|
1. GÜN
|
- SPSS Programına Giriş
- Veri Hazırlama ve Değişken Tanımlama
- Veri Düzenleme İşlemleri
- Betimleyici İstatistikler ve Grafikler
|
SPSS arayüzü, Excel/CSV'den veri aktarımı, nominal/ordinal/scale ölçme düzeyleri. Eksik veri, aykırı gözlem kontrolü, veri düzenleme (Compute, Recode, Split File, Select Cases). Ortalama, medyan, çarpıklık/basıklık değerleri ve grafik uygulamaları.
|
|
2. GÜN
|
- Normallik Analizleri
- Varyans Homojenliği ve Test Seçimi
- Güven Aralığı ve Çapraz Tablolar
- Hipotez Testlerine Giriş
|
Normallik varsayımı (Q-Q, P-P, Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov), Levene testi ile varyans homojenliği. H₀/H₁ hipotezleri, p-değeri, Tip I/Tip II hata, etki büyüklüğü ve Crosstabs menüsü ile çapraz tablo oluşturma.
|
|
3. GÜN
|
- Parametrik İki Grup Testleri
- Parametrik Olmayan İki Grup Testleri
- Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
- Parametrik Olmayan Çok Grup Testleri
|
Tek/bağımsız/bağımlı örneklem t-testleri. Mann-Whitney U, Wilcoxon işaretli sıralar. ANOVA (Eta-kare), post-hoc çoklu karşılaştırma testleri (Tukey, Scheffé, Bonferroni) ve Kruskal-Wallis H testi.
|
|
4. GÜN
|
- Kategorik Veri Analizi ve Ki-Kare
- Korelasyon Analizi
- Regresyon Analizi
|
Ki-kare bağımsızlık ve uyum iyiliği testleri, Fisher’in kesin testi, 2x2 tablo, etki büyüklüğü (Phi, Cramér’s V). Pearson/Spearman ve Kısmi korelasyon. Basit doğrusal, çoklu regresyon analizleri ve varsayımların sınanması.
|
|
5. GÜN
|
- MANOVA'ya Giriş ve Varsayımlar
- Test İstatistikleri
- Uçtan Uca Veri Analizi Uygulaması
|
MANOVA’nın mantığı, Box’s M, Wilks’ Lambda ve Pillai’s Trace testleri. Araştırma sorusunun belirlenmesiyle başlayarak veri seti üzerinde analiz sürecinin yürütülmesi ve sonuçların akademik dilde raporlanması.
|