GLMM
GLMM, 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?
GLMM, 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 GLMM‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Bağımlı Değişken:
bocek_sayisi - independent_vars:
['ay', 'ilac'] - group_var:
saha_id - family:
poisson
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/56_glmm_insect.xlsx
🎬 Senaryo
Aynı sahalarda tekrarlı olarak ölçülen böcek sayısını zaman ve ilaçla, sahayı rastgele etki alarak modelliyoruz. Tekrarlı sayım verilerinde GLMM uygun bir yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı değişken: insect_count
- Yordayıcı(lar): month
- Yordayıcı(lar): drug
- Küme: site_id (Poisson)
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| site_id | month | drug | insect_count |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | 3 |
| 1 | 2 | 1 | 2 |
| 1 | 3 | 1 | 3 |
| 1 | 4 | 1 | 5 |
| 2 | 1 | 1 | 3 |
n = 160 · Sütunlar: site_id, month, drug, insect_count
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Aynı sahalarda tekrarlı olarak ölçülen bir sayım çıktısını (böcek sayısı) zaman ve ilaç (drug) uygulamasıyla, sahayı rastgele etki alarak modelledik; ilaç etkisi anlamlı ve negatif bulundu (b = -0.75, p < .001), yani ilaç böcek sayısını azaltıyor. GLMM, LMM’i normal dağılmayan çıktılara (sayım, ikili) genişletir: hem dağılımı (Poisson) hem de kümelenmeyi (rastgele etki) aynı anda doğru biçimde ele alır. Sahada ve ekolojide tekrarlı olarak ölçülen sayım çıktılarında (saha bazlı zararlı sayısı gibi) doğru modeldir.
⚠ 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.
▶ GLMM (Generalized Linear Mixed Models) — video anlatım
Bu bölüm, Regresyon videosunun içinde yer alıyor (10 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 15:16 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.