UMAP
UMAP, 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?
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?
- 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 UMAP‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- feature_cols:
[ornek_id, feat_01, feat_02, +23 daha] - n_components:
2 - n_neighbors:
15 - min_dist:
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 — 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/72_umap_5tip.xlsx
🎬 Senaryo
25 boyutlu özellik verisini UMAP ile 2 boyuta indiriyoruz. Hem yerel hem küresel yapıyı korumak için UMAP uygun bir yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişkenler: feat_01..25
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| sample_id | lower_type | feat_01 | feat_02 | feat_03 | feat_04 | feat_05 | feat_06 | feat_07 | feat_08 | feat_09 | feat_10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | S1 | 0.634 | -1.001 | -0.792 | -0.167 | 0.253 | 0.235 | -2.218 | 1.056 | -0.374 | -1.147 |
| 2 | S1 | 0.646 | -0.76 | -0.257 | 3.021 | -1.028 | -0.209 | 1.299 | 0.074 | -0.409 | 0.043 |
| 3 | S1 | 0.263 | 0.787 | 0.37 | 0.298 | -0.752 | 0.568 | -0.969 | -0.029 | -0.365 | 0.09 |
| 4 | S1 | 1.743 | -0.824 | 0.094 | 0.178 | 1.022 | 0.032 | -2.524 | 0.599 | -0.642 | 0.064 |
| 5 | S1 | -1.527 | -0.933 | 0.252 | 1.783 | -0.174 | -0.036 | 0.393 | 0.272 | -1.426 | 0.917 |
n = 200 · Sütunlar (ilk 12 sütun): sample_id, lower_type, feat_01, feat_02, feat_03, feat_04, feat_05, feat_06, feat_07, feat_08, feat_09, feat_10
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Yirmi beş boyutlu özellik verisini UMAP ile 2 boyuta indirdik. UMAP, t-SNE’ye benzer biçimde doğrusal olmayan boyut indirgeme yapar; ancak hem yerel hem küresel yapıyı daha iyi korur ve daha hızlıdır. n_neighbors büyüdükçe daha geniş grupları, min_dist büyüdükçe kümeler arası boşlukları vurgular. Sahada yüksek boyutlu ölçüm verisini görselleştirmede ve doğal küme yapısını keşfetmede modern bir seçimdir.
⚠ 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.
▶ UMAP — video anlatım
Bu bölüm, Kümeleme ve Boyut İndirgeme videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 7:35 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.