TEZ, MAKALE, PROJE YAZANLAR İÇİN UYGULAMALI İSTATİSTİK OKULU 2025 KURS NO 1

Değerli araştırmacılar,

Kontenjan: 40 katılımcı

 

HEDEF KİTLE: Tüm yüksek lisans, doktora, lisans öğrencileri, tıp, diş hekimliği, hemşirelik, spor bilimleri vb tüm sağlık bilimleri, sosyal bilimler, fen bilimleri ve eğitim bilimleri branşlarında çalışmalar yapan araştırmacılar.
“Tez, makale, bildiri yazıyorum fakat istatistikten anlamadığım için zorluk yaşıyorum.”
“Bazı basit analizleri kendim yapmak istiyorum.”
“Okuduğum makalelerin tablo ve grafiklerini yorumlamakta zorlanıyorum.”
“Bilimsel çalışmaları eleştirel gözle değerlendiremiyor, bana sunulanla yetindiğim için önemli çıkarımları gözden kaçırabiliyorum.”
“İstatistik öğrenmek istiyorum fakat uzun saatli istatistik kursları zihnime aşırı yükleme yaptığı için beklediğim verimi alamıyorum.”
“Zamanım değerli ve sadece ihtiyacım olan konuyu öğrenmek istiyorum” veya
“Veri Analisti olarak akademik açıdan kendimi geliştirmek istiyorum” diyorsanız, ÜÇ SAATLİK istatistik okulu kurslarımız tam size göre…

KURS İÇERİĞİ:

• Microsoft Teams üzerinden canlı kurs katılımı
• Kursiyerlerin branşına özel seçilmiş uygulama örnekleri (Sağlık, Sosyal, Fen Bilimleri)
• Kurs boyunca ve sonrasında destek ve iletişim
• Yazılım kurulumu desteği (SPSS, JAMOVİ ve GPOWER)
• Tüm kurs materyallerinin paylaşımı
• Ek kaynakların paylaşımı
• Ara quizler, alıştırmalar, haftalık ödevler ve geri bildirimler
• Bir yıl boyunca tüm içeriklere erişim
• Katılım belgesi

ÜCRET: BİR MODÜL ÜCRETİ 1000 TL (KDV DAHİL), SEKİZ MODÜL 7500 TL (KDV DAHİL) + Hediye**
** Ücretsiz istatistik danışmanlık seansı hediyemizdir (Haziran ayı içerisinde yarım saat süre ile)
Hesap Bilgileri: TR860001001988978705165003 T.C Ziraat Bankası – İSTATİSTİK DAN. TAHSİLAT ALT HESABI
Kayıt için: Araştırmacı başvuru formunu doldurup, açıklama kısmına katılmak istediği kursun adını belirtecek şekilde (Örn: KURS NO 1-KURSUN TAMAMI veya KURS NO 1-MODÜL 1) katılım ücretini yatırdıktan sonra idb@akdeniz.edu.tr adresine dekontu e-posta olarak gönderdiğinde kesin kaydı onaylanır. Kontenjan durumu, kayıt ve detaylı bilgi için lütfen yukarıda yazılan iletişim numaralarından bizi arayınız.

BAŞVURU FORMU

Merkezimiz hakkındaki tüm duyuruları @akiduam INSTAGRAM ve YOUTUBE hesabımızdan takip edebilirsiniz.

 

UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK KURSU (YAVAŞ)
TARİH	SAAT	KONU	KURS ADI	EĞİTMEN	ÜCRET
MODÜL 1 9.4.2025 Çarşamba	20:00-23:00	KEŞKESİZ VERİ YÖNETİMİ	SPSS VE EXCEL UYGULAMALI VERİ GİRİŞİ VE DÜZENLEME	DR. DENİZ ÖZEL	BİR MODÜL 1000 TL   SEKİZ MODÜL 7500 TL + hediye*
MODÜL 2 16.4.2025 Çarşamba	20:00-23:00	FARK TESTLERİ	İKİ ÖLÇÜM FARK TESTLERİ (T TESTİ VE MWU, EŞLİ T, WİLCOXON)	DR. EBRU KAYA BAŞAR
MODÜL 3 22.4.2025 Salı	20:00-23:00		ÇOK GRUPLU ÖLÇÜM FARK TESTLERİ (ANOVA, KRUSKAL WALLIS, FRIEDMAN, REPEATED MEASURES)	DR. EBRU KAYA BAŞAR
MODÜL 4 30.4.2025 Çarşamba	20:00-23:00	İLİŞKİ TESTLERİ	KATEGORİK VERİ ANALİZİ (Kİ-KARE, FISHER, MC NEMAR ve ÇEŞİTLİ ORANLAR),KORELASYON, REGRESYONA GİRİŞ	DR. DENİZ ÖZEL
MODÜL 5 7.5.2025 Çarşamba	20:00-23:00	ANKET ve ÖLÇEK**	ÖLÇEK GELİŞTİRME VE UYARLAMA-1 (AÇIMLAYICI VE DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ)	DR. MERVE AYVALLI KARAGÖZ
MODÜL 6 14.5.2025 Çarşamba	20:00-23:00		ÖLÇEK GELİŞTİRME VE UYARLAMA-2 (AÇIMLAYICI VE DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ)	DR. MERVE AYVALLI KARAGÖZ
MODÜL 7 21.5.2025 Çarşamba	20:00-23:00	UYGUN ÖRNEKLEM SAYISI BELİRLEME	GÜÇ ANALİZİ İLE UYGUN ÖRNEKLEM SAYISI TAHMİNLEME	DR. DENİZ ÖZEL, DR. EBRU KAYA BAŞAR
MODÜL 8 28.5.2024 Çarşamba	20:00-23:00	RAPORLAMA	İSTATİSTİKSEL SONUÇLAR NASIL RAPORLANIR? (TABLO, GRAFİK VE AKADEMİK YAZIM)	TÜM EĞİTMENLER
* Ücretsiz çevrimiçi bireysel istatistik danışmanlık seansı hediyemizdir (Haziran ayı içerisinde yarım saat süre ile) ** Modül 5 ve Modül 6’nın birlikte alınması önerilmektedir.

 

KURS KONULARI

MODÜL 1. SPSS İLE KEŞKESİZ VERİ YÖNETİMİ

Doğru veri plânlaması ve yönetimi, çalışmanın kalitesini büyük ölçüde artıran önemli bir unsurdur. Analiz aşamasında karşılaşılan ve zaman/emek kaybı yaratan sorunlardan biri de eksik/hatalı veri yönetimidir. Bu kursun hedefi, akademik çalışmalar yapan tüm araştırmacılara, plânlama evresinden analiz evresine kadar olan sürecin tüm aşamalarında veri kalitesini artıracak rehberlik sağlamaktır.

Kimler gelsin?

Çalışma tasarımı, veri girişi veya girilmiş bir veri setini analize uygun hale getirme aşamasında olan araştırmacılar, keşke demeden önce bu kursu alabilir.

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

Bu kursta araştırmacı, aşağıdaki sorulara yanıt bulabilecektir:

• Araştırmanın plânlama aşamasında karşılaşılabilecek veri problemleri ve çözüm yolları nelerdir?
• Veri toplamadan önce nelere dikkat edilmesi gerekir?
• Excel veya SPSS kullanılarak yapılacak veri girişinde kritik noktalar nelerdir?
• Veri, hangi yöntemlerle analize uygun hale getirilir? (Veri kontrolü, formüller, hesaplamalar, dönüşümler)

“Doğru analizin ilk kuralı, doğru veri ile çalışmaktır.”

Hedefler

Çalışmanın başında olası tüm planlama, veri toplama ve veri giriş hatalarını ön görerek doğru veri yönetimi yapabilme

Doğru şekilde girilmemiş veri setini en hızlı şekilde düzenleyebilme ve veriyi analize uygun hale getirme

MODÜL 2. İKİ ÖLÇÜM FARK TESTLERİ (BAĞIMSIZ T TESTİ VE MANN WHITNEY U, EŞLİ T TESTİ, WİLCOXON)

İstatistik denilince akla gelen ilk testtir t testi.  Bir t testi (Student's t testi olarak da bilinir), hipotez testi kullanarak bir veya iki grubun ortalamalarını karşılaştırmak için bir araçtır. Tek bir grubun bilinen bir değerden farklı olup olmadığını (tek örnekli t testi), iki grubun birbirinden farklı olup olmadığını (bağımsız iki örnekli t testi) veya eşleştirilmiş ölçümlerde önemli bir fark (Öncesi-Sonrası gibi eşleştirilmiş veya bağımlı örnekler t-testi) olup olmadığını analiz eder. Normal dağılım varsayımının sağlanmaması durumunda nonparametrik karşılıkları kullanılır.

Kimler gelsin?

Sayısal değişkeniniz varsa ve bu ölçümlerin iki gruba göre farklı olup olmadığını test etmek istiyorsanız, iki bağımsız grup ölçüm fark testlerini,

Aynı kişilerden iki farklı zamanda ölçüm alınmış ve artış-azalış durumu kontrol edilmek isteniyorsa iki eş ölçüm fark testlerini kullanabilirsiniz.

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

Bağımsız veya bağımlı iki grup/ölçüm fark testlerinin ne zaman yapıldığı, nasıl yapıldığı ve nasıl yorumlandığını öğrenerek bunları analiz yapmak için kullanabileceksiniz.

Hedefler

İki ölçümün karşılaştırıldığı veri analizini uygulama ve bilimsel araştırmalarda raporlama ve sunma

MODÜL 3. ÇOK GRUPLU ÖLÇÜM FARK TESTLERİ (ANOVA, KRUSKAL WALLIS, REPEATED MEASURES ANOVA, FRIEDMAN)

Genel olarak ikiden fazla ölçümü karşılaştırmak isteyebilir, p değeri anlamlı ise farkın hangi ölçümlerden kaynaklandığını bulmak isteyebiliriz. İki gruptan daha fazla bağımsız/bağımlı grupta normallik ve varyans homojenliği varsayımlarını kontrol ederek uygun testler seçilebilir. Bağımsız ölçümlerde elimizde bir kategorik değişken (grup>2) ve bir sayısal değişkenimiz olmalıdır. Bağımlı ölçümlerde ise aynı birey/deneklerde 3 veya üzeri zaman noktasında ölçümlerin artış veya azalış gösterip göstermediği incelenebilir. Yani elimizde 3 veya üzeri sayıda sayısal değişken (sütun olarak girilmiş) değişken olmalıdır.

Kimler gelsin?

Sayısal değişkeniniz varsa ve bu ölçümlerin üç ve üzeri sayıda gruba göre farklı olup olmadığını test etmek istiyorsanız, ikiden fazla (k>2) bağımsız grup ölçüm fark testlerini

Aynı kişilerden üç ve üzeri farklı zamanda ölçüm alınmış ve artış-azalış durumu kontrol edilmek isteniyorsa ikiden fazla bağımlı ölçüm fark testlerini kullanabilirsiniz.

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

Bağımsız veya bağımlı ikiden fazla grup/ölçüm fark testlerinin ne zaman yapıldığı, nasıl yapıldığı ve nasıl yorumlandığını öğrenerek bunları analiz yapmak için kullanabileceksiniz.

Hedefler

İkiden fazla ölçümün karşılaştırıldığı veri analizini uygulama ve bilimsel araştırmalarda raporlama ve sunma

MODÜL 4. KATEGORİK VERİ ANALİZİ (Kİ-KARE, FISHER, MC NEMAR, RR, OR, NNT) ve KORELASYON VE REGRESYON (DOĞRUSAL, TEK DEĞİŞKENLİ, ÇOK DEĞİŞKENLİ)

İstatistikte en sık kullanılan testler nedir sorusuna verilecek ilk üç yanıt arasında kesinlikle Ki-kare testi bulunabilir. İki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi Pearson Chi-Square Test veya Fisher’s Exact Test ile inceleyebilirsiniz. Bunun dışında sayısal veya en az sıralı (ordinal) değişkenlerin birbiriyle karşılıklı artış veya azalış gösterme durumlarını incelemek için korelasyon testleri kullanılabilir. Tüm sayısal değişkenlerde olduğu gibi varsayım kontrolleri yapılarak (normallik) ilişkisel analizler yapılabilir. Bununla beraber eğer örneklem sayısı yeterli ise, regresyon analizi yaparak, bir bağımlı değişkeni (kategorik veya sayısal) belirli bağımsız değişkenlerle açıklamaya çalışabiliriz.

Kimler gelsin?

Eğer tüm değişkenleriniz 0-yok, 1-var gibi veya 1-düşük, 2-orta,3-yüksek gibi kategorilere ayrılmış haldeyse, bu değişkenler arasındaki ilişkileri veya oranlar arasındaki farklılıkları tespit etmek için ki-kare testlerini kullanabilirsiniz. Ayrıca riski ifade eden oranların (Odds Oranı, Risk Oranı) anlamlılığını da kontrol etmek isteyebilirsiniz.

Sayısal değişkenleriniz (veya en az sıralı) varsa ve bu değişkenler arasındaki ilişki durumlarını incelemek istiyorsanız, belirli bir değişkeni öngörmede açıklayıcı veya bağımsız risk faktörlerini belirlemek veya matematiksel bir model kurmak istiyorsanız bu kursumuz size göre…

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

Kategorik Veri Analizinde hangi testlerin ne zaman yapıldığı, nasıl yapıldığı ve nasıl yorumlandığını öğrenerek bunları kendi verinizin analizi için kullanabileceksiniz.

Ölçümler arasındaki ilişkilerin yönü, miktarı ve istatistiksel olarak anlamlılık durumunu değerlendirebilecek, belirli bir bağımlı değişkenin üzerinde etkili bağımsız değişkenleri tahminleyebileceksiniz. Korelasyon ve Regresyon çıktılarını nasıl yorumlayacağınızı öğreneceksiniz.

Hedefler

Kategorik veri analizini uygulama ve bilimsel araştırmalarda raporlama ve sunma

Sayısal değişkenler arasındaki ilişkisel yapıları incelemek, bir bağımlı değişkeni diğer değişkenlerle modellemek için uygun veri analizini uygulama ve bilimsel araştırmalarda raporlama ve sunma

MODÜL 5. ÖLÇEK GELİŞTİRME VE UYARLAMA-1 (GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ANALİZLERİ)

Bu kurs, ölçek geliştirme ve uyarlama sürecinde sağlam metodolojik temeller oluşturmayı amaçlayarak, kapsam geçerliği, ölçüt geçerliği ve güvenirlik analizlerinin nasıl yapıldığını örnekler ve uygulamalar eşliğinde ele almaktadır.

Kimler gelsin?

Çalışmalarında ölçek geliştirmek ya da başka kültürdeki ölçekleri uyarlamak isteyen, ölçek geliştirme/uyarlama sürecindeki tüm metodolojik adımları; geçerlik ve güvenirlik analizlerindeki istatistiksel süreçleri öğrenmek isteyen araştırmacılar için idealdir.

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

Bu kursta, ölçek geliştirme sürecinin temel adımlarını öğrenerek, kapsam geçerliği ve ölçüt geçerliği analizlerini, güvenirlik analizlerini ve uygulama teknikleri ölçeğinizin güvenilirliğini sağlamanın yollarını deneyimsel örneklerle göreceksiniz. Bu sayede, pratik uygulamalar eşliğinde geçerlik ve güvenirlik kavramlarını metodolojik sürecin her aşamasında nasıl ele almanız gerektiğini derinlemesine kavrayacaksınız.

Hedefler

Ölçek geliştirme/uyarlama adımları, kapsam geçerliği, ölçüt geçerliği ve güvenirlik analizleri çıktılarını yorumlama ve değerlendirme

MODÜL 6. ÖLÇEK GELİŞTİRME VE UYARLAMA-2 (GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ANALİZLERİ)

Bu kurs, ölçek geliştirme ve uyarlama sürecinde yapı geçerliği için sıklıkla kullanılan açımlayıcı faktör analizi (AFA) ve doğrulayıcı faktör analizi (DFA) yöntemlerini derinlemesine inceleyerek, katılımcılara kapsamlı analiz teknikleri kazandırmayı hedeflemektedir.

Kimler gelsin?

Bu kursta, açımlayıcı faktör analizi (AFA) kapsamında temel kavramları, veri uygunluğu kontrollerini, faktör yapılarının belirlenmesini ve yorumlanmasını uygulamalı örneklerle adım adım inceleyeceksiniz. Ayrıca doğrulayıcı faktör analizi (DFA) bölümünde, model oluşturma, uyum indeksleri ve istatistiksel testler aracılığıyla DFA'nın teorik temelleri ile uygulama stratejilerini öğrenecek ve pratik örnekler ile vaka çalışmaları üzerinden sonuçların yorumlanmasını deneyimleyeceksiniz.

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

Bu kursta, açımlayıcı faktör analizi (AFA) kapsamında temel kavramları, veri uygunluğu kontrollerini, faktör yapılarının belirlenmesini ve yorumlanmasını uygulamalı örneklerle adım adım inceleyeceksiniz. Ayrıca doğrulayıcı faktör analizi (DFA) bölümünde, model oluşturma, uyum indeksleri ve istatistiksel testler aracılığıyla DFA'nın teorik temelleri ile uygulama stratejilerini öğrenecek ve pratik örnekler ile vaka çalışmaları üzerinden sonuçların yorumlanmasını deneyimleyeceksiniz

Hedefler

Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi uygulaması, çıktıları yorumlama ve değerlendirme

MODÜL 7. GÜÇ ANALİZİ İLE ÖRNEKLEM SAYISI TAHMİNLEME

Araştırma yapmanın temel amacı, pratik hayatta anlamlı veya anlamsız sonuçları bilimsel temellere dayanarak göstermektir. Uygun örneklem sayısı ile çalışarak klinik/pratik olarak anlamlı sonuçları istatistiksel olarak da anlamlı göstermemizi sağlayacaktır. Bu nedenle, araştırmacıların klinik anlamlılık ile istatistiksel anlamlılığı ayırt etmeleri oldukça önemlidir. Kaç birim veya denekten veri toplanacağının belirlenmesi, başka bir deyişle örneklem büyüklüğünün hesaplanması araştırma henüz tasarım aşamasındayken gerçekleştirilmelidir. Minimum klinik/pratik anlamlılığa sahip etki büyüklüğüne çeşitli yöntemlerle karar vermeli, paket programlar veya formüllerle uygun örneklem sayısı tahmini yapılmalıdır.

Kimler gelsin?

Çalışmanın tasarım aşamasında uygun örneklem sayısını belirlemeye çalışan veya bitmiş bir çalışmada doğru sayıda örneklemle çalışılma durumunu kontrol etmek isteyen araştırmalar, güç analizi yapabilir.

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

İstatistiksel hata türleri, Etki büyüklüğü, güven aralığı, p değeri kavramları, istatistiksel anlamlılık-pratik anlamlılık, Güç analizi türleri, Güç nasıl yükseltilir gibi sorulara yanıt bularak çeşitli uygulamalı örneklerle güç analizi yapmak için kullanabileceksiniz.

Hedefler

Çalışma tasarımı ve öncelikli çıktıları değerlendirerek uygun örneklem sayısını tahminleme, güç analizini uygulama ve bilimsel araştırmalarda raporlama ve sunma

MODÜL 8. İSTATİSTİKSEL SONUÇLAR NASIL RAPORLANIR? (TABLO, GRAFİK VE AKADEMİK YAZIM)

Doğru istatistiksel analiz kadar elde edilen sonuçların uygun şekilde sunulması da önemlidir. Kaliteli bir yayın için elimizdeki çıktıların özelliklerine en uygun raporlamayı bilmemiz gerekir. Merkezimiz bu konuda yol haritası olarak APA [American Psychological Association (Amerikan Psikoloji Birliği)] formatını önermektedir.

Kimler gelsin?

Çalışmasını bitirmek üzere olan veya çalışma sonuçlarını en uygun şekilde sunmak isteyen araştırmacılar

Bu Kursta Neler Öğreneceksiniz?

Akademik dergilerde istatistiksel verilerinin doğru sunulması

Değişken ve veri türüne uygun tablo ve grafik sunumu

Tanımlayıcı istatistiklerin doğru şekilde seçilmesi (Ortalama, standart sapma, medyan, IQR, 95%CI, Odds oranı, vb)

En kolay nasıl tablo yapılır?

İstatistiksel analizler nasıl yorumlanır?

Hedefler

Tüm istatistiksel sonuçların belirli özelliklere göre uygun şekilde raporlanması ve sunulması

Eklenme tarihi :4.03.2025 16:38:48
Son güncelleme : 7.03.2025 16:28:07