Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall)
Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall), 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?
Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall), 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?
Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.
Analizi seç. Sol kenardan Korelasyon (Pearson / Spearman / Kendall)‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
[ogrenci_id, motivasyon, calisma_saat, +3 daha] - method:
pearson
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 — 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/33_correlation_5degisken.xlsx
🎬 Senaryo
Beş sürekli değişken arasındaki tüm ikili korelasyonları inceliyoruz; ilişkinin yönünü ve gücünü görmek için korelasyon matrisi uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Değişkenler: motivation
- Değişkenler: study_hour
- Değişkenler: GPA
- Değişkenler: anxiety
- Değişkenler: satisfaction
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- p-değerleri artık TÜM yöntemler için üretiliyor (Pearson / Spearman / Kendall), yalnız Pearson için değil.
- Hipotez yönü (çift / sağ / sol).
- Çiftler arası çoklu karşılaştırma p-düzeltmesi: Bonferroni / Holm / FDR (Benjamini-Hochberg).
- r için güven aralığı: Fisher z (Pearson / Spearman) veya Kendall SE.
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | motivation | study_hour | GPA | anxiety | satisfaction |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 4.19 | 25.9 | 3.26 | 1.8 | 4.25 |
| 2.0 | 3.81 | 15.5 | 3.25 | 1.49 | 5.0 |
| 3.0 | 4.06 | 24.2 | 3.29 | 1.32 | 4.77 |
| 4.0 | 4.03 | 30.7 | 3.45 | 1.24 | 4.82 |
| 5.0 | 3.78 | 23.3 | 3.03 | 2.04 | 3.22 |
n = 180 · Sütunlar: student_id, motivation, study_hour, GPA, anxiety, satisfaction
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Beş sürekli değişken (motivasyon, çalışma saati, GPA, kaygı, memnuniyet) arasındaki tüm ikili Pearson korelasyonlarını hesapladık: hiçbiri 0.75’lik güçlü ilişki eşiğini aşmadı; yani değişkenler büyük ölçüde birbirinden bağımsız hareket ediyor. Bu da değerli bir bulgudur, çünkü çoğu ölçü farklı bir bilgi taşıyor ve biri diğerinin yerine geçmiyor. Korelasyon matrisi, ilişkilerin yönünü ve gücünü tek bakışta özetler; eğitim araştırmalarında göstergeler arası çakışmayı (çoklu bağlantı riskini) ve hangi değişkenlerin gerçekten ayrı bir sinyal verdiğini görmede ilk adımdır.
⚠ 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.
▶ Korelasyon Analizi — 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 · 🏥 Sağlık Bilimleri · 🏃 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.