Tekrarlı Ölçümler ANOVA

🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Parametrik · ANOVA
🆕 v1.0.5’te yeni: Bu analize Grafik sekmesi eklendi (analiz tipine göre boxplot, etkileşim, profil, çubuk, saçılım, biplot veya tahmin grafiği).

Tekrarlı Ölçümler ANOVA, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Mimarlık, Planlama ve Tasarım alanına ait örnek veri seti üzerinde analizin nasıl uygulandığı, MerQur çıktısının nasıl görüneceği ve APA 7 formatında nasıl raporlanacağı temsilî olarak gösterilmiştir.

🎯 Ne işe yarar?

Tekrarlı Ölçümler ANOVA, ilgili veri türü için gerekli tüm varsayım kontrollerini (normallik, varyans homojenliği, vb.) arka planda otomatik uygular ve sonuçları açık bir tablo + grafik ile sunar. APA 7 standardında otomatik yorumlama, Cohen’s d/η²/R² gibi etki büyüklükleri ve %95 güven aralıkları raporlanır.

📌 Ne zaman kullanılır?

  • Mimarlık, Planlama ve Tasarım alanına ait ölçümlerin istatistiksel analizinde
  • Akademik yayın için APA 7 uyumlu sonuç tabloları üretmek için
  • Hipotez sınama ve karar verme süreçlerinde
  • Lisans / yüksek lisans / doktora tezlerinde uygun yöntem seçimi sonrasında

📐 Varsayımlar

  • Uygun ölçek — Değişkenler analizin gerektirdiği ölçek düzeyinde (nominal/ordinal/aralık/oran) olmalı
  • Bağımsız gözlemler — Gözlemler birbirinden bağımsız bireylerden gelmiş olmalı
  • Yeterli örneklem — Analiz için minimum n gereksinimi karşılanmalı
  • Aykırı değer kontrolü — Aykırı değerler tespit edilip değerlendirilmeli

Varsayımlar bozulursa MerQur otomatik olarak non-parametrik veya sağlam (robust) alternatife yönlendirir.

🛠 MerQur’da Nasıl Yapılır?

1

Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.

2

Analizi seç. Sol kenardan Tekrarlı Ölçümler ANOVA‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Sütunlar: ['mevsim_ilkbahar_ziyaretci', 'mevsim_yaz_ziyaretci', 'mevsim_sonbahar_ziyaretci', 'mevsim_kis_ziyaretci']
4

Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).

5

▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.

6

📄 Word’e Aktar. APA 7 formatında, italik istatistik sembolleriyle rapor.

📊 Örnek Veri Seti — Mimarlık, Planlama ve Tasarım

ℹ Not: Aşağıdaki senaryo, MerQur çıktısı ve yorum, gerçek örnek veri seti MerQur’da çalıştırılarak elde edilmiştir. Kendi verinizdeki sayısal sonuçlar farklılık gösterecektir; buradaki amaç analizin uçtan uca nasıl kurgulandığını ve yorumlandığını göstermektir.

🎬 Örnek Dosya

Bu analiz, Mimarlık, Planlama ve Tasarım alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Peyzaj_Mimarligi/08_repeated_anova_season_visitor.xlsx

🎬 Senaryo

Aynı parkların dört mevsimdeki ziyaretçi sayısını karşılaştırıyoruz. Aynı birimler tekrar tekrar ölçüldüğü için gözlemler bağımlı; tekrarlı ölçümler ANOVA doğru yöntemdir.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Tekrarlı ölçümler: season_spring_visitor, season_summer_visitor, season_autumn_visitor, season_winter_visitor
  • >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
  • Küresellik düzeltmesi: Mauchly ihlal edilince Greenhouse-Geisser.
  • Mauchly küresellik testi (W, p).
  • Genelleştirilmiş eta-kare (ges) etki büyüklüğü.
  • İkili post-hoc (Bonferroni/Holm); düzey başına betimsel.

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

park_idseason_spring_visitorseason_summer_visitorseason_autumn_visitorseason_winter_visitor
1678967677432
2576753468327
3826991744611
4632766557411
5647942573460

n = 80 · Sütunlar: park_id, season_spring_visitor, season_summer_visitor, season_autumn_visitor, season_winter_visitor

📈 MerQur Çıktısı

TEKRARLI ÖLÇÜMLER ANOVA SONUCU ───────────────────────────────────────────── F(3, 237) = 1090.49 p < .001 *** η²p = 0.9324 (n = 80) DECISION: H0 REDDEDİLİR

💬 MerQur Yorumu

Aynı 80 parkın dört mevsimdeki ziyaretçi sayısını tekrarlı ölçümler ANOVA ile karşılaştırdık. Aynı parklar tekrar tekrar ölçüldüğü için gözlemler bağımlı; RM-ANOVA bu birimler-içi korelasyonu hesaba katar. Sonuç ezici (F(3,237) = 1090.49, p < .001, η²p = 0.93): ziyaretçi sayısı mevsimler arasında çok belirgin değişiyor — güçlü bir mevsimsellik (yaz piki, kış düşüğü). Etki büyüklüğü %93! RM-ANOVA, aynı parkların zaman içinde izlendiği mevsimsel kullanım çalışmaları için doğru yöntemdir ve her mevsimi bağımsız saymaktan çok daha güçlüdür. Parkların mevsimsel kullanım dinamiğini çıkarmak, bakım ve etkinlik planlaması için değerlidir.

⚠ Sık Yapılan Hatalar

  • Veri tipini yanlış belirlemek (örn. kategorik değişkeni numerik olarak yüklemek)
  • Varsayım kontrollerini atlayıp doğrudan p-değerine bakmak
  • Etki büyüklüğünü raporlamamak — APA 7 hem p hem etki büyüklüğü ister
  • Çoklu karşılaştırmada Tip I hatası düzeltmesi (Bonferroni/Tukey) yapmamak
  • n yetersiz olduğunda non-parametrik alternatife geçmemek

📹 Video Anlatım

Bu analizin Mimarlık, Planlama ve Tasarım dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ Tekrarlı Ölçümler ANOVA — video anlatım

Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 14:50 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (14:50) 📺 Tüm videolar

📚 Bu Analizi Yaptıysanız MerQur’u Atıf Yapın

MerQur’u kullanarak bilimsel bir çalışmada bu analizi gerçekleştirdiyseniz, akademik atıf zorunluluğu kapsamında lütfen aşağıdaki atfı kullanın (APA 7):

Örücü, Ö. K. (2026). MerQur: Bütünleşik Akademik Veri Analizi ve Raporlama Platformu [Bilgisayar Yazılımı] (Sürüm 1.0.0). https://doi.org/10.53463/merqur.2026001

BibTeX, RIS, EndNote ve İngilizce karşılığı için: tüm atıf formatları →

Kaynaklar:
  1. American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
  2. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
  3. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.