@mastersthesis{bal2025literary,
  author = {Bal, Onur},
  title = {Literary Work Readership and Its Relationship with Mentalisation and Empathy},
  school = {Yeditepe University},
  year = {2025},
  type = {Master's thesis},
  url = {https://onurbal.com/en/academics/thesis/}
}

3.4. Veri Analizi

Tüm analizler macOS Sonoma (sürüm 14.4.1) üzerinde Python (sürüm 3.13.3; Python Software Foundation, 2025) kullanılarak yürütülmüştür. Veri yapıları ve veri işleme için pandas (sürüm 2.1.2; McKinney, 2010), sayısal işlemler için NumPy (sürüm 1.26.1; Harris ve ark., 2020), korelasyon analizi için Pingouin (sürüm 0.5.5; Vallat, 2018), sürekli değişkenlerin standartlaştırılması için scikit-learn (sürüm 1.3.2; Pedregosa ve ark., 2011) ve doğrusal ve hiyerarşik regresyon modellemesi için Statsmodels (sürüm 0.14.0; Seabold ve Perktold, 2010) olmak üzere açık kaynaklı paketler kullanılmıştır. Görselleştirmeler Matplotlib (sürüm 3.8.1; Hunter, 2007) ve Seaborn (0.13.0; Waskom, 2021) kullanılarak oluşturulmuştur.

Tüm katılımcılar (N = 258) bütün ölçme araçlarını eksiksiz tamamlamıştır. Bu nedenle kayıp veri ataması veya liste bazında çıkarma işlemine gerek duyulmamıştır. Korelasyon ve regresyon analizlerinde katılımcıların yaşı ve okudukları kitap sayısı için logaritmik değerler kullanılmıştır. Korelasyon analizleri Pearson r katsayısı kullanılarak yürütülmüş; demografik ve psikolojik değişkenlerin empati ve zihinselleştirme üzerindeki etkilerini incelemek amacıyla hiyerarşik regresyon modelleri oluşturulmuştur. Hiyerarşik çoklu regresyon analizleri, klasik (robust olmayan) standart hatalarla sıradan en küçük kareler (OLS) tahmini kullanılarak yürütülmüştür. Değişkenler üç blok hâlinde modele dahil edilmiştir: demografik kontrol değişkenleri, temel yordayıcılar ve etkileşim terimleri. Kontrol bloğundaki kategorik değişkenler, referans kategoriler kullanılarak kukla değişkenler biçiminde kodlanmıştır. Etkileşim terimlerinde yer alan yordayıcılar, çarpım terimleri hesaplanmadan önce ortalama etrafında merkezlenmiştir. Standartlaştırılmış beta katsayıları (β), her bir standartlaştırılmamış katsayının yordayıcının standart sapmasının sonuç değişkeninin standart sapmasına oranıyla çarpılması yoluyla hesaplanmıştır (yani, β = B × SDₓ / SDᵧ). Artıkların normalliği, homoskedastisite, çoklu doğrusal bağlantı (VIF) ve etkili gözlemler (Cook uzaklığı) dahil olmak üzere model varsayımları kontrol edilmiş ve karşılanmıştır. Sonuçlar APA 7 ilkelerine (American Psychological Association, 2020) uygun olarak; her adım için standartlaştırılmamış katsayılar (B), standart hatalar (SE), standartlaştırılmış beta (β), t değerleri, p değerleri ve model istatistikleri (ΔR², R², F_change, p_change ve toplam model F) verilerek raporlanmıştır. Regresyon analizlerinde anlamlılık testi için alfa düzeyi .05 olarak belirlenmiş; korelasyon sonuçları yorumlanırken ise hem .05 hem de .001 eşikleri dikkate alınmıştır.

Veri seti, analiz betikleri ve anket ön izlemesi dahil olmak üzere tüm materyaller bir OSF deposunda erişime açıktır (bkz. Ek L).