Elastic Net Regresyon

Karma · Düzenlileştirilmiş

Elastic Net Regresyon, 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?

Elastic Net Regresyon, 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 Elastic Net Regresyon‘yi seç.

Panel atamaları (programdaki form alanları):

Hedef Sütun: ozellik
predictors: [ornek_id, x01, x02, +38 daha]
method: elasticnet
Anlamlılık (α): 0.5
l1_ratio: 0.5
cv_folds: 5
standardize: True

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/57_elasticnet.xlsx

🎬 Senaryo

Bir özelliği 40 yordayıcıdan elastik ağ ile modelliyoruz. Kümelenmiş çok yordayıcı için elastic net uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

Bağımlı değişken: feature
Yordayıcı(lar): x01..40

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

sample_id	x01	x02	x03	x04	x05	x06	x07	x08	x09	x10	x11
1.0	0.402	0.137	0.095	-0.558	0.346	-0.456	0.345	-0.35	-0.151	0.318	-0.617
2.0	0.264	-0.65	-0.379	0.745	-0.106	0.838	0.453	0.832	0.091	0.133	-0.167
3.0	-1.532	-0.112	0.077	-0.029	-0.457	-0.992	-0.189	-0.213	-0.493	-0.334	0.434
4.0	1.865	1.18	0.333	0.049	0.656	0.188	0.586	-0.385	0.37	0.476	1.437
5.0	-1.305	-0.64	-0.464	-0.766	-0.365	0.071	-1.216	-0.246	-0.643	-0.108	-0.575

n = 220 · Sütunlar (ilk 12 sütun): sample_id, x01, x02, x03, x04, x05, x06, x07, x08, x09, x10, x11

📈 MerQur Çıktısı

ELASTİC NET REGRESYON SONUCU ───────────────────────────────────────────── alpha = 0.097 L1 oranı = 0.50 R^2 (eğitim) = 0.538 40 yordayıcı

💬 MerQur Yorumu

Bir özelliği (feature) 40 yordayıcıdan elastik ağ ile modelledik. Elastic Net, ridge (L2) ve lasso (L1) cezalarını harmanlar (L1 oranı = 0.5): hem birbiriyle bağıntılı değişken gruplarını birlikte tutar (ridge özelliği) hem de gereksizleri sıfırlar (lasso özelliği). Böylece yüksek boyutlu ve kümelenmiş yordayıcılarda dengeli bir model sağlar. Laboratuvarda çok sayıda ve aralarında kümelenmiş ölçüm varken, lasso veya ridge’in tek başına yetmediği durumlarda seçilir.

⚠ 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.

▶ Düzenlileştirilmiş Regresyon (LASSO/Ridge/ElasticNet) — video anlatım

Bu analiz, Eğitim Bilimleri alanından bir örnek veri seti üzerinde anlatılıyor (adımlar tüm alanlarda aynıdır). Bağlantı doğrudan 7:23 dakikasından başlar.

▶ Bu analizi izle (7:23) 📺 Tüm videolar

🔀 Aynı analizi diğer Temel Alanlarda:
🎓 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 →

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.