t-SNE
t-SNE, 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?
t-SNE, 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 t-SNE‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
[ornek_id, olcum_01, olcum_02, +10 daha] - perplexity:
15 - n_iter:
500 - Eksik strateji:
drop
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/70_tsne_5tur.xlsx
🎬 Senaryo
12 boyutlu veriyi görselleştirmek için 2 boyuta t-SNE ile indiriyoruz. Doğrusal olmayan küme keşfi için t-SNE uygun bir yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişkenler: measurement_01..12
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| sample_id | type | measurement_01 | measurement_02 | measurement_03 | measurement_04 | measurement_05 | measurement_06 | measurement_07 | measurement_08 | measurement_09 | measurement_10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A | 0.558 | 1.478 | 0.343 | -0.645 | -0.65 | -0.864 | 1.224 | -0.773 | -0.147 | 0.991 |
| 2 | A | 1.427 | 2.086 | -0.542 | -0.068 | 0.459 | -0.102 | 0.569 | -0.522 | -0.413 | 0.509 |
| 3 | A | 0.712 | 0.933 | 0.474 | 1.691 | 0.515 | -0.104 | 0.265 | 1.02 | -1.358 | -1.154 |
| 4 | A | -1.18 | -0.634 | 0.927 | -0.836 | 0.944 | -0.803 | 0.553 | 3.221 | -0.424 | 0.193 |
| 5 | A | 0.731 | 0.371 | -1.293 | 0.36 | 0.259 | -1.401 | -0.331 | -0.027 | 0.699 | -2.001 |
n = 125 · Sütunlar (ilk 12 sütun): sample_id, type, measurement_01, measurement_02, measurement_03, measurement_04, measurement_05, measurement_06, measurement_07, measurement_08, measurement_09, measurement_10
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
On iki boyutlu veriyi, görselleştirme amacıyla 2 boyuta t-SNE ile indirdik (KL = 0.57, iyi kalite). t-SNE, yüksek boyutlu komşulukları korumaya çalışarak benzer gözlemleri yakın, farklı gözlemleri uzak konumlandırır; PCA’nın göremediği doğrusal olmayan küme yapılarını görsel olarak ortaya çıkarır. Yorum görseldir (eksenlerin mutlak bir anlamı yoktur). Sahada yüksek boyutlu ölçüm verisindeki gizli tür/grup kümelerini keşifsel görselleştirmede kullanılır.
⚠ 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.
▶ t-SNE — video anlatım
Bu bölüm, Kümeleme ve Boyut İndirgeme videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 4:40 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.