İstatistik Danışmanlık

0
Share

İstatistik danışmanlık bir çok bilimsel çalışmada, araştırmanın en önemli basamağını oluşturmaktadır. Araştırmalarda çok sık görülen bir hata vardır: Araştırmacılar yanlış analiz yöntemi seçimi nedeniyle sonuçlarını hatalı hesaplar ya da herhangi bir sonuca ulaşamazlar. Verilerin sağlıklı bir şekilde analiz edilebilmesi için hangi şartlarda hangi analiz yöntemlerinin kullanılıyor olduğunu bilmek çok önemlidir. Uygun olmayan bir yöntem seçimi verilerin hatalı yorumlanmasına neden olacaktır.

istatistik danışmanlık

Doğru analiz yöntemi ve metodu seçiminde ne yapmak istediğinizi bilmeniz önemli olduğu gibi, veri tipinize göre yöntem seçiminiz de çok önemlidir.

“İstatistik danışmanlık çalışmalarının ortak noktalarından biri nedenselliği bulmak ve bağımsız değişkenlerdeki bir değişimin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini incelemektir. Nedenselliği ele alan temelde iki tür ana istatistiksel yöntem bulunur. Bunlar deneysel çalışmalar ve gözleme dayalı çalışmalardır.

İki çalışma türünde de bağımsız değişken veya değişkenlerdeki farklılıkların, gözlenen bağımlı değişken üzerindeki etkisi incelenir. Bu çalışma türlerinde oluşan fark ise yöntemin uygulanma biçimidir. Yöntemlerin ikisi de sağlıklı veriler ortaya koyabilir.

Deneysel çalışmalar sırasında araştırmaya konu sisteme dışarıdan müdahele edilebilir. Sistemde yapılacak bilinçli değişikliklerle bağımsız değişkenlerden kaynaklanan farklılıkların, bağımlı değişken üzerindeki etkiler incelenebilir. Gözleme dayalı çalışmalarda durum tam tersidir. Araştırma konusu sisteme kesinlikle müdahale edilmez. İstatistiksel yöntemler kullanılarak veriler toplanır.

İstatistik Danışmanlık

SPSS Analizi ise (Statistical Package for the Social Sciences), IBM şirketine ait olan ve istatistiksel analiz için kullanılan bir programdır. Genellikle sosyal bilimler alanında çeşitli uygulamalarda, örneğin pazar ve anket araştırmaları, kullanılsa da tıp, eğitim ve mühendislik alanlarında da sıklıkla kullanılan bir programdır. Ayrıca, SPSS, yüksek lisans ve doktora öğrencilerinin tez çalışmalarında, tezlerindeki verilerin analizi için sıkça kullandıkları bir uygulamadır.

a) Raporlar

b) Tanımlayıcı istatistikler: Cross tabulation (çapraz tabulasyon); frequencies (frekanslar); descriptives (tanımlayıcılar), P-P ya da Q-Q grafikleri, v.s.

c) Bayesian İstatistikleri: Tek yön-Anova testi, Pearson korelasyonu, Tek Örnek Normal ya da Binomial Analizi, v.s.

d) Tablolar: Çoklu cevap setleri

e) Ortalama karşılaştırma: eşleştirilmiş t-testi, tek örnekli t-testi, bağımsız örnekli t-testi, v.s.

f) Genel lineer modelleme ya da genelleştirilmiş lineer modelleme: Tek değişkenli, çok değişkenli, v.s.

g) Karışık modeller: Lineer, genelleştirilmiş lineer modeller

h) Korelasyon: İki degiskenli, kısımsal, uzaklıklar, kanonik uzaklıklar…

ı) Regresyon analizleri: Lineer regresyon, non-lineer regresyon, v.s.

i) Parametrik olmayan testler

j) Diğer analizler (Mekansal ve zamansal modelleme, kalite kontrol analizi, güvenilirlik analizi, sınıflandırma, tahmin, kurtulma analizleri, boyut küçültme, çoklu cevap ve tahmin analizleri v.s.

 

Related Posts
Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Call Now Button