Mann-Whitney U Testi
Mann-Whitney U Testi, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Sağlık Bilimleri 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?
Mann-Whitney U Testi, 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?
- Sağlık Bilimleri 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 Mann-Whitney U Testi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Grup Sütunu:
diabet_tipi - Değer Sütunu:
yasam_kalitesi
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 — Sağlık Bilimleri
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, Sağlık Bilimleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Tip/14_mann_whitney_diabetes_survival_quality.xlsx
🎬 Senaryo
İki diyabet tipinin yaşam kalitesi dağılımını karşılaştırıyoruz. Normallik varsayımı sağlanmadığından, Mann-Whitney U testi bu karşılaştırma için uygun bir seçimdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Gruplama (kategorik): diabetes_type
- Test değişkeni: survival_quality
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Hipotez yönü; süreklilik düzeltmesi.
- Hesaplama yöntemi: otomatik / tam (küçük n’de kesin) / asimptotik.
- Etki büyüklükleri: CLES ve Z/karekök(N) (rank-biserial r zaten var).
- Betimsel (medyan vb.).
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| patient_id | diabetes_type | survival_quality |
|---|---|---|
| 3 | type-1 | 4 |
| 35 | type-1 | 3 |
| 40 | type-1 | 4 |
| 70 | type-2 | 7 |
| 63 | type-2 | 3 |
n = 85 · Sütunlar: patient_id, diabetes_type, survival_quality
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
İki diyabet tipinin (diabetes_type) yaşam kalitesi (survival_quality) dağılımını, ortalamaya değil sıralamaya dayanarak karşılaştırdık: U = 886.5, p = 0.907, etkisi yok denecek kadar küçük (r = 0.02); yani anlamlı bir fark bulunmuyor. Mann-Whitney testi, t-testinin parametrik olmayan karşılığıdır; normallik sağlanmadığında ya da ölçek sıralı olduğunda iki grubu karşılaştırmanın doğru yoludur. Buradaki “fark yok” sonucu, iki diyabet tipinin yaşam kalitesi bakımından benzer olduğunu ortaya koyar.
⚠ 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 Sağlık Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Mann-Whitney U — video anlatım
Bu analizin bir veri seti üzerinde MerQur’da uçtan uca uygulanışı, adım adım ekran yazısıyla.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · ⚙ Mühendislik · 📊 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.