Ki-Kare Bağımsızlık Testi
Ki-Kare Bağımsızlık Testi, 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?
Ki-Kare Bağımsızlık Testi, 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 Ki-Kare Bağımsızlık Testi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- 1. Sütun:
SES - 2. Sütun:
uni_tipi
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/21_chisquare_sound_university_preference.xlsx
🎬 Senaryo
Üniversite tercihinin öğrencilerin algıladığı ‘ses’ düzeyiyle ilişkili olup olmadığını merak ettik. 540 öğrenciden oluşan örnekleme sound değişkenini düşük (low), orta (medium) ve yüksek (high) olarak üç kategoride; tercih ettikleri university_type değişkenini ise devlet (public) ve özel (private) olarak ikili kaydettik. Amacımız, ses düzeyi kategorisi ile üniversite türü tercihi arasında anlamlı bir bağımlılık olup olmadığını ortaya koymaktır. İki kategorik değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını sınamak için Ki-Kare Bağımsızlık Testi en uygun yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Satır değişkeni (kategorik): sound (low, medium, high)
- Sütun değişkeni (kategorik): university_type (public, private)
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Yates süreklilik düzeltmesi (2×2 tablolar).
- G-testi (olabilirlik-oranı ki-kare) seçeneği.
- Etki büyüklükleri: phi (2×2) ve kontenjans katsayısı C (Cramer’s V’ye ek).
- Beklenen-değer tablosu; standart artıklar (|>2| sapan hücreyi işaretler).
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | sound | university_type |
|---|---|---|
| 1 | low | public |
| 2 | low | public |
| 3 | low | public |
| 4 | low | public |
| 5 | low | public |
n = 540 · Sütunlar: student_id, sound, university_type
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Sosyo-ekonomik düzey ile tercih edilen üniversite tipi arasında ilişki olup olmadığını ki-kare testiyle inceledik. Sonuç oldukça güçlüdür: chi-kare(2) = 141.06, p < .001, Cramer V = 0.51. Yani iki değişken bağımsız değildir; sosyo-ekonomik düzey, üniversite tercihini belirgin biçimde şekillendirmektedir. Bu, eğitimde fırsat eşitsizliğinin önemli bir boyutudur. İki kategorik değişken arasındaki ilişki için ki-kare bağımsızlık testi standart yöntemdir; Cramer V ise ilişkinin gücünü ölçer.
⚠ 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.
▶ Ki-Kare Bağımsızlık — video anlatım
Bu bölüm, Kategorik Veri Analizleri videosunun içinde yer alıyor (7 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 0:00 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.