MerQur

🇹🇷 TR 🇺🇸 EN

Survey Lojistik Regresyon

Temel Alanlar → Mühendislik → Survey Lojistik Regresyon

⚙ Mühendislik · Survey Lojistik Regresyon

Survey Lojistik Regresyon

Survey · Lojistik

Survey Lojistik Regresyon, 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?

Survey Lojistik Regresyon, 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 Survey Lojistik Regresyon‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • weight_col: agirlik
  • y_col: modern_yontem
  • x_cols: ['ciftci_id', 'yas', 'egitim']
  • stratum_col: bolge
  • cluster_col: None
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/82_survey_logistic.xlsx

🎬 Senaryo

Modern yöntem kullanımını tasarım ağırlıklı lojistikle modelliyoruz. Karmaşık örneklemde ikili sonuç için uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Bağımlı değişken: modern_method
  • Yordayıcı(lar): age
  • Yordayıcı(lar): education
  • Ağırlık: weight
  • Tabaka/Katman: region

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

farmer_idageeducationregionmodern_methodweight
12712A01.2
26712A01.2
33512C01.1
45512A01.2
5668A01.2

n = 320 · Sütunlar: farmer_id, age, education, region, modern_method, weight

📈 MerQur Çıktısı

SURVEY LOJİSTİK REGRESYON SONUCU ───────────────────────────────────────────── age: OR = 0.966 p = 0.042 * ikili sonuç: modern_method yordayıcılar: age, education ağırlık: weight

💬 MerQur Yorumu

İkili bir sonucu (modern yöntem kullanımı var/yok) tasarım ağırlıklı lojistik regresyonla modelledik: yaşın her birim artışı modern yöntem kullanma oddsunu yaklaşık %3.4 azaltıyor (OR = 0.966, p = 0.042); genç çiftçiler modern yöntemi daha çok benimsiyor. Bu yöntem, lojistik regresyonu karmaşık örneklem tasarımına genişletir; ağırlık ve tabaka standart hatalara yansır. Sahada temsili örneklemlerden ikili benimseme/tercih olasılığını doğru tahmin etmede 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.

▶ Ağırlıklı Lojistik Regresyon (Survey Logistic) — video anlatım

Bu bölüm, Karmaşık Anket Tasarımı videosunun içinde yer alıyor (5 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 6:22 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (6:22) 📺 Tüm videolar

🔀 Aynı analizi diğer Temel Alanlarda:
🎓 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 →

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.