Multiple Imputation (Çoklu Veri Atama)

🏃 Spor Bilimleri · Multiple Imputation (Çoklu Veri Atama)

Multiple Imputation (Çoklu Veri Atama)

Karma · Eksik Veri

Multiple Imputation (Çoklu Veri Atama), MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Spor 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?

Multiple Imputation (Çoklu Veri Atama), 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?

  • Spor 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 Multiple Imputation (Çoklu Veri Atama)‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Bağımlı Değişken: performans
  • independent_vars: ['sporcu_id', 'yas', 'VO2', 'kuvvet_kg']
  • m: 5
  • max_iter: 10
  • Seed: 42
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 — Spor 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, Spor Bilimleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Spor_Bilimleri/54_multiple_imputation.xlsx

🎬 Senaryo

Eksik veriyi silmek yerine 5 makul değer setiyle dolduruyoruz. Eksik veriyi yansız biçimde ele almak için çoklu atfetme uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Bağımlı değişken: performance
  • Yordayıcı(lar): age
  • Yordayıcı(lar): VO2
  • Yordayıcı(lar): force_kg

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

athlete_idageVO2force_kgperformance
1.022.052.460.468.8
2.033.065.190.171.4
3.028.061.280.685.1
4.034.042.269.586.5
5.020.0nan104.092.5

n = 150 · Sütunlar: athlete_id, age, VO2, force_kg, performance

📈 MerQur Çıktısı

MULTİPLE IMPUTATİON (ÇOKLU VERİ ATAMA) SONUCU ───────────────────────────────────────────── m (imputation) = 5 Sonuç: performance Yordayıcılar: age, VO2, force_kg

💬 MerQur Yorumu

Eksik veriyi silmek yerine, 5 farklı makul değer seti üreterek (m = 5) ve sonuçları birleştirerek analiz ettik. Çoklu atfetme, eksikleri tek bir tahminle doldurmanın (belirsizliği yok sayar) aksine, atfetme belirsizliğini de hesaba katarak yansız tahminler ve doğru standart hatalar verir. Spor bilimlerinde ölçüm kaçaklarını ve eksik test sonuçlarını, örneklemi daraltmadan ve sonuçları saptırmadan ele almanın modern standardıdır.

⚠ 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 Spor Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ Multiple Imputation — video anlatım

Bu bölüm, İleri Düzey II — Bayesçi, Mekânsal ve Yol Modelleri videosunun içinde yer alıyor (9 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 13:00 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.

▶ Bu analizi izle (13:00) 📺 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.