Kanonik Korelasyon (CCA)
Kanonik Korelasyon (CCA), MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Mühendislik 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?
Kanonik Korelasyon (CCA), 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?
- Mühendislik 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 Kanonik Korelasyon (CCA)‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- set_x:
['agac_id', 'DBH', 'boy_m', 'yas'] - set_y:
['kabuk_kalın', 'biyokutle', 'yaprak_alan', 'klorofil'] - n_components:
2
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 — Mühendislik
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, Mühendislik alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Muhendislik/36_cca_physical_bio.xlsx
🎬 Senaryo
Fiziksel/yapısal ölçümler seti ile biyolojik ölçümler seti arasındaki ortak yapıyı inceliyoruz. İki çok değişkenli set arası ilişki için CCA uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- X değişkenleri: dbh
- X değişkenleri: height_m
- X değişkenleri: age
- X değişkenleri: crown_diameter
- X değişkenleri: bark_thick
- Y değişkenleri: biomass
- Y değişkenleri: leaf_area
- Y değişkenleri: chlorophyll
- Y değişkenleri: health_score
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| tree_id | dbh | height_m | age | crown_diameter | bark_thick | biomass | leaf_area | chlorophyll | health_score |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 21.3 | 15.0 | 23.0 | 10.0 | 2.2 | 251.0 | 84.2 | 52.61 | 4.38 |
| 2.0 | 25.1 | 17.6 | 34.0 | 7.6 | 2.62 | 201.0 | 90.9 | 43.54 | 3.7 |
| 3.0 | 25.5 | 19.8 | 93.0 | 8.1 | 2.5 | 157.0 | 80.8 | 27.64 | 1.94 |
| 4.0 | 23.5 | 24.3 | 42.0 | 9.9 | 1.96 | 178.0 | 76.6 | 38.3 | 3.96 |
| 5.0 | 17.3 | 20.5 | 39.0 | 7.5 | 1.65 | 210.0 | 76.4 | 43.87 | 3.47 |
n = 150 · Sütunlar: tree_id, dbh, height_m, age, crown_diameter, bark_thick, biomass, leaf_area, chlorophyll, health_score
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
İki çok değişkenli ölçü setini — fiziksel/yapısal ölçümler (çap, boy, yaş, taç çapı, kabuk kalınlığı) ve biyolojik ölçümler (biyokütle, yaprak alanı, klorofil, sağlık skoru) — arasındaki ortak yapıyı kanonik korelasyonla çözdük. İlk iki kanonik fonksiyon çok güçlü (r = 0.986 ve 0.958, p < .001): iki set birbiriyle yoğun biçimde bağıntı gösteriyor. CCA, “bir değişken kümesi diğeriyle nasıl ilişkili?” sorusunu tek seferde yanıtlar; çoklu regresyonun her iki tarafta da çok değişkenli versiyonudur. Sahada fiziksel demet ile biyolojik demet arasındaki gizli ilişki yapısını ortaya koyar.
⚠ 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 Mühendislik dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Canonical Correlation — video anlatım
Bu bölüm, İlişki ve Korelasyon videosunun içinde yer alıyor (6 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 5:11 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · 🏥 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.