Hiyerarşik Kümeleme
Hiyerarşik Kümeleme, 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?
Hiyerarşik Kümeleme, 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 Hiyerarşik Kümeleme‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
[gen_01, gen_02, gen_03, ... +7 adet] - Küme sayısı:
5 - Linkage:
ward - 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 — 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/67_hierarchic_5tip_10gen.xlsx
🎬 Senaryo
On gen ifadesine göre hastaları hiyerarşik olarak kümeliyoruz. İç içe alt-tip yapısı için hiyerarşik kümeleme uygun bir yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişkenler: gene_01..10
- Küme sayısı: 5
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| patient_id | lower_type | gene_01 | gene_02 | gene_03 | gene_04 | gene_05 | gene_06 | gene_07 | gene_08 | gene_09 | gene_10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | type-A | -0.645 | -0.134 | 0.853 | 0.885 | 0.266 | 1.202 | 0.909 | 0.025 | -0.523 | -0.634 |
| 2 | type-A | 0.145 | -0.929 | -0.195 | -1.969 | 0.941 | -0.143 | -0.619 | 1.506 | 0.056 | -0.096 |
| 3 | type-A | -0.788 | -0.096 | 0.448 | -1.018 | -1.396 | 0.248 | -0.984 | -1.192 | 1.009 | 0.754 |
| 4 | type-A | -0.829 | 1.248 | -1.403 | 1.54 | -0.016 | 0.652 | 1.1 | -0.587 | 0.12 | -1.656 |
| 5 | type-A | 1.055 | 1.137 | 0.398 | 0.551 | -1.811 | 0.192 | 0.077 | -0.054 | 0.933 | -1.869 |
n = 40 · Sütunlar: patient_id, lower_type, gene_01, gene_02, gene_03, gene_04, gene_05, gene_06, gene_07, gene_08, gene_09, gene_10
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
On gen ifadesine göre hastaları hiyerarşik kümelemeyle 5 gruba ayırdık (silhouette = 0.15 ile zayıf bir ayrışma; gruplar kısmen iç içedir). Hiyerarşik kümeleme, gözlemleri adım adım birleştirerek bir ağaç (dendrogram) kurar; k-ortalamalardan farkı, küme sayısını önceden belirlemek zorunda olmaması ve iç içe yapıyı görünür kılmasıdır. Tıpta ve genomikte hasta ya da gen gruplarının hiyerarşisini (alt-tipler) keşfetmede ve doğal küme sayısını dendrogramdan okumada 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 Sağlık Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Hiyerarşik Kümeleme — 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.