Eğitim İçeriği

Giriş

SPSS ile Başlarken

  • SPSS arayüzü ve işlevselliğine giriş
  • Veri dosyalarını içe ve dışa aktarma
  • Temel veri girişi ve yönetimi

Istatistiksel Çıktıyı Elde Etme, Düzenleme ve Kaydetme

  • Istatistiksel raporlar oluşturma
  • Çıktı tablolarını ve grafiklerini özelleştirme
  • Analiz sonuçlarını kaydetme ve dışa aktarma

Veri Manipülasyonu

  • Veri dönüştürme teknikleri
  • Değişkenleri yeniden kodlama ve yeni değişkenler oluşturma
  • Eksik verilerin yönetimi

Açıklama İstatistik Prosedürleri

  • Merkezi eğilim ve varyans ölçümü hesaplama
  • Sıklık dağılımları ve krosstabülasyonlar
  • Veriyi grafikler ve çizelgelerle görselleştirme

Puan Dağılım varsayımlarını Değerlendirme

  • Normallik testleri ve grafiğe dayalı değerlendirmeler
  • Yansım ve kurtosis değerlerini değerlendirme
  • Aykırı değerleri kontrol etme

t-Testler

  • Bağımsız örneklem t-testi
  • Eşleştirilmiş örneklem t-testi
  • t-test sonuçlarını yorumlama

Univariate Grup Farkları: ANOVA ve ANCOVA

  • Tek yönlü ANOVA ve post-hoc karşılaştırmalar
  • Birden fazla değişken için faktöriyel ANOVA
  • ANCOVA tanıtımı ve uygulamaları

Multivariate Grup Farkları: MANOVA

  • MANOVA kavramlarının anlaşılması
  • SPSS'te MANOVA testlerini çalıştırma
  • MANOVA çıktısını yorumlama

Sıklık Verilerinin Analizi için Parametrik Olmayan Prosedürler

  • Bağımsızlık için ki-kare testleri
  • Mann-Whitney U testi ve Wilcoxon işaretli-rank testi
  • Parametrik olmayan ANOVA için Kruskal-Wallis H testi

Korelasyonlar

  • Pearson korelasyon katsayısı
  • Spearman sıralı korelasyon
  • Kısmi ve nokta-biseriyal korelasyon

Kantitatif Değişkenlerle Regresyon

  • Basit lineer regresyon analizi
  • Çoklu regresyon modelleri
  • Regresyon katsayılarını ve tanılamalarını yorumlama

Kategorik Değişkenlerle Regresyon

  • Kategorik veriler için dummy değişken kodlaması
  • Lojistik regresyon analizi
  • Odds oranlarını ve lojistik model uyumunu yorumlama

Temel Bileşen Analizi ve Faktör Analizi

  • Açıklayıcı faktör analizi (EFA)
  • Temel bileşen analizi (PCA) teknikleri
  • Faktör rotasyon yöntemleri ve sonuçların yorumlanması

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel matematik kavramlarına genel bir anlayış
  • SPSS hakkında önceki deneyim gerektirmez
  • Temel istatistik bilgisi faydalıdır ancak zorunlu değildir

Hedef Kitle

  • Veri analistleri
  • Araştırmacılar
  • Istatistiksel verilerle çalışan işletme profesyonelleri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (4)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler