📌 Aşağıda 5 soru bulunmaktadır. İlk 4 soruyu ders notlarınızdan faydalanarak yapabilirsiniz. Sadece dosyayı yayınlarken hata aldığınız durumlarda hata kodunu anlamak için yapay zekadan destek alabilirsiniz. Tüm soruları yapay zekaya yaptırdığınız tespit edilirse sınavınız geçersiz sayılacaktır.

📌 Son soru 30 puan değerinde olup kendi deneyimlerinizden yola çıkarak yanıtlayabileceğiniz bir sorudur. Farklı sınav kağıtlarında birbirinin aynısı yanıtlar tespit edilmesi durumunda ilgili öğrencilerin sınavları geçersiz sayılacaktır.

📌 Sınavınızı 29 Kasım 2025 Cumartesi günü saat 11’e kadar Rpubs hesaplarınızda yayınlamanız gerekmektedir. Teslim tarihinden geç yayınlanan dosyalar değerlendirmeye dahil edilmeyecektir.

Soruları yanıtlamak için aşağıdaki paketleri etkinleştirin:

  • dplyr

  • MASS

  • lsr

survey veri seti, bir grup üniversite öğrencisinden toplanmış bilgiler içerir. Değişkenler arasında yaş, cinsiyet, boy, nabız, egzersiz sıklığı gibi psikolojik ve fizyolojik özellikler vardır. Bu veri seti University of Adelaide öğrencilerinden toplanmış bir anket çalışmasından gelir. Veri seti 237 gözlem ve 12 değişkenden oluşur.

Soru 1: Bu veri setini etkinleştirerek Sex (cinsiyet)“,”Age (yaş)“,”Pulse (nabiz)” ve “Exer (egzersiz)”, “Height (boy)”, “Smoke (sigara) değişkenlerini seçin. Seçtiğiniz bu değişkenlerden oluşan veri setini veri_1 olarak isimlendirin.

Soru 1.1: veri_1 veri setindeki değişkenlerin isimlerini Türkçeleştirin ve bu veri setini veri_2 olarak isimlendirin.

Soru 1.2: veri_2’nin ilk 10 satırını görüntüleyin.

Soru 2: veri_2 veri setindeki kategorik değişkenlerin etiketlerini (örn. never, some, heavy) Türkçeleştirin ve bu veri setini veri_3 olarak isimlendirin.

Soru 3: veri_3 veri setindeki eksik değerleri sorgulayın. Eksik değer varsa çıkarın ve gözlem sayısındaki farkı açıklayın. Veri setinin son halini veri_son olarak isimlendirin.

Soru 4: veri_son için yas, nabiz ve boy değişkenlerinin

  • min

  • max

  • 1st quarter

  • 3rd quarter

  • mean

  • median

değerlerini açıklayın.

Soru 4.1: Egzersiz sıklığına göre ortalama nabzı hesapladığınız bir tablo oluşturun. Bu tablodaki değerlerin açıklamasını yazın.

Soru 4.2: veri_son için yas değişkenine ait mod, medyan ve aritmetik ortalama değerlerini hesaplayın.

Soru 5: Günlük yaşamınızda veri toplayarak analiz etmek isteyebileceğiniz bir durum düşünün (sosyal medya kullanım süresi, kahve tüketimi, sınav kaygısı…). Bu durumu kısaca açıklayın.

Bu durumla ilgili

  • kimlerden veri toplayabileceğinizi,

  • veri topladığınız kişilerden hangi bilgileri almanın anlamlı olacağını,

  • toplayacağınız bilgiler kapsamında değişkenlerin türlerini

açıklayın.

  • Topladığınız verileri göz önünde bulundurarak frekans tablosu oluşturabileceğiniz üç değişken tanımlayın.

  • Topladığınız verileri göz önünde bulundurarak min, max, quarters, mod, median, mean değerlerini hesaplayabileceğiniz üç değişken tanımlayın.

library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(MASS)
## 
## Attaching package: 'MASS'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     select
data("survey")
veri_1<-survey%>% dplyr:: select(Sex,Age,Pulse,Exer,Height,Smoke)
veri_2<-veri_1%>% rename(cinsiyet=Sex,
                         yas=Age,
                         nabiz=Pulse,
                         egzersiz=Exer,
                         boy=Height,
                         sigara=Smoke)
head(veri_2)
##   cinsiyet    yas nabiz egzersiz    boy sigara
## 1   Female 18.250    92     Some 173.00  Never
## 2     Male 17.583   104     None 177.80  Regul
## 3     Male 16.917    87     None     NA  Occas
## 4     Male 20.333    NA     None 160.00  Never
## 5     Male 23.667    35     Some 165.00  Never
## 6   Female 21.000    64     Some 172.72  Never
head(veri_2,10)
##    cinsiyet    yas nabiz egzersiz    boy sigara
## 1    Female 18.250    92     Some 173.00  Never
## 2      Male 17.583   104     None 177.80  Regul
## 3      Male 16.917    87     None     NA  Occas
## 4      Male 20.333    NA     None 160.00  Never
## 5      Male 23.667    35     Some 165.00  Never
## 6    Female 21.000    64     Some 172.72  Never
## 7      Male 18.833    83     Freq 182.88  Never
## 8    Female 35.833    74     Freq 157.00  Never
## 9      Male 19.000    72     Some 175.00  Never
## 10     Male 22.333    90     Some 167.00  Never
veri_3<-veri_2%>%
  mutate(
    cinsiyet=recode(cinsiyet,
                     "Female" = "Kadın",
                     "Male" =  "Erkek" ),
    egzersiz=recode(egzersiz,
                    "Some" = "Bazen",
                     "Freg" = "Sık",
                    "None" = "Yok"),
    sigara=recode(sigara,
                  "Occas"= "Ara Sıra",
                  "Never"= "Hiç",
                  "Heavy"= "Fazla",
                  "Regul"= "Düzenli")
  )
head(veri_3)
##   cinsiyet    yas nabiz egzersiz    boy   sigara
## 1    Kadın 18.250    92    Bazen 173.00      Hiç
## 2    Erkek 17.583   104      Yok 177.80  Düzenli
## 3    Erkek 16.917    87      Yok     NA Ara Sıra
## 4    Erkek 20.333    NA      Yok 160.00      Hiç
## 5    Erkek 23.667    35    Bazen 165.00      Hiç
## 6    Kadın 21.000    64    Bazen 172.72      Hiç
any(is.na(veri_3))
## [1] TRUE
colSums(is.na(veri_3))
## cinsiyet      yas    nabiz egzersiz      boy   sigara 
##        1        0       45        0       28        1

#Elimizdeki veriler 237 iken boş verileri çıkardığımızda son kalan veriler 170’tir.67 veri azalmıştır.

veri_son<- na.omit(veri_3)
summary(veri_son)
##   cinsiyet       yas            nabiz         egzersiz       boy       
##  Kadın:85   Min.   :16.92   Min.   : 35.00   Freq :86   Min.   :152.0  
##  Erkek:85   1st Qu.:17.67   1st Qu.: 66.25   Yok  :14   1st Qu.:165.0  
##             Median :18.58   Median : 72.00   Bazen:70   Median :171.0  
##             Mean   :20.46   Mean   : 73.92              Mean   :172.5  
##             3rd Qu.:20.17   3rd Qu.: 80.00              3rd Qu.:180.0  
##             Max.   :70.42   Max.   :104.00              Max.   :200.0  
##       sigara   
##  Fazla   :  7  
##  Hiç     :136  
##  Ara Sıra: 13  
##  Düzenli : 14  
##                
## 
mean(veri_son$yas)
## [1] 20.46377
median(veri_son$yas)
## [1] 18.583
min(veri_son$yas)
## [1] 16.917
max(veri_son$yas)
## [1] 70.417
quantile(veri_son$yas)
##     0%    25%    50%    75%   100% 
## 16.917 17.667 18.583 20.167 70.417
mean(veri_son$nabiz)
## [1] 73.91765
median(veri_son$nabiz)
## [1] 72
min(veri_son$nabiz)
## [1] 35
max(veri_son$nabiz)
## [1] 104
quantile(veri_son$nabiz)
##     0%    25%    50%    75%   100% 
##  35.00  66.25  72.00  80.00 104.00
mean(veri_son$boy)
## [1] 172.5198
median(veri_son$boy)
## [1] 171
min(veri_son$boy)
## [1] 152
max(veri_son$boy)
## [1] 200
quantile(veri_son$boy)
##   0%  25%  50%  75% 100% 
##  152  165  171  180  200

`

summary(veri_son)
##   cinsiyet       yas            nabiz         egzersiz       boy       
##  Kadın:85   Min.   :16.92   Min.   : 35.00   Freq :86   Min.   :152.0  
##  Erkek:85   1st Qu.:17.67   1st Qu.: 66.25   Yok  :14   1st Qu.:165.0  
##             Median :18.58   Median : 72.00   Bazen:70   Median :171.0  
##             Mean   :20.46   Mean   : 73.92              Mean   :172.5  
##             3rd Qu.:20.17   3rd Qu.: 80.00              3rd Qu.:180.0  
##             Max.   :70.42   Max.   :104.00              Max.   :200.0  
##       sigara   
##  Fazla   :  7  
##  Hiç     :136  
##  Ara Sıra: 13  
##  Düzenli : 14  
##                
## 
veri_son %>%
  group_by(egzersiz) %>%
  summarise(ortalama_nabiz=round(mean(nabiz),  2))
## # A tibble: 3 × 2
##   egzersiz ortalama_nabiz
##   <fct>             <dbl>
## 1 Freq               71.4
## 2 Yok                75.9
## 3 Bazen              76.6

Tablodaki değerlerin açıklaması: Tabloya göre egzersiz sıklığı arttıkça ortalama nabız değeri azalmaktadır. Egzersiz yapamayanlarda ortalama nabız:75.86 Bazen egzersiz yapanlarda ortalama nabız:76.59 Sık egzersiz yapanlarda ortalama nabız:71.43

mean(veri_son$yas)
## [1] 20.46377
median(veri_son$yas)
## [1] 18.583
library(lsr)
modeOf(veri_son$yas)
## [1] 17.5

#Veri setindeki yas değişkeninin yorumu;170 verinin verileri ele alıdığında veri setindeki medyan değeri(18.583) ortalama değerden(20.46377) küçüktür.

#veri setindeki nabiz değişkenin yorumu:170 vernin verileri ele alındığında veri setindeki medyan değeri(72) ortalama değerden(73.91765) küçüktür.

#veri setindeki boy değşkeninin yorumu:170 verinin verileri ele alındığında veri setindeki medyan değeri(171) ortalama değerden(172.5198) küçüktür.

Konu:Sosyal Medya ve Güzellik Algısı Sosyal medya çoğu insana özellikle de kadınlara tek tip ve olağan dışı bir güzellik algısı dayatmaktadır.Bu durum da çoğu kişide özgüven düşmesi,kendlerini beğenmeme gibi olumsuz düşüncelere sokmaktadır.

Veri toplayabileceğimiz kişiler:Üniversite öğrencileri(18-25 yaş arası) veri topladığımız kişilerden hangi bilgileri alırsak anlamlı olur:Sosyal medya kullanması,demografik bilgiler,dış görünüşünde takıntılı olduğu nokta(kilo,yüz şekli,saç rengi gibi) Değişkenlerin türü:sosyal medya kullanması=nominal dış görünüş takıntısı=aralık demografik=nominal

Frekans tablosu ouştururken kullanableceğimiz üç değişken; sosyal medya kullanım durumu:kullanıyor-kullanmıyor dış görünüş:memnun değil(1-3),orta memnun(4-7),memnun(8-10) sosyal medyada nasıl zaman geçirdiği:eğlence,makyaj,haber,iletişim

Değerlerini hesaplayabileceğimiz üç değişken:Mod,medyan,min ve max