Normallik Testleri
Normallik Testleri, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Mühendislik 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?
Normallik Testleri, 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?
- Mühendislik 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 Normallik Testleri‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütun:
ornek_id - Anlamlılık (α):
0.05
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 — Mühendislik
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, Mühendislik alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Muhendislik/02_normality_yield_biomass.xlsx
🎬 Senaryo
Verim, biyokütle ve dayanım değişkenlerinin normal dağılıp dağılmadığını inceliyoruz. Ardından uygulanacak t-testi, ANOVA ve korelasyonun geçerliliği bu varsayıma bağlı olduğundan, her değişkeni ayrı ayrı sınıyoruz.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişken: yield_kg_da
- Değişken: biomass_kg
- Değişken: strength_MPa
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| sample_id | yield_kg_da | biomass_kg | strength_MPa |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 177.5 | 80.0 | 51.78 |
| 2.0 | 164.5 | 268.0 | 21.75 |
| 3.0 | 151.2 | 164.0 | 48.12 |
| 4.0 | 144.1 | 44.0 | 22.52 |
| 5.0 | 127.5 | 104.0 | 29.66 |
n = 200 · Sütunlar: sample_id, yield_kg_da, biomass_kg, strength_MPa
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Üç sürekli değişkenin — verim, biyokütle ve dayanım — normal dağılıp dağılmadığını test ettik. Sonuç öğretici biçimde ayrışıyor: verim normal (p = 0.93), buna karşın biyokütle ve dayanım normallikten anlamlı ölçüde sapıyor (p < .001). Bu, saha verisinde tipik bir durumdur; biyokütle ve dayanım ölçümleri sık sık sağa çarpık olur. Pratik sonuç şudur: verim üzerinde parametrik testleri (t-testi, ANOVA, Pearson) güvenle kullanabiliriz; biyokütle ve dayanım için Mann-Whitney/Kruskal-Wallis gibi parametrik olmayan yöntemler ya da dönüşüm daha doğru olur. Normallik denetimi, her değişken için hangi test ailesinin uygun olduğunu belirleyen kritik bir ön adımdır.
⚠ 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 Mühendislik dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Normallik Testleri — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 2:43 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · 🏥 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.