GEE (Generalized Estimating Equations)

🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · GEE (Generalized Estimating Equations)

GEE (Generalized Estimating Equations)

Karma · Tekrarlı

GEE (Generalized Estimating Equations), 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?

GEE (Generalized Estimating Equations), 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 GEE (Generalized Estimating Equations)‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Bagimli degisken (DV): memnuniyet
  • Bagimsiz: ['vizit', 'bakim_seviye']
  • Grup degiskeni: park_id
  • Family: gaussian
  • Kovaryans yapisi: exchangeable
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/55_gee_park_visit_satisfaction.xlsx

🎬 Senaryo

Aynı parklardan tekrarlı memnuniyet ölçümlerinde popülasyon-ortalaması düzeyindeki ilişkiyi, kümelenmeyi düzelterek tahmin etmek istiyoruz; GEE uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Bağımlı: satisfaction
  • Yordayıcı: visit
  • Grup: park_id | Aile: gaussian

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

park_idvisitmaintenance_levelsatisfaction
11high3.96
12high3.67
13high4.46
14high4.3
15high3.44

n = 300 · Sütunlar: park_id, visit, maintenance_level, satisfaction

📈 MerQur Çıktısı

GEE (GENERALİZED ESTİMATİNG EQUATİONS) SONUCU ───────────────────────────────────────────── visit katsayısı = 0.076 p < .001 *** QIC = 306.49 Memnuniyet ~ ziyaret (tekrarlı ölçüm, park içinde kümelenmiş)

💬 MerQur Yorumu

Aynı parklardan tekrarlı (çok ziyaretli) memnuniyet ölçümleri aldık; aynı parkın ölçümleri birbirine bağımlı. GEE, bu kümelenmiş veride “popülasyon ortalaması” düzeyindeki ilişkiyi, korelasyon yapısını hesaba katarak tahmin eder. Ziyaret katsayısı anlamlı ve pozitif (0.076, p < .001): memnuniyet ardışık ziyaretlerle artıyor; belki bakım ve düzenleme iyileştikçe ya da kullanıcılar parka alıştıkça. GEE, LMM’e bir alternatiftir: rastgele etkileri modellemek yerine gözlemler arası korelasyonu düzeltir ve marjinal (ortalama) etkiyi verir. Boylamsal park memnuniyeti izlemede tekrarlı ölçümleri analiz etmenin yaygın yöntemidir.

⚠ 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.

▶ GEE (Generalized Estimating Equations) — video anlatım

Bu bölüm, Regresyon videosunun içinde yer alıyor (12 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 18:47 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (18:47) 📺 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.