Normallik Testleri
Normallik Testleri, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Eğitim 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?
Normallik Testleri, 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?
- Eğitim 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 Normallik Testleri‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütun:
GPA - Anlamlılık (α):
0.05
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 — Eğitim 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, Eğitim Bilimleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Egitim_Bilimleri/02_normality_GPA_study_motivation.xlsx
🎬 Senaryo
200 öğrenciden oluşan bu örneklemde GPA, çalışma saati (study_hour) ve motivasyon (motivation) puanlarının normal dağılım gösterip göstermediğini incelemek istiyoruz. Çünkü bundan sonra uygulayacağımız parametrik testlerin (t-testi, ANOVA) ön koşulu, sürekli değişkenlerin normal dağılmasıdır. Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov gibi normallik testleri, bu varsayımın sağlanıp sağlanmadığını sayısal olarak göstererek doğru analiz yolunu seçmemizi sağlar. Bu yüzden normallik testleri burada en uygun seçimdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Test edilecek değişkenler: GPA
- Test edilecek değişkenler: study_hour
- Test edilecek değişkenler: motivation
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | GPA | study_hour | motivation |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 3.1 | 5.0 | 3.79 |
| 2.0 | 2.3 | 5.7 | 3.92 |
| 3.0 | 2.62 | 7.0 | 3.9 |
| 4.0 | 2.51 | 2.4 | 3.34 |
| 5.0 | 2.62 | 9.8 | 3.38 |
n = 200 · Sütunlar: student_id, GPA, study_hour, motivation
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Üç değişkenin — GPA, çalışma saati ve motivasyon — normal dağılıp dağılmadığını test ettik. Sonuç ayrışıyor: GPA normal (p = 0.068 > 0.05; notlar simetrik, çan-eğrisi benzeri), ama çalışma saati ve motivasyon normallikten anlamlı sapıyor (p < .001). Bu eğitim verisinde tipiktir — çalışma saati genelde sağa çarpıktır (çoğu az, bir kısmı çok çalışır), motivasyon ise sıralı/sınırlı bir ölçek olabilir. Pratik sonuç: GPA üzerinde parametrik testleri (t-testi, ANOVA, Pearson) güvenle kullanabiliriz; çalışma ve motivasyon için Mann-Whitney/Kruskal-Wallis gibi parametrik olmayan yöntemler ya da dönüşüm daha doğru olur. Normallik kontrolü, her değişken için ayrı ayrı hangi test ailesinin uygun olduğunu belirleyen kritik bir ön adımdır.
⚠ 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 Eğitim Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Normallik Testleri — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 2:54 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · ⚙ Mühendislik · 🏥 Sağlık Bilimleri · 📊 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.