Pareto İlkesi: 80/20 Kuralı Nedir? Sonuçların %80'i, Gerçekten Nedenlerin %20'sinden Kaynaklanır mı?
-
Çeviri
Çeviri Nedir?
Bu yazı, Effectiviology isimli kaynaktan birebir çevrilmiştir. Çevirmen tarafından, metin içerisinde (varsa) açıkça belirtilen kısımlar haricinde, herhangi bir ekleme, çıkarma veya değişiklik yapılmamıştır. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.
- Ekonomi (İktisat)
- İstatistik
Pareto ilkesi (aynı zamanda "80/20 kuralı" olarak da bilinir), birçok durumda sonuçların %80'inin, nedenlerin %20'sinden kaynaklandığını ifade eder. Örneğin konu filmlerse, sinemalarda gösterilen filmlerin %20'sinin bilet satışlarının %80'inden sorumlu olduğu anlamına gelebilir.
Pareto ilkesinin atıfta bulunduğu "sonuçlar" ve "nedenler", doğası gereği çeşitlidir ve eldeki duruma bağlıdır. Örneğin "sonuçlar", finansal kardan müşteri şikayetlerine veya bilgi edinmeye kadar her şeyi ifade edebilirken; "nedenler", finansal yatırımlardan yazılım özelliklerine veya belirli görevler üzerinde çalışmak için harcanan zamana kadar her şeyi ifade edebilir.
Bu nedenle, Pareto ilkesinin çok çeşitli durumlarda geçerli olduğu bulunmuştur ve hem bireyler hem de büyük gruplar söz konusu olduğunda tahmini değer verme özelliği vardır.
Bu ilke çok etkili olduğundan ve uygulaması nispeten kolay olduğundan dolayı nasıl çalıştığını anlamak oldukça faydalıdır. Bu nedenle bu makalede Pareto ilkesi hakkında daha fazla bilgi edinecek, çeşitli durumlarda nasıl uygulandığına ilişkin örneklere göz atacak ve onu mümkün olduğunca nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğinizi anlayacaksınız.
/evrimagaci.org%2Fpublic%2Fcontent_media%2F79ef6ff48fc6d07f936fc7c16fc9d2a8.png)
Pareto İlkesine Örnekler
Pareto ilkesinin en bilinen örneği, İtalya'daki servetin %80'inin nüfusun %20'sine ait olduğunu gözlemleyen ve ilkeye adını veren İtalyan iktisatçı Vilfredo Pareto'ya atfedilir.[1]
Ayrıca Pareto ilkesinin geçerli olduğu başka birçok durum vardır. Örneğin:
- Marketlerdeki alışveriş modellerini analiz eden bir araştırma, müşterilerin yaklaşık %20'sinin mağazaların satışlarının %80'ini oluşturduğunu buldu.[2]
- Yazılım Mühendisliği üzerine yapılan bir araştırma, modüllerin kabaca %20'sinin operasyonel hataların %80'ine neden olduğunu buldu.[3]
- Kütüphanelerdeki sirkülasyon modellerini analiz eden bir araştırma, bir kütüphanedeki kitapların yaklaşık %20'sinin, tirajın %80'ini oluşturduğunu buldu.[4]
Pareto İlkesinin Bilimsel Temeli
Pareto ilkesi, güç/kuvvet yasalarına dayanmaktadır. Basitçe ifade etmek gerekirse, bir güç yasası iki nicelik arasındaki bir tür işlevsel ilişkidir; burada bir nicelikteki doğrusal bir değişiklik, diğer nicelikte üstel bir değişikliğe yol açar, yani bir nicelik diğerinin gücüyle orantılı olarak değişir.[5], [6]
Güç yasasına basit bir örnek, bir karenin kenarlarının uzunluğu ile alanı arasındaki ilişkidir. Bunun nedeni, bir karenin alanının kenar uzunluğunun karesine yani 2'nin kuvvetine eşit olmasıdır; bu da uzunluğu 3 kat arttırmanın alanı 9 kat arttırması anlamına gelir (yani 32).
Pareto ilkesi birçok durumda, negatif üs içeren belirli bir güç yasası olan bir Pareto dağılımı bulabileceğimizi, yani bir niceliğin arttıkça başka bir niceliğin ilk miktarın kuvveti olarak azaldığını önerir.
Örneğin, gelir seviyesini 3 artırarak 9 kat daha az kişinin bu kadar kazanmasını beklersek, gelir düzeyi ile kazanan sayısı arasındaki ilişkide bir Pareto dağılımı oluşabilir (yani 1/9'a eşit olan 3-2).
Bu, yukarıda gördüğümüz gibi, belirli bir sonuç düzeyi (örneğin zenginlik) arttıkça, bundan sorumlu nedenlerin (örneğin insanlar) oranının azaldığı anlamına gelir. Bu kavram, şimdiye kadar bizim gördüklerimizin dışında, çeşitli gerçek dünya değişkenleri için de geçerlidir.[7] Örneğin:
- Nispeten az sayıda kitap, kitap satışlarının büyük bir bölümünü oluşturmaktadır.
- Nispeten az sayıda bilimsel makale, akademik atıfların büyük bir bölümünü almaktadır.
- Nispeten az sayıda web sitesi, internet trafiğinin büyük bir bölümünü alır.
Bu kavram aşağıdaki grafik kullanılarak gösterilebilir:
/evrimagaci.org%2Fpublic%2Fcontent_media%2F5695eb79e6be401d7c0f3ab887da7051.png)
Bu grafiğin dikey y ekseninde bir ülkedeki zenginliğin payını ve yatay x ekseninde ona sahip olan insan sayısını gösterdiğini varsayalım. Yani dağılımın solunda "Önemli Azınlık" (İng: "The Vital Few") olarak adlandırılan zenginliğin çoğunluğuna sahip azınlık bulunurken, sağında Önemsiz Çoğunluk (İng: "The Trivial Many") olarak adlandırılan zenginliğin azınlığına sahip insanların çoğunluğu bulunur.
Not: Matematiksel bir bakış açısından, güç yasaları ve Pareto dağılımları kavramı bu makalede yer alanlardan daha karmaşıktır. Ancak, bu bilgilerin büyük bir çoğunluğu pratik açıdan anlamanız için önemli değildir.
80/20 Dağılımları Hakkında Uyarı
Pareto ilkesi, sonuçların %80'inin nedenlerin %20'sinden geldiği özel, yaygın bir Pareto dağılımı tipine atıfta bulunur.
Bununla birlikte, Pareto dağılımları 80/20 bölünmesiyle sınırlı değildir, bazen bulunan tam dağılımlarla ilgili değişkenlik olabilir. Yani bir Pareto dağılımı 75/25, 85/15 gibi ve benzeri bölünmeler içerebilir.[8]
Bu nedenle, Pareto ilkesinin uygulanması söz konusu olduğunda kesin dağılım önemli değildir. Aksine hatırlanması gereken önemli şey, nedenlerin küçük bir kısmının, bu küçük kısım %20, %30, %10 veya benzeri bir miktar olabilir, sonuçların büyük bir kısmından sorumlu olacağıdır.[9]
İlgili Bir Kavram: Zipf Kanunu
Zipf yasası, bir güç yasası dağılımını da içeren pareto ilkesiyle ilgili bir kavramdır ve belirli örneklerde, bir öğenin frekansının, aynı türdeki diğer öğeler arasındaki sıralamasıyla ters orantılı olduğunu belirtir.
Örneğin Zipf yasası, büyük, rastgele bir yazılı veya sözlü kelime örneğinde, herhangi bir kelimenin sıklığının, kelimelerin sıklık tablosundaki sıralamasıyla ters orantılı olmasının beklendiği anlamına gelir.[10] Esasen bu, örnekteki en popüler birkaç kelimenin (İngilizcede "the" ve "a" gibi kelimelerdir) örnekte görünen sözcük belirteçlerinin çoğunluğunu oluşturmasının beklendiği anlamına gelir.
Not: Bir Zipf dağılımı, öğelerin değerlerini kullanan sürekli sürümünün aksine öğelerin sırasını kullandığından, Pareto dağılımının ayrı sürümü olarak tanımlanabilir.[11] Ancak, bu ayrımın pratik bir perspektiften anlaşılması önemli değildir.
Pareto İlkesi Nasıl Uygulanır?
Pareto ilkesinin temel amacı, sonuçların büyük bir kısmından sorumlu olan küçük oranlardaki nedenlere odaklanarak, çabalarınızı mümkün olduğunca verimli bir şekilde yoğunlaştırmanıza yardımcı olmaktır.
Bu, her şeyden önce, çabalarınızı, olumlu sonuçların %80'ine yol açan işin %20'sine odaklamanız gerektiği anlamına gelir. Örneğin:
- Bir işletme yönetiyorsanız, kârınızın %80'ini oluşturan müşterilerin %20'si ile çalışmaya odaklanın.
- Bir sınava çalışıyorsanız, soruların %80'ini oluşturan materyalin %20'sine odaklanın.
- Bir yazılım ürünü geliştiriyorsanız, kullanıcıların %80'i için önemli olan özelliklerin %20'sine odaklanın.
Ek olarak, bu aynı zamanda olumsuz sonuçlarınızın %80'inden sorumlu olan sorunların %20'sini ele almanın veya ortadan kaldırmanın bir yolunu bulmanız gerektiği anlamına gelir. Örneğin:
- Şikayetlerin %80'ini oluşturan müşterilerin %20'si ile çalışmaktan kaçının.
- Raporların %80'ine yol açan hataların %20'sini düzeltin.
- Yaralanmaların %80'ine neden olan fiziksel egzersizlerin %20'sinden kaçının.
Bazen, olumlu sonuçların çoğuna yol açan birkaç neden ile olumsuz sonuçların çoğuna yol açanlar arasında bir örtüşme olabileceğini akılda tutmak önemlidir.
Bazı durumlarda, bu olduğunda yapmanız gerekenler nispeten nettir. Örneğin, çalışmanız gereken materyalin %20'si sınavdaki soruların %80'ini oluşturuyorsa, sorunlarınızın %80'ine neden olsa bile bu materyali anlamanız gerekecektir.
Bununla birlikte, en uygun hareket tarzının net olmadığı bazı durumlar vardır. Örneğin, müşterilerin %20'si gelirinizin %80'ini ve şikayetlerinizin %80'ini oluşturuyorsa, nasıl davranacağınıza karar vermeden önce önceliklerinizi göz önünde bulundurmanız gerekir.
Pareto İlkesiyle İlgili Uyarılar
Pareto ilkesini uygularken aklınızda bulundurmanız gereken bazı şeyler vardır:
- En üstteki %20 ve en alttaki %80'lik dilimde bile muhtemelen önemli farklılıklar olacaktır. Yani, bu grupların her birine ait bireyler arasında bile büyük bir fark olabilir ve örneğiniz yeterince büyükse, en üst %20 ve en alttaki %80'in 80/20 dağılımı kullanılarak, muhtemelen birden fazla kez bölünebileceğini görebilirsiniz. Örneğin, nüfusun en yüksek gelirli %20'si arasında bile, en çok kazanan ilk birkaç kişi ile geri kalanlar arasında önemli bir fark vardır.
- Pareto ilkesi her durumda geçerli değildir. Pek çok doğal durum bir Pareto dağılımına sahip olsada, uğraştığınız belirli senaryoda uygulanacağının garantisi yoktur ve farklı bir dağılımın daha alakalı olabileceği durumlar vardır.
- Pareto ilkesi sadece 80/20 dağılımından ibaret değildir. Pareto ilkesi özellikle 80/20 dağılımına atıfta bile, pratikte 90/10 veya 70/30 gibi çeşitli başka dağılımlarla karşılaşabilirsiniz. Bu sebeple, temel çıkarım, nedenler ve sonuçlar arasında belirli bir oran aramak yerine, sonuçların büyük bir kısmından nedenlerin küçük bir kısmının sorumlu olduğu durumları aramaktır.
Ayrıca, uzun vadeli bir sürece giriyorsanız, ilgili nedenler ve sonuçlar arasındaki dağılım zaman içinde değişebileceğinden, durumunuzu periyodik olarak yeniden değerlendirdiğinizden ve her seferinde Pareto ilkesine göre ayar yaptığınızdan emin olun.
Son olarak, diğer yol gösterici ilkelerde olduğu gibi, Pareto ilkesini uygularken sağduyuyu kullandığınızdan ve neden-sonuç ilişkisinin ötesinde önemli olabilecek ek faktörleri göz önünde bulundurduğunuzdan emin olmalısınız. Örneğin, bir yazılım hizmeti sunuyorsanız ve kaç kullanıcının bunları bildirdiğine göre hangi hataların düzeltileceğine karar vermeye çalışıyorsanız, tek bir kullanıcı fark etse bile, kritik güvenlik sorunlarına neden olabilecek ciddi bir hatayı büyük olasılıkla düzeltmek isteyeceksiniz.
Özet ve Sonuçlar
- Pareto ilkesi, ayrıca 80/20 kuralı olarak da bilinir, sonuçların yaklaşık %80'inin, nedenlerin %20'sinin bir sonucu olarak meydana geldiğini belirtir.
- Örneğin Pareto ilkesi, bir mağazanın gelirinin %80'ini oluşturmaktan genellikle müşterilerin %20'sinin sorumlu olacağı ve kullanıcı şikayetlerinin %80'inden yazılım hatalarının %20'sinin sorumlu olacağı anlamına gelir.
- Pareto ilkesini daha verimli çalışmak için, daha olumlu sonuçlar üretmenizi veya daha olumsuz olanları ortadan kaldırmanızı sağlayacak alanlara odaklanarak daha verimli çalışmak için kullanabilirsiniz.
- Pareto dağılımları her zaman mükemmel bir 80/20 bölünmesi içermez, bu nedenle aramanız gereken en önemli şey, sonuçların büyük bir kısmından nedenlerin küçük bir bölümünün sorumlu olduğu alanlardır.
- Uzun vadeli bir süreci daha verimli hale getirmek için Pareto ilkesini kullanıyorsanız, durumunuzu periyodik olarak yeniden değerlendirmeli ve ilkeyi her seferinde yeniden uygulamalısınız.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git-
![Tebrikler!]()
7
-
![Merak Uyandırıcı!]()
7
-
![İnanılmaz]()
6
-
![Bilim Budur!]()
4
-
![Mmm... Çok sapyoseksüel!]()
4
-
![Muhteşem!]()
2
-
![Umut Verici!]()
2
-
![Grrr... *@$#]()
1
-
![Güldürdü]()
0
-
![Üzücü!]()
0
-
![İğrenç!]()
0
-
![Korkutucu!]()
0
- Çeviri Kaynağı: Effectiviology | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. Wilkinson. (2012). Revising The Pareto Chart. The American Statiscian, sf: 332-334. doi: 10.1198/000313006X152243. | Arşiv Bağlantısı
- ^ T. Mizuno, et al. (2008). Pareto Law Of The Expenditure Of A Person In Convenience Stores. Science Direct, sf: 3931-3935. doi: 10.1016/j.physa.2008.01.059. | Arşiv Bağlantısı
- ^ N. E. Fenton, et al. (2000). Quantitative Analysis Of Faults And Failures In A Complex Software System. IEEE, sf: 797-814. doi: 10.1109/32.879815. | Arşiv Bağlantısı
- ^ W. A. Britten. (2002). A Use Statistic For Collection Management: The 80/20 Rule Revisited. Science Direct, sf: 183-189. doi: 10.1016/0364-6408(90)90061-X. | Arşiv Bağlantısı
- ^ A. Clauset, et al. (2009). Power-Law Distributions In Empirical Data. SIAM, sf: 661-703. doi: 10.1137/070710111. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Lipovetsky. (2008). Pareto 80/20 Law: Derivation Via Random Partitioning. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, sf: 271-277. doi: 10.1080/00207390802213609. | Arşiv Bağlantısı
- ^ M. Newman. (2004). Power Laws, Pareto Distributions And Zipf's Law. Contemporary Physics, sf: 323-35110.1080/00107510500052444. doi: 10.1080/00107510500052444. | Arşiv Bağlantısı
- ^ T. E. Nisonger. (2008). The “80/20 Rule” And Core Journals. The Serials Librarian, sf: 62/84. doi: 10.1080/03615260801970774. | Arşiv Bağlantısı
- ^ F. Müller, et al. (2014). Application Of The Pareto Principle To Identify And Address Drug-Therapy Safety Issues. European Journal of Clinical Pharmacology, sf: 727-736. doi: 10.1007/s00228-014-1665-2. | Arşiv Bağlantısı
- ^ W. Li. (2021). Random Texts Exhibit Zipf's-Law-Like Word Frequency Distribution. IEEEE Transactions on Information Theory, sf: 1842-1845. doi: 10.1109/18.165464. | Arşiv Bağlantısı
- ^ A. Buddana, et al. (2015). Discrete Pareto Distributions. Economic Quality Control, sf: 143-156. doi: 10.1515/eqc-2014-0014. | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21/03/2023 01:43:21 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/11116
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
This work is an exact translation of the article originally published in Effectiviology. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.
