TEMEL İSTATİSTİK EĞİTİMİ
Çevrimiçi Uygulamalı SPSS Eğitimi
Temel İstatistik Eğitimi ile SPSS programında veri girişi, veri temizleme, betimleyici istatistikler ve doğru analiz seçimi gibi temel konuları uygulamalı olarak öğrenin. Eğitimde t-testleri, ANOVA, parametrik ve non-parametrik testler, ayrıca korelasyon ve regresyon analizleri detaylı şekilde ele alınır. Dersler Google Meet üzerinden çevrimiçi yapılır ve katılımcılara analiz sonuçlarını tablo haline getirip yorumlayabilme becerisi kazandırır.
Eğitim Programı
Eğitimler Google Meet üzerinden çevrimiçi olarak gerçekleştirilecektir.
Temel İstatistik Eğitimi Pazartesi-Çarşamba-Cuma günleri saat 21.00’de toplam 6 saat olarak tasarlanmıştır.
Bu Eğitim İçin Araştırmacılardan Beklenen Ön Koşullar
Bu eğitime katılacak araştırmacıların, bilgisayarlarında SPSS yazılımının herhangi bir sürümünün yüklü olması, temel düzeyde istatistik bilgisine sahip olmaları ve Word ile Excel programlarını temel düzeyde kullanabilmeleri beklenmektedir.
Eğitim Sonunda Kazanımlar
Bu eğitim sonucunda katılımcıların, temel düzeyde karşılaştırma ve ilişkisel istatistiksel analizleri SPSS programı kullanarak gerçekleştirebilmeleri, elde edilen bulguları uygun tablolar hâlinde düzenleyerek yorumlayabilmeleri hedeflenmektedir. Ayrıca katılımcılar, analiz sürecine geçmeden önce veri kontrolünü yapabilme, uç değerleri ve kayıp verileri belirleyebilme ve ilgili analizler için gerekli varsayımları bağımsız olarak test edebilme becerisi kazanacaklardır.
EĞİTİM KATILIM ÜCRETİ: 2.000 TL
Lütfen aşağıdaki ödeme yöntemlerinden birini seçerek işleminizi tamamlayınız.
| Konular | EĞİTİM İÇERİĞİ |
|---|---|
| SPSS'e Giriş | Program Tanıtımı |
| Ölçek Türleri | |
| Veri Dosyası Oluşturma ve Veri Girişi | |
| Veri Tarama ve Temizleme (Uç değer, kayıp değer, recode) | |
| Betimleyici İstatistikler (Frekans, yüzde, ortalama, ss, basıklık, çarpıklık) | |
| Doğru Analizi Seçmeye Karar Verme | |
| Parametrik Testler | Parametrik Testler Nedir? Farkı Nelerdir? |
| T-Testleri (Tek Örneklem-Bağımsız Gruplar ve Bağımlı Gruplar T Testleri) | |
| Tek Yönlü Varyans Analizi, İki Yönlü Varyans Analizi | |
| Tekrarlı Yöntemlerde Tek Yönlü Varyans Analizi | |
| Non-Parametrik Testler | Mann Whitney U Testi |
| Kruskal Wallis-H Testi | |
| Wilcoxon İşaretli Sıra Testi | |
| Değişkenler Arasındaki İlişkiler İçin Testler | Korelasyon Nedir? Korelasyon Türleri Nelerdir? (Sunum) |
| Korelasyon Analizi Uygulaması | |
| Regresyon Nedir, Türleri Nelerdir, Niçin Kullanılır ve Korelasyondan Farkı Nedir? | |
| Basit Doğrusal Regresyon Analizi Uygulaması | |
| Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi Uygulaması |
Temel İstatistik Eğitimi Başvuru Formu
Temel İstatistik ve SPSS Eğitimi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Temel İstatistik ve SPSS Eğitimi hakkında merak edilen tüm soruların yanıtlarını bu sayfada bulabilirsiniz. Eğitim; veri girişi, veri temizleme, betimleyici istatistikler, t-testleri, ANOVA, non-parametrik testler, korelasyon ve regresyon analizlerini uygulamalı SPSS örnekleriyle öğretir. Google Meet üzerinden çevrimiçi yapılır ve katılımcılara analiz sonuçlarını tablo haline getirip doğru yorumlama becerisi kazandırır.
SPSS, anket, ölçek, deney ve gözlem verileri gibi araştırma verilerini analiz etmek için kullanılan bir istatistik programıdır. Veri temizleme, betimleyici istatistikler, karşılaştırma testleri (t-testi, ANOVA) ve ilişki analizleri (korelasyon, regresyon) gibi işlemleri pratik şekilde yapmayı sağlar.
Temel istatistik; veri yorumlama, doğru analiz seçimi ve sonuçları bilimsel şekilde raporlama için gereklidir. Özellikle tez, proje, akademik çalışma ve kurumsal raporlamada doğru kararlar verebilmek için istatistik bilgisi kritik önem taşır.
SPSS, menü tabanlı bir program olduğu için başlangıç seviyesinde öğrenmesi görece kolaydır. Ancak analiz seçimi ve yorumlama kısmında temel istatistik bilgisi öğrenme sürecini hızlandırır.
SPSS en çok şu alanlarda kullanılır:
Sosyal bilimler (psikoloji, sosyoloji, eğitim bilimleri)
Sağlık bilimleri (hemşirelik, halk sağlığı)
İşletme, pazarlama ve insan kaynakları
Kalite yönetimi ve süreç analizi
Akademik araştırmalar ve tez çalışmaları
SPSS ile en sık yapılan analizler şunlardır:
Frekans, yüzde, ortalama, standart sapma
t-testleri (bağımsız, bağımlı, tek örneklem)
ANOVA (tek yönlü, iki yönlü, tekrarlı ölçümler)
Non-parametrik testler (Mann Whitney U, Kruskal Wallis, Wilcoxon)
Korelasyon analizi
Regresyon analizi (basit ve çoklu)
SPSS’te veri temizleme sürecinde genellikle:
Kayıp veriler (missing values)
Uç değerler (outlier)
Hatalı kodlama ve recode işlemleri
kontrol edilir. Analiz öncesi bu adımlar, doğru sonuç üretmek için zorunludur.
Kayıp veri, veri setinde boş bırakılan ya da ölçülemeyen değerleri ifade eder. SPSS’te “Frequencies” ve “Descriptives” gibi araçlarla kayıp veri oranları görülebilir ve analiz öncesi gerekli düzenlemeler yapılabilir.
Uç değer, veri setindeki genel dağılımdan aşırı farklı olan gözlemdir. Uç değerler sonuçları bozabileceği için analiz öncesinde belirlenmeli ve uygun yöntemle ele alınmalıdır.
Ölçek türleri (nominal, ordinal, interval, ratio), analiz seçimini doğrudan etkiler. Yanlış ölçek seçimi, yanlış test uygulanmasına ve hatalı yorumlara sebep olabilir.
Betimleyici istatistikler; veriyi özetlemek için kullanılan ölçümlerdir. Frekans, yüzde, ortalama, medyan, standart sapma, çarpıklık ve basıklık gibi değerleri içerir.
Normal dağılım, verinin simetrik bir dağılım göstermesidir. SPSS’te normallik kontrolü genellikle:
Çarpıklık ve basıklık
Histogram ve Q-Q plot
Shapiro-Wilk veya Kolmogorov-Smirnov testleri
ile yapılır.
Parametrik testler, belirli varsayımlar sağlandığında (ör. normal dağılım) kullanılan analizlerdir. t-testi ve ANOVA en yaygın parametrik testlerdir.
Non-parametrik testler, parametrik test varsayımları sağlanmadığında kullanılır. Mann Whitney U, Kruskal Wallis ve Wilcoxon gibi testler bu gruptadır.
t-testi, iki grup arasında ortalama farkı olup olmadığını anlamak için kullanılır. Örneğin:
İki farklı grubun karşılaştırılması (bağımsız gruplar)
Aynı grubun önce-sonra ölçümü (bağımlı gruplar)
ANOVA, üç veya daha fazla grubun ortalamaları arasında anlamlı fark olup olmadığını test etmek için kullanılır. Tek yönlü veya iki yönlü ANOVA gibi türleri vardır.
Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişki yönünü ve gücünü gösterir. Ancak korelasyon “neden-sonuç” anlamına gelmez, sadece ilişkinin varlığını ifade eder.
Regresyon, bir değişkenin diğer değişken(ler) tarafından ne kadar açıklandığını gösteren modelleme yöntemidir. Tahmin yapma ve etki analizi için kullanılır.
PSS çıktıları genellikle:
p değeri (anlamlılık)
ortalama ve standart sapma
test istatistikleri (t, F, Z vb.)
korelasyon katsayısı (r)
gibi başlıklara göre yorumlanır. Sonuçların tabloya doğru aktarılması ve raporlanması önemlidir.
p değeri, sonuçların tesadüfen ortaya çıkma olasılığını ifade eder. Genellikle p < 0.05 ise istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir.
Analiz öncesi önerilen adımlar:
Değişkenleri doğru tanımlamak
Ölçek türlerini doğru seçmek
Kayıp veri ve uç değer kontrolü yapmak
Varsayımları test etmek
Analiz planını belirlemek
Evet. SPSS, tezlerde en sık kullanılan analiz programlarından biridir. Anket verileri, ölçek puanları, karşılaştırma analizleri ve ilişki analizleri SPSS ile yapılabilir.
SPSS ve temel istatistik eğitimi şu kişiler için uygundur:
Tez yazan lisans / yüksek lisans öğrencileri
Akademisyenler ve araştırmacılar
Veri analizi yapan kurum çalışanları
Anket çalışması yürüten herkes
Öğrenilebilir; ancak analiz seçimi ve yorumlama kısmında zorlanma yaşanabilir. Bu nedenle temel istatistik kavramlarını bilmek SPSS öğrenmeyi daha verimli hâle getirir.
Excel temel hesaplamalar için yeterli olabilir; ancak istatistiksel testler, varsayım kontrolleri, otomatik raporlama ve akademik analizler için SPSS daha güçlü ve güvenilir bir çözümdür.
SPSS bilen kişiler:
Veriye dayalı rapor üretebilir
Araştırma sonuçlarını doğru yorumlayabilir
Anket ve müşteri analizi yapabilir
Veriyle karar alma süreçlerinde avantaj sağlar
