Çoklu Karşılaştırma
Çoklu Karşılaştırma, 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?
Çoklu Karşılaştırma, 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 Çoklu Karşılaştırma‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- p Değerleri:
0.001,0.012,0.04,0.07,0.18 - Anlamlılık (α):
0.05 - Yöntemler:
['bonferroni', 'holm', 'bh']
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/13_multiple_comparison_material.xlsx
🎬 Senaryo
Dokuz farklı öğretim materyalinin (material) öğrenci başarısı üzerindeki etkisini karşılaştırmak için 180 öğrencinin test puanlarını (test_score) topladık. Materyaller arasında ikili karşılaştırmalar yaparken, çok sayıda testin birikmesiyle oluşan Tip-I hata şişmesini kontrol altına almak istiyoruz. Bu nedenle p değerlerine Bonferroni, Holm veya FDR gibi Çoklu Karşılaştırma Düzeltmeleri uygulayarak yanlış pozitif bulgu riskini azaltıyoruz.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı değişken: test_score
- Faktör (grup): material (9 düzeyli)
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | material | test_score |
|---|---|---|
| 1 | control | 59.9 |
| 2 | control | 55.7 |
| 3 | control | 60.0 |
| 4 | control | 54.3 |
| 5 | control | 64.5 |
n = 180 · Sütunlar: student_id, material, test_score
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Farklı öğretim materyallerini test puanı üzerinden ikili karşılaştırdığımızda çok sayıda test yaparız — her test yanlış-pozitif riski taşır. Çoklu karşılaştırma düzeltmesi bu riski kontrol eder. Burada sekiz karşılaştırmanın beşi tüm düzeltme yöntemlerinde (Bonferroni, Holm, FDR) anlamlı kaldı (5/8). Yani bazı materyaller referanstan gerçekten farklı, bazıları ise düzeltme sonrası anlamlılığını yitiriyor. Bu adım atlanırsa sahte farklar rapor etme riski doğar; eğitim materyali/yöntem karşılaştırmalarında doğru düzeltme şarttır.
⚠ 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.
▶ Çoklu Karşılaştırma Düzeltme — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 26:48 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.