PLS Regresyonu

Regresyon · Çok Değişkenli

PLS Regresyonu, 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?

PLS Regresyonu, 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 PLS Regresyonu‘yi seç.

Panel atamaları (programdaki form alanları):

y_col: ogrenci_id
x_cols: [davranis_01, davranis_02, davranis_03, +9 daha]
n_components: 2

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/44_pls_behavior_achievement.xlsx

🎬 Senaryo

Bu araştırmada öğrencilerin on iki farklı davranış göstergesinin (behavior_01’den behavior_12’ye kadar) akademik başarı (academic_achievement) üzerindeki ortak etkisini incelemek istedik. Davranış değişkenleri birbiriyle yüksek oranda ilişkili olabileceği ve çoklu bağlantı (multicollinearity) sorunu yaratabileceği için, klasik regresyon yerine Kısmi En Küçük Kareler (PLS) Regresyonu kullanmak daha uygundur. PLS yöntemi, çok sayıda ve birbiriyle ilişkili yordayıcıyı az sayıda gizil bileşene indirgeyerek bağımlı değişkeni en iyi açıklayacak şekilde modeller. Böylece davranışsal göstergelerin akademik başarıyı nasıl öngördüğünü sağlıklı biçimde yorumlayabiliriz.

⚙️ Değişken Seçimi

Bağımlı değişken: academic_achievement
Öngörücüler (maddeler): behavior_01, behavior_02, behavior_03, behavior_04, behavior_05, behavior_06, behavior_07, behavior_08, behavior_09, behavior_10, behavior_11, behavior_12

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

student_id	behavior_01	behavior_02	behavior_03	behavior_04	behavior_05	behavior_06	behavior_07	behavior_08	behavior_09	behavior_10	behavior_11
1.0	0.132	0.388	-0.665	-1.046	0.965	-1.207	-0.574	1.847	-0.169	0.177	-0.125
2.0	-0.483	0.018	1.739	2.137	-1.326	0.855	-1.007	-2.324	1.442	-0.318	0.22
3.0	1.058	-0.516	-0.46	0.013	-0.746	0.643	0.93	0.534	-0.349	-0.972	0.422
4.0	1.56	-0.134	-1.36	-1.465	0.545	1.194	2.086	0.426	-1.181	-0.207	-0.603
5.0	0.591	0.163	-0.943	0.06	0.469	-0.356	0.495	-0.3	-0.698	-0.256	0.098

n = 200 · Sütunlar (ilk 12 sütun): student_id, behavior_01, behavior_02, behavior_03, behavior_04, behavior_05, behavior_06, behavior_07, behavior_08, behavior_09, behavior_10, behavior_11

📈 MerQur Çıktısı

PLS REGRESYONU SONUCU ───────────────────────────────────────────── R2_train = 0.908 R2_CV (5-katli) = 0.903 Akademik başarı ~ 12 davranış maddesi

💬 MerQur Yorumu

Akademik başarıyı, birbiriyle ilişkili 12 davranış maddesinden PLS (Kısmi En Küçük Kareler) regresyonuyla tahmin ettik. Davranış maddeleri birbiriyle korelasyonlu olduğunda klasik regresyon kararsızlaşır; PLS bunu, maddeleri az sayıda ortogonal bileşene indirgeyerek çözer. Model hem eğitimde (R2 = 0.91) hem çapraz doğrulamada (R2_CV = 0.90) çok güçlüdür — aşırı uyum yoktur, genelleme mükemmeldir. Çok sayıda ilişkili madde/davranış olduğunda (gözlem ölçekleri, anket bataryaları) PLS, hem tahmin gücünü hem yorumlanabilirliği koruyan tercih edilen 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.

▶ Partial Least Squares (PLS) — video anlatım

Bu bölüm, İleri Düzey I — Gelişmiş Regresyon Modelleri videosunun içinde yer alıyor (8 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 9:15 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (9:15) 📺 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.