ANCOVA
ANCOVA, 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?
ANCOVA, 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 ANCOVA‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Bağımlı Değişken:
son_test - Faktör:
grup - Kovaryasyonlar:
['on_test']
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/10_ancova_intervention_baseline.xlsx
🎬 Senaryo
Bu deneysel çalışmada üç grubun (group: control, intervention-A, intervention-B) son test başarısını (last_test) karşılaştırmak istiyoruz; ancak öğrencilerin başlangıç düzeyleri farklı olduğu için ön test puanlarını (on_test) kontrol altına almamız gerekiyor. 105 öğrenciden oluşan örneklemde, grup etkisini incelerken ön test puanının etkisini istatistiksel olarak arındırdığımız için, kovaryantı kontrol eden ANCOVA en uygun analizdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Faktör (grup): group (control/intervention-A/intervention-B)
- Bağımlı değişken: last_test
- Ortak değişken (kovaryant): on_test
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Kareler toplamı türü (I/II/III).
- Regresyon eğim homojenliği testi (faktör x kovaryans — ANCOVA’nın kilit varsayımı).
- Etki büyüklükleri: omega-kare, epsilon-kare.
- Levene & artık Shapiro; düzeltilmiş (EMM) ortalamalarda Bonferroni post-hoc.
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | group | on_test | last_test |
|---|---|---|---|
| 1 | control | 73.0 | 70.6 |
| 2 | control | 57.5 | 66.1 |
| 3 | control | 67.7 | 65.2 |
| 4 | control | 45.0 | 40.8 |
| 5 | control | 46.1 | 52.0 |
n = 105 · Sütunlar: student_id, group, on_test, last_test
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Bir müdahalenin etkisini değerlendirirken, öğrencilerin başlangıç (ön-test) düzeylerini kontrol etmek şarttır — çünkü gruplar başlangıçta farklıysa son-test farkı yanıltıcı olur. ANCOVA, ön-testi kovaryat olarak alıp istatistiksel olarak sabitler. Sonuç: başlangıç düzeyi için düzeltildikten sonra bile gruplar son-test bakımından anlamlı farklı (η²p = 0.50, büyük etki). Yani gözlenen fark, başlangıç farklarının bir yan ürünü değil; müdahalenin gerçek etkisi. ANCOVA, ön-test/son-test müdahale çalışmalarında başlangıç farklılıklarını adil biçimde kontrol etmenin — eğitimde çok yaygın — standart yöntemidir.
⚠ 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.
▶ ANCOVA — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 21:01 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.