Bland-Altman Analizi
Bland-Altman 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?
Bland-Altman 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 Bland-Altman Analizi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- method1_col:
ogrenci_id - method2_col:
IQ_WISC
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/34_bland_altman_IQ_test.xlsx
🎬 Senaryo
İki farklı zekâ testinin birbiriyle ne kadar uyumlu sonuç verdiğini değerlendirmek istedik. Aynı 60 öğrenciye hem WISC zekâ testi (IQ_WISC) hem de Stanford-Binet zekâ testi (IQ_Stanford_Binet) uygulandı. Amacımız iki ölçümün ortalama olarak ne kadar farklılaştığını ve bu farkın ölçüm aralığı boyunca tutarlı olup olmadığını görmek; yani iki testin birbirinin yerine kullanılıp kullanılamayacağını sorguluyoruz. Aynı bireyden alınan iki ölçümün uyumunu ve sistematik sapmayı gösteren Bland-Altman analizi tam da bu amaca uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Eşleştirilmiş ölçüm M1: IQ_WISC
- Eşleştirilmiş ölçüm M2: IQ_Stanford_Binet
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | IQ_WISC | IQ_Stanford_Binet |
|---|---|---|
| 1 | 92 | 97 |
| 2 | 114 | 118 |
| 3 | 97 | 84 |
| 4 | 99 | 90 |
| 5 | 112 | 115 |
n = 60 · Sütunlar: student_id, IQ_WISC, IQ_Stanford_Binet
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
İki farklı zekâ testini — WISC ve Stanford-Binet — aynı öğrencilere uygulayıp Bland-Altman ile karşılaştırdık. Bu yöntem korelasyona bakmaz (yüksek korelasyon uyumu garanti etmez), iki ölçümün farkını ölçer. Ortalamalar çok yakın (100.2 vs 98.0), bias yaklaşık 2 puan — iki test sistematik olarak neredeyse aynı sonucu veriyor, pratikte birbirinin yerine kullanılabilir. Bland-Altman, iki ölçüm aracının (iki test, iki gözlemci, eski/yeni yöntem) uyumunu değerlendirmenin standart yoludur; eğitsel ölçme-değerlendirmede test eşdeğerliğini göstermek için idealdir.
⚠ 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.
▶ Bland-Altman — video anlatım
Bu bölüm, İlişki ve Korelasyon videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 2:17 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.