Crossed LMM (Çapraz Random Karma Model)
v1.0.1
Mimarlık, Planlama ve Tasarım bağlamı — iki random faktör nested DEĞİL, crossed (çapraz). degerlendirme_puan ~ 1 + (1|hakem_mimari) + (1|proje). Her hakem_mimari tüm proje‘lerle eşlenir.
Crossed random2 faktörREMLInter-rater reliability
🎯 Ne işe yarar?
Klasik nested yapıdan farklı: her hakem_mimari farklı proje’lerle bağımsız olarak çiftleşir (her proje her hakem_mimari altında değil; karışık). Mimarlık, Planlama ve Tasarım’nde iki etkenin random varyansını ayrı tahmin eder.
📌 Ne zaman kullanılır?
- Hakem × değerlendirilen (her hakem her örneği değerlendirir)
- Operatör × cihaz (her operatör her cihazı kullanır)
- İki random etkili ölçüm tasarımı
⚙ Varsayımlar
- İki random faktör birbirinden bağımsız (nested değil).
- Her (hakem_mimari, proje) hücresinde ≥1 gözlem (boş hücreler tahmini etkiler).
- Random etkiler ~ Normal(0, σ²).
📊 MerQur’da Nasıl Çalıştırılır?
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Bagimli degisken (DV):
memnuniyet - Faktör A:
tasarim_stili - Faktör B:
bolge - A Tipi:
random - B Tipi:
random - SS yontemi:
1
📊 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/109_crossed_lmm_design_region.xlsx
🎬 Senaryo
Çaprazlanmış (her tasarım her bölgede) tasarımda ana etkileri ve tasarım x bölge etkileşimini incelemek istiyoruz; bu durumda çaprazlanmış (crossed) LMM uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı: satisfaction
- Faktör A: design_style
- Faktör B: region
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| design_style | region | satisfaction |
|---|---|---|
| classic | center | 3.67 |
| classic | center | 3.35 |
| classic | center | 3.65 |
| classic | center | 3.71 |
| classic | center | 3.73 |
n = 160 · Sütunlar: design_style, region, satisfaction
📈 MerQur Çıktısı
─────────────────────────────────────────────
tasarım stili: F = 1.23, p = 0.356 (anlamsız) | bölge: F = 0.69, p = 0.584 (anlamsız)
tasarım x bölge etkileşimi: F = 11.62, p < .001 *** (ANLAMLI)
💬 MerQur Yorumu
Yuvalanmanın aksine burada iki faktör çaprazlanmıştır: her tasarım stili her bölgede uygulanmıştır (tam faktöriyel). Çarpıcı sonuç şudur: iki ana etki de anlamsız (tasarım: p = 0.356, bölge: p = 0.584), ancak etkileşim çok anlamlıdır (F = 11.62, p < .001). Bu, klasik bir “saf etkileşim” örneğidir: tek başlarına tasarım ve bölge bir şey söylemezken, birlikte, yani belirli tasarım-bölge kombinasyonları, güçlü bir etki yaratıyor. Yani bir tasarım stili bir bölgede çok başarılı, başka bir bölgede başarısız olabilir; “her yere uygun tek tasarım yoktur”. Yalnızca ana etkilere bakıp “hiçbir şey anlamlı değil” demek büyük bir hata olurdu. Çaprazlanmış karma model, bağlama duyarlı (context-sensitive) peyzaj tasarımında tasarım x bölge etkileşimini yakalamanın doğru yöntemidir.
⚠ Sık Hatalar
- Nested yapı varken crossed tanımlamak — her (hakem_mimari, proje) çiftinin gerçekten bağımsız olduğundan emin olun.
- Çok seyrek matris (hakem_mimari×proje’de boş hücre çok) — fit yapılamaz veya unstable.
- hakem_mimari-ICC düşük + proje-ICC yüksekse proje’nin tahmininde shrinkage daha sıkı.
📚 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.