VARCLUS (Değişken Kümeleme)

Çok Değişkenli · Kümeleme

VARCLUS (Değişken Kümeleme), 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?

VARCLUS (Değişken Kümeleme), 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 VARCLUS (Değişken Kümeleme)‘yi seç.

Panel atamaları (programdaki form alanları):

feature_cols: [ogrenci_id, ozYeterlik_m1, ozYeterlik_m2, +12 daha]
Küme sayısı: 3

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/38_varclus_18_item.xlsx

🎬 Senaryo

Ölçeklerimizdeki 18 maddenin gerçekte hangi gizil yapılar altında kümelendiğini görmek istedik. Ölçekte öz-yeterlik (self_efficacy_m1’den m6’ya), motivasyon (motivation_m1’den m6’ya) ve kaygı (anxiety_m1’den m6’ya) maddeleri Likert tipi olarak yer alıyor. Amacımız birbirine benzer cevap veren maddeleri istatistiksel olarak gruplayıp madde havuzunun beklenen üç boyuta ayrılıp ayrılmadığını doğrulamaktı. Maddeleri birbirlerine olan korelasyonlarına göre kümelere ayıran Değişken Kümeleme (VarClus) analizi bu amaca uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

Maddeler: self_efficacy_m1
Maddeler: self_efficacy_m2
Maddeler: self_efficacy_m3
Maddeler: self_efficacy_m4
Maddeler: self_efficacy_m5
Maddeler: self_efficacy_m6
Maddeler: motivation_m1
Maddeler: motivation_m2
Maddeler: motivation_m3
Maddeler: motivation_m4
Maddeler: motivation_m5
Maddeler: motivation_m6
Maddeler: anxiety_m1
Maddeler: anxiety_m2
Maddeler: anxiety_m3
Maddeler: anxiety_m4
Maddeler: anxiety_m5
Maddeler: anxiety_m6

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

student_id	self_efficacy_m1	self_efficacy_m2	self_efficacy_m3	self_efficacy_m4	self_efficacy_m5	self_efficacy_m6	motivation_m1	motivation_m2	motivation_m3	motivation_m4	motivation_m5
1.0	-0.184	0.54	0.549	0.348	0.129	0.438	1.018	1.027	-0.078	0.923	1.222
2.0	-0.453	0.048	-0.835	-0.516	-0.977	-0.36	0.998	0.979	0.958	0.725	2.129
3.0	1.301	0.838	0.247	0.075	0.897	0.526	-1.235	-1.169	-0.932	-0.484	-0.788
4.0	2.613	2.358	1.816	1.99	1.98	1.549	0.97	0.295	0.384	0.801	-0.317
5.0	0.507	0.59	0.398	-0.027	-0.07	0.44	-0.204	-0.936	-0.15	-0.193	-0.937

n = 180 · Sütunlar (ilk 12 sütun): student_id, self_efficacy_m1, self_efficacy_m2, self_efficacy_m3, self_efficacy_m4, self_efficacy_m5, self_efficacy_m6, motivation_m1, motivation_m2, motivation_m3, motivation_m4, motivation_m5

📈 MerQur Çıktısı

VARCLUS (DEĞİŞKEN KÜMELEME) SONUCU ───────────────────────────────────────────── Küme sayısı = 3 (18 madde: öz-yeterlik / motivasyon / kaygı) Her kümeden bir temsilci madde seçildi

💬 MerQur Yorumu

On sekiz ölçek maddesini birbirine benzerliklerine göre kümeleyip üç gruba ayırdık. VarClus, gözlemleri değil maddeleri kümeler; yani hangi maddelerin aynı “yapıyı” ölçtüğünü gösterir. Üç küme tam beklendiği gibi oluşmuş: öz-yeterlik maddeleri, motivasyon maddeleri ve kaygı maddeleri ayrı ayrı kümelenmiştir. Bu sonuç, ölçeğin gerçekten üç alt boyut ölçtüğünü doğrular ve her gruptan bir temsilci seçerek madde sayısını azaltma imkânı tanır. Ölçek geliştirme ve madde azaltmada, fazlalığı (redundancy) ayıklamak için son derece pratik bir yöntemdir.

⚠ 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.

▶ Variable Clustering (VARCLUS) — video anlatım

Bu bölüm, İlişki ve Korelasyon videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 9:54 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (9:54) 📺 Tüm videolar

🔀 Aynı analizi diğer Temel Alanlarda:
🧪 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 →

Kaynaklar:

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.