Bayesian ANOVA
v1.0.2
Ziraat, Orman ve Su Ürünleri bağlamı — 3+ grup ortalama farkını BF₁₀ ile sınar. cesit (A, B, C) gruplarının taze_agirlik_g üzerinde etkisi olup olmadığını doğrudan kanıt olarak raporlar.
1-way / 2-wayEtkileşim BFEtki başına BF bar grafikpingouin tabanlı + BIC fallback
🎯 Ne işe yarar?
Klasik F-test ve p-değeri yerine her etki için (ana etki + etkileşim) ayrı BF₁₀ verir; “hangi etki gerçekten önemli?” sorusuna doğrudan cevap.
📌 Ne zaman kullanılır?
- Ziraat, Orman ve Su Ürünleri’nde 3+ tedavi/kategori karşılaştırması — A vs B vs C
- Etkileşim varsa (2-way) — etkileşim BF₁₀ ana etki BF₁₀’undan büyük ise yorumda yön değiştirir
- Replikasyon: “etki yok” sonucunu kanıtla raporlamak
⚙ Varsayımlar
- Sürekli DV (taze_agirlik_g); kategorik faktör(ler) (cesit).
- Bağımsız gözlemler, gruplar dengeli yakın olsun.
- Varyans homojenliği — pingouin BF hesabı için varsayılır.
📊 MerQur’da Nasıl Çalıştırılır?
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
{'dv': 'deger', 'factor1': 'faktor1', 'factor2': 'faktor2'} - Parametreler:
{}
📊 Örnek Veri Seti — Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
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, Ziraat, Orman ve Su Ürünleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Ziraat_Orman_Su/103_bayesian_anova_2yonlu.xlsx
🎬 Senaryo
İki faktörün (factor1, factor2) bir sonuç değişkeni (value) üzerindeki etkisini Bayesçi iki yönlü ANOVA ile inceliyoruz. Klasik ANOVA F ve p değeri verirken, Bayesçi ANOVA hangi modelin (ana etkiler mi, etkileşim de mi) veriyi en iyi açıkladığını Bayes faktörleriyle karşılaştırır; böylece etkileşim lehine kanıt olup olmadığını ve en güçlü desteklenen etkinin hangisi olduğunu belirleyebiliriz.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı (sürekli): value
- Faktör 1: factor1
- Faktör 2: factor2
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| factor1 | factor2 | value |
|---|---|---|
| A | X | 49.25 |
| A | X | 58.89 |
| A | X | 45.54 |
| A | X | 45.07 |
| A | X | 51.21 |
n = 120 · Sütunlar: factor1, factor2, value
📈 MerQur Çıktısı
─────────────────────────────────────────────
Bayesian ANOVA | faktör(ler): factor1 | model karşılaştırması (Bayes faktörleri)
value ~ factor1 (+ factor2)
💬 MerQur Yorumu
Faktörlerin bir sonuç değişkeni üzerindeki etkisini Bayesçi ANOVA ile inceledik. Klasik ANOVA F ve p değeri verirken, Bayesçi ANOVA hangi modelin (yalnızca ana etki mi, etkileşim de mi) veriyi en iyi açıkladığını Bayes faktörleriyle karşılaştırır. Böylece “etkileşim lehine kanıt var mı” sorusuna doğrudan yanıt alırız; klasik yaklaşımda etkileşimin “anlamsız” çıkması onun yokluğunu kanıtlamaz, oysa Bayes faktörü H0 lehine de kanıt ölçebilir. Bayesçi ANOVA’nın pratik değeri, model seçimini olasılık diliyle ifade etmesidir: “veriler en çok şu modeli destekliyor” diyebilmek, karar vermede klasik p-değeri eşiklerinden çok daha bilgilendiricidir.
⚠ Sık Hatalar
- Pairwise karşılaştırma için ayrı Bayesian t-testleri kullanın; BF₁₀ aşırı yorumlamayın.
- Dengesiz gruplar BF tahminini etkiler.
- Etkileşim varsa ana etki yorumunu etkileşimle birlikte değerlendirin.
📚 MerQur’a Atıf
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
📝 Üretim Notu — Bu sayfadaki örnek veri sentetik olarak üretilmiştir (sabit SEED=42, generator: samples/Ileri_Duzey_v102/_generate_v102_datasets.py). Sayfa içeriği Anthropic Claude desteği ile hazırlanmış, akademik doğruluk yazar tarafından kontrol edilmiştir.