SPSS ile Veri Temizliği (Data Screening)

🎓 **SPSS ile Veri Temizliği (Data Screening) - Eksik Veriler, Uc Değerler, Baziklık, Karpiklık, Normal ve Ordu Analizi... Sosyal Araştırmalarında Önemli Adımları Öğren!

Kurs Genel Bakışi

Sosyal Bilim Araştırmalarında Karşıyan Görüntüler... Veri toplama sürecinde karmaşıklık, eksik veya hatalı girişlerle yönelleme yapmak zor bir sürektir. Bu tür zafarlara karşı koruma için "Veri Temizliği" adı verilen bir kritik adımlar yapmanız gerekiyor. Prof. Dr. Sait Gurbuz tarafından öğrencilerine bu kavramları ve teknikleri detaylı bir şekilde tanıttığını, SPSS kullanarak pratik eylemler de yapmayı hedefliyoruz.

Eğitimin Özellikleri:

• Yenilikçi ve Ayrıntılı Metodoloji: Gerek katılımcı verilerine, gerek teknolojik hatalara yanı sıra karmaşık veri setlerinize adapte olarak, metodolojik yöntemlerle verilerinizin kalitesini ve güvenilirliğini artıran teknikler deneyim eyleyeceksiniz.
• Uzmanlıkla Eğitim: Prof. Dr. Sait Gurbuz, yarım asıldığında sosyal araştırmalar alanındaki 15 yıllık deneyiminden zengin olarak, öğrencilerine pratik ve teorik beceriler sunacaktır.
• Değişiken Analizi: Eksik, ordu, bazık, karpiğlik, normal dağılım gibi değişkenlerin özelliklerini tanımlayarak ve uygun analitik yöntemlerle ele alarak verilerinize adapte olmayı sağlayacaktır.
• Büyük Veri Analizi: SPSS ile büyük veri setlerini ve karmaşık analizleri yönetme yeteneğini geliştirebilirsiniz.

Eğitimde Kullanılan Referanslar:

• Gürbüz, S. & Şahin, F. (2018). "Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri". Seçkin Yayınevi.
• Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., & Anderson, R.E (2014). "Multivariate Data Analysis" (7th Edn). Pearson.
• Kline, R.B. (2016). "Principles and Practice of Structural Equation Modeling" (4th Edn). The Guilford Press.
• Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (2014). "Using Multivariate Statistics" (6th Edn). Pearson.

Kurs Programı:

1. Veri Toplama Sürecindeki Uzaylar ve Hatalar: Veri toplama sürecinde karşılanabileceğiniz yaygın sorunları ve nasıl önleme yapabileceğinizi öğrenin.
2. Veri Temizliği Yöntemleri: Eksik, eğerlik, uc değer gibi bazı verilerinizi nasıl temizleyeceğinizi ve çeşitli SPSS işlecinizle yapabileceğinizi kavrayacak teknikleri edinin.
3. Değişken Tipi ve Veri Yapısı: Verilerinizin tipini (nominal, ordinal, metrik) ve veri yapısını (eksiik, ordu, bazık) tanımlama yöntemlerini öğrenin.
4. Baziklık ve Karpiklık Analizi: Baziklık ve karpiklık gibi değişken arası ilişkileri analiz edinme tekniklerini pratik olarak uygulayacaksınız.
5. Normal Dağılım Hipotezi: Verilerinizin normal dağılımından mi yok mu olduğunu test etme ve normallik için gerekli teknikleri öğrenin.
6. SPSS İle Veri Analizi: Gelişmiş SPSS komutlarını kullanarak verilerinizin temizlenmesi, analize hazırlanması ve interpretasyonunu pratik olarak uygulayacaksınız.

Kurs Sonucunda:

• Verilerinizin kalitesini ve güvenilirliğini artıran beceriler edindiniz.
• SPSS gibi büyük veri analizi yazılımlarına adapte olmayı sağladınız.
• Veri setlerinize yönerlik eklediğiniz ve etkili raporlar yazabilirsiniz.

Bu kurs, veri analizi ve sosyal araştırma alanında tecrübe kazanmak istediğiniz veya bu alanda daha gelişmiş olmak için aradığıniz bir fırsattdur. Geleceğe evde dünyaya hizmet verebileceğiniz kafa çıkaracak bilgileri burada bulabilir, sadece tıklayarak başlatabilirsiniz!

Kayıtlara hızla! Veri analizi ve araştırma becerilerinizi pekiştirmek için en eğlenceli yolunu seçin.