Diskriminant Analizi
Diskriminant Analizi, 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?
Diskriminant Analizi, 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 Diskriminant Analizi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Hedef Sütun:
sinif - Prediktorler:
['WBC_K_uL', 'CRP_mg_L', 'kreatinin', 'AST_U_L', 'Hb_g_dL'] - Yontem:
lda - CV kati:
5
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/84_diskriminant_3sinif_5lab.xlsx
🎬 Senaryo
Hasta sınıfını beş laboratuvar ölçüsünden sınıflandırıyoruz. Önceden tanımlı tanı sınıflarına atama için diskriminant analizi uygun bir yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- – Bağımlı değişken: class
- – Yordayıcı(lar): WBC_K_uL
- – Yordayıcı(lar): CRP_mg_L
- – Yordayıcı(lar): creatinine
- – Yordayıcı(lar): AST_U_L
- – Yordayıcı(lar): Hb_g_dL
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| patient_id | WBC_K_uL | CRP_mg_L | creatinine | AST_U_L | Hb_g_dL | class |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 9.3 | 6.0 | 0.99 | 26 | 13.0 | healthy |
| 2 | 7.5 | 6.1 | 0.92 | 21 | 14.7 | healthy |
| 3 | 6.1 | 5.7 | 0.94 | 23 | 12.8 | healthy |
| 4 | 7.6 | 4.9 | 0.96 | 29 | 13.1 | healthy |
| 5 | 7.8 | 5.0 | 0.8 | 30 | 13.6 | healthy |
n = 105 · Sütunlar: patient_id, WBC_K_uL, CRP_mg_L, creatinine, AST_U_L, Hb_g_dL, class
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Hasta sınıfını beş laboratuvar ölçüsünden diskriminant analiziyle sınıflandırdık: doğruluk %100; sınıflar bu belirteçlerle tam olarak ayrışıyor (aşırı uyum riski çapraz doğrulamayla kontrol edilmeli). Diskriminant analizi, grupları en iyi ayıran doğrusal bileşimleri bulur; hem sınıflandırma yapar hem de hangi belirtecin ayrımda en etkili olduğunu gösterir. Tıpta önceden tanımlı tanı sınıflarına yeni hastaları atamada ve ayırıcı laboratuvar belirteçlerini belirlemede 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.
▶ Diskriminant Analizi (LDA / QDA) — 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.