Ders Detayı

İleri SPSS ve Veri Analizi
12 Video, Ders Süresi: 45 gün

Dersler 

Ders 1: SPSS ile Faktöryel ANOVA

Ders 2: SPSS ile Tek-Yönlü Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Ders 3: SPSS ile Parametrik Olmayan Tekrarlı Ölçümler Analizleri

Ders 4: SPSS ile Karışık Ölçümler İçin Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Ders 5: SPSS ile Tek-Yönlü Kovaryans Analizi (ANCOVA)

Ders 6: SPSS ile İki-Yönlü (Faktöryel) ANCOVA

Ders 7: SPSS ile Çoklu Regresyon Analizi (Regresyon Yöntemleri)

Ders 8: SPSS ile Çoklu Regresyon Analizi (Model Hataları & Dummy Kodlama)

Ders 9: SPSS ile Tek-Yönlü Çoklu Varyans Analizi (MANOVA)

Ders 10: SPSS ile Faktöryel MANOVA

Ders 11: SPSS ile Çoklu Kovaryans Analizi (MANCOVA)

Ders 12: SPSS ile Parametrik Olmayan Güvenirlik Analizleri (Uyum Katsayıları

 

Not: Bu eğitim  toplamda 570 dk'dır.

 

 

 

Eğitimin İçeriği: İleri SPSS eğitimi Doktora öğrencileri ve Araştırma Görevlileri, Öğretim Görevlileri ve Öğretim Üyeleri için hazırlanmıştır. Ancak sadece Temel SPSS ve istatistik analiz tekniklerini eksiksiz bilen katılımcıların bu paketi alması tavsiye edilir.

Temel SPSS konusunda bilgi ve beceriniz ileri düzeyde değilse, bu paketi almadan önce lütfen Temel SPSS Eğitimini tamamlayıp, verilen ödevleri ve uygulamaları eksiksiz yapınız. Video eğitimini tamamlayan ve ders içi uygulamaları/ödevleri eksiksiz yapan katılımcılar; ileri istatistik analiz tekniklerini eksiksiz öğrenecek, hangi ileri analizin verisi için uygun olduğunu tespit edebilecek, verilerini kendi başınıza analiz edebilecek, yorumlayabilecek ve yaptığı analizi tezinde veya makalesinde nasıl raporlayacağını öğrenecektir. AYEUM belirtilen ileri bilgi ve becerilerin eğitim sonunda kazandıracak bir içerik sunduğunu katılımcılara taahhüt eder. Bu eğitimle birlikte tezinizde ve makalenizde gerekli üst düzey analizleri yapabileceğiniz garantisini AYEUM verir. Aksi durumda paranız iade edilir.

İleri SPSS Eğitimi uluslararası indexlerde (SSCI/SCI/ AHCI) makale yayınlamak isteyen veya tezinde karmaşık ilişkileri nicel olarak göstermek isteyen katılımcılar için uygundur. Eğer temel düzeyde analizler sizin için yeterli ise lütfen bu paketi almayınız.

İLERİ SPSS analizlerini Türkiye’de çok az sayıda kişinin yapabildiği düşünüldüğünde, bu eğitimin size yeni bir uzmanlık kazanacağını açıktır.  İleri SPSS Eğitimi sizin gerçekten bir adım öteye taşır. Ancak temel düzey SPSS eğitimini örgün ya da AYEUM yoluyla tamamlamayan katılımcılara asla katkı sağlayamaz.

 

Eğitmen Hakkında: Doç. Dr. Murat Bursal “SPSS İle Temel Veri Analizleri” adlı kitabın yazarıdır. Yüksek lisans eğitimini Washington Devlet üniversitesi, doktorasını ise Minnesota-Twin Cities Üniversitesi’nde tamamlamıştır. SPSS ve veri analizleri konusunda ülkemizde önde gelen saygın akademisyenlerdendir. Halen Cumhuriyet Üniveritesi’nde çalışmaktadır. Alanında birden fazla  SSCI indexli makale yayınlamıştır.

Eğitmen: Doç. Dr. Murat BURSAL 

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100  Memnuniyet ve İade garantisi

Özellikleri: İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma ve datalar üzerinde çalışma imkanı

Fiyat:
209,90 TL
Ders İzleme Süresi: 45 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 12
Durum: Satın Alınabilir


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

E.M.

MERHABA, ÖRNEK 1.3'TE UYUM TESTİ ÜZERİNDE SED'İN ETKİSİNİ ÖLÇERKEN TUKEY ÖNCESİNDE NEDEN MODELE TEKRAR DİĞER ETKİLEŞİMLERİ DAHİL ETTİK? DAHİL ETMEDEN YAPINCA DA İSTATİSTİĞİ HAM VERİ ÜZERİNDE YAPMIYOR MU? YANİ ONLARI DAHİL ETMEDEN YAPSAK DA OLMAZ MIYDI? TEŞEKKÜRLER


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Bahsettiğiniz örnekte faktöryel varyans analizinde ortak etkiler anlamlı düzeyde olmadığında, bu etkilerin modelden çıkarılabileceği ama bu çıkarma işlemlerinde ayrıca tablonun altında verilen "R Squared (Adjusted R Squared" değerindeki değişimin de kontrol edilmesi vurgulanmaktadır. Çünkü bu R Squared değeri modelin açıkladığı varyans oranını temsil etmektedir. Örnekte 3. düzey ortak etki olan "Cinsiyet*Okul*SED" modelden çıkarıldığında, R Squared değerindeki değişim azdır ve çıkarma kararı yerindedir, yani açıklanan varyans oranında önemli bir düşme yoktur. Fakat 2. düzey ortak etkileri çıkardığımızda R Squared değeri önemli biçimde düştüğü için bu ikinci düzey etkiler anlamlı düzeyde olmamalarına karşın (modeldeki açıklanan varyansa katkıda bulundukları için) modelde tutulmalarının daha iyi olacağı kararı verilmiş ve bu nedenle örneğin sonundaki Tukey analizleri de bu ikinci düzey etkiler modele dahilken yapılmıştır. Sizin sorduğunuz gibi bu etkiler modele dahil değilken aynı analizi yapmayı denersek, serbestlik dereceleri farklı olacağından sonuçlar çok fazla olmasa da biraz farklı çıkardı. Burada temel amaç Tukey vb. devam testlerini yapmadan önce modelimize net olarak karar vermek olmalı. Her model de içerdiği terimlerin sayısı farklı olduğu için çok az da olsa farklı sonuçlar verecektir.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; AĞZINIZA, EMEĞİNİZE SAĞLIK. ÇOK İSTİFADELİ BİR ANLATIMINIZ VAR. BU ANLATTIKLARINIZ İÇİN SUNULARINIZI PAYLAŞMA VE/VEYA ÖNERECEĞİNİZ KAYNAKLAR VAR MIDIR? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Yorumlarınız için teşekkürler Mehmet Bey. İnşallah dinleyen tüm arkadaşlara katkı sağlamışımdır. SPSS ile ilgili önerebileceğim kaynaklar, 1. Temel SPSS seviyesinde buradaki anlatımları temel alan ve daha fazla örnek üzerinden farklı durumları analiz etmeyi sağlayan benim yazarı olduğum "SPSS ile Temel Veri Analizleri" kitabını 2. Temel ve İleri SPSS konularının birlikte olduğu kitaplardan Türkçe olanlar arasında Abdullah Can Hoca'nın SPSS ile Nicel Veri Analizleri kitabını 3. Eğer yabancı dil sorununuz yoksa SPSS ile ilgili en kapsamlı kaynak olarak Andy Field'in "Discovering Statistics Using SPSS" kitabını veya daha az kapsamlı olsa da Julie Pallant'ın "SPSS Survival Manual" kitabını öneririm. (SPSS Survival Manual kitabının Türkçe çevirisi de yapılmış durumda)


F.Ü.

MERHABA HOCAM ETKİLEŞİM ANLAMSIZ ÇIKTIĞINA GÖRE MODELDEN ÇIKARARAK MAİN EFFECTLERE YENİDEN BAKMAK GEREKMEZ Mİ? HOMOGENEOUS SUBSET ÇIKTISI TAM OLARAK NE ANLAMA GELİYOR?


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Merhaba, sorunun özel olarak hangi analizle ilgili olduğu belirtilse daha iyi olur zira gruplararası veya grupiçi desenlerde ortak etki mahiyeti oldukça farklı. Sorunuza genel bir cevap olarak, bir modelde olabilecek en yüksek düzeydeki (2 bağımsız değişken için 2. dereceden, 3 bağımsız değişken için 3. dereceden ve eğer sonrasında aynı durum devam ediyorsa 2. dereceden) ortak etki (etkileşim) anlamlı düzeyde çıkmadığında modelden çıkarılıp temel etkilere bakılabilir ama bu bir zorunluluk değildir. Zira, ortak etkinin özel olarak araştırıldığı bir çalışmada zaten temel amaç, ortak etkinin yorumlanması olduğu için anlamlı düzeyde olsun olmasın modelde yer verilip, elde edilen sonuç ona göre yorumlanmalıdır. Homogeneous Subsets yani homojen altgruplar çıktısı, birbiri ile anlamlı düzeyde farklı olmayan yani benzer altgrupları aynı sütunda veren, anlamlı farklı olan altgrupları ise farklı sütunlarda veren bir özet tablodur. Genel karşılaştırma testleri sonrası yapılan post-hoc testlerinin genel bir özeti mahiyetindedir.


F.Ü.

REGRESYONDA YORDAYICI DEĞİŞKEN NOMİNAL (ÖRNEĞİN CİNSİYET ) OLAMAZ MI? SADECE YORDANAN DEĞİŞKENİN SÜREKLİ OLMASI GEREKMEZ Mİ?


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Doğrudal regresyon analizinde nominal ölçek düzeyinde bir yordayıcı da kullanılabilir ama bu tür yordayıcılar işleme katılırken boş (dummy) kodlama yapılmalıdır. Bu kodlamayla ilgili işlemler, ders videolarında detaylı biçimde örneklendirilmiştir. Sorunuzun son kısmıyla ilgili olarak, bu eğitim kapsamında tanıtılan doğrusal regresyonda kullanılan yordanan değişkenler sürekli olmalıdır, haklısınız. Fakat ek bir not olarak, yordanan değişkenin sürekli olmadığı durumlar için de, farklı regresyon teknikleri (lojistik regresyon, probit analizi) mevcuttur.


B.U.

MERHABA, TEZİMDEKİ İSTATİSTİKSEL VERİLER NON-PARAMETRİK OLDUĞU İÇİN MANN WHİTNEY U TESTİ YAPTIK VE MEAN RANK DEĞERLERİ MEVCUT. ANCAK BİZİM DEĞERLERİMİZ ALAN YÜZDESİ ŞEKLİNDE. TABLOLARI OLUŞTURURKEN %MEAN RANK MI YAZMALIYIM YOKSA MEAN RANK MI YAZMALIYIM? ÇÜNKÜ SIRA ORTALAMASI ADI ÜZERİNDE VERİLERİN SIRALAMASININ ORTALAMASI ÖNÜNE % KOYMAK SAÇMA GELDİ YANILIYOR MUYUM? TEŞEKKÜRLER


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Büşra hocam, sorunuzun içinde bahsettiğiniz gibi nonparametrik testlerde veri içeriği ne olursa olsun, sıralandırılmış verilerin ortalaması kullanıldığı için "% Mean Rank" yazmak uygun olmaz. Siz "Mean Rank" kullandığınızda alan yüzdelerinizin sıralanmış değerlerini kullanmış olacağınız için herhangi bir sorun olmaması gerekir. İyi çalışmalar.


E.T.

SAYIN HOCAM MERHABA ÖNCELİKLE ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM. DERSLERİNİZ BENİM İÇİN ÇOK YARARLI OLDU. SİZE BİR SORUM OLACAKTI. ÇOKLU REGRESYON ANALİZLERİNİN RAPORLAŞTIRILMASINDA BAZI SEMBOLLER KULLANILIYOR. BUNLARDAN BİRİ ?R2 VE ?F SEMBOLLERİ BUNLAR TAM OLARAK NEYİ AÇIKLIYOR. BU KONUDA NET BİR BİLGİYA ULAŞAMADIM. YARDIMCI OLABİLİRSENİZ SEVİNİRİM. TEŞEKKÜR EDER, İYİ ÇALIŞMALAR DİLERİM.


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Emel Hocam yorumlarınız için çok teşekkür ederim. Çoklu regresyondaki R2 değeri, modelde kullandığınız tüm yordayıcıların (bağımsız değişkenlerin) bağımlı değişkenin toplam varyansı içindeki açıklanan varyans oranına karşılık gelir. Bu arada ek not olarak, çoklu regresyondaki açıklanan varyans oranı yorumlarında Adjusted (Düzeltilmiş) R2 kullanmak daha uygundur ve onun yorumu da aynıdır. R2 değerinin verildiği tablonun altındaki ANOVA tablosundaki F değeri ve ona ait anlamlılık (sig.) değeri ise modelde elde edilen R2 değerinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir. Biz genel olarak, modelimizin istatistiksel olarak anlamlı olması için R2 değerinin büyük olmasını (0-1 arası değer aldığı için 1'e yaklaşmasını) ve F değerine ait anlamlılık (sig.) değerinin ise anlamlı düzeyde (<.05) olmasını isteriz. Çalışmalarınızda kolaylıklar dileklerimle.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; AĞZINIZA, EMEĞİNİZE SAĞLIK...AŞAĞIDAKİ SORULARI YANITLARSANIZ ÇOK SEVİNİRİM...SAYGILARIMLA... 1-REGRESYON ANALİZİNDE DUMMUY (KUKLA/GÖLGE) ANALİZİ NEDEN YAPILIR?SPSS'TE NASIL YAPILABİLİR?SPSS'TE İŞLEM BASAMAKLARI NELERDİR? 2-SPSS TE ALT VE ÜST %27'LİK MADDE ANALİZİ NASIL YAPILIR?SPSS'TE İŞLEM BASAMAKLARI NELERDİR?BAĞIMSIZ T GRUPLARI KULLANILIR DENİLİYOR. O HALDE GROUPİNG VARİABLE DE NASIL GİRİŞ YAPILIR?(SPSS TE MADDE VE ORTALAMAYA GÖRE %27 LİK ANALİZLER NASIL YAPILIR?)


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Sorularınıza cevap olarak, 1. Doğrusal regresyon analizinde bağımsız değişkenlerin de aralık ölçeği düzeyinde olması gerekmesine karşın sınıflama düzeyindeki bir bağımsız değişken modele katılmak istendiğinde Dummy kodlamaya gerek duyulur. Dummy kodlamanın farklı kategorilere sahip değişkenler için uygulamalı örneklerini İleri SPSS dersi videolarından Çoklu Regresyon Analizinin anlatıldığı 2. Videoda bulabilirsiniz. 2. SPSS’te alt ve üst %27’lik grupların karşılaştırılması hazır komutlarla yapılamadığı için gereken ara işlemleri araştırmacı tanımlamalıdır. Bunun için öncelikle karşılaştırılacak bağımlı değişken puanları büyükten küçüğe (veya küçükten büyüğe) sıralandırılır. Sıralanmış puanlar arasında üst %27’lik ve alt %27’lik yüzdeliklerin sınır puanları belirlenir. (Örneğin 200 kişilik bir grupta en yüksek puanlı 54. Kişinin puanı ve en düşük puanlı 54. Kişinin puanı). Bu aşamada “Recode into Different Variable” seçeneği ile yeni bir değişken tanımlanıp, üst gruptakiler 1 ile ve alt gruptakiler 2 ile kodlanır. Sonrasında ise bu yeni değişken “gruplama değişkeni” olacak şekilde her iki değişkenin puanları bağımsız örneklem t testi ile karşılaştırılabilir. Çalışmalarınızda kolaylıklar dileklerimle.


İ.E.

MERHABA SAYIN HOCAM, ÖNCELİKLE SUNUMUNUZ İÇİN TEŞEKKÜRLER. SORMAK İSTEDİĞİM, ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE YORDAYICI SAYISI ANLAMINDA BİR ÜST SINIR VAR MIDIR? EĞER BÖYLE BİR SINIR VAR İSE, YORDAYICI SAYIMIZIN FAZLA OLMASI DURUMUNDA, İLK AŞAMADA TÜM YORDAYICILARI BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN OLARAK ANALİZE ALIP, İKİNCİ AŞAMADA SADECE İSTATİSTİKSEL OLARAK ANLAMLI İLİŞKİ BULUNANLARI BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN OLARAK ALIP RAPORLAYABİLİR MİYİZ? YA DA DOĞRUSU NEDİR? AYRICA SUNUMUNUZDA YALNIZCA 5 YORDAYICIYA KADAR KRİTİK MAHALONOBİS MESAFESİNİ VERMİŞSİNİZ. DAHA FAZLA SAYIDA YORDAYICI İÇİN KRİTİK MAHALONOBİS MESAFESİ DEĞERLERİNİ NEREDE BULABİLİRİZ? TEŞEKKÜR EDERİM, SELAMLAR...


Eğitmenin Cevabı (MURAT BURSAL)

Merhaba Hocam, yordayıcı sayısında kesin anlamda bir üst sınır yok ama her yeni yordayıcı, varsayımların (özellikle multicollinearity) sağlanması anlamında yeni zorluklar ortaya çıkaracaktır. Örneğin, gerekli katılımcı sayısı her yeni yordaıyıcı ile birlikte artacağı ve de VIF, CI gibi değerlerin sorunlu hale gelme riski artacağı için yer yeni yordayıcıyı bu varsayımları kontrol ederek modele dahil etmeniz gerekecektir. 10 değişkene kadar Kritik Mahalanobis mesafeleri için Julie Pallant’ın SPSS Survival Manual kitabını kullanabilirsiniz. İyi çalışmalar.