UMAP
UMAP, 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?
UMAP, 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?
Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.
Analizi seç. Sol kenardan UMAP‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Ozellik Sutunlari:
[kanal_01, kanal_02, kanal_03, ... +22 adet] - Bilesen sayisi:
2 - Komsu:
15 - Min mesafe:
0.1
Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).
▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.
📄 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/72_umap_spectral_5tip.xlsx
🎬 Senaryo
25 spektral kanaldan oluşan arazi-örtüsü tiplerini iki boyutlu bir haritada keşfetmek istiyoruz; bu amaçla UMAP uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişkenler: channel_01..channel_25
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| area_id | lower_type | channel_01 | channel_02 | channel_03 | channel_04 | channel_05 | channel_06 | channel_07 | channel_08 | channel_09 | channel_10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | type-A | 1.654 | -0.357 | -0.023 | 0.792 | -0.661 | -0.328 | -0.382 | 0.09 | -0.985 | -0.502 |
| 2 | type-A | 2.076 | -0.209 | 0.524 | -0.469 | 2.248 | 0.867 | -1.913 | 0.804 | -1.192 | -1.895 |
| 3 | type-A | -0.287 | -0.498 | 0.566 | 0.767 | -1.294 | -0.059 | 0.512 | -0.261 | 0.139 | -1.019 |
| 4 | type-A | -0.605 | -1.798 | -1.436 | 0.411 | 0.968 | 1.539 | -0.761 | -0.687 | 0.497 | 1.493 |
| 5 | type-A | -0.286 | -0.949 | 2.943 | 0.163 | 0.134 | 0.407 | -0.127 | -0.756 | 0.396 | -0.198 |
n = 200 · Sütunlar (ilk 12 sütun): area_id, lower_type, channel_01, channel_02, channel_03, channel_04, channel_05, channel_06, channel_07, channel_08, channel_09, channel_10
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
UMAP, t-SNE’ye benzeyen modern bir boyut indirgeme yöntemidir; ancak hem yerel hem global yapıyı daha iyi korur ve daha hızlıdır. Yirmi beş spektral kanaldan (uydu/hiperspektral) oluşan alan profillerini iki boyutlu bir haritaya indirdik; benzer spektral imzalar (arazi örtüsü tipleri) kümeleniyor. n_neighbors parametresi yerel-global dengesini, min_dist parametresi ise kümelerin sıkılığını ayarlar. UMAP, yüksek boyutlu uzaktan algılama/spektral veride gizli arazi-örtüsü sınıflarını keşfetmek için giderek daha çok tercih ediliyor. Peyzaj/CBS’de arazi örtüsü sınıflandırma ve görselleştirmede 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.
▶ UMAP — video anlatım
Bu bölüm, Kümeleme ve Boyut İndirgeme videosunun içinde yer alıyor (7 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 9:49 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · ⚙ Mühendislik · 🏥 Sağlık Bilimleri · 📊 Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler · 🏃 Spor Bilimleri · 🌾 Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
📚 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 →
- American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
- Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
- Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.