MerQur

🇹🇷 TR 🇺🇸 EN

Bayesian ANOVA

Temel Alanlar → Mimarlık, Planlama ve Tasarım → ⚡ Bayesian ANOVA

Bayesian ANOVA

⚡ İleri Düzey · Bayesian İstatistik · ANOVA

v1.0.2

Mimarlık, Planlama ve Tasarım bağlamı — 3+ grup ortalama farkını BF₁₀ ile sınar. kentsel_doku (Tarihi, Modern, Kentsel Dönüşüm) gruplarının erisilebilirlik_skoru 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?

  • Mimarlık, Planlama ve Tasarım’nde 3+ tedavi/kategori karşılaştırması — Tarihi vs Modern vs Kentsel Dönüşüm
  • Etkileşim varsa (2-way) — etkileşim BF₁₀ ana etki BF₁₀’undan büyük ise yorumda yön değiştirir
  • Replikasyon: “etki yok” sonucunu kanıtla raporlamak

⚙ Varsayımlar

  1. Sürekli DV (erisilebilirlik_skoru); kategorik faktör(ler) (kentsel_doku).
  2. Bağımsız gözlemler, gruplar dengeli yakın olsun.
  3. Varyans homojenliği — pingouin BF hesabı için varsayılır.

📊 MerQur’da Nasıl Çalıştırılır?

1
Veri yükle.
2
Analiz → ⚡ İleri Düzey → Bayesian ANOVA.
3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Sütunlar: {'dv': 'memnuniyet', 'factor1': 'tasarim_stili', 'factor2': 'bolge'}
  • Parametreler: {}
4
▶ Çalıştır. Her etki için BF₁₀ bar grafik + ANOVA özeti.
5
Grafik sekmesinde yatay BF₁₀ bar — Jeffreys eşiklerinde renkli bantlar.

📊 Örnek Veri Seti — Mimarlık, Planlama ve Tasarım

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, Mimarlık, Planlama ve Tasarım alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Peyzaj_Mimarligi/103_bayesian_anova_design_region.xlsx

🎬 Senaryo

Tasarım stili ve bölgenin memnuniyete etkisini, her etki için Bayes Faktörü hesaplayan Bayesçi ANOVA ile incelemek istiyoruz.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Bağımlı: satisfaction
  • Faktör 1: design_style
  • Faktör 2: region

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

design_style region satisfaction
classic center 3.67
classic center 3.78
classic center 3.62
classic center 2.56
classic center 3.67

n = 150 · Sütunlar: design_style, region, satisfaction

📈 MerQur Çıktısı

BAYESİAN ANOVA SONUCU
─────────────────────────────────────────────

design_style: BF10 = 7.66e+06 (kesin kanıt)
Tasarım stili x bölge -> memnuniyet

💬 MerQur Yorumu

Tasarım stili ve bölge faktörlerinin memnuniyete etkisini Bayesçi ANOVA ile inceledik. Tasarım stili etkisi baskındır: Bayes Faktörü 7.66e+06 ile “kesin kanıt” düzeyindedir. Yani farklı tasarım stilleri memnuniyet bakımından belirgin biçimde farklılaşıyor. Bayesçi ANOVA, her etki ve etkileşim için ayrı bir Bayes Faktörü vererek “hangi faktör gerçekten önemli” sorusunu klasik ANOVA’dan daha bilgilendirici biçimde yanıtlar; anlamlı olmayan etkiler için de “yokluk kanıtı” sunabilir. Peyzaj deneylerinde (tasarım x bölge) faktör etkilerini kanıt gücüyle birlikte değerlendirmenin güçlü bir yöntemidir ve kanıta dayalı tasarım kararlarına Bayesçi bir dayanak sağlar.

⚠ 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

Tüm atıf formatları →

📝 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.