R ile İstatistiksel Analiz

R, istatistiksel hesaplama ve grafik için geliştirilmiş ücretsiz ve açık kaynaklı bir ortamdır. Menüden değil kod yazarak çalışır; bu yüzden öğrenmesi SPSS’ten daha uzun sürer, karşılığında yaptığınız her adım kayıtlı ve tekrarlanabilir olur. Paket ekosistemi sayesinde yeni geliştirilen yöntemler genellikle önce R’de erişilebilir hâle gelir.

Bu sayfa R’nin hangi durumlarda tercih edildiğini, hangi analizlerin hangi paketlerle yapıldığını, analiz öncesinde tamamlanması gerekenleri ve sık karşılaşılan sorunları ele alır. Araç seçimini karşılaştırmalı görmek için İstatistiksel Analiz sayfasına bakabilirsiniz.

R hangi durumlarda tercih edilir?

• Analizin tekrarlanabilir olması gerekiyorsa. Kod dosyası, hangi adımın hangi sırayla yapıldığını belgeler; hakem revizyon istediğinde analiz tek komutla yeniden çalışır.
• Menü tabanlı programlarda bulunmayan yöntemler gerekiyorsa. Çok düzeyli (hiyerarşik) modeller, doğrulayıcı faktör analizi ve yapısal eşitlik modellemesi, meta-analiz, karmaşık sağkalım modelleri bu gruba girer.
• Lisans bütçesi yoksa. R ve paketleri ücretsizdir; üniversite lisansına bağlı değilsiniz.
• Veri hazırlığı ağırsa. Birden fazla dosyanın birleştirilmesi, uzun–geniş dönüşümleri ve tekrarlayan temizleme işleri kodla çok daha hızlı yürür.
• Grafik kalitesi önemliyse. Dergi ölçütlerine uygun şekil üretimi R’nin güçlü olduğu alanlardan biridir.

Lisans ve erişim

R ücretsizdir ve Windows, macOS ile Linux üzerinde çalışır. Çoğu araştırmacı R’yi RStudio arayüzüyle kullanır; arayüz kod yazmayı, çıktıyı ve grafikleri tek ekranda toplar. Paketler CRAN üzerinden kurulur. Üniversite lisansı gerekmediği için evde ve kampüste aynı kurulumla çalışabilirsiniz.

R’de hangi analizler yapılır?

Analize başlamadan önce neler tamamlanmalı?

• Analiz planı yazılmalı: hangi araştırma sorusu hangi testle yanıtlanacak.
• Veri sözlüğü hazırlanmalı; değişken adları boşluk ve Türkçe karakter içermeyecek biçimde düzenlenmeli.
• Kayıp veri ve uç değerler ele alınmalı, ters maddeler kodlanmalı.
• Çalışma bir proje klasöründe toplanmalı; veri, kod ve çıktı ayrı tutulmalı.
• Rastgelelik içeren işlemlerde (çoklu atama, bootstrap) tohum değeri sabitlenmeli.

Sık karşılaşılan sorunlar

• Paket sürümü farkları. Aynı kod farklı sürümlerde farklı çıktı verebilir; yöntem bölümünde R ve paket sürümleri belirtilmelidir.
• Türkçe karakter ve kodlama. Dosyalar UTF-8 olarak okunmadığında değişken düzeyleri bozulur.
• Ondalık ayırıcı. Virgülle kaydedilmiş sayılar metin olarak okunur; okuma aşamasında ayırıcı belirtilmelidir.
• Faktör düzeylerinin sırası. Referans kategori yanlış seçildiğinde regresyon katsayıları yanlış yorumlanır.
• Kayıp verinin sessizce düşmesi. Bazı işlevler eksik satırları haber vermeden analizden çıkarır; örneklem sayısı her tabloda kontrol edilmelidir.

Çıktılar nasıl raporlanır?

R çıktısı ham hâliyle tez ya da makaleye konulmaz. APA 7 için test istatistiği, serbestlik derecesi, anlamlılık değeri, etki büyüklüğü ve güven aralığı birlikte verilir; tablolar gtsummary, apaTables ya da flextable gibi paketlerle üretilip biçimlendirilir. Yöntem bölümünde kullanılan R sürümü ve temel paketlerin adı yazılır. Kod dosyasının ek olarak paylaşılması, tekrarlanabilirlik açısından giderek daha çok beklenmektedir.

Sık sorulan sorular

SPSS kullanıyorum, R’ye geçmek zorunda mıyım?
Hayır. Standart fark ve ilişki analizleri için SPSS yeterlidir. R’ye ihtiyaç, çok düzeyli model, yapısal eşitlik modellemesi ya da meta-analiz gibi yöntemler gerektiğinde ve tekrarlanabilirlik istendiğinde doğar.

Kod bilmiyorum, öğrenmem ne kadar sürer?
Veri okuma, betimsel istatistik ve temel testler için birkaç günlük düzenli çalışma yeterlidir. Zorlayan kısım komutlar değil, hangi modelin niçin kurulduğuna karar vermektir.

Dergiler R ile yapılan analizleri kabul eder mi?
Eder. Yöntem bölümünde programın ve paketlerin adı ile sürümünün belirtilmesi yeterlidir.

Aynı analizi R ve SPSS’te yapınca sonuç değişir mi?
Kural olarak değişmez. Farklılık genellikle varsayılan ayarlardan kaynaklanır: eksik veri işleme yöntemi, serbestlik derecesi düzeltmesi ya da döndürme tekniği gibi. Ayarlar eşitlendiğinde sonuçlar örtüşür.