ANCOVA

📊 Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler · ANCOVA

ANCOVA

Parametrik · Kovaryans Analizi

ANCOVA, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler 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?

ANCOVA, 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?

  • Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler 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 ANCOVA‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Bağımlı Değişken: son_test
  • Faktör: grup
  • Kovaryasyonlar: ['on_test']
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 — Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

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, Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Sosyal_Beseri/10_ancova.xlsx

🎬 Senaryo

Son testi gruplara göre karşılaştırırken ön test puanını ko-değişken olarak kontrol ediyoruz. Karıştırıcı sürekli değişken olduğundan ANCOVA uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Bağımlı değişken: last_test
  • Faktör (kategorik): group
  • Ko-değişken: on_test
  • >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
  • Kareler toplamı türü (I/II/III).
  • Regresyon eğimi homojenliği testi (faktör x kovaryans — ANCOVA’nın kilit varsayımı).
  • Etki büyüklükleri: omega-kare, epsilon-kare.
  • Levene ve artık Shapiro; düzeltilmiş (EMM) ortalamalarda Bonferroni post-hoc.

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

student_idgroupon_testlast_test
1control62.469.5
2control60.362.1
3control74.075.8
4control53.048.0
5control98.5102.0

n = 105 · Sütunlar: student_id, group, on_test, last_test

📈 MerQur Çıktısı

ANCOVA SONUCU ───────────────────────────────────────────── Grup etkisi anlamlı eta^2p = 0.474 (büyük) ko-değişken: on_test H0 REDDEDİLİR

💬 MerQur Yorumu

Son testi (last_test) gruplara göre karşılaştırırken, ön test puanını (on_test) ko-değişken olarak kontrol ettik. Böylece “gruplar başlangıçta farklıydı” itirazını dışladık ve grubun saf etkisini ölçtük: etki büyük (eta^2p = 0.47). ANCOVA, bir karıştırıcı sürekli değişkeni istatistiksel olarak sabitleyerek grup karşılaştırmasını adil hale getirir — eğitimde “başlangıç düzeyini eşitleyince müdahale hâlâ fark yaratıyor mu?” sorusunun cevabıdır; ön test/son test tasarımlarında standart araçtır.

⚠ 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 Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ ANCOVA — 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.