İstatistiksel Danışmanlık Felsefesi ve İlkeleri

1. Giriş

İstatistik biliminin kuramı ve yöntemleri, gerçek dünya sorunları üzerine kafa yoran başta fizik, kimya ve biyoloji olmak üzere çeşitli bilim alanlarında çalışan bilimcilerle yeterli matematik alt yapıya sahip bilimcilerin işbirliği sonucunda oluştu.

Bunun ilk örneklerinden birisi, genetik alanında çalışan Francis Galton(1822-1911) ile kendi uzmanlık bilgisini gerçek dünya sorunlarının çözümünde nasıl hizmete sunacağı özlemi içindeki bir matematikçi olan Karl Pearson(1857-1936) arasında kurulan işbirliği sonucu ortaya çıkan bilime katkılardır. Roland Alymer Fisher(1890-1962) ise, fizik ve matematik alanında sağlam bir alt yapıya sahip olan ve sonra evrim biyoloğu olarak istatistikle ilgilenmeye başlayan bir bilimci. En büyük katkılarını Pearson’un yönetimindeki laboratuvardan ayrılarak 1919’da bir “istatistikçi” olarak atandığı Rothamsted Experimental Station[3]da, başta genetik olmak üzere farklı bilim dallarında araştırma yapan bilimcilere danışmanlık hizmeti verirken yaptı.

Rothamstad’taki istatistik mirasını en iyi değerlendiren ise Iowa Eyalet Üniversitesi Matematik Bölümü’nde ilk istatistik dersini tasarlayan ve yürüten George Waddell Snedecor(1882-1972) oldu. 1914-1915 yıllarında yüksekokul düzeyindeki ilk resmi istatistik programının başladığı bu üniversitede, programdaki öğretim üyelerinin 1920’lerde başlayan çabaları ile, önce 1927’de Matematiksel İstatistik Hizmeti ve sonra da 1933’te istatistiksel danışmanlık merkezleri’nin ilki olan İstatistik Laboratuarı kuruldu. 1931’de, Snedecor yaz okulunda eğitim vermek üzere Fisher’i Iowa’ya davet etti. Fisher’in burada verdiği eğitim, istatistiğin bir bilim olarak kavranmasını büyük ölçüde etkiledi.

Ancak istatistiksel danışmanlık mesleğinin yıldızı, II. Dünya savaşı sırasında kurulan Harekat Araştırma Takımları içinde yer alan istatistikçilerin, acil çözüm bekleyen bir çok güncel araştırma sorununa hemen uygulanabilir çözümler üretmeleri ile parladı. Savaşın hemen ardından Japonlar, A.B.D. silahlı kuvvetleri ve hükümetinin istatistiksel baş danışmanı olan Edward Deming(1990-1993)’i, ondan soruşturma tasarımı, kabul örneklemesi ve nitelik denetim tekniklerini öğrenmek üzere davet ettiler. 1950’lerdeki 18 ziyaretinde, başta Toyota olmak üzere büyük Japon şirketlerinin üst düzey yöneticilerine tümleşik nitelik denetiminin ünlü 14 maddelik öğüdünü verdi. Japon değer bilirliğinin güzel bir örneği olarak bugün Toyota yönetim binasındaki kurucusunun resmi yanında Deming’inki de asılı durmaktadır. Otuz yıl içinde Japon sanayi A.B.D. sanayini geçti. Neave(1987), Deming’in düşünce ve öğütlerini Japonlar’ın Amerikalılar’dan daha iyi dinlediğini, öğrendiğini ve içselleştirdiğini söylüyor.

Dünya Savaşı’ndan sonra da üniversite içi ve dışından istatistiksel danışmanlık hizmetine gereksinim giderek arttı. Bu istemi karşılamak için üniversitelerde lisans ve lisansüstü temel kuramsal ve yöntemsel istatistik bilgileri aktaran istatistik programları yaygınlaştı.

ABD ve Avrupa’daki bu programların hemen hepsi de, Iowa’da olduğu gibi, istatistiksel danışmanlık felsefesi temeline oturtulmuş programlardı. Başka bir deyişle, bu programları yürüten akademik kadrolar fiilen istatistiksel danışmanlık hizmeti veren akademisyenlerden oluşuyordu ve bu programları tamamlayarak istatistik yüksek lisans derecesi alan birisi istatistik danışmanı olma niteliklerini taşıyordu. Ancak usta-çırak ilişkisinin ağırlıklı olduğu bu programlara olan istem zamanla istatistik bölümleri içinde karşılanamaz boyutlara ulaştı. Akademik programları yürütmekle görevli olan öğretim üye ve yardımcılarının, eğitim-öğretim faaliyeti dışında genellikle uzun süreli projelerde takım elemanı olarak danışmanlık yapmaları ve kısa süreli çok sayıdaki küçük çaplı araştırma sorunlarında diğer araştırmacılara ayıracak zamanlarının kalmaması sonucu, üniversitelerdeki istatistiksel danışmanlık hizmetinin ayrı bir birimde tam zamanlı istatistik danışmanları tarafından sürdürülmesi yoluna gidildi.

Sanayi ve teknolojide ileri ülkelerin istatistiksel danışmanlık hizmetine olan gereksinimi yalnızca üniversitelerin istatistiksel danışmanlık merkezleri tarafından karşılanamaz olunca özel ve tüzel kuruluşlar devreye girdi. Ticari amacın ön plana çıktığı bu kuruluşların istatistik derecesine sahip herkesi istatistiksel danışman olarak istihdam etmesi doğal görülebilir. Ne var ki, Cox(1968)’ın da vurguladığı gibi, “istatistik doktorası” nitelikli bir istatistiksel danışman olmak için yeterli bir koşul değil, yalnızca gerekli bir koşul olabilir. Öte yandan istatistiksel danışmanlık, üniversite dışında özel olarak da yapılsa özünde akademik bir iştir ve bu niteliğin kazanılması belli bir süreç gerektirir. Bu gerçeğin farkında olmayan yöneticilerin yeterli niteliklere sahip olmayan kişileri kamuda ve özel kuruluşlarda istatistikçi olarak istihdam etmesiyle birlikte meslek itibarını zedeleyen etik sorunlar yaşanmaya başladı.

Günümüzde en çekici meslekler arasında sayılan istatistiksel danışmanlığın da, her meslekte olduğu gibi, uygulamada iyi, kötü ve çirkin örnekleri bulunmaktadır. İyi olanı, kötü ve çirkin olandan ayırmanın yolu, bu mesleğin de ilkelerini sağlam temellere oturtmak ve bu ilkeler doğrultusunda söz konusu hizmetin alınıp-verilmesini sağlamaktır. Bu konudaki sorumluluk kuşkusuz başta üniversiteler olmak üzere, kamu kuruluşları ile özel kuruluşlarda çalışan ve kendisini istatistikçi olarak adlandıranlara düşer. İstatistiksel danışmanlık mesleğinin başlangıçtaki iyi örneklerini izleme çabası içinde olan meslekdaşlarına bu sorumluluğu nasıl yerine getirebileceklerin ilk gösteren Deming(1965) oldu. Başta Amerikan İstatistik Birliği(American Statistical Association-ASA) ve Kraliyet İstatistik Topluluğu(Royal Statistical Society-RSS) olmak üzere önde gelen ülkelerin istatistik meslek kuruluşları otuz yıldan fazla süren bir süreç sonunda, istatistik meslek ilkelerini belirlediler ve bu konuda ilgili tarafların farkındalığını arttırma yolunda önemli adımlar attılar.

Bu makalede, istatistiksel danışmanlığın güncel tanımından başlayarak, uluslararası istatistik meslek değerleri ve ilkeleri ışığında danışman ve danışanın karşılıklı sorumluluk ve yükümlülüklerini ele alacağız.

2. Bir istatistikçinin asıl işi: Danışmanlık

Dört yıllık lisans eğitimleri boyunca “istatistiksel danışmanlık” diye bir meslek olduğunun farkına varmadan mezuniyet aşamasına gelen her lisans öğrencisi gibi istatistik bölümü öğrencilerinin de temel sorunu, ellerine alacakları mezuniyet belgesi ile nasıl bir iş bulacaklarıdır. Kuram ve uygulama arasında sağlam bir denge kuramayan bir istatistik programını tamamlayan öğrencilerin bu konuda görebildikleri önlerindeki tek örnek, genellikle istatistik tekniklerinin dayandığı kuramsal temelleri kara tahtada teorem ispatlayarak ve teknikleri yapay verilere uygulayarak anlatan istatistik öğretmenleridir. Doğal olarak yeni mezun da yapabileceği en iyi işin, eline tebeşiri alıp kara tahtanın önüne geçmek ve kendisinden sonrakilere istatistik öğretmek olduğuna inanır. Kamuda ya da özel sektörde istatistikçi olarak iş bulma şansını arttırmak için de lisansüstü eğitimini sürdürür. Lisansüstü eğitimi sırasında öğrencisi olduğu programı yürüten öğretmelerden birisi ile yakın ve sıcak bir ilişki kurmayı başarabilirse ustası(!) gibi bir istatistik öğretmeni olma yolunda ilerleyebilir. Kuşkusuz gelecekte nasıl bir istatistik öğretmeni olacağı da, büyük ölçüde ustasının niteliği ile belirlenir.

Oysa, bir istatistikçinin asıl işi istatistiksel danışmanlıktır. İstatistiksel danışmanlık, gözlemsel ve deneysel verilere dayalı varsayımların sınanmasına yönelik araştırmalardaki,

statistiksel savlar ve bu savların sınanmasında kullanılabilecek en uygun yöntemler belirlenerek,
söz konusu istatistiksel yöntemin varsayımlarını sağlayan,
ölçme hataları ile tahmin hatalarının istenen düzeylerde tutulabileceği,
en düşük maliyetli örneklem çapının saptandığı, soruşturma ya da deneylerin istatistiksel tasarımında,
- verilerin, tasarımlanan doğrultuda gözlem birimlerinden ,
- derlenmesi,
- işlenmesi,
- çözümlenmesi,
- ulaşılan sonuçların istatistiksel geçerlilikleri değerlendirilerek yorumlanması konularında,

uzman araştırmacılarla, uzman istatistikçilerin;

danışan ve danışman konumlarında ve
karşılıklı sorumluluklarının bilincinde oldukları

ortak bir eylemdir.

Yarım yüzyıl önce Deming (1965), istatistiksel danışmanlığı “uzman istatistikçilerle ya da istatistik danışmanları ile gerçek dünyaya ilişkin bir sorunla ilgili istatistiksel yardım isteyen biyoloji, kimya, fizik, iktisat, psikoloji gibi temel bilimler ve tıp gibi uygulamalı bilim dallarındaki uzmanların ya da danışanların ortak işbirliğine dayalı bir girişim” olarak tanımlamıştı. Ona göre bir istatistikçinin asıl katkısı bilimcilerin ele alması gereken önemli sorunları bulmaktır. Önemli olan sorunun üzerine eğilerek, araştırmanın tasarımında, bir denetim yolu belirleyerek çok geç olmadan yöntemsel hataların saptanmasında[1] ve sonunda ulaşılan sonuçların istatistiksel güvenirliğini değerlendirmede araştırmacılara yardımcı olur.

Bilişim teknolojisinin sağladığı ortamda giderek artan bir hızda bilginin küreselleştiği ve saydamlaştığı günümüzde ise bir danışman, Deming’in öncülüğünü yaptığı istatistiksel danışmanlığın mantıksal bir uzantısı olarak, gelişme yolları arayan ve açan, sistemin tümünü göz önüne bulunduran ve ortaya çıkmadan önce sorunları önleme anlamında proaktif olmak durumundadır. Altı Sigma açılımı geleneksel istatistiksel nitelik denetiminin yerini aldı ve sinir ağları, veri madenciliği, Taguchi yöntemleri, bulanık mantık ve benzeri daha bir çok istatistiksel ya da sözde istatistiksel yöntem ve araçlar artık yalnızca istatistikçinin ilgi alanında değiller.

Proaktif istatistikçi’nin değerini anlamak için önce, Deming ve diğer öncü danışmanların bağlı olduğu istatistiksel danışmanlık felsefesi ve ilkelerine saygı duymak gerekir. Bu felsefe ve ilkeler, meslek denetimi üzerine yine Deming’in başlattığı ve uluslararası istatistiksel meslek kuruluşları içinde 40 yıl süren tarışmalar sonunda olgunlaştı ve yazılı meslek anayasası biçiminde kamuya bildirildi.

3. Meslek Değerleri ve Etik İlkeler

Uluslararası İstatistik Enstitüsü, Amerikan İstatistik Birliği, Kraliyet İstatistik Topluluğu ve benzeri uluslararası meslek örgütlerinin paylaştıkları ortak değerler saygı, profesyonellik, dürüstlük ve güvenilirliktir.

3.1 Saygı

Başkalarının gizliliğine ve onlara verilen güven sözüne sadık kalmak,
Veri derleyen kurum ve kuruluşları, sonuçların yanlış kullanılmasından doğacak zarara karşı korumak,
Başkalarının çalışmalarını gizli tutmamak ya da eksik göstermemek;

3.2 Profesyonellik

Sorumluluk, yetkinlik, uzman bilgisi ve bilgiye dayalı görüş sahibi olmak,
Yardım isteyenlerin gereksinimlerini anlamaya çalışmak,
İstatistiksel bilgimizi, verileri ve çözümlemeleri, toplumun ortak yararı için kullanmak
En yüksek nitelikte veri derleme ve çözümleme için uğraşmak,
Veri ve yöntemlerin amaca uygunluğundan sorumlu olmak,
Önemli noktaları yansız olarak tartışmak ve sorunların çözümüne katkı sağlamak için uğraşmak,
Yasalara uymak ve doğru istatistiksel hizmeti engelleyen yasaları değiştirmek için uğraşmak,
Hem istatistik alanında hem de istatistik yöntemlerin uygulandığı alanlarda sürekli olarak kendini eğitmek,
Uygun yeni yöntemler geliştirmek,
Açık bir çıkar çatışmasının tarafı olarak görev almamak,
İşverenlerine sorumluluk sahibi olarak davranmak;

3.3 Dürüstlük ve Güvenilirlik

Bağımsız, Yansız ve Saydam olmak,
Siyasetçi ve araştırmayı destekleyenden gelecek baskılardan etkilenmeden istatistik bilimini kullanarak sonuç üretmek,
Kullanılan istatistiksel yöntemler konusunda saydam olmak ve bu yöntemleri herkese açık tutmak,
Gözlenen olguları yansız yansıtan sonuçları üretmek için uğraşmak,
Verileri ve çözümlemeleri dürüstçe ve açıkça sunmak,
Hesap verebilir olmak,
Fikri Mülkiyete saygılı olmak,
Geçersiz olduğu gösterilmiş olan düşünceleri bırakıp, geleceği olan düşünceleri izlemek,
Verilerin ve sonuçların mantıksal tutarlılığı ve deneysel yeterliği için çalışmak,
Sağlam temele oturtulmuş nesnel değerlendirme kıstaslarına değer vermektir.

3.4 Etik İlkeler

Nesnel olmak Yalnızca en doğru sonuçları verecek yöntemleri seçerek ve kullanarak, çekinmeksizin ve yansız nesnelliği amaçlamak. Sonuçlar ne olursa olsun,tüm bulguları açık, tam ve saydam biçimde vermek. Yeğlenen bir sonucu sorgulayan bulguları sunma gereğine özellikle duyarlı olmak. Öngörülebilen yanlış yorumlama ve yanlış kullanıma karşı önlem almak. Yanlış yorumlama ve yanlış kullanım olduğunda, olası kullanıcıları bilgilendirmek için gerekli adımları atmak. Bulguları, hiç bir yığına zararı dokunmayacak biçimde, olası en geniş topluluğun yararına iletmek.
Karşılıklı Yükümlülük, Sorumluluk ve Konumlara Açıklık Getirmek İşveren, müşteri, ya da destekleyici ve istatistikçinin etik sorunlar doğurabilecek konumlarına ve sorumluluklarına ilişkin karşılıklı yükümlülüklerini, harfiyen belirtmek ve tümüyle anlamak. Öğüt verirken ve yol gösterirken, kendi yetkinlik alanında kalmaya dikkat etmek ve gerekirse konuyla ilgili uzmanlığı olanların görüşünü almak.
Seçenekleri Yansız Değerlendirmek Eldeki yöntem ve yordamları iyice tartmak, önerilen yöntemle birlikte seçeneklerin üstünlükleri ve sınırları konusunda işveren, müşteri ya da destekleyiciye yansız bir değerlendirmede bulunmak.
Çıkar Çatışması İçinde Olmamak Çalışma sonucunda kişisel ya da maddi çıkar çatışması içinde olacağı görevleri kabul etmemek.
Belirlenmiş Sonuçlardan Kaçınmak Önerilmiş istatistiksel bir araştırmadan, önceden belirlenmiş sonuçların çıkarılmasına yönelik sözleşme koşullarını ve bu yöndeki her girişimi red etmek.
Özel Bilgileri Gizli Tutmak Araştırmanın yürütülmesinde kullanılan yöntem ve yordamlar ile yayınlanmış verilerin dışındaki özel bilgileri gizli tutmak.
Mesleki Yetkinliği Sergilemek Mesleki bilgi ve becerilerini güncellemek, alanlarına ilişkin teknolojik gelişmeler, yöntemler ve standartların farkında olmak, ve başkalarını da buna yönlendirmek.
İstatistiğe Olan Güveni Sağlamak Halkın istatistiğe olan güvenini korumak ve geliştirmek için kullanıcılara, sonuçların güvenilirlik ve uygulanabilirlik sınırları ile verilerin açıklayıcı gücünün tam ve doğru olarak açıklanmasını sağlamak.
Yöntem ve Bulguları Açıklamak Herkese yöntem, yordam, teknik ve bulguları bağımsız değerlendirilmesine izin verecek yeterli bilgiyi sağlamak.
Etik İlkeleri Paylaşmak İstatistik ya da diğer alanlardaki meslektaş ya da başkalarıyla birlikte yürütülen çalışmalarda paydaşların etik ilkelerinin açıkça anlaşılmış ve üstlenilen görevlere yansıtılmış olmasını sağlamak.
İstatistik Biliminin Güvenilirliğinden Sorumlu Olmak Aldatmamak, bilerek yanlış göstermemek, kötü ve yanlış uygulamanın ortaya çıkmasını önlemeye çalışmamak, başkalarının bilimsel ya da akademik araştırmalarını engellememek.
Denek Haklarını Korumak Araştırma kapsamındaki denekleri, bireysel ya da tümüyle istenmeyen olası her tür zarara kaşı, olabildiğince korumak.

4. Danışman ve Danışanın Karşılıklı Sorumluluk ve Yükümlülükleri

Ortak işbirliğine dayalı bir girişim olan istatistiksel danışmanlık hizmetinin başarısı, tarafların karşılıklı sorumluluklarını yerine getirmesine bağlıdır.

4.1 Danışman’ın sorumluluk ve yükümlülükleri

İstatistiksel araştırmanın, yığındaki gözlem birimlerinin tümünü mü, yoksa küçük bir örneklemi mi kapsayacağına eğilmeden önce, danışanın düşüncelerini, araştırma sonuçlarının olası kullanım biçimlerine yönlendirmek,
bir veya birkaç istatistiksel planı özetleyerek, danışanın kendi diliyle; çerçeve ,deneysel koşul ve örneklem birimi seçenekleri, beceriler, olanaklar ve zorunlu denetimle ne anlatılmak istendiğini açıklamak,
danışanın, tanımlara yada önerilen araştırma yöntemine ilişkin olası zorlukların neler olduğunu önceden görmesini sağlamak,
tam ve güvenilir sonuçlara erişmek için gerçekten gerekli olmayan, maliyeti yüksek ve erişilemez doğruluk ve duyarlık düzeylerini amaçlamaması konusunda danışana gerekli uyarıları yapmak,
ortak bir çabanın, ortak bir sorumluluk gerektirmediğini danışana anlatarak ve
araştırmanın planlanandan daha fazlasını başarabileceğini, araştırma bittikten sonra, yada çalışmadan beklediği belli bilgilerin araştırma tasarımında yer almadığını çok geç fark etmemesi için; işin başında danışanı, tasarım ve uygulama aşamalarındaki kendi sorumluluklarını yerine getirmeye yönlendirerek,
danışanın onayıyla, araştırma sorununu istatistiksel biçimde ifade ederek,
istatistikçi ve danışanın karşılıklı sorumluluklarının mantıklı bir paylaşımını ortaya koyarak,
çeşitli çerçevelerin ve olası örneklem birimi seçeneklerinin, yapılabilir görülen örnekleme ve deneyler için hazırlanacak bir ya da birkaç uygun istatistiksel planın, olumlu ve olumsuz yanlarını danışana açıklayarak,
istatistik kuramı ile bir araştırmanın sonuçlarından ulaşılabilecek her hangi nesnel bir çıkarımın, ancak örneklemin alındığı yığına ve çalışmanın yöntemleri, doğruluk ve duyarlık düzeyleri ile çalışma için gösterilen çabanın türüne ve boyutuna bağlı olacağını ve,
çok geç olmadan içerik düzeltme şansına sahip olabilmek için, önerilen çalışmanın ve istatistiksel çıkarımların sınırlarını danışana açıklayarak,
çalışmayı izleyerek, ne zaman ve hangi noktalarda araştırma çalışanlarının uyarılacağını belirleme amacıyla; inceleme-seçme, tahminlerin ve standart hatalarının hesaplanması, sınamalar, yönerge ve tanımlardan olası önemli sapmaların saptanması için zorunlu izleme ve denetlemeler, araştırmacılardan kaynaklanan değişkenlikler, yanıtlanmama ya da kayıp gözlemler, ve standart hata içinde yer almayan diğer geçici olmayan belirsizlikler gibi konularda istatistiksel yöntemler sunarak,
araştırma çalışanlarının uyum ve birliğinin geliştirmesinde, çalışma hızının arttırılmasında, hataların azaltılmasında, maliyetlerin düşürülmesinde, yapılan işlerle ilgili kayıtların uygun ve eksiksiz bir biçimde tutulmasında, danışana yardımcı olacak istatistiksel denetleme yöntemlerinde yardımcı olarak ve
sonuçların istatistiksel güvenilirliği üzerine bir rapor hazırlayarak
danışanın araştırma sırasında ve sonrasında hayal kırıklığına düşmesini önlemek danışmanın sorumlu olduğu yükümlülüklerdir.

Bilimsel bir amaca etkin biçimde ulaşılabilmesi istatistiksel danışmanlık tanımının dayandığı felsefe ve ilkelerin, danışanlar tarafından da yeterince benimsenmesine bağlıdır. Ancak o zaman istatistiksel danışman, sorunların içinde önemli olanı ayırt edip, bilgilerin en verimli biçimde üretileceği bir araştırma tasarlayarak, araştırmanın her aşamasını denetleyerek ve tasarlanan doğrultudan sapmaları zamanında görüp çok geç olmadan bu sapmaları giderecek önlemleri alarak, bilimsel bir araştırmanın en düşük maliyetle amaçlanan hedeflerine ulaşmasına çok önemli katkılarda bulunabilir.

4.2 Danışan’ın sorumluluk ve yükümlülükleri

elde edilecek istatistiksel bilginin türüne ve,
sınama, inceleme, soruşturma ya da görüşme gibi gözlem için seçilen birimlerden bilgi alma yöntemlerine karar vermek,
önerilen çerçevenin yeterliğini onaylamak,
istatistiksel yöntemlerin ve istatistiksel çıkarımların kapsam ve sınırlarına ilişkin olarak istatistikçinin savunma dayanağı olan olasılık modelini onaylamak,
verilerin çizge ve çizelgeler gibi sunum biçimlerinin tasarımını yapmak,
araştırmanın amacı, beceriler, olanaklar, zaman ve maliyet açısından uygun olacak istatistiksel duyarlık ve doğruluk düzeylerine karar vermek,
örneklem için çerçevenin hazırlanması,
istatistikçinin betimlediği biçimde örneklemin seçimi,
bunun için araştırma–soruşturma, alan ya da laboratuarlar çalışanlarının eğitimi-denetimi,
verilerin sayısallaştırılma kuralları ve bu kurallara göre sayısallaştırılarak istatistiksel çözümleme için veri tabanının oluşturulması,
örneklem planının öngördüğü tahmin yöntemleri doğrultusunda verilerin işlenmesi, çizelgeleştirilmesi ve gerekli hesaplamaların yapılması,
ve benzeri işler için
gerekli düzenlemeleri yapmak,
yönergelerden her hangi bir sapmayı, istatistikçinin sapmasız bir düzeltme ya da işi yeni baştan ele almak seçeneklerinden birini önermesine olanak vermek üzere, derhal bilgi vermek,
gerçekleşen işlerin bir kaydını tutmak

gibi, araştırmacının kendi ilgi alanını ilgilendiren konulardadır.

4.3 Danışman raporu

araştırmanın, kendi sorumluluğu altında olan ve olmayan yönleri,
çerçevenin tarifi ve örneklem biriminin nasıl tanımlandığı ve belirlendiği,
sonuçlardan yararlanmaya ışık tutabilecek, soruşturma ya da deney koşulları ve kullanılan malzemelerin neler olduğu,
araştırma sonuçlarından ulaşılabilecek önemli çıkarımları etkileyebilecek, çerçeve ve evren arasındaki her hangi bir farka ilişkin açıklamalar,
belirli bir olasılık düzeyindeki, örneklemeden kaynaklanan belirsizlik ile verilen hükümlerde, kullanılan araçlarda, kodlamalarda, aktarımlarda ve diğer işlemlerdeki küçük ve birbirinden bağımsız farklılıklardan kaynaklanan rassal hatalara ilişkin olarak, bir sayımdaki belirsizliğin sınırlarını değerlendirme,
araştırmacılar, araçlar, zaman dilimleri ve yerler arasındaki farklılıklar gibi, diğer ilgili değişkenlik kaynaklarının olası etkilerini değerlendirme,
araştırmacıların ve araçların giderilemeyen yorgunluklarının etkisi, yöntemdeki değişikliler,
yanıtlanmamış sorular ve geçersiz ya da kayıp gözlemler,
yönergeye uygun olarak örneklem birimlerinin seçilemeyişi,
örneklem çizelgesinde yer alan örneklem birimlerine ulaşılamaması ve kapsanamaması,
örneklemde yer almaması gereken, ama sonuçlarda yer alan örneklem birimleri,
yönergeye aykırı olarak yapılan diğer işler,
ilgili diğer araştırmalarla karşılaştırma,

konularını içerir ve genel olarak araştırmanın istatistiksel güvenilirliğini ortaya koyar.

Başvurular

Box, George E.P. (1976) Statistics and Science, Journal of the American Statistical Association, 71(356): 791-799.

Cox, C.P. (1968) Some observations on teaching of statistical consulting , Biometrics, 24(2): 789-801.

Deming, W.E.(1965) Principles of professional statistical practice, Annals of Mathematical Statistics, 36:1883-1900.

Hahn,Gerald J.(2002) Deming and Proactive Statistician, The American Statistician, 56(4):290-298.

Neave, Henry R. (1987) Deming’s 14 points for management:framework for success, The Statistician, 36:561-570.

Wilson, W.J. (1992) Statistical Consulting is Scholarship, The American Statistician, 46(4):299-304.

Ethical Guidelines for Statistical Practice, Prepared by the Committee on Professional Ethics and Approved by the Board of Directors, American Statistical Association, August 7, 1999.

Declaration on Professional Ethics Adopted by the ISI Council, 22-23 July 2010 Reykjavik-Iceland.

Dipnotlar

[1] “Bir deney yapıldıktan sonra istatistikçiye başvurmak, ondan ölüm sonrası bir inceleme istemekten başka bir şey olmayabilir ve o, deneyin neden boşa gitmiş olabileceğini söyleyebilir.” R.A.Fisher

[2] Örneğin, bir çerçeveden örneklemede “rasgelelik” varsayımla değil; örneklem birimlerinin seçiminde rasgele sayıların kullanımıyla sağlanacak bir koşuldur.

[3] Oxford’da bir kimyager olarak çalışan ve 1842’de bitkilerde kimyasal tuzların etkileri üzerine kendi tasarladığı bir araştırma sonucunda süperfosfat üretim pateni alan Sir John Bennet Lawes(1814-1900) tarafından kurulan deney istasyonu.