# Ders 4 — Doğru grafiği seç, çiz, yorumla

**Bağımsız özel ders materyali.** UCL'nin resmî müfredatı veya değerlendirmesi değildir; öğrencinin gerçek modülü hâlâ teyitsizdir. Tüm veriler kurmacadır ve ek R paketi gerekmez.

**90 dakika; öğrencinin ekranını paylaşarak kullanacağı çalışma sayfası.** Ders 3'ün kurmaca `class_synthetic.csv` dosyasıyla devam edilir.

## 00–10 dk — Tahmin: Hangi grafik?

- Quiz puanlarının **dağılımı**: histogram mı, scatterplot mı?
- A ve B grubundaki quiz puanlarının **dağılımlarının karşılaştırılması**: boxplot mı, histogram mı?
- Çalışma saati ve quiz puanı **ilişkisi**: scatterplot mı, pasta grafik mi?
- A/B grup **sıklığı**: histogram mı, kategori barplot mı?

Her seçim için grafik türünü neden seçtiğini bir cümleyle anlat.

## 10–25 dk — Sayısal dağılım: histogram

```r
d <- read.csv("data/class_synthetic.csv", na.strings=c("","NA"),
              stringsAsFactors=FALSE)
d$group <- factor(d$group, levels=c("A","B"))
hist(d$quiz_score,
     breaks=seq(40,100,by=10), right=FALSE,
     main="Quiz score distribution (synthetic)",
     xlab="Quiz score", ylab="Number of observations")
```

**Görev 1:** Grafik toplam kaç **geçerli puanı** sayıyor? Eksik olan puan neden çizilmedi? `breaks=seq(40,100,by=20)` ile tekrar dene: histogramın görünümü ne kadar değişiyor?

**Görev 2:** Histogram **kategori sayısı** mı yoksa **sürekli/sayısal değişken** dağılımı mı gösterir?

## 25–40 dk — Kategorik gruplarda sayısal puan: boxplot

```r
boxplot(quiz_score ~ group, data=d,
        main="Quiz score by group (synthetic)",
        xlab="Group", ylab="Quiz score", ylim=c(0,100))
```

**Görev 3:** İki kutunun orta çizgisi neyi gösterir? A ve B gruplarında geçerli puan sayısı aynı mı? Bu grafik her grubun kaç öğrencisi olduğunu ve her puanı tek tek gösterir mi?

## 40–55 dk — İki sayısal değişken: scatterplot

```r
ok <- complete.cases(d[,c("study_hours","quiz_score")])
plot(d$study_hours[ok], d$quiz_score[ok], pch=19,
     main="Hours and quiz score (synthetic)",
     xlab="Study hours (hours)", ylab="Quiz score")
```

**Görev 4:** Nokta sayısını `sum(ok)` ile doğrula. Neden 12 yerine 10? İlişki neden tek başına neden-sonuç kanıtı değildir?

## 55–68 dk — Frekans ile ortalamayı ayır

```r
barplot(table(d$group), xlab="Group", ylab="Number of rows",
        main="Group sizes")
means <- tapply(d$quiz_score,d$group,mean,na.rm=TRUE)
barplot(means, xlab="Group", ylab="Mean quiz score",
        ylim=c(0,100), main="Group means (synthetic)")
```

**Görev 5:** Birinci ve ikinci barplot neyin sayısını/ölçüsünü gösteriyor? İki grup ortalaması birbirine yakınsa puan dağılımları kesinlikle aynı mıdır?

## 68–80 dk — Grafik denetimi

Çizdiğin her grafik için şu dört soruyu cevapla: (a) eksenlerde hangi birimler var, (b) hangi kayıtlar çizilmedi, (c) hangi özellik gizleniyor, (d) bir ziyaretçi bu grafikten hangi aşırı iddiayı çıkarabilir? Bir grafiği sunum slaytına koyacak olsaydın altına hangi açıklamayı eklerdin?

## 80–90 dk — Bağımsız görev / exit ticket

1. Öğretmen söylemeden üç araştırma sorusuna uygun grafik seç ve kodla.
2. Her grafiğin başlık, eksen adı ve birimini doğrula.
3. 60–90 kelimelik İngilizce kısa yorum yaz: bir betimleme, bir veri sınırlılığı.
4. `hist` / `barplot` farkını ve `boxplot`'un tam dağılımı neden göstermediğini sözlü açıkla.

**Ev çalışması:** Kurmaca CSV'nin bir kopyasında `quiz_score[1] <- NA` değişikliği yap. Üç grafiği tekrar çiz; hangi grafiklerde gözlem sayısı ve görünüm değişti? Orijinal CSV'yi değiştirme. Çözümler ve öğretmen değerlendirmesi kamuya açık pakette yoktur.