Cochran-Mantel-Haenszel Testi

🏥 Sağlık Bilimleri · Cochran-Mantel-Haenszel Testi

Cochran-Mantel-Haenszel Testi

Kategorik · Stratifiye

Cochran-Mantel-Haenszel 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?

Cochran-Mantel-Haenszel 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 Cochran-Mantel-Haenszel Testi‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Satir sutun: tedavi
  • Sutun sutun: inme
  • Strata sutun: yas_grubu
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/26_cmh_treatment_stroke_age.xlsx

🎬 Senaryo

Tedavi-inme ilişkisini yaş grubu katmanlarını kontrol ederek test ediyoruz. Katman kontrollü ilişki için CMH uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Değişkenler: treatment
  • Değişkenler: stroke
  • Tabaka/Katman: age_group

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

patient_idage_grouptreatmentstroke
1<55placeboabsent
2<55placeboabsent
3<55placeboabsent
4<55placebopresent
5<55placeboabsent

n = 360 · Sütunlar: patient_id, age_group, treatment, stroke

📈 MerQur Çıktısı

COCHRAN-MANTEL-HAENSZEL TESTİ SONUCU ───────────────────────────────────────────── CMH chi^2(1) = 12.62 p < .001 *** Ortak OR (MH) = 3.80 [1.75, 8.25] Breslow-Day p = 0.787 (OR homojen) H0 REDDEDİLİR

💬 MerQur Yorumu

Tedavi-inme (stroke) ilişkisini, yaş grubu (age_group) katmanlarını kontrol ederek test ettik: katmanlar arası ortak Odds Ratio = 3.80 [1.75, 8.25], p < .001; Breslow-Day p = 0.79 ile bu ilişki tüm yaş katmanlarında tutarlı. CMH, karıştırıcı bir katman değişkenini sabit tutarak ilişkinin saf gücünü ölçer (Simpson paradoksunu önler). Tıpta yaş farklarını kontrol ederek tedavi-sonuç ilişkisini sağlam biçimde tahmin etmede idealdir.

⚠ 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.

▶ Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) — 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.