Edited by Assoc. Prof. Dr. Şenol Çelik and Assoc. Prof. Dr. Nilay Köleoğlu's Statistical Research in Science, Engineering, and Natural Sciences is a comprehensive guide that highlights the growing importance and broad application of statistics across these disciplines. This 11-chapter volume, prepared with contributions from 11 academics from different Turkish universities — most of whom are statisticians specialising in fields such as statistics, biometrics, and econometrics — focuses on the analytical methods most needed by researchers. The book's content covers a broad spectrum, from advanced topics like data mining and machine learning (Naive Bayes classification ), meta-analysis, multivariate statistical analyses (factor analysis, multiple correspondence analysis ), handling missing values, logistic regression, and probit analysis, to quality management and control charts like Shewhart, CUSUM, and EWMA. Furthermore, parametric and nonparametric comparison methods, such as ANOVA and the Kruskal-Wallis test, have specific applications in fields such as aquaculture and meteorology. One of the book's key features is its inclusion of practical applications using RStudio, SPSS, and Minitab software, with all analysis results interpreted in an easily understandable language for researchers. With its peer-reviewed chapters, this work serves as an essential reference source for researchers in the sciences, engineering, and natural sciences, enabling them to use statistical methods effectivelyDoç. Dr. Şenol Çelik ve Doç. Dr. Nilay Köleoğlu editörlüğünde hazırlanan Fen, Mühendislik ve Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Araştırmalar, istatistik biliminin bu disiplinlerdeki artan önemini ve geniş uygulama alanlarını vurgulayan kapsamlı bir rehberdir. Türkiye'nin farklı üniversitelerinden, çoğu istatistikçi olan 11 akademisyenin (istatistik, biyometri, ekonometri gibi alanlarda uzmanlaşmış ) katkılarıyla hazırlanan bu 11 bölümlük eser, araştırmacıların en çok ihtiyaç duyduğu analiz yöntemlerine odaklanmaktadır. Kitabın içeriği, veri madenciliği ve makine öğrenmesi (Naive Bayes sınıflandırma ), meta analizi , çok değişkenli istatistiksel analizler (faktör analizi , çoklu uyum analizi ), kayıp değerlerin işlenmesi , lojistik regresyon ve probit analizi gibi ileri düzey konulardan, kalite yönetimi ve Shewhart, CUSUM, EWMA gibi kontrol grafiklerine kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. Ayrıca, ANOVA ve Kruskal-Wallis testi gibi parametrik ve nonparametrik karşılaştırma yöntemleri de su ürünleri ve meteoroloji gibi spesifik alanlardaki uygulamalarla zenginleştirilmiştir. Kitabın en önemli özelliklerinden biri, teorik bilgilerin yanı sıra R Studio, SPSS ve MİNİTAB paket programları kullanılarak yapılan bu uygulamalara yer vermesi ve tüm analiz sonuçlarının araştırmacılar için kolayca anlaşılabilir bir dille yorumlanmasıdır. Hakem sürecinden geçen bölümleriyle bu çalışma, fen, mühendislik ve doğa bilimleri alanındaki araştırmacılar için istatistiksel yöntemleri etkin bir şekilde kullanmalarını sağlayacak temel bir başvuru kaynağı niteliğindedir
