Multinomial Lojistik Regresyon

🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · Multinomial Lojistik Regresyon

Multinomial Lojistik Regresyon

Regresyon · Çok Kategorili

Multinomial Lojistik Regresyon, 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?

Multinomial Lojistik Regresyon, 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 Multinomial Lojistik Regresyon‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Y Sutunu: park_tipi_secimi
  • Bagimsiz (X): ['yas', 'yesil_tercihi']
  • Referans: None
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/42_multinomial_park_preference.xlsx

🎬 Senaryo

Kullanıcıların park tipi tercihini (sıralamasız birkaç kategori) yaş ve yeşil tercihinden tahmin etmek istiyoruz; multinomial lojistik regresyon uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Hedef (kategorik): park_type_choice
  • Yordayıcılar: age, green_preference

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

participant_idagegreen_preferencepark_type_choice
1372modern
2234natural
3364natural
4464natural
5322natural

n = 250 · Sütunlar: participant_id, age, green_preference, park_type_choice

📈 MerQur Çıktısı

MULTİNOMİAL LOJİSTİK REGRESYON SONUCU ───────────────────────────────────────────── AIC = 385.24 Referans sınıf: ‘modern’ Park tipi tercihi ~ yaş + yeşil tercihi

💬 MerQur Yorumu

Kullanıcıların park tipi tercihini (birkaç kategori) yaş ve yeşil tercihinden multinomial lojistik regresyonla modelledik. İkiden çok sıralamasız kategori olduğu için bu yöntem uygundur: ‘modern’ referans alınır, her diğer tip için ayrı denklem kurulur. Katsayılar, “yaş/yeşil tercihi değiştikçe hangi park tipini tercih etme şansının nasıl değiştiği” şeklinde yorumlanır. Bu, farklı kullanıcı profillerinin hangi park tipini tercih ettiğini gösterir; hedef kitle odaklı park tasarımı ve çeşitlendirilmiş park portföyü planlaması için değerli bir araçtır.

⚠ 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.

▶ Multinomial Lojistik Regresyon — video anlatım

Bu bölüm, Regresyon videosunun içinde yer alıyor (12 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 6:01 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (6:01) 📺 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.