22-24 Nisan / 29 Nisan-1 Mayıs

Temelden İleri Düzeye Veri Analizi

Bu kapsamlı eğitim programı, veri analizi sürecine dair temel kavramlardan başlayarak, istatistiksel testlerin uygulanmasına, veri görselleştirmesinden bilimsel raporlamaya kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır.

Eğitimde öncelikle veri analizi süreçlerine dair temel bilgiler sunulacak; veri girişi, düzenleme ve analiz öncesi varsayım kontrolleri gibi adımlar ayrıntılı olarak ele alınacaktır. Ardından, parametrik ve parametrik olmayan testlerin felsefesi açıklanarak, araştırma türlerine uygun doğru test seçiminin önemi vurgulanacaktır.

t testlerinden varyans analizine, çok değişkenli analizlerden (MANOVA, MANCOVA) lojistik regresyona, non-parametrik testlerden korelasyon analizlerine kadar birçok istatistiksel yöntem uygulamalı olarak işlenecektir. Ayrıca, yapay zekâ destekli veri görselleştirme yöntemleri ve kategorik veri analizi eğitim içeriğinde yer almaktadır. Eğitimin sonunda katılımcılar, yalnızca doğru analiz yöntemini seçmekle kalmayacak, aynı zamanda elde ettikleri bulguları etkili bir şekilde raporlayarak bilimsel araştırmalarda güçlü adımlar atabilecek bilgi ve becerilere sahip olacaklardır.

Eğitim İçeriği

• Veri Analizinde Temel Kavramlar
• Veri Girişi ve Düzenleme
• Parametrik ve Parametrik Olmayan Testlerin Felsefesi
• İstatistiksel Testlerin Varsayımlarının İncelenmesi
• Betimsel Analizler
• Ortalama Karşılaştırma Testleri
  • Bağımsız ve bağımsız gruplar t testi
  • Tek yönlü varyans analizi (ANOVA)
  • Kovaryans analizi
  • Tekrarlı ölçümler varyans analizi
  • Karışık ölçümler varyans analizi
  • Tek yönlü kovaryans analizi (ANCOVA)
  • Çok değişkenli varyans ve kovaryans analizi (MANOVA-MANCOVA)
  • Parametrik Olmayan Testler (Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis H Testi, Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi, Friedman Testi)
• Korelasyon Analizi
  • Pearson ve Spearman Korelasyon Katsayısı
  • Diğer Korelasyon Katsayıları
• Regresyon Analizi
  • Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon
  • Aşamalı ve Hiyerarşik Regresyon
• Lojistik regresyon
  • Binary ve Multinomial Lojistik Regresyon Analizi
• Kategorik Veri Analizi
• Veri Analizinde Grafiksel Yaklaşım
• Veri Analizinde Güvenirlik
• Yapay Zekayla ile Veri Analizini Görselleştirme
• Bilimsel Raporlama Süreci

6-8 Mayıs / 13-15 Mayıs

Ölçek Geliştirme ve Uyarlama

Bilimsel araştırmaların güvenirliği ve geçerliği, kullanılan ölçme araçlarının niteliğiyle doğrudan ilişkilidir. Bu eğitim programı, psikolojik testlerden tutum ölçeklerine, başarı testlerinden karmaşık faktör analizlerine kadar uzanan bir yelpazede, araştırmacıların geçerli ve güvenilir ölçme araçları geliştirmesi ve uyarlaması için gerekli tüm bilgi ve becerileri kazandırmayı hedeflemektedir.

Eğitim sürecinde katılımcılar; ölçek geliştirme ve uyarlama felsefesine dair temel yaklaşımları öğrenerek işe başlayacak, ardından ölçek ve madde yazımı, pilot uygulama süreci ve veri analizine uzanan adımları hem teorik hem de uygulamalı olarak deneyimleyeceklerdir.

Özellikle geçerlik (yapı, içerik, ölçüt) ve güvenirlik (iç tutarlılık, test-tekrar test, madde analizi vb.) kanıtlarının elde edilmesi ve yorumlanması, ölçme aracının psikometrik sağlamlığını artırma sürecinde ayrıntılı olarak ele alınacaktır. Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri, birleşim ve ayrışım geçerliği, ölçme değişmezliği gibi ileri düzey analizler de bu kapsamda uygulamalı olarak aktarılacaktır.

Ayrıca eğitimde, psikolojik testler, tutum ölçekleri ve başarı testlerinin yapısal özelliklerine değinilecek; farklı ölçme türleri için uygun ölçeklendirme ve analiz yaklaşımları tanıtılacaktır. Son olarak, tüm bu süreçlerin bilimsel bir yayın hâline dönüştürülmesi için bilimsel raporlama süreci de kapsamlı biçimde ele alınacaktır. Bu eğitim sayesinde katılımcılar, araştırmalarında kullanacakları ölçme araçlarını bilimsel temellere dayalı olarak geliştirebilecek, var olan araçları kendi örneklemlerine uygun biçimde uyarlayabilecek ve sonuçlarını güvenle raporlayabilecek donanıma sahip olacaklardır.

Eğitim İçeriği

• Psikolojik Testler
• Başarı Testleri
• Tutum Ölçeği
• Ölçek Geliştirme ve Uyarlama Sürecinde Temel Kavramlar
• Ölçek Geliştirme ve Uyarlama Felsefesi
• Ölçek Geliştirme Süreci
• Ölçek Uyarlama Süreci
• Madde Yazım Süreci
• Ölçeklendirme İşlemleri
• Pilot Uygulama Süreci
• Ölçek Geliştirme ve Uyarlamada Geçerlik Kanıtları
• Ölçek Geliştirme ve Uyarlamada Güvenirlik Kanıtları
• Faktör Analizi
• Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) ve Uygulamaları
• Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) ve Uygulamaları
• Güvenirlik Analizleri
• Birleşim ve Ayrışım Geçerlik Değerleri
• Ölçme Değişmezliği
• Bilimsel Raporlama Süreci

20-22 Mayıs / 27-29 Mayıs

Yapısal Eşitlik Modellemesi

Bilimsel araştırmalarda karmaşık ilişki yapılarının test edilmesi ve modellenmesi, ileri düzey analiz tekniklerini gerektirir. Bu bağlamda, Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM); araştırmacılara hem gözlenen hem de gizil değişkenler arasındaki ilişkileri aynı modelde analiz etme olanağı sunan güçlü bir yöntemdir.

Bu kapsamlı eğitim, YEM’in temel kavramlarından başlayarak, veri hazırlama, model kurma, analiz etme ve bilimsel raporlama süreçlerine kadar tüm adımları sistemli bir şekilde ele almaktadır. Katılımcılar; korelasyon, regresyon ve yol analizlerinin mantığını kavrayarak YEM’in temel yapı taşlarını öğrenirken, doğrulayıcı faktör analizi, aracılık ve düzenleyicilik analizleri gibi ileri düzey teknikleri de uygulamalı olarak deneyimleme fırsatı bulacaktır.

Eğitimde, AMOS, LISREL, MPLUS ve R gibi YEM’de yaygın olarak kullanılan yazılımların arayüzleri ve uygulama menüleri tanıtılacak; çoklu grup analizleri, ölçme değişmezliği ve yapısal model karşılaştırmaları gibi ileri uygulamalar adım adım gösterilecektir.

Son olarak, katılımcıların elde ettikleri sonuçları ulusal ve uluslararası yayınlarda kullanabilecekleri şekilde bilimsel rapor formatına uygun olarak sunmaları için gerekli rehberlik sağlanacaktır. Bu eğitim, araştırmalarında değişkenler arası ilişkileri bütüncül bir yaklaşımla modellemek isteyen lisansüstü öğrenciler, akademisyenler ve veri analiz uzmanları için kapsamlı bir rehber niteliğindedir.

Eğitim İçeriği

• Yapısal Eşitlik Modellemesinin (YEM) Temel Kavramları
• Yapısal Eşitlik Modellemesinin Adımları
• YEM’de Kullanılan Programlar ve Menüleri (MPLUS, AMOS, LISREL ve R)
• Korelasyon Analizi
• Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi
• Yol Analizi ve Uygulamaları
• Aracılık Analizi ve Uygulamaları
• Düzenleyicilik Analizi ve Uygulamaları
• Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) ve Uygulamaları
• Çoklu Grup DFA-Ölçme Değişmezliği ve Uygulamaları
• Çoklu Grup Yol Analizi
• Yapısal Eşitlik Modelleri ve Uygulamaları
• Çoklu Grup Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Uygulamaları
• Bilimsel Raporlama Süreci