Path Analysis
Path Analysis, 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?
Path Analysis, 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 Path Analysis‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- model_spec:
ozYeterlik ~ ogrenci_id
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/52_path_oz_yeterlik_achievement.xlsx
🎬 Senaryo
Öğrencilerin öz-yeterlik algısının (self_efficacy) akademik başarıya (achievement) giden yolda nasıl ilerlediğini çok değişkenli bir model üzerinden anlamak istedik. Öz-yeterliğin motivasyonu (motivation), motivasyonun da öğrencinin gösterdiği çaba (effort) düzeyini, çabanın ise başarıyı nasıl yordadığını aynı anda sınamayı amaçlıyoruz. Yol analizi (path analysis), bu tür birbirine zincirleme bağlı neden-sonuç ilişkilerini ve dolaylı etkileri bir bütün olarak modellemeye olanak verdiği için en uygun yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Öngörücü (dışsal): self_efficacy
- Aracı/iç değişken: motivation
- Aracı/iç değişken: effort
- Bağımlı değişken (sonuç): achievement
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | self_efficacy | motivation | effort | achievement |
|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 3.1 | 2.27 | 1.86 | 1.0 |
| 2.0 | 3.25 | 3.23 | 2.61 | 1.73 |
| 3.0 | 3.98 | 3.64 | 2.8 | 1.97 |
| 4.0 | 4.4 | 3.81 | 3.86 | 2.74 |
| 5.0 | 4.74 | 3.82 | 3.28 | 2.96 |
n = 220 · Sütunlar: student_id, self_efficacy, motivation, effort, achievement
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Yol analizi, birden çok neden-sonuç ilişkisini aynı anda modelleyen genişletilmiş regresyondur. Burada öz-yeterlik, motivasyon ve çabanın başarıyı etkilediğini ve öz-yeterliğin motivasyonu beslediğini sınadık. CFI = 0.93 makul ama RMSEA = 0.19 yüksek; yani kurgulanan model veriyle tam örtüşmüyor, bazı yollar eksik ya da fazla olabilir. Bu da bilgi verir: kuramsal modelin gözden geçirilmesi gerektiğini söyler. Yol analizi, dolaylı ve doğrudan etkileri ayırmanın ve kuramsal modelleri test etmenin güçlü yoludur; iyi uyum kadar kötü uyum da modeli iyileştirmek için yol gösterir.
⚠ 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.
▶ Path Analysis — video anlatım
Bu analiz, Peyzaj Mimarlığı alanından bir örnek veri seti üzerinde anlatılıyor (adımlar tüm alanlarda aynıdır). Bağlantı doğrudan 14:09 dakikasından 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.