Effect Size Hesaplama

⚙ Mühendislik · Effect Size Hesaplama

Effect Size Hesaplama

Korelasyon · Etki

Effect Size Hesaplama, 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?

Effect Size Hesaplama, 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?

1

Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.

2

Analizi seç. Sol kenardan Effect Size Hesaplama‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • analysis_type: cohen_d
  • 1. Sütun: parsel_id
  • 2. Sütun: yöntem
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 — 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/35_effect_size_method.xlsx

🎬 Senaryo

İki yöntem arasındaki verim farkının pratik büyüklüğünü ölçüyoruz. p-değerinden bağımsız önem için etki büyüklüğü uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Test değişkeni: yield
  • Gruplama (kategorik): method

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

plot_idmethodyield
1method-A107.8
2method-A79.9
3method-A84.1
4method-A64.0
5method-A49.5

n = 60 · Sütunlar: plot_id, method, yield

📈 MerQur Çıktısı

EFFECT SİZE HESAPLAMA SONUCU ───────────────────────────────────────────── Cohen’s d = -1.498 (büyük etki) iki yöntem (method) arasında verim (yield) farkı

💬 MerQur Yorumu

İki yöntem arasındaki verim farkının pratik büyüklüğünü, p-değerinden bağımsız olarak Cohen’s d ile ölçtük: d = -1.50, çok büyük etki. p-değeri “fark var mı?” sorusunu yanıtlar; etki büyüklüğü ise “fark ne kadar önemli?” sorusunu. Büyük örneklemlerde anlamlı ama önemsiz farklar çıkabildiğinden, etki büyüklüğü raporlamak şarttır. Sahada iki yöntem ya da uygulama arasındaki farkın pratik olarak kayda değer olup olmadığını bu ölçü netleştirir; d = 1.5 ile büyük bir fark söz konusudur.

⚠ 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.

▶ Effect Size Hesaplayıcı — video anlatım

Bu bölüm, İlişki ve Korelasyon videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 3:35 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (3:35) 📺 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.