Non-linear Regresyon
Non-linear Regresyon, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Mimarlık, Planlama ve Tasarım 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?
Non-linear 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?
- Mimarlık, Planlama ve Tasarım 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 Non-linear Regresyon‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Y Sutunu:
boy_m - X Sutunu:
yas_yil - Fonksiyon preset:
gompertz
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 — 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/48_nonlinear_gompertz_growth.xlsx
🎬 Senaryo
Ağaç boyunun yaşa göre değişimi doğrusal değil, tavana doygunlaşan bir S-eğrisidir; bu nedenle Gompertz büyüme modelini kullanıyoruz.
⚙️ Değişken Seçimi
- Hedef: height_m
- Yordayıcı: age_year
- Fonksiyon: gompertz
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| tree_id | age_year | height_m | type |
|---|---|---|---|
| 1 | 38.9 | 23.22 | plane_tree |
| 2 | 9.9 | 9.67 | plane_tree |
| 3 | 28.4 | 22.42 | plane_tree |
| 4 | 18.8 | 15.4 | plane_tree |
| 5 | 16.6 | 13.78 | plane_tree |
n = 80 · Sütunlar: tree_id, age_year, height_m, type
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Ağaç boyunun yaşa göre değişimini Gompertz büyüme modeliyle modelledik. Ağaç büyümesi doğrusal değildir: genç yaşta yavaş, sonra hızlı, en sonunda bir tavana (a — asimptotik maksimum boy) doğru doygunlaşan asimetrik bir S-eğrisidir. Gompertz tam bu biçimi yakalar; uyum mükemmeldir (R2 = 0.99). Eğri üç parametre verir: tavan (a), büyüme hızı (c) ve dönüm (b). Bu parametreler tür/koşul arasında karşılaştırılarak “hangi ağaç daha hızlı/daha yüksek büyüyor” sorusu yanıtlanır. Doğrusal olmayan regresyon, peyzaj/orman mensürasyonunda ağaç büyüme-yaş ilişkisini modellemenin temel aracıdır; düz bir çizgi ağaç büyümesinin doğasını yanlış yansıtırdı.
⚠ 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 Mimarlık, Planlama ve Tasarım dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Non-Linear Regresyon — video anlatım
Bu bölüm, İleri Düzey I — Gelişmiş Regresyon Modelleri videosunun içinde yer alıyor (8 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 3:38 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · ⚙ 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.