni fazlasıyla heyecanlandırdı.
  • 11:26 - 11:30
    Ve üstüne bu durum İnternette ve sosyal
    medyada büyük ses getirdi.
  • 11:30 - 11:36
    Yanlış cevaplar üzerine eğlence yaratan
    birçok insan büyük bir akım başlattı.
  • 11:36 - 11:40
    Sanırım benim için de
    bundan iyisi olamazdı.
  • 11:40 - 11:44
    Bir başka eğlenceli yanı ise insanlar bunu
    politikacılara göndermeye başladı.
  • 11:44 - 11:46
    Seçim bölgeni ne kadar tanıyorsun?
  • 11:46 - 11:47
    (Gülüşmeler)
  • 11:47 - 11:49
    Ve son olarak,
  • 11:50 - 11:52
    insanları ikiye ayırmıştık hatırlarsanız.
  • 11:52 - 11:57
    Peki bu testte sayılarla arası iyi olanlar
    ne kadar iyiydi, biraz da onlara bakalım.
  • 11:57 - 12:00
    İngiltere ve Galler'den ulusal
    istatistikçi, John Pullinger
  • 12:00 - 12:02
    kendisinden oldukça iyi bir
    sonuç bekliyorsunuzdur.
  • 12:03 - 12:04
    Ama 44 aldı,
  • 12:04 - 12:06
    üstelik kendi çevresi içinde.
  • 12:06 - 12:08
    (Gülüşmeler)
  • 12:08 - 12:10
    Jeremy Paxman,
  • 12:10 - 12:12
    muhtemelen bir kadeh şarap
    ve ardından sonuç,
  • 12:13 - 12:14
    36.
  • 12:14 - 12:15
    Hatta daha kötü.
  • 12:16 - 12:19
    Bu sadece şunu gösteriyor, sayılar
    hepimize ilham verebilirler.
  • 12:19 - 12:20
    Ve hepimizi şaşırtabilirler.
  • 12:20 - 12:24
    İstatistiklerden belirsizlikler bilimi
    diyerek sık sık bahsediyoruz.
  • 12:24 - 12:25
    Bugün dikkat çekmeye
    çalıştığım şey,
  • 12:25 - 12:29
    istatistiğin aslında hepimizin,
    yani insanlığın bilimi olması.
  • 12:29 - 12:32
    Ve sayılara hayranlık duymamızın
    nedeni de, işte tam olarak bu.
  • 12:32 - 12:33
    Çok teşekkürler.
  • 12:33 - 12:35
    (Alkışlar)
Title:
İstatistikleri neden sevmelisiniz?
Speaker:
Alan Smith
Description:

İstatistikler konusundaki tahminlerinize güveniyor musunuz? Bir daha düşünün. Veri görselleştirme uzmanı Alan Smith şöyle diyor; “Kendimizi matematiğe yakın hissedelim veya hissetmeyelim, sayıları anlama ve onlarla çalışma konusundaki yeteneklerimiz çok sınırlı.” Bu keyifli konuşmada Smith, bildiklerimiz ile biliyor zannettiklerimiz arasındaki uyumsuzluğu açıklıyor.

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:49
Meric Aydonat approved Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
Ramazan Şen accepted Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
Ramazan Şen edited Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
Alperen Özel edited Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
esra alantepe declined Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
Gülsüm Öztürk edited Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
Gülsüm Öztürk edited Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
Gülsüm Öztürk edited Turkish subtitles for Why we're so bad at statistics
Show all

Turkish subtitles

Revisions