Çok değişkenli analiz yöntemlerinin tekstil sanayiinde kullanımı üzerinde bir çalışma

Abstract

68 ÖZET Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, aynı birey üzerinde saptanan çok boyutlu veri kümeleri ile ilgilenir. Değişkenler arasındaki ilişkileri inceler ve ilgili parametreleri tahminleyen yöntemler içerir. GENSTAT, birden çok veri dizisini aynı anda kullanabilen bir pa ket programdır. İyi programlama bilmeyen kişiler de bu paket programı rahatça kullanabilirler. Bu çalışmada önce çok değişkenli istatistik yöntemleri tanıtılmıştır. II. bölümde, bu yöntemlerin GENSIAT paket programında uygulanışı ayrıntılı biçimde verilmiştir. Bunun için önce yöntemle ilgili komutlar tanıtılmış, sonra hazırlanan program örnekleri sunulmuştur. Bu yöntemlerden CLASSIFICATION (Sınıflandırma) yöntemi, Ege Bölgesinden seçilen 516 kişide 12 değişik vücut ölçüsü içeren bir veri matrisine uygulanmıştır. Kişiler gözlem sonucu vücut biçimlerine göre üç sınıfa ayrıldığından, S seçeneği kullanılarak üç sınıf oluşturulup, bu sonuçlar gözlem sonucu elde edilen üç sınıf ile karşılaştırılmışlardır. Belirgin bir uyum elde edilememiş, ancak sınıfların birleştirilebileceğine ilişkin bazı sonuçlar elde edilmiştir. Bunun üzerine gözlem sonucu 1. ve II. sınıfa giren bireylerin tek sınıfta toplanabileceği var sayımı ile, S kriterine göre 2 sınıf oluşturulduğunda, iyi bir uyum elde edildiği görülmüştür. Bu, standart oluşturma açısından da uygun olup, standart ölçü dizini sayısını azaltacağından pratik yarar sağlayacaktır.

69 SUMMARY Multivariate statistical analysis deals with sets of data determined on the same individual. It investigates the relations between the variates and includes methods of estimating the rela ted parameters. GENSTAT is a compact programme which can use simultaneously more than one set of data. Even those who do not know programming so well may easily use this compact programme. In this work the multivariate statistical methods are explained first. In part II the application of these methods in the GENSTAT programme is given in detail. For this the instructions relating to the method are introduced first, and then the programme samples pre pared are given. Of these methods the CLASSIFICATION method was applied on a data matrix containing 12 different body Measurements on 516 people selec ted from the Aegen region. As these people had been divided into three groups according to their body shape by observation, three classes were formed using the S option and the results obtained were compared with those obtained by observation. No definite agreement was obtained, but some indications as to the possibility of joining the classes were obtained. In consequence of this, when two classes were formed by the S criterion, on the assumption that the individuals falling in class I and II can be gathered a single class, a good agreement was seen to be obtained. As this is convenient for standardization work, it will, as well, offer practical benefits by a reduction in the number of standard sets of body measurements.