Veriden yayına, doğruluğu kanıtlanmış istatistik.
124 analiz, varsayım kontrolü, APA 7 raporu ve yeniden üretim kodu tek platformda. Her analiz bağımsız referanslarla sınandı; sonuçlar tahmin değil, kanıt.
- 50 🪙 başlangıç hediyesi
- Kurulum gerekmez
- Veri kurum sunucusunda kalır
- KVKK uyumlu
124 analiz, 14 yöntem ailesi
Lisans tezinden doktora çalışmasına, sosyal bilimlerden sağlık ve mühendisliğe kadar. Aşağıdaki her grafik, örnek veri üzerinde gerçek formüllerle hesaplanıp canlandırılıyor — altındaki sonuç satırı sistemin yazdığı APA biçimidir.
Basit doğrusal regresyon
β = 0,81, t(46) = 9,44, p < .001, R² = 0,66
Tek yönlü varyans analizi
F(2, 87) = 6,79, p = .002, η² = 0,14
Temel bileşen yükleri
Tek bileşen varyansın %58'ini açıklıyor, Cronbach α = 0,85
Eğilim + mevsimsellik modeli
Yıllık eğilim +6,2 birim; 12 aylık tahmin, mevsimsellik dahil (σ = 2,72)
k-ortalamalar kümeleme
k = 3, 5 yinelemede yakınsadı, küme içi kareler toplamı = 129,4 (n = 90)
Kaplan-Meier sağkalım analizi
Medyan sağkalım A grubunda 20,2 ay, B grubunda 6,6 ay (Kaplan-Meier)
Beta-Binom Bayesçi güncelleme
Sonsal ortalama = 0,70, %95 güvenilir aralık [0,59, 0,81], n = 60
Sabit etkiler meta-analizi
Birleşik etki = 0,40, %95 GA [0,28, 0,52], I² = %0
Dağılım ve merkezi eğilim
n = 240, Ort. = 27,2, SS = 12,0, çarpıklık = 1,23 — sağa çarpık
Tüm 124 analizi ve jeton bedellerini görün
Her analiz farklı miktarda jeton tüketir; APA raporu eklenirse ek jeton. Abonelik yok — yalnızca çalıştırdığınız analiz için ödeme yapılır.
İlişki ve regresyon
- Korelasyon Analizi15 + 15 🪙
- Çoklu Doğrusal Regresyon35 + 25 🪙
- İkili Lojistik Regresyon40 + 25 🪙
- Kısmi Korelasyon20 + 15 🪙
- Probit Regresyon35 + 20 🪙
- Poisson Regresyon35 + 20 🪙
- Ridge / Lasso Regresyon35 + 20 🪙
- Regresyon Modeli Karşılaştırması60 + 25 🪙
- Gradient Boosting Regresyon40 + 25 🪙
- Random Forest Regresyonu35 + 22 🪙
- Karar Ağacı Regresyonu30 + 20 🪙
- K En Yakın Komşu Regresyonu30 + 20 🪙
- Çok Değişkenli Polinom Regresyonu30 + 20 🪙
- Quantile (Kantil) Regresyon35 + 20 🪙
- ROC Eğrisi & AUC25 + 15 🪙
- Ordinal Lojistik Regresyon40 + 25 🪙
- Multinomial Lojistik Regresyon40 + 25 🪙
- GAM (Genelleştirilmiş Toplamsal Model)40 + 25 🪙
- Polinom Regresyon22 + 12 🪙
- Elastic Net Regresyon35 + 20 🪙
- Panel Data (Pooled / FE / RE + Hausman)45 + 28 🪙
- Robust Regresyon (M-estimator)30 + 18 🪙
- LOWESS (Non-parametric eğri uyumu)18 + 10 🪙
- Mediation (Aracı Değişken — Hayes Model 4)35 + 22 🪙
- Moderation (Düzenleyici — Hayes Model 1)30 + 18 🪙
- Moderated Mediation (Hayes Model 7)45 + 28 🪙
Karşılaştırma ve varyans analizi
- Bağımsız Örneklem t-Testi15 + 15 🪙
- Bağımlı Örneklem t-Testi15 + 15 🪙
- Tek Yönlü ANOVA25 + 20 🪙
- Tek Örneklem t-Testi10 + 10 🪙
- Tek Örneklem Z Testi10 + 10 🪙
- ANCOVA30 + 20 🪙
- İki Yönlü ANOVA30 + 20 🪙
- Tekrarlı Ölçümler ANOVA35 + 25 🪙
- MANOVA40 + 25 🪙
- TOST Eşdeğerlik Testi25 + 15 🪙
- MANCOVA50 + 30 🪙
- Hotelling's T² (Çok Değişkenli)25 + 15 🪙
- Welch ANOVA + Brown-Forsythe (eşit olmayan varyans)25 + 15 🪙
- Mixed (Karışık) ANOVA35 + 22 🪙
- Kategorik İlişki (Cramér's V, Lambda, φ)12 + 7 🪙
Non-parametrik yöntemler
- Mann-Whitney U15 + 15 🪙
- Wilcoxon İşaretli Sıra15 + 15 🪙
- Kruskal-Wallis H20 + 15 🪙
- Friedman Testi20 + 15 🪙
- Sign (İşaret) Testi8 + 4 🪙
- McNemar Testi10 + 5 🪙
- Runs (Wald-Wolfowitz) Rastgelelik Testi10 + 5 🪙
- Bootstrap Güven Aralığı12 + 6 🪙
- K-S İki Örneklem10 + 5 🪙
- Fisher's Exact (2×2)10 + 5 🪙
- Jonckheere-Terpstra (Sıralı Alternatif)14 + 8 🪙
- Permutation (Randomization) Test22 + 12 🪙
- Mood's Median Testi12 + 7 🪙
- Scheirer-Ray-Hare (Non-param Two-way ANOVA)22 + 13 🪙
Ölçek, psikometri ve yapısal modeller
- Güvenilirlik (Cronbach α)25 + 20 🪙
- Açımlayıcı Faktör Analizi50 + 30 🪙
- Temel Bileşen Analizi (PCA)30 + 20 🪙
- Doğrusal Diskriminant Analizi35 + 25 🪙
- Kanonik Korelasyon35 + 25 🪙
- Doğrulayıcı Faktör Analizi (CFA)60 + 40 🪙
- Yapısal Eşitlik Modeli (SEM)80 + 40 🪙
- PLS-SEM80 + 40 🪙
- Madde Tepki Kuramı (IRT)60 + 30 🪙
Zaman serisi ve ekonometri
- ARIMA35 + 20 🪙
- SARIMA40 + 20 🪙
- Holt-Winters Üstel Düzgünleştirme30 + 15 🪙
- VECM (Vektör Hata Düzeltme)55 + 30 🪙
- VAR / VECM (Ekonometri)55 + 30 🪙
- GARCH50 + 25 🪙
- Augmented Dickey-Fuller (Birim Kök)12 + 6 🪙
- KPSS Durağanlık Testi12 + 6 🪙
- Ljung-Box (Otokorelasyon)10 + 5 🪙
Makine öğrenmesi
- K-Means Kümeleme25 + 15 🪙
- Hiyerarşik Kümeleme25 + 15 🪙
- DBSCAN25 + 15 🪙
- Karar Ağacı30 + 20 🪙
- Random Forest35 + 20 🪙
- Support Vector Machine35 + 20 🪙
- Gaussian Naive Bayes25 + 15 🪙
- Sinir Ağı (MLP)50 + 25 🪙
Tanımlayıcı, kategorik ve diğer
- Tanımlayıcı İstatistikler5 + 10 🪙
- Frekans Analizi5 + 8 🪙
- Ki-Kare Bağımsızlık Testi15 + 15 🪙
- Karma Etkili Model (Mixed)60 + 30 🪙
- Kompleks Anket Tasarımı (tabakalı/ağırlıklı)25 + 15 🪙
- LDA Topic Modeling (Nitel)25 + 15 🪙
- Conjoint Analizi (tam profil)30 + 18 🪙
- Monte Carlo Simülasyon30 + 15 🪙
Varsayım ve tanı testleri
- Normallik Testi (Shapiro-Wilk, K-S)10 + 10 🪙
- Regresyon Tanı Testleri20 + 15 🪙
- F-Testi (Varyans Eşitliği)8 + 4 🪙
- K-S Tek Örneklem (Lilliefors)8 + 4 🪙
- Anderson-Darling Normallik8 + 4 🪙
- Box's M (Kovaryans Homojenliği)12 + 6 🪙
- DeLong AUC Karşılaştırma22 + 12 🪙
- Varyans Homojenliği (Levene + Brown-Forsythe + Bartlett)8 + 4 🪙
Biyoistatistik ve hayatta kalma
- Kaplan-Meier Yaşam Çözümlemesi35 + 25 🪙
- Cox Orantılı Risk Regresyonu45 + 30 🪙
- Parametrik Survival (Weibull/Log-normal/Log-logistic AFT)45 + 30 🪙
- Competing Risks (Aalen-Johansen CIF)35 + 22 🪙
- Bland-Altman Anlaşma25 + 15 🪙
- Diferansiyel Gen İfadesi (NB GLM)50 + 30 🪙
- Over-representation Analizi (Fisher exact)22 + 12 🪙
Sinyal, mekânsal ve mühendislik
- Sosyal Ağ Analizi45 + 25 🪙
- Power Spectral Density (Welch)18 + 10 🪙
- Coherence (frekans bazlı bağımlılık)22 + 12 🪙
- Continuous Wavelet Transform (Morlet)25 + 15 🪙
- Mekansal Otokorelasyon (Moran's I + Geary's C)30 + 18 🪙
- DOE — 2^k Tam Faktöriyel30 + 18 🪙
- SPC Kontrol Kartı (X̄-R/S, I-MR, p, c, u)22 + 12 🪙
Bayesçi yöntemler
- Bayesyen Regresyon70 + 35 🪙
- Bayesian t-testi (BEST — Kruschke)35 + 20 🪙
- Bayesian Hierarchical Regresyon50 + 30 🪙
- Bayes Factor (Savage-Dickey)35 + 20 🪙
Nedensellik
- Eğilim Skoru Eşleştirme (PSM)55 + 30 🪙
- Difference-in-Differences50 + 25 🪙
- Araç Değişkenler (2SLS)50 + 25 🪙
Sentez ve meta-analiz
- Meta-analiz35 + 20 🪙
- GRADE Kanıt Değerlendirmesi18 + 10 🪙
- Meta-regresyon30 + 18 🪙
Uyum ve güvenirlik
- Cohen's kappa (uyum)12 + 8 🪙
- Fleiss kappa (3+ değerlendirici)15 + 10 🪙
- ICC (sınıf içi korelasyon katsayısı)18 + 10 🪙
Sistemi burada deneyin — giriş gerekmez
Bir senaryo seçin ve analizi çalıştırın. Varsayım kontrolünden APA raporuna kadar sistemin gerçek çıktısını görürsünüz; sade Türkçe yorum dahil.
Yeni öğretim yöntemi sınav puanını yükseltiyor mu?
| Öğrenci | Yöntem | Puan |
|---|---|---|
| 1 | Klasik | 68 |
| 2 | Klasik | 72 |
| 3 | Klasik | 65 |
| 21 | Yeni | 75 |
| 22 | Yeni | 79 |
| 23 | Yeni | 71 |
| … toplam 40 satır | ||
“Analizi çalıştır”a basın — varsayım kontrolü, sonuç tablosu ve APA raporu burada görünecek.
Bu çıktıdaki değerler sistemin kendi hesaplama motorundan alınmıştır; gösterim için veri seti sabittir. Kendi verinizle aynı akışı hesap açarak çalıştırabilirsiniz.
Üç adım — ve her adımda öğreterek
Sistem yalnızca sonucu vermez; hangi analizi neden seçtiğini, hangi varsayımın karşılandığını ve sonucun ne anlama geldiğini anlatır.
- 1
Veriyi yükleyin
21 format okunur. Değişken tipleri otomatik tanınır; eksik değer, aykırı değer ve etiket tutarsızlıkları kalite raporunda bildirilir.
- 2
Doğru analizi seçin
Araştırma deseni sihirbazı birkaç soruyla uygun testi önerir. Varsayım ihlalinde alternatifi söyler: Levene anlamlıysa Welch, normallik bozuksa Mann-Whitney.
- 3
Raporlayın ve kanıtlayın
APA 7 metni, tablolar, grafikler, etki büyüklüğü ve güven aralıkları. Word/PDF çıktısı, R / Python / SPSS yeniden üretim kodu ve doğrulama kaydı.
Sonuçlara neden güvenilir?
Bir analiz platformunun tek ciddi sınavı şudur: aynı veriyle, kabul görmüş bir yazılımın verdiği sonucu verebiliyor mu? Sistem bu sınava üç ayrı yöntemle sokuldu.
Bağımsız referansla doğrulama
Beklenen değerler sistemin kendi koduyla değil, bağımsız kaynaklarla üretildi: kapalı form hesaplar, yayınlanmış R/lavaan çıktıları ve analitik sınır durumları. Her analiz için beklenen ile üretilen değer tek tek karşılaştırıldı.
0 vaka · 0 değer kontrolü
Dayanıklılık ve şeffaflık
Hesaplama motorunun tüm uçları eksik veri ve uç durum varyantlarıyla tarandı; beklenen uyarılar dışında hiçbir çağrı çökmedi. Rastgeleliğe dayanan yöntemler (MCMC, bootstrap) tolerans aralığıyla sınanır ve tolerans her kayıtta yazılıdır.
Bilinen sınırlar tanıtım kılavuzunda açıkça listelenir
Ayrı lisanslanan araçların yerine tek platform
İstatistik, ölçek geliştirme, nitel analiz, kaynak yönetimi ve raporlama aynı sistemde; veri elden ele dolaşmaz.
Dağınık araçlar yerine tek akış
- İstatistik analiz, anket/ölçek geliştirme, nitel analiz, kaynak-atıf yönetimi ve raporlama aynı sistemde
- Veri setinden APA raporuna kadar aktarım yok: dosya elden ele dolaşmaz
- Ölçek geliştirme 9 adımda: kavramsal çerçeve → uzman görüşü (DKO/CVR) → pilot → EFA/CFA → güvenirlik → rapor
Veri egemenliği ve KVKK
- Hesaplama kurumun sunucusunda yerel çalışır; istatistik hesapları hiçbir dış servise gönderilmez
- Metin üretiminde kullanılacak yapay zekâ aracını kullanıcı seçer — bu bilgisayarda çalışan ücretsiz model dahil
- Veriler hesaba bağlı kalır, eğitim verisi olarak kullanılmaz, istenildiği an silinir
Öğrenme ve öğretim bir arada
- Her adımda gerekçe, her sonuçta “1 dakikada öğren” mini dersleri
- Menü menü anlatan kullanım rehberi sistemin içinde; PDF olarak indirilebilir
- Danışman ve öğrenci aynı projede/analizde ortak çalışır, yorum bırakır
Hakem ve editör karşısında savunulabilirlik
- APA 7 uyumlu metin, tam tablo seti, etki büyüklüğü ve güven aralıkları
- R / Python / SPSS yeniden üretim kodu: üçüncü taraf aynı sonucu üretebilir
- Kör hakemlik uyumlu doğrulama kaydı: yazar kimliği geçmez, SHA-256 özeti içeriğin değişmediğini kanıtlar
Danışman, öğrenci ve ekip aynı analizde
Projeye üye ekleyebilir ya da tek bir analizi bir meslektaşla paylaşabilirsiniz — “şu varsayımı kontrol eder misin?” notuyla birlikte. Yetkiler nettir; kimse yetkisi olmayan bir sonucu göremez ya da değiştiremez.
Anket ve ölçek
11 madde tipi, koşullu mantık, çok sayfalı form, bağlantıyla cevap toplama. Tek tıkla veri setine dönüşür.
Nitel analiz
Görüşme transkriptlerini kodlayın, kavram ağacı kurun, kelime havuzu çıkarın, konuşmacıları ayırın.
Kaynak ve atıf
PDF yükleyin, DOI ve yazar otomatik gelsin. APA, MLA, Chicago, IEEE, Vancouver, Harvard; BibTeX/RIS uyumlu.
Etik kurul taslağı
Araştırma bilgilerinden sekiz bölümlü etik başvuru taslağı; ekip üyeleriyle ortak düzenlenir.
Yapay zekâ hesap yapmaz, anlatır
Hangi aracı kullanacağınızı siz seçersiniz — ücretsiz seçenekler dahil. Hiçbir sağlayıcı hazır değilse sistem kendi kural tabanlı motoruyla yorum üretir; sayısal sonuçlar her durumda aynıdır.
Bu bilgisayarda çalışan modeller
Ollama ve LM Studio ile model kurumun kendi donanımında çalışır. Hiçbir veri dışarı çıkmaz, hiçbir ücret ödenmez.
Bulut servislerin ücretsiz katmanı
Google Gemini, Groq, OpenRouter ve Hugging Face ücretsiz anahtarla kullanılabilir. Bu servislere ham veri satırları değil, yalnızca analiz özeti gider.
Claude ve ChatGPT API
Akademik metin kalitesinde en üst seçenek; kurumun API anahtarıyla çalışır. Kullanmak zorunlu değildir — sistem yapay zekâ olmadan da eksiksiz çalışır.
Jeton paketleri — abonelik yok
Jetonlar sona ermez, yalnızca çalıştırılan analiz için ödenir. Kurumsal kullanımda kurum hesabı açılır, üyeler e-posta daveti ile eklenir ve jeton merkezî olarak tanımlanır.
Yeni hesaplara 50 🪙 başlangıç jetonu tanımlanır — ilk analizler için ödeme gerekmez.
Veri kurumun elinde kalır. Sonuç kanıtıyla gelir.
Analizler sunucuda yerel çalışır. Yorum metni için bulut bir yapay zekâ aracı seçilirse o servise yalnızca analiz özeti ve sonuç tabloları gider — ham satırlar gönderilmez. Hiçbir şeyin dışarı çıkmaması isteniyorsa yerel bir model seçilir ya da yapay zekâ tümden kapatılır.