Bayesian Korelasyon
v1.0.2
Mimarlık, Planlama ve Tasarım bağlamı — iki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi BF₁₀ ile raporlar. bina_yasi_yil ↔ bakim_maliyeti_TL_m2 ilişkisi gerçek mi yoksa şans mı? Pearson/Spearman/Kendall destekli.
Pearson/Spearman/KendallBF₁₀%95 CrI(r)Posterior dağılım grafik
🎯 Ne işe yarar?
Klasik korelasyon p-değeri yerine BF₁₀ raporlar; küçük örneklemlerde ve replikasyon çalışmalarında özellikle değerli. Mimarlık, Planlama ve Tasarım bağlamında bina_yasi_yil ile bakim_maliyeti_TL_m2 arasında öngörülen ilişki yönü (ρ ≈ 0.62) Bayes Factor ile sınanır.
📌 Ne zaman kullanılır?
- İki sürekli değişken — yön ve güç hakkında doğrudan kanıt aramak için
- “Korelasyon yok” hipotezini doğrudan test etmek istenildiğinde
- Küçük N’de p < .05 ile başarısız bir testin yerine
⚙ Varsayımlar
- İki sürekli değişken (bina_yasi_yil, bakim_maliyeti_TL_m2).
- Doğrusal ilişki (Pearson) ya da monotonik (Spearman/Kendall).
- Aykırı değer kontrolü Bland-Altman/scatter ile önceden yapılmalı.
📊 MerQur’da Nasıl Çalıştırılır?
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
{'x_col': 'yesil_alan_orani', 'y_col': 'memnuniyet'} - Parametreler:
{'method': 'pearson'}
📊 Örnek Veri Seti — Mimarlık, Planlama ve Tasarım
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, Mimarlık, Planlama ve Tasarım alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Peyzaj_Mimarligi/102_bayesian_correlation_green_satisfaction_BF10.xlsx
🎬 Senaryo
Yeşil alan oranı ile memnuniyet ilişkisinin gücünü ve kanıt faktörünü (BF10), Bayesçi korelasyonla değerlendirmek istiyoruz.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişken 1: green_area_ratio
- Değişken 2: satisfaction
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| park_id | green_area_ratio | satisfaction | area_m2 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 0.387 | 3.46 | 29354.0 |
| 2.0 | 0.647 | 4.24 | 25191.0 |
| 3.0 | 0.515 | 3.45 | 42474.0 |
| 4.0 | 0.802 | 3.87 | 26804.0 |
| 5.0 | 0.685 | 3.38 | 26091.0 |
n = 100 · Sütunlar: park_id, green_area_ratio, satisfaction, area_m2
📈 MerQur Çıktısı
─────────────────────────────────────────────
r = 0.823 (çok güçlü) BF10 = 4.47e+22 (kesin kanıt)
Yeşil alan oranı – memnuniyet ilişkisi
💬 MerQur Yorumu
Yeşil alan oranı ile park memnuniyeti arasındaki ilişkiyi Bayesçi korelasyonla değerlendirdik: r = 0.82 ile çok güçlü bir ilişki ve BF10 = 4.47e+22 ile ilişkinin varlığına dair kesin bir kanıt elde edildi. Yeşil oranı arttıkça memnuniyet belirgin biçimde yükseliyor; bu, peyzaj mimarlığının temel ilkesinin (yeşil = memnuniyet / iyi oluş) nicel bir kanıtıdır. Bayesçi korelasyon, klasik korelasyondan farklı olarak ilişkinin gücünü bir olasılık dağılımı ve kanıt faktörüyle ifade eder; böylece “ne kadar eminiz” sorusunu da yanıtlar. BF10’un bu denli büyük olması, ilişkinin rastlantısal olma olasılığının yok denecek kadar düşük olduğunu gösterir. Bu yaklaşım, yeşil alanın kullanıcı memnuniyetine etkisini niceleyen güçlü bir çerçeve sunar.
⚠ Sık Hatalar
- Doğrusal olmayan ilişkilerde Pearson yanıltır — scatter plot kontrol edin, gerekirse Spearman.
- Aykırı değer korelasyonu şişirir veya gizler.
- Korelasyon ≠ nedensellik (özellikle gözlemsel çalışmalarda).
📚 MerQur’a Atıf
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
📝 Üretim Notu — Bu sayfadaki örnek veri sentetik olarak üretilmiştir (sabit SEED=42, generator: samples/Ileri_Duzey_v102/_generate_v102_datasets.py). Sayfa içeriği Anthropic Claude desteği ile hazırlanmış, akademik doğruluk yazar tarafından kontrol edilmiştir.