Çapraz Tablo Analizi
Çapraz Tablo Analizi, 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?
Çapraz Tablo 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?
- 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 Çapraz Tablo Analizi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- error:
cats() got an unexpected keyword argument 'max_unique'
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/28_cross_age_political.xlsx
🎬 Senaryo
Farklı yaş gruplarındaki bireylerin siyasi tutumlarının nasıl dağıldığını betimsel olarak görmek istedik. 350 katılımcıyı age_group değişkeniyle 18-30, 31-50 ve 51+ olarak ayırdık; political_attitude değişkeniyle de tutumlarını kararsız (uncertain), muhafazakâr (conservative), solcu (soloist) ve liberal kategorilerine ayırdık. Amacımız, yaş grupları ile siyasi tutum kategorilerinin kesişimindeki frekans ve yüzdeleri özetleyip ilişkiyi gözlemlemekti. İki kategorik değişkenin birlikte dağılımını tablolaştırmak için Çapraz Tablolama (Crosstabulation) uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Satır değişkeni (kategorik): age_group (18-30, 31-50, 51+)
- Sütun değişkeni (kategorik): political_attitude (uncertain, conservative, soloist, liberal)
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| subject_id | age_group | political_attitude |
|---|---|---|
| 1 | 31-50 | uncertain |
| 2 | 18-30 | conservative |
| 3 | 31-50 | soloist |
| 4 | 31-50 | conservative |
| 5 | 51+ | uncertain |
n = 350 · Sütunlar: subject_id, age_group, political_attitude
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Yaş grubu ile tutum/görüş arasındaki ilişkiyi çapraz tablo ve ki-kare ile inceledik. İlişki anlamlı ama zayıf (chi-kare(6) = 15.81, p = 0.015, Cramer V = 0.15): yaş, tutumla ilişkili ancak bu ilişki güçlü değil — başka faktörler (eğitim, çevre) muhtemelen daha belirleyici. Anlamlılık ile etki büyüklüğünü birlikte okumak önemli: büyük örneklemde zayıf bir ilişki bile anlamlı çıkabilir. Çapraz tablo, iki kategorik değişken arasındaki birlikteliği görmenin en temel ve okunaklı yoludur; Cramer V ilişkinin gerçek gücünü verir.
⚠ 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.
▶ Çapraz Tablo — video anlatım
Bu bölüm, Kategorik Veri Analizleri videosunun içinde yer alıyor (7 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 11:23 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.