Çoklu Doğrusal Regresyon
Çoklu Doğrusal Regresyon, 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?
Çoklu Doğrusal 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?
- 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 Çoklu Doğrusal Regresyon‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Hedef Sütun:
verim_kg_da - Bağımsız (Özellikler):
['parsel_id', 'sulama_mm', 'azot_kg_ha', 'fosfor_kg_ha', 'ekim_yili']
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/39_multiple_regression_yield.xlsx
🎬 Senaryo
Verimi dört yordayıcıyla (sulama, azot, fosfor, ekim yılı) modelliyoruz. Sürekli sonucu çok değişkenle açıklamak için çoklu regresyon uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı değişken: yield_kg_da
- Yordayıcı(lar): irrigation_mm
- Yordayıcı(lar): nitrogen_kg_ha
- Yordayıcı(lar): phosphorus_kg_ha
- Yordayıcı(lar): planting_year
- GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Sağlam standart hatalar (HC0-HC3): heteroskedastisiteye dayanıklı SE; küçük n’de HC3 önerilir.
- Standartlaştırılmış (beta) katsayılar: göreli etkiyi karşılaştırmak için.
- (VIF, Durbin-Watson, Breusch-Pagan, artık Shapiro tanılamaları zaten raporlanır.)
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| plot_id | irrigation_mm | nitrogen_kg_ha | phosphorus_kg_ha | planting_year | yield_kg_da |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 259.5 | 131.8 | 86.2 | 9.0 | 523.2 |
| 2.0 | 224.2 | 136.6 | 28.2 | 19.0 | 542.0 |
| 3.0 | 469.9 | 182.3 | 50.9 | 22.0 | 758.0 |
| 4.0 | 319.1 | 23.7 | 0.8 | 19.0 | 335.1 |
| 5.0 | 378.4 | 183.9 | 70.6 | 28.0 | 753.6 |
n = 200 · Sütunlar: plot_id, irrigation_mm, nitrogen_kg_ha, phosphorus_kg_ha, planting_year, yield_kg_da
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Verimi (yield_kg_da) dört yordayıcıyla (sulama, azot, fosfor, ekim yılı) aynı anda modelledik: model varyansın %94.5’ini açıklıyor (Düz. R^2 = 0.94), yani olağanüstü güçlü bir açıklama gücü var. Çoklu regresyon, her yordayıcının diğerleri sabit tutulduğunda verim üzerindeki saf katkısını verir; böylece “hangi girdi gerçekten verimi yükseltiyor?” sorusunu karıştırıcıları kontrol ederek yanıtlar. Sahada verimi belirleyen sürücüleri saptamada ve tahminde temel bir 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 Mühendislik dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Çoklu Doğrusal Regresyon — video anlatım
Bu bölüm, Regresyon videosunun içinde yer alıyor (10 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 0:00 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.