MerQur

🇹🇷 TR 🇺🇸 EN

DBSCAN (Sayısal)

Temel Alanlar → Spor Bilimleri → DBSCAN (Sayısal)

🏃 Spor Bilimleri · DBSCAN (Sayısal)

DBSCAN (Sayısal)

Kümeleme · Yoğunluk

DBSCAN (Sayısal), 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?

DBSCAN (Sayısal), 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 DBSCAN (Sayısal)‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Sütunlar: ['lat', 'lon']
  • eps: 0.3
  • min_samples: 5
  • Eksik strateji: drop
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/68_dbscan.xlsx

🎬 Senaryo

Tesis konumlarını yoğunluk temelli DBSCAN yöntemiyle kümeliyoruz; mekânsal kümeleri ve aykırı noktaları saptamak için DBSCAN uygun bir seçimdir.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Değişkenler: lat
  • Değişkenler: lon

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

Önizleme yok: [Errno 2] No such file or directory: ‘F:/MERQUR_CODE/merqur/english/datasets/Spor_Bilimleri/68_dbscan.xlsx’

📈 MerQur Çıktısı

DBSCAN (SAYISAL) SONUCU ───────────────────────────────────────────── n_clusters = 4 Silhouette = 0.928 değişkenler: lat, lon (tesis konumu)

💬 MerQur Yorumu

Tesis/saha konumlarını (lat, lon) yoğunluk temelli DBSCAN ile kümeledik: silhouette = 0.93 ile çok iyi ayrışan 4 yoğun küme elde ettik. DBSCAN, k-means’ten farklı olarak küme sayısını önceden istemez, herhangi bir biçimde küme bulabilir ve seyrek noktaları “gürültü” olarak işaretler. Spor bilimleri ve spor coğrafyasında mekânsal yoğunlaşmaları (tesis kümeleri, antrenman bölgeleri) saptamada ve aykırı konumları ayıklamada idealdir.

⚠ 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.

▶ DBSCAN — video anlatım

Bu analiz, Peyzaj Mimarlığı alanından bir örnek veri seti üzerinde anlatılıyor (adımlar tüm alanlarda aynıdır). Bağlantı doğrudan 3:22 dakikasından başlar.

▶ Bu analizi izle (3:22) 📺 Tüm videolar

🔀 Aynı analizi diğer Temel Alanlarda:
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · ⚙ Mühendislik · 🏥 Sağlık Bilimleri · 📊 Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler · 🌾 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 →

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.