Değişken	β (Stand.)	SE	%95 GA	p	VIF
Ön-test	0.42	0.05	[0.32, 0.52]	<.001	1.8
Öz-yeterlik	0.22	0.04	[0.14, 0.31]	<.001	1.7
Çalışma Saati	0.15	0.05	[0.05, 0.25]	.006	1.4

Lojistik şablonu:

Yordayıcı	OR	%95 GA	p	Not
Program (1=Var)	1.42	[1.10, 1.86]	.008	Temel olasılık: %62
Devamsızlık (gün)	0.96	[0.94, 0.98]	.001	Birim artış başına

İpucu: Lojistikte logit katsayı yerine OR ve GA’sı tercih; metinde temel olasılığı (base rate) sözlü çevirin.

---

5) Parametrik Olmayan Testler, Ki-Kare ve Etki Büyüklükleri

• Mann–Whitney U / Kruskal–Wallis: Median (IQR) raporlayın; Cliff’s delta veya r ekleyin.

• Ki-kare: Satır/kolon yüzdelerini taşıyın; Cramer’s V ile etki büyüklüğü.

• Risk ölçüleri: OR/RR + %95 GA.
  Tablo notu: “Hücrelerdeki değerler % (n). Hata ölçütleri %95 güven aralığıdır.”

---

6) Güvenirlik ve Psikometri Tabloları: Alfa’nın Ötesi

Güvenirlik şablonu:

Alt Ölçek	Madde	α	ω	AVE	CR
Öz-düzenleme	6	.83	.86	.52	.87
Strateji Kullanımı	4	.78	.80	.49	.81

DFA uyum tablosu:

Model	χ²/df	CFI	TLI	RMSEA [GA]	SRMR
3 faktör	2.1	.95	.94	.052 [.045, .059]	.043

7) Veri Kalitesi ve Eksik Veri: Şeffaflık Panosu

Akış tablosu (metinsel):

Aşama	n	Not
Başlangıç örneklem	2,104	–
Dışlamalar (hızlı tamamlama + dikkat)	107	Kriter: < 3 dk ve 3/4 yanlış
Analize giren	1,997	–
MI sonrası birleştirilmiş set	1,997	m=20

8) “Kötü Tablo” Nasıl Tanınır ve Nasıl Düzeltilir?

• Sorun: Aşırı ondalık ve anlamsız hassasiyet → Çözüm: 2 ondalık.

• Sorun: p-değerini “sıfır” yazmak → Çözüm: p<.001.

• Sorun: GA yok → Çözüm: SE veya %95 GA’yı ekleyin; GA önerilir.

• Sorun: Başlık nesnel değil → Çözüm: “Ana sonuçlar” cümle başlık: “Müdahale düşük SES’te daha etkilidir.”

---

9) Şemalara Giriş: Akış, Mimari, İlişki ve Belirsizlik

Şemalar dört ana ihtiyaca cevap verir:

1. Akış: Katılımcı/örneklem (CONSORT benzeri), veri boru hattı.

2. Mimari: Model (SEM), analiz pipeline, yazılım/versiyon.

3. İlişki: Kavramsal çerçeve, DAG (Directed Acyclic Graph), moderasyon/mediasyon diyagramı.

4. Belirsizlik: Tahmin bantları, karar ağaçlarında eşik çizgileri, duyarlılık panosu.

Kural: Şema bir hikâye anlatır: “Ne oldu?”, “Hangi sırayla?”, “Hangi kararla?”, “Nerede belirsizlik var?”

---

10) Örneklem Akışı (CONSORT Benzeri) – Raporun Damar Yolu

Bileşenler:

• Başlangıç n, uygunluk, randomizasyon/atanma, müdahale alanlar, izlem, analize dâhil.

• Dışlama nedenleri ve n’ler.

• Kümeli çalışmalarda küme n’leri ayrı.

Metinle tarif (şema mantığı):
Başlangıç 2,342 → Uygun 2,104 → Randomize 1,980 (M: 990, K: 990) → İzlem kaybı 124 (M: 87, K: 37) → Analize dâhil 1,856.
Neden etkili? Okur tek bakışta attrition’ı ve simetrisini görür.

---

11) Veri Boru Hattı (Pipeline) Şeması: Tekrarlanabilirliğin Kataloğu

Düğümler: Toplama → Temizlik (kod defteri, ters kodlama) → Eksik veri (MI/FIML) → Varsayım kontrolleri → Modelleme (t/ANOVA/GLM/GLMM) → Duyarlılık → Raporlama (tablo/şekil).
Etiketler: Araç/versiyon (R 4.4.1, lavaan 0.6-17), seed, OSF bağlantısı.
İpucu: Şema üstünden “hangi adım neyi üretir?” ilişkisini gösterin; okur aynı hattı tekrar kurabilir.

---

12) Kavramsal Çerçeve ve DAG’lar: Yanlılığı Çizerek Yönetmek

DAG ile: Nedensel yollar (X→Y), karıştırıcılar (Z), aracılar (M), kollider’lar.
Amaç: Hangi kovaryatların kontrol edileceği; hangilerinin edilmeyeceği (kollider).
Görsel ilke: Okunur yön okları, sınırlı renk, “isim–tanım” başlığı.
Not: DAG, modelinizi “legalize” etmez; rıza ve ölçüm şartları ayrıca savunulmalı.

---

13) Karar Ağaçları ve Eşikler: Pratik Anlamlılığa Giden Yol

• Klinik/uygulama: Eşik (Δ) belirleyin; alt/üst sınır bandını şerit olarak çizin.

• Eşdeğerlik/Noninferiority şeması: GA bandı eşik çizgileri arasında mı?

• A/B deneyleri: Durdurma kuralları (O’Brien–Fleming) akış üzerinde gösterilsin.

---

14) Karma Sonuçlar İçin Kompozit Şemalar: Patchwork Düşüncesi

Bir tek figürde üç sahne:

1. Ana etki (nokta + %95 GA).

2. Forest (alt gruplar).

3. Olasılık eğrisi (lojistik).
   Düzen: Ortak lejant, hizalı eksen, alt başlıklarla “ne–ne kadar–kim için”.

---

15) Belirsizliği Görselde Dürüstçe Göstermek

• Hata çubuğu mu, GA mı? Etikette türü yazın: “%95 GA”.

• Tahmin bandı vs güven bandı: Tahmin bandı birey düzeyi değişkenlik içindir; karıştırmayın.

• Gri şerit hileleri: Şeridi “ince” tutup belirsizliği küçümsemeyin; okuru yanıltır.

---

16) Şema ve Tablo Erişilebilirliği: Renk Körlüğü, Kontrast, Etiket

• Renk: Mavi–turuncu, mor–yeşil gibi CB-dostu paletler; yalnız renge değil çizgi türü/ikon ayrımına da yaslanın.

• Kontrast: ≥4.5:1; açık zemin–koyu metin.

• Etiket: Kısa, birimli eksen; lejant tek satır; ekran okuyucular için alternatif metin.

---

17) Disiplinlere Göre Tablolaştırma ve Şemalaştırma İncelikleri

• Eğitim: Kümelenme düzeyi tabloya (n_sınıf, ICC) yansıtın; şemalarda okul–sınıf örnekleme akışı.

• Sağlık: Risk farkı, RR/OR ve NNT; yan etki profili ısı haritası.

• Mühendislik: Tolerans/ölçüm belirsizliği; cihaz akışları ve kalibrasyon şemaları.

• Sosyal Bilimler: Karma yöntem: tematik kod ağaçları + nicel sonuç tabloları; triangulation matrisi.

---

18) Yazım Standartları (APA, STROBE, CONSORT, PRISMA) – Kısa Kılavuz

• APA: Tablo/şekil numarası, başlık cümlesi, notlar (kısaltmalar, düzeltmeler, varsayımlar).

• STROBE: Gözlemsel çalışmalar için akış ve örnekleme netliği.

• CONSORT: Deney akışı, ayrışmalar, protokol sapmaları.

• PRISMA: Sistematik derlemede akış diyagramı ve çıkış ölçütleri şeffaflığı.

---

19) “Kopyalanabilir” Tablo ve Şekil: Kod–Veri–Rapor Eşleşmesi

• Tekrarlanabilirlik: Tablo/şekil doğrudan koddan üretildi mi? (R Markdown/Quarto)

• Sürüm: fig_03_effect-heterogeneity.pdf, table_02_primary-results.csv; kaynak kodu ve veri sürümüyle eşleştirin.

• Ek materyal: Yüksek çözünürlük (300–600 dpi), vektör format (PDF/SVG) tercih edin.

---

20) Uygulamalı Örnek A: Okul Tabanlı Okuma Müdahalesi – Tablolar ve Şemalar

Tablo 1 – Karar Tablosu: Birincil ve alt grup etkileri (GA + d).
Şekil 1 – Ana Etki: Nokta ± %95 GA (eşik çizgisi d=0.25).
Şekil 2 – Forest: SES alt grupları; düşük SES’te belirgin etki.
Şekil 3 – Olasılık Eğrisi: Geçme olasılığı; temel olasılık dipnotu.
Not: Tablo–şekil tekrarına düşmeden farklı soruları cevaplıyorlar.

---

21) Uygulamalı Örnek B: Lojistik Regresyon – “Sayıyı Söze” Tablolaştırmak

Tablo – OR Panosu:

• Program OR=1.42 (GA [1.10, 1.86])

• Devamsızlık OR=0.96 (GA [0.94, 0.98])
  Metin çevrimi: “Program, geçme olasılığını yaklaşık %6–%18 puan artırıyor; devamsızlık her 1 gün arttığında olasılık azalıyor.”
  Şekil – Olasılık Şeridi: Belirsizlik şeridi ile birlikte eğri. Başlık cümlesi: “Müdahale etkisi temel olasılık düzeyine bağlıdır.”

---

22) Uygulamalı Örnek C: Anket ve Ölçek Psikometrisi – Tablo Kataloğu

• Tablo AFA: Yükler, ortak varyanslar, çıkarılan maddeler.

• Tablo Güvenirlik: α, ω, AVE, CR.

• Tablo Eşdeğerlik: Configural–Metrik–Skalar modellerde uyum indeksleri.

• Şema: Yapı diyagramı (DFA yol şeması) ve kısa form seçimi için karar ağacı.

---

23) Uygulamalı Örnek D: Gözlemsel Çalışma – STROBE Odaklı Şemalar

• Akış: Örneklem dâhil/haric; küme ve zaman düzeyi.

• DAG: Karıştırıcı ve kollider’lar; hangi kovaryatın modele gireceği.

• Duyarlılık Panosu: Aykırı çıkarımı, alternatif model, robust SE’ler; tek şemada üç mini panel.

---

24) Büyük Tablo Problemi: Ek’e Mi, Metne Mi?

• Ana metin karar tablolarını taşır (birincil sonuçlar, alt gruplar, temel modeller).

• Ayrıntılı spesifikasyonlar, değişken tanımları, uç değer testleri, tüm post-hoc’lar Ek’e.

• Okur deneyimi: “Kararı metinde, ayrıntıyı ekte bulurum.” kuralı.

---

25) Çoklu Karşılaştırmalar ve Tablo Etiketi

• Tablo dipnotuna düzeltme yöntemini yazın: “FDR (Benjamini–Hochberg) uygulandı; * işareti FDR sonrası anlamlılık.”

• p yerine GA odaklı anlatı: “GA alt sınırı uygulama eşiğini aşıyor mu?”

• “Etkisiz” sonuçları griyle görsel manipülasyon yapmayın; notlarla açıklayın.

---

26) Tipografi ve Dosya Formatları – Yayın ve Sunum İçin Hazırlık

• Punto: Tablo gövdesi 9–11 pt; başlık 11–12 pt.

• Yazı tipi: Serif (baskıda okunabilirlik), sans (sunumda). Tutarlılık şart.

• Format: PDF/SVG (vektör) makale; PNG/TIFF (300–600 dpi) sunum/web.

• Renk yönetimi: CMYK baskı için gri ton alternatifi; siyah–beyazda da okunur olmalı.

---

27) Yazılım İpuçları: R/LaTeX/Quarto, Jamovi/JASP, SPSS, Stata

• R + knitr/gt/flextable: Tekrarlanabilir tablo; broom ile modellerden otomatik tablo.

• LaTeX + booktabs: Temiz yatay çizgiler, başlık–altlık notları.

• Jamovi/JASP/SPSS: Dergi-dostu tabloları doğrudan alıp başlık ve notlarla zenginleştirin.

• Stata esttab/estout: Regresyon panolarını otomatikleştirin.

---

28) Yaygın Şema Hataları ve Çözümler

• Kalabalık düğümler: “Her şeyi tek figüre” sıkıştırmayın → kompozit panele bölün.

• Renk efsanesi: Yalnız renkle ayrım yapmayın → doku/çizgi/ikon ekleyin.

• Başlıksız şekil: Her şekil cümle kipinde başlık ister.

• Ok yönü belirsiz: Soldan sağa/başından sonuna net akış.

• Efsanevi 3B: 3B pasta/çubuktan kaçının; derinlik efekti bilgi katmaz.

---

29) “Örnekten Politika Önerisine” – Tablo ve Şemayı Birlikte Okutmak

Vaka: Okuma programı.

• Tablo: d=0.28 (GA [0.10, 0.45]); düşük SES d=0.40.

• Şema: Maliyet–etkinlik karar ağacı; eşik çizgisi “1 puan artış başına maliyet”.

• Sonuç dili: “Etki küçük–orta; düşük SES’te pratik olarak anlamlı ve maliyet eşiği altında.”
  Tablo okuru rakamla, şema okuru kararla buluşturur.

---

30) Sonuç: Karar Verdiren Tablo, Hikâye Anlatan Şema

Tablolar ve şemalar, bilimsel iletişimin iki kanadıdır. Güçlü bir rapor:

1. Tablolarda belirsizliği (%95 GA, SE) saklamaz; etki büyüklüklerini (d/OR/RR/R²) görünür kılar.

2. Şemalarda süreci, ilişkileri ve karar eşiklerini açıkça gösterir; DAG/akış/pipeline/forest ile kanıt zincirini kurar.

3. Erişilebilirlik (renk körlüğü, kontrast, etiket) ve tekrarlanabilirlik (kod–veri–figür eşleşmesi) ilkelerini uygular.

4. Disipline özgü standartları (APA, STROBE, CONSORT, PRISMA) karşılar; metin–ek ayrımını doğru yapar.

5. Tek cümlelik başlıklar ve karar tabloları ile okuru yormadan kanıtla ikna eder.

Unutmayın: İyi bir tablo, bir sayfada bir argümanı ispatlar; iyi bir şema, bir süreci öğretir. Bilimsel metinlerinizde bu ikisini çağırdığınız anda, okur hem ne bulduğunuzu hem de ne kadar emin olduğunuzu görür; en önemlisi, ne yapması gerektiğine karar verebilir.