2. Araştırma Yöntemleri Semineri
01 – 04 Şubat 2017
Side – ANTALYA
AMAÇ
Araştırma Yöntemleri Seminerinin amacı, özellikle sosyal bilimler alanında çalışan akademisyenlerin ve sosyal bilimlerde lisansüstü eğitim-öğretimlerine devam etmekte olan lisansüstü öğrencilerinin, ihtiyaç duydukları istatistiksel analiz teknikleri ile ilgili kuramsal bilgi birikimlerine katkı sağlanması ve uygulama becerisi kazandırılması hedeflenmektedir. Seminer başarıyla tamamlayan katılımcıların; istatistiksel analiz programlarını belli seviye kullanabilmeleri beklenmektedir.
Öncelikli hedefi akademik fayda yaratma olan seminerimizde görüşmek dileği ile…
Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI
METİOD adına
Seminer Koordinatörü
SEMİNER KONULARI
1. Temel İstatistik ve Hipotez Testleri
SPSS Paket Programı ve Menüleri (SPSS’e Giriş, SPSS Menüleri, Data View ve -Variable View sayfalarının yapısı), Değişken Tanımlama, Veri Tipleri ve Veri girişi; Anketlerin SPSS Paket Programında Şablonunun Oluşturulması, Farklı türde oluşturulan anketlerin soru türlerinin SPSS’de şablonunun oluşturulması; Değişkenler Üzerinde Cebirsel İşlemler Yapılması ve Dönüştürülmesi, Veri setiyle ilgili cebirsel, dönüşümsel vb. gibi işlemler yapmaya yarayan seçenekler sunan menülerin incelenmesi; Tek Örneklem Student-t Testi, Bağımlı İki Örneklem Student-t Testi, Bağımsız İki Örneklem Student-t Testi, Varyans Analizi, Ki-Kare Testi, Basit Doğrusal Regresyon Analizi.
2. Çok Değişkenli İstatistik Teknikler
Çok Değişkenli İstatistiğe giriş, Veri Tipleri, Ortalama, Varyans-Kovaryans ve Korelasyon; Çok değişkenli verinin Grafiksel analizi, ConvexHull, İki Değişkenli Çizimler; Çok Değişkenli Normal Dağılım; Asal bileşenler analizi, değişken yapısı, model kurma ve yorumlama; Faktör Analizi, başlangıç faktör yükleri tespiti, model kurma, döndürme işlemleri; R ile asal bileşenler ve Faktör analizi uygulamaları; Uzaklık Ölçüleri, veri tiplerine göre ve analiz tiplerine göre benzerlik matrisi oluşturulması; Kümeleme Analizi, Değişken kümeleme, birim kümeleme, Robust kümeleme analizi; R ile çeşitli uygulamalar; İşletme Analitiği, nedir? İşletmeler için önemi, Analitik kapsamında kullanılan araç ve teknikler; Veri Madenciliği, temelleri, Birliktelik ve ilişki kuralları, karar ağaçları; Web Madenciliği, Facebook veri derleme, Twitter veri derleme, uygulamalar.
3. Yapısal Eşitlik Modellemesi
Yapısal eşitlik modellemesine ilişkin temel kavramlar, yapısal bir modelin oluşturulması, modelin belirlenmesi, model testi, uyum indeksleri, model modifikasyonu, doğrulayıcı faktör analizi, yol analizi.
4.Ölçek Geliştirme
Ölçme ve ölçek geliştirmede temel kavramlar; kavramsal örnekleme, gösterge örnekleme ve madde örnekleme; madde türleri, madde yazma; analize hazırlık (kayıp veriler, uçdeğerler, hatalı girişler vb); ölçek ve madde analizi (Açıklayıcı Faktör Analizi temelli); güvenirlik ve türleri; geçerlik ve türleri; puanların yorumlanması ve norm geliştirme; Thurstone tipi ölçek geliştirme vb.; ölçek geliştirme çalışmalarının yazılması.
5.Nitel veri toplama süreci ve NVivo
Bilgiler güncellenmektedir.
http://www.arastirmayontemlerisemineri.com/
