İSTATİSTİK SPSS EĞİTİMİ

Veri Analizi ve Hipotez Testleri

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) akademik araştırmaların, pazarlama analizlerinin, kalite ölçümlerinin ve sağlık çalışmalarının standart yazılımıdır. Anketten gelen veri SPSS'e girer; istatistik testlerden geçer; rapor olarak çıkar. Veri analizi yapmak isteyen ama programlama bilmeyen profesyonelin tercihi SPSS olmaya devam ediyor.

İstatistik SPSS Eğitimi, SPSS üzerinde veri analizi yapmayı katılımcıya kazandırır. Veri girişi ve veri seti yönetimi, betimleyici istatistik (ortalama, medyan, standart sapma), histogram ve grafikler, normallik testleri, parametrik testler (t-test, ANOVA), parametrik olmayan testler (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis), korelasyon ve regresyon, faktör analizi, güvenilirlik analizi (Cronbach alpha) ve sonuçların raporlanması işlenir.

İstatistik SPSS Eğitimi, akademisyenler, lisansüstü öğrenciler, pazar araştırma analistleri, kalite ekipleri, sağlık çalışanları (klinik araştırma), İK uzmanları (çalışan anketleri için) için tasarlanmıştır. Eğitim sonunda katılımcı, SPSS üzerinde anket verisini bağımsız analiz edip raporlayabilir.

Ön Koşullar

İstatistik SPSS Eğitimi için ön koşul, temel istatistik bilgisi ve veri kavramlarına aşinalıktır. Veri toplama veya araştırma deneyimi avantajdır.

Kimler Katılmalı

Akademisyenler: Bilimsel araştırma analizi yapan profesyoneller
Lisansüstü Öğrenciler: Yüksek lisans ve doktora tez analizi yapanlar
Pazar Araştırma Analistleri: Müşteri anketi analizi yapan profesyoneller
Kalite Ekipleri: Müşteri memnuniyeti anketi analiz edenler
Sağlık Çalışanları: Klinik araştırma verisi analiz eden profesyoneller
İK Uzmanları: Çalışan anketi analizi yapan kadrolar
Sosyolog ve Psikologlar: Saha araştırma verisi yorumlayan profesyoneller

Eğitim Yöntemi

Sunum, SPSS üzerinde anket veri seti yükleme atölyesi, hipotez testleri egzersizi, regresyon ve faktör analizi pratiği ve katılımcının kendi araştırma verisi üzerinden uygulamalı analiz ile yürür.

Kazanımlar

Veri Girişi ve Veri Seti Yönetimi: SPSS ortamında veri yapılandırması
Betimleyici İstatistik: Ortalama, medyan, standart sapma, frekans
Normallik Testleri: Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk
Parametrik Testler: t-test, ANOVA, kovaryans analizi
Parametrik Olmayan Testler: Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon
Korelasyon ve Regresyon: Değişken ilişkilerini modelleme
Faktör Analizi ve Cronbach Alpha: Ölçek geçerliliği ve güvenilirliği

Eğitim Süresi

3 Gün (24 Saat). Kurumsal talebe göre 2 günlük yoğun veya 5 günlük detaylı versiyon olarak planlanabilir.

İstatistik SPSS Eğitimi İçeriği

1. İstatistiğin Konusu ve SPSS

Tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistik
SPSS'in akademik ve kurumsal kullanımı
R, Stata, JASP ile karşılaştırma
Sürüm farkları ve modüller

2. SPSS Arayüzü ve Dosya Yapısı

Data View ve Variable View
Output ve syntax pencereleri
Şablon dosya kullanımı
Veri içe aktarma (Excel, CSV)

3. Değişken Tanımları

Nominal, ordinal, scale ölçüm seviyeleri
Değer etiketleme (value labels)
Missing value yönetimi
Veri tipi seçimi
Anket verisinin SPSS yapısına çevrilmesi

4. Veri Hazırlama

Yeniden kodlama (recode)
Hesaplanmış değişken (compute)
Filtreleme ve seçili kayıt
Veri seti birleştirme (merge, add cases)
Eksik veri stratejileri

5. Betimleyici İstatistik

Ortalama, medyan, mod
Standart sapma ve varyans
Çeyrekler ve persentil
Frekans tabloları
Çapraz tablo (crosstabs)

6. Görsel Analiz

Histogram ve kutu grafiği
Scatter plot ile ilişki
Bar ve pie chart
Hata barları
SPSS Chart Builder kullanımı

7. Normallik Testleri ve Varsayım Kontrolü

Kolmogorov-Smirnov testi
Shapiro-Wilk testi
Çarpıklık ve basıklık
Q-Q plot yorumu
Varyans homojenliği (Levene)

8. Tek Örneklem ve Bağımsız t-Test

Tek örneklem t-test mantığı
Bağımsız iki örneklem t-test
Effect size hesabı (Cohen's d)
Güven aralığı yorumu

9. Eşleştirilmiş Örneklem t-Test

Eşleştirilmiş t-test uygulaması
Öncesi-sonrası tasarımlar
Veri varsayımları
Sonuç raporlama biçimi

10. ANOVA Aileleri

Tek yönlü ANOVA
Post-hoc testler (Tukey, Bonferroni)
İki yönlü ANOVA
Tekrarlı ölçümler ANOVA
Karma desen analizi

11. Parametrik Olmayan Testler

Mann-Whitney U testi
Wilcoxon işaretli sıralar testi
Kruskal-Wallis
Friedman testi
Ki-kare testleri

12. Korelasyon Analizi

Pearson ve Spearman katsayıları
Kısmi korelasyon
İlişkinin yorumlanması
Korelasyon ile nedensellik ayrımı

13. Doğrusal Regresyon

Basit regresyon modeli
Çoklu regresyon
Varsayım kontrolü (linearite, multicollinearity)
Etki büyüklüğü ve R²
Aracı ve düzenleyici değişken

14. Lojistik Regresyon

İkili lojistik regresyon
Odds ratio yorumu
Sınıflandırma tabloları
Çok sınıflı lojistik

15. Faktör Analizi

Açıklayıcı faktör analizi (EFA)
KMO ve Bartlett testi
Faktör çıkarma ve döndürme
Faktör yükü yorumu
Doğrulayıcı faktör analizine geçiş

16. Güvenilirlik Analizi

Cronbach alpha hesabı
Madde silme analizi
Test-tekrar test güvenilirliği
Ölçek geliştirme adımları

17. Küme ve Sınıflandırma Analizleri

K-means kümeleme
Hiyerarşik kümeleme
Diskriminant analizi
İki adımlı kümeleme

18. Anket Sonrası Akış

Açık uçlu yanıtların kodlanması
Ters kodlanan madde düzeltmesi
Ortalama bazlı endeks oluşturma
Demografik kırılım analizleri

19. Sonuçların Raporlanması

APA biçiminde tablo
p-değeri yazımı
Etki büyüklüğü raporlama
Word ve Excel'e çıktı aktarımı
Akademik makale için yorum

20. Syntax ile Otomasyon

SPSS Syntax temelleri
Tekrarlanabilir analiz akışları
Macro tanımları
Python ve R entegrasyonu
Veri analizi disiplini