Ki-Kare Bağımsızlık Testi

🏥 Sağlık Bilimleri · Ki-Kare Bağımsızlık Testi

Ki-Kare Bağımsızlık Testi

Kategorik · İlişki
🆕 v1.0.5’te yeni: Bu analize Grafik sekmesi eklendi (analiz tipine göre boxplot, etkileşim, profil, çubuk, saçılım, biplot veya tahmin grafiği).

Ki-Kare Bağımsızlık Testi, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Sağlık Bilimleri 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?

Ki-Kare Bağımsızlık Testi, 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?

  • Sağlık Bilimleri 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?

1

Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.

2

Analizi seç. Sol kenardan Ki-Kare Bağımsızlık Testi‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • 1. Sütun / Ölçüm 1: sigara_durumu
  • 2. Sütun / Ölçüm 2: KOAH
4

Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).

5

▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.

6

📄 Word’e Aktar. APA 7 formatında, italik istatistik sembolleriyle rapor.

📊 Örnek Veri Seti — Sağlık Bilimleri

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, Sağlık Bilimleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Tip/21_chisquare_smoking_copd.xlsx

🎬 Senaryo

Sigara durumu ile KOAH arasında bir ilişki olup olmadığını test ediyoruz. İki kategorik değişken söz konusu olduğundan, ki-kare bağımsızlık testi bu inceleme için uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Değişkenler: smoking_status
  • Değişkenler: copd
  • >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
  • Yates süreklilik düzeltmesi (2×2 tablolar).
  • G-testi (olabilirlik-oranı ki-kare) seçeneği.
  • Etki büyüklükleri: phi (2×2) ve kontenjans katsayısı C (Cramer’s V’ye ek).
  • Beklenen-değer tablosu; standart artıklar (|>2| sapan hücreyi işaretler).

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

patient_idsmoking_statuscopd
1active smokingpresent
2active smokingpresent
3active smokingpresent
4active smokingpresent
5active smokingpresent

n = 670 · Sütunlar: patient_id, smoking_status, copd

📈 MerQur Çıktısı

Kİ-KARE BAĞIMSIZLIK TESTİ SONUCU ───────────────────────────────────────────── chi^2(2) = 130.54 p < .001 *** Cramer’s V = 0.441 (Güçlü) H0 REDDEDİLİR

💬 MerQur Yorumu

İki kategorik değişken — sigara durumu (smoking_status) ve KOAH (copd) — arasında bir ilişki olup olmadığını test ettik: chi^2(2) = 130.54, p < .001, Cramer’s V = 0.44 ile güçlü bir bağımlılık söz konusudur. Kategoriler bağımsız değildir, birlikte değişmektedir. Ki-kare bağımsızlık testi, iki nitel değişken arasındaki ilişkiyi çapraz tablo üzerinden saptar; tıpta risk faktörü-hastalık (sigara-KOAH) gibi kategorik ilişkileri ortaya çıkarmada temel yöntemdir. Cramer’s V ise ilişkinin pratik gücünü ölçer.

⚠ 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 Sağlık Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ Ki-Kare Bağımsızlık — video anlatım

Bu analizin bir veri seti üzerinde MerQur’da uçtan uca uygulanışı, adım adım ekran yazısıyla.

▶ Videoyu izle 📺 Tüm videolar

📚 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 →

Kaynaklar:
  1. American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
  2. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
  3. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.