Lojistik Regresyon
Lojistik Regresyon, 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?
Lojistik 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?
- 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?
Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.
Analizi seç. Sol kenardan Lojistik Regresyon‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Hedef Sütun:
kalp_atagi - Bağımsız (Özellikler):
['yas', 'kolesterol', 'sigara', 'sistolik_KB']
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 — 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/40_logistic_KAH.xlsx
🎬 Senaryo
Kalp krizini (var/yok) dört risk faktörüyle modelliyoruz; ikili bir sonuç için lojistik regresyon uygun bir yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı değişken: heart_attack
- Yordayıcı(lar): age
- Yordayıcı(lar): cholesterol
- Yordayıcı(lar): smoking
- Yordayıcı(lar): systolic_bp
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Pseudo-R kare: Cox-Snell ve Nagelkerke (McFadden’a ek).
- Sınıflandırma metrikleri: doğruluk / duyarlılık / özgüllük / AUC (kesim 0.5).
- Hosmer-Lemeshow uyum iyiliği testi; öngörücüler için VIF.
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| patient_id | age | cholesterol | smoking | systolic_bp | heart_attack |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 62 | 253 | 0 | 118 | 0 |
| 2 | 72 | 224 | 0 | 123 | 1 |
| 3 | 53 | 152 | 0 | 145 | 1 |
| 4 | 40 | 308 | 0 | 121 | 0 |
| 5 | 51 | 178 | 0 | 179 | 0 |
n = 300 · Sütunlar: patient_id, age, cholesterol, smoking, systolic_bp, heart_attack
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
İkili bir sonucu (kalp krizi var/yok) dört risk faktörüyle modelledik: model zayıf-orta bir açıklama gücü taşıyor (pseudo R^2 = 0.10) ve her yordayıcının odds (şans) üzerindeki etkisini veriyor. Lojistik regresyon, sonuç ikili olduğunda doğrusal regresyonun yerini alır; katsayılar Odds Ratio’ya çevrilerek “bu risk faktörü 1 birim artınca kalp krizi şansı kaç kat değişir?” biçiminde yorumlanır. Tıpta hastalık ve olay riskini öngörmede temel bir 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 Sağlık Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Lojistik Regresyon — video anlatım
Bu analizin bir veri seti üzerinde MerQur’da uçtan uca uygulanışı, adım adım ekran yazısıyla.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · ⚙ Mühendislik · 📊 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.