ANCOVA
ANCOVA, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Fen Bilimleri ve Matematik 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?
- Fen Bilimleri ve Matematik 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:
aktivite_baseline - Faktör:
grup - Kovaryasyonlar:
['aktivite_baseline']
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 — Fen Bilimleri ve Matematik
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, Fen Bilimleri ve Matematik alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Fen_Matematik/10_ancova_dose_activity.xlsx
🎬 Senaryo
Müdahale sonrası aktiviteyi gruplara göre karşılaştırırken başlangıç aktivitesini ko-değişken olarak kontrol ediyoruz. Karıştırıcı sürekli değişken olduğundan ANCOVA uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı değişken: activity_after
- Faktör (kategorik): group
- Ko-değişken: activity_baseline
- >> 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)
| sample_id | group | activity_baseline | activity_after |
|---|---|---|---|
| 1 | control | 15.98 | 13.77 |
| 2 | control | 20.19 | 16.76 |
| 3 | control | 19.19 | 21.78 |
| 4 | control | 16.39 | 16.0 |
| 5 | control | 22.0 | 23.12 |
n = 105 · Sütunlar: sample_id, group, activity_baseline, activity_after
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Müdahale sonrası aktiviteyi (activity_after) gruplara göre karşılaştırırken, başlangıç aktivitesini (activity_baseline) ko-değişken olarak kontrol ettik. Böylece “gruplar başlangıçta farklıydı” itirazını dışladık ve grubun saf etkisini ölçtük: etki çok büyük (eta^2p = 0.87). ANCOVA, bir karıştırıcı sürekli değişkeni istatistiksel olarak sabitleyerek grup karşılaştırmasını adil hale getirir — laboratuvarda “başlangıç düzeyini eşitleyince doz/müdahale hâlâ fark yaratıyor mu?” sorusunun cevabıdır; baz/son-ölçüm tasarımlarında standart araçtır.
⚠ 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 Fen Bilimleri ve Matematik 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 19:56 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🏛 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.