MerQur'da İleri Düzey Analizler: VARCOMP'tan Bayesian Linear'a, Mediation'dan Multiple Imputation'a
DOI:
https://doi.org/10.53463/merqur.20260451Anahtar Kelimeler:
VARCOMP- GAM- robust regresyon- BayesianÖzet
İleri düzey istatistiksel analizler, klasik regresyon ve karşılaştırma testlerinin sınırlarını aşan; varyans bileşenlerini ayrıştıran, doğrusal olmayan ilişkileri esnek biçimde modelleyen, aykırı değerlere veya farklı kantillere odaklanan, sansürlü ve doğal sınırlı verileri ele alan, kavramsal aracılık ve yapısal yol modellerini sınayan, Bayesian çıkarım ile prior bilgi entegre eden ve eksik veriyi çoklu imputasyonla yöneten yöntemleri kapsar. Bu çalışmada MerQur masaüstü yazılımının ⚡ İleri Düzey kategorisinde sunulan 15 analiz ayrıntılı olarak tanıtılmıştır: VARCOMP (Varyans Bileşenleri Analizi), GAM (Genelleştirilmiş Eklemeli Modeller), Non-Linear Regresyon, Robust Regresyon (M-tahminleyici), Quantile Regresyon, Düzenlileştirilmiş Regresyon (LASSO/Ridge/ElasticNet), Partial Least Squares (PLS), Probit Regresyon, Tobit Regresyon (Censored), Conditional Logit, Bayesian Linear Regresyon, Mediation Analysis, Path Analysis, Diskriminant Analizi (LDA/QDA) ve Multiple Imputation. Her analiz için (i) yöntemin matematiksel temeli ve uygulama bağlamı, (ii) gerekli varsayımlar, (iii) MerQur’daki form alanları ve parametre seçenekleri, (iv) raporlanan istatistikler ve çıktılar, ve (v) tipik bir araştırma sorusu için yorumlama önerisi sunulmuştur. Varyans bileşenleri analizinden Bayesian çıkarıma uzanan bu yöntem ailesi, akademik araştırmacının metodolojik repertuarını köklü biçimde genişletir. ⚡ İleri Düzey kategorisi, MerQur’un “GUI tabanlı ileri analiz” iddiasının somut göstergesidir: R/Python ekosisteminde her biri ayrı paket öğrenmeyi gerektiren bu yöntemler tek bir grafik arayüzde toplanmıştır.
Referanslar
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173–1182. https://doi.org/10.1037/0022-3514.51.6.1173
Fisher, R. A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7(2), 179–188. https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x
Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2010). Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent. Journal of Statistical Software, 33(1), 1–22. https://doi.org/10.18637/jss.v033.i01
Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian data analysis (3rd ed.). Chapman and Hall/CRC.
Hayes, A. F. (2017). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis (2nd ed.). Guilford Press.
Henderson, C. R. (1953). Estimation of variance and covariance components. Biometrics, 9(2), 226–252. https://doi.org/10.2307/3001853
Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. https://doi.org/10.1214/aoms/1177703732
Koenker, R. (2005). Quantile regression. Cambridge University Press.
Koenker, R., & Bassett, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica, 46(1), 33–50. https://doi.org/10.2307/1913643
McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in econometrics (pp. 105–142). Academic Press.
Patterson, H. D., & Thompson, R. (1971). Recovery of inter-block information when block sizes are unequal. Biometrika, 58(3), 545–554. https://doi.org/10.1093/biomet/58.3.545
Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02
Rubin, D. B. (1987). Multiple imputation for nonresponse in surveys. Wiley.
Tobin, J. (1958). Estimation of relationships for limited dependent variables. Econometrica, 26(1), 24–36. https://doi.org/10.2307/1907382
van Buuren, S. (2018). Flexible imputation of missing data (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC.
Wold, H. (1985). Partial least squares. In S. Kotz & N. L. Johnson (Eds.), Encyclopedia of statistical sciences (Vol. 6, pp. 581–591). Wiley.
Wood, S. N. (2017). Generalized additive models: An introduction with R (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9781315370279
Zou, H., & Hastie, T. (2005). Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 67(2), 301–320. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x
İndir
Yayınlandı
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 MerQur
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
Bu makale, Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı (CC-BY 4.0) altında yayımlanmıştır. Bu lisans kapsamında:
- Paylaşma: Eseri herhangi bir ortamda ya da formatta kopyalayabilir ve yeniden dağıtabilirsiniz.
- Uyarlama: Eseri herhangi bir amaç için, ticari kullanım dahil, yeniden düzenleyebilir, dönüştürebilir ve üzerine inşa edebilirsiniz.
- Atıf koşulu: Uygun atıfı vermeli, lisansa bağlantı sağlamalı ve değişiklik yapılıp yapılmadığını belirtmelisiniz.
