Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall)
Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall), 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?
Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall), 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 Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall)‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
[ornek_id, pH, sicaklik_C, +3 daha] - method:
pearson
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/33_correlation_5fizikokimyasal.xlsx
🎬 Senaryo
Beş fizikokimyasal değişken arasındaki tüm ikili korelasyonları inceliyoruz; ilişki yönü ve gücü için korelasyon matrisi uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişkenler: pH
- Değişkenler: temperature_C
- Değişkenler: concentration_mM
- Değişkenler: activity
- Değişkenler: yield_pct
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- p-değerleri artık TÜM yöntemler için üretiliyor (Pearson/Spearman/Kendall), yalnız Pearson değil.
- Hipotez yönü (çift / sağ / sol).
- Çiftler arası çoklu-karşılaştırma p-düzeltmesi: Bonferroni / Holm / FDR (Benjamini-Hochberg).
- r için güven aralığı: Fisher z (Pearson/Spearman) veya Kendall SE.
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| sample_id | pH | temperature_C | concentration_mM | activity | yield_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 8.2 | 59.6 | 2.17 | 0.977 | 100.0 |
| 2.0 | 4.8 | 42.8 | 6.05 | 0.866 | 100.0 |
| 3.0 | 7.25 | 56.4 | 22.37 | 1.0 | 100.0 |
| 4.0 | 6.79 | 58.0 | 41.81 | 1.0 | 100.0 |
| 5.0 | 8.55 | 60.0 | 5.35 | 1.0 | 100.0 |
n = 180 · Sütunlar: sample_id, pH, temperature_C, concentration_mM, activity, yield_pct
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Beş fizikokimyasal değişken arasındaki tüm ikili Pearson korelasyonlarını hesapladık: yalnızca pH ile sıcaklık arasında güçlü pozitif ilişki çıktı (r = 0.79, p < .001); diğer çiftler daha zayıf. Yani pH ve sıcaklık birlikte artıyor, geri kalan ölçüler büyük ölçüde ayrı bilgi taşıyor. Korelasyon matrisi, ilişkilerin yönünü ve gücünü tek bakışta özetler; laboratuvarda göstergeler arası çakışmayı (multikolinearite riski) ve hangi değişkenlerin gerçekten ayrı sinyal verdiğini görmede ilk adımdır.
⚠ 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.
▶ Korelasyon Analizi — video anlatım
Bu bölüm, İlişki ve Korelasyon videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 0:00 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.