Kruskal-Wallis Testi

🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · Kruskal-Wallis Testi

Kruskal-Wallis Testi

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

Kruskal-Wallis Testi, 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?

Kruskal-Wallis Testi, 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 Kruskal-Wallis Testi‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Grup Sütunu: toprak_tipi
  • Değer Sütunu: yasam_yil
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/16_kruskal_soil_survival.xlsx

🎬 Senaryo

Bitki sağkalım süresinin toprak tipine göre değişip değişmediğini inceliyoruz; üçten çok grup ve normal olmayabilecek süre verisi için Kruskal-Wallis testi uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Gruplama: soil_type
  • Ölçüm: survival_year
  • >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
  • Epsilon-kare etki büyüklüğü.
  • Dunn ikili post-hoc (bağ düzeltmeli, Bonferroni/Holm).
  • Grup başına betimsel istatistikler.

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

plant_idsoil_typesurvival_year
1clayey1.7
2clayey3.2
3clayey11.9
4clayey3.0
5clayey1.2

n = 45 · Sütunlar: plant_id, soil_type, survival_year

📈 MerQur Çıktısı

KRUSKAL-WALLİS TESTİ SONUCU ───────────────────────────────────────────── H(2) = 4.4582 p = 0.108 ns eta-kare_H = 0.06 Bitki sağkalım süresi toprak tipine göre ANLAMLI FARKLI DEĞİL. H0 REDDEDİLEMEZ

💬 MerQur Yorumu

Bitki sağkalım süresinin toprak tipine göre değişip değişmediğini Kruskal-Wallis testiyle sınadık; bu test, üçten fazla grubun parametrik olmayan ANOVA karşılığıdır. Sonuç anlamsızdır (H(2) = 4.46, p = 0.108): toprak tipleri arasında sağkalım bakımından anlamlı bir fark yoktur. Anlamsız sonuç da bilgidir; bu veride bitkiler farklı toprak tiplerinde benzer sağkalım göstermektedir (belki doğru tür seçimi ve dikim tekniği toprak farkını telafi etmektedir). Sayım ve sıralı süre verisi normal dağılmayabildiği için Kruskal-Wallis, klasik ANOVA’dan daha uygundur. Negatif bulgular, toprak tipine aşırı odaklanmadan dikim kararları almaya yardımcı olur.

⚠ 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.

▶ Kruskal-Wallis — video anlatım

Bu bölüm, Non-Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (7 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 3:32 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (3:32) 📺 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.