SPSS ile İstatistik Eğitimi

Açıklama

Bu dersi alanlar öncelikle, SPSS’te veri tabanı oluşturma ve veri girişinin nasıl yapılacağını, veri girişi yapıldıktan sonra, SPSS ile veri manipülasyonu yaparak verileri analize uygun hale getirmeyi öğreneceklerdir. Örneğin, veri kodlarını değiştirme, veriler üzerinde matematik işlemler yapma, bazı verileri analiz dışı tutma, boş verileri tamamlama, verileri sıralama vs.
Analiz aşamasında ilk olarak, verilerin tanımlayıcı istatistiklerinin (sıklık, yüzde, ortalama, standart sapma vs) nasıl hesaplanacağını, verilerin grafiklerle (çapraz tablo, sütun grafik, çizgi grafik, saçılım grafiği, boxplotvs) sunumunun nasıl yapılacağını öğreneceksiniz.
İstatistik testleri öncesinde varsayımların (normallik, uç değerler, levene) nasıl test edileceğini öğreneceksiniz.Üç temel varsayımın yanında her teste özel varsayımları da ilgili test sürecinde öğreneceksiniz.

Neler Öğreneceksiniz?

• 1. Ortalama karşılaştırma testlerini:

  t testleri: Tek örneklem, bağımlı gruplar, bağımsız gruplar
  Varyans analizi testleri (ANOVA): Tek yönlü, iki yönlü, MANOVA, ANOCA, tekrarlı ölçümler, iki yönlü tekrarlı ve karma desen

• 2. Non-Parametrik testler:

  Mann-Whitney U, Wilcoxon, KruskalWallis, Friedman, Mcnemar

• 3. İlişki testleri:

  Korelasyon testleri: Pearson, spearman, kısmi
  Ki-kare: Ki-kare ilişki testi

• 4. Yordama Testleri:

  Basit doğrusal regresyon, çoklu doğrusal regresyon, hiyerarşik regresyon, ikili lojistik regresyon, sıralı lojistik regresyon, çoklu lojistik regresyon

• 5. Güvenirlik analizleri:

  Cronbach, Kappa, Kendals

• 6. Çok boyutlu ölçekleme

• 7. Kümeleme analizleri:

  Cluster, discriminant

• 8. Azaltma analizleri:

  Correspondance(uygunluk), PrincipleComponant Analysis (Temel Bileşenler Analizi)

Değerlendirmeler