Conditional Logit

🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · Conditional Logit

Conditional Logit

Modern · Tercih

Conditional Logit, 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?

Conditional Logit, 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?

1

Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.

2

Analizi seç. Sol kenardan Conditional Logit‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • chooser_col: katilimci_id
  • chosen_col: secildi
  • predictors: ['fiyat', 'kalite']
  • alt_col: None
4

Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).

5

▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.

6

📄 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/85_conditional_logit.xlsx

🎬 Senaryo

Katılımcıların alternatifler arasından yaptığı seçimleri, seçeneklerin özellikleriyle modelliyoruz; ayrık seçim verisi için koşullu lojit uygun bir yöntemdir.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Seçici: participant_id
  • Seçim: chosen
  • Seçenek özellikleri: price
  • Seçenek özellikleri: quality

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

participant_idchoice_idoptionpricequalitychosen
11A26.0530
12B21.551
13C64.8370
14D62.4690
25A11.5830

n = 480 · Sütunlar: participant_id, choice_id, option, price, quality, chosen

📈 MerQur Çıktısı

CONDİTİONAL LOGİT SONUCU ───────────────────────────────────────────── McFadden pseudo R^2 = 0.516 seçici: participant_id seçim: chosen özellikler: price, quality

💬 MerQur Yorumu

Katılımcıların alternatifler arasından yaptığı seçimleri, seçenek özelliklerine (fiyat, kalite) göre koşullu lojitle modelledik (pseudo R^2 = 0.52). Bu model, her bireyin bir seçenek kümesinden birini seçtiği “ayrık seçim” verisi içindir; seçeneğin özelliklerinin seçilme olasılığını nasıl etkilediğini tahmin eder. Standart lojistikten farkı, seçimin birey içi seçenek kümesine koşullu olmasıdır. Tercih/seçim deneylerinde temel 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 Fen Bilimleri ve Matematik dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ Conditional Logit (Choice Model) — video anlatım

Bu analiz, Anestezi ve Reanimasyon alanından bir örnek veri seti üzerinde anlatılıyor (adımlar tüm alanlarda aynıdır). Bağlantı doğrudan 13:08 dakikasından başlar.

▶ Bu analizi izle (13:08) 📺 Tüm videolar

📚 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:
  1. American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
  2. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
  3. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.