t-SNE
t-SNE, 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?
t-SNE, 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 t-SNE‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
[gen_01, gen_02, gen_03, ... +9 adet] - Perplexity:
15 - Iterasyon:
500 - Eksik strateji:
drop
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/70_tsne_cancer_5tip.xlsx
🎬 Senaryo
12 gen boyutlu veriyi görselleştirmek amacıyla 2 boyuta t-SNE ile indiriyoruz. Doğrusal olmayan alt-tip keşfi için t-SNE uygun bir yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişkenler: gene_01..12
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| patient_id | lower_type | gene_01 | gene_02 | gene_03 | gene_04 | gene_05 | gene_06 | gene_07 | gene_08 | gene_09 | gene_10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A | 1.109 | 0.324 | 1.449 | 1.069 | -1.012 | 0.5 | 0.741 | 1.155 | 0.248 | -0.371 |
| 2 | A | -0.772 | -0.098 | -1.212 | -1.319 | 1.213 | 1.904 | -1.012 | 1.201 | 0.506 | -0.321 |
| 3 | A | -0.539 | 1.733 | 0.544 | 0.323 | -0.577 | 0.755 | 0.09 | 0.005 | 0.203 | -1.462 |
| 4 | A | 1.2 | 1.355 | -0.222 | -0.981 | -0.687 | 1.068 | -0.797 | -1.601 | 0.182 | -0.552 |
| 5 | A | -0.299 | -0.817 | -0.026 | 0.199 | -1.969 | 0.447 | -0.347 | 1.953 | 0.328 | 0.13 |
n = 125 · Sütunlar (ilk 12 sütun): patient_id, lower_type, gene_01, gene_02, gene_03, gene_04, gene_05, gene_06, gene_07, gene_08, gene_09, gene_10
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
On iki gen boyutlu veriyi, görselleştirmek amacıyla 2 boyuta t-SNE ile indirdik (KL = 0.56 ile iyi kalite). t-SNE, yüksek boyutlu komşulukları korumaya çalışarak benzer gözlemleri yakın, farklıları uzak konumlandırır; PCA’nın göremediği doğrusal olmayan küme yapılarını görsel olarak ortaya çıkarır. Yorum görseldir (eksenlerin mutlak bir anlamı yoktur). Tıpta ve genomikte yüksek boyutlu gen/omik verisindeki gizli hasta alt-tiplerini keşfedici görselleştirmede kullanılır.
⚠ 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.
▶ t-SNE — 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.