Analiz çalışmalarınızda uzman kadromuzla anket hazırlama, veri girişi, spss analiz, yorumlama kısımlarında siz değerli öğrencilerimize 7/24 destek sağlamaktayız.

Çalışmanızla ilgili destek almak için İletişim bölümümüzde bulunan formu tarafımıza ulaştırabilirsiniz. Danışmanlarımız size en kısa sürede çözüm bulacaklardır.

Lisans, Yüksek Lisans, Doktora, Makale çalışmalarınızdaki anket & analiz kısımları için anket verilerinin özelliklerine göre uygulanacak testler belirlenecektir. Bu testler verilerin kategorilerine, dağılımlarına ve örneklem sayılarına göre değişkenlik gösterecektir.

Uygun analiz türünün belirlenmesinde ilk kriter verilerin türüdür. Analiz yöntemleri verilerin özelliklerine göre iki temel gruba ayrılır. Bu gruplarda yer alan temel analiz yöntemleri aşağıdaki gibidir.

 

(1) Parametrik veriler için kullanılan analiz yöntemleri; Varyans Analizi, T-Testi, Pearson Korelasyonu.

(2) Parametrik olmayan veriler için kullanılan analiz yöntemleri; Ki-Kare Testleri, Spearman Korelasyonu.

Dolayısıyla uygun analiz türünü seçebilmek için öncelikle verilerin özelliklerinin belirlenmesi gerekecektir.

One Sample T-Test (Tek Örneklem t testi)

Independent Samples T-Test (Bağımsız iki örneklem t testi)

Paired Samples T-Testi  (Bağımlı iki örneklem t testi)

One Way Anova (Tek yönlü varyans analizi)

Two Way Anova (Çift yönlü varyans analizi)

Mann-Whitney U Testi (Bağımsız gruplar t testinin parametrik olmayan alternatifi)

Wilcoxon Testi (Bağımlı gruplar t testinin parametrik olmayan alternatifi)

Kruskal Wallis Testi (Tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan alternatifi)

ANCOVA (Kovaryans Analizi)

KORELASYON ANALİZİ (İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkilerin ölçümü)

Pearson Korelasyon Testi

Kendall ve Spearman Testleri

REGRESYON ANALİZİ (Bağımsız değişkenler ile Bağımlı değişken arasındaki ilişki ölçüm)

Linear (Basit Doğrusal ve Çoklu Doğrusal)

Logistic (İkili ve Çoklu Lojistik)

Probit (Probit Regresyon)

Nonlineer (Doğrusal Olmayan Regresyon)

Loglinear

KÜMELEME ANALİZİ

Two-Step Cluster

K-Means Cluster

Hierarchical Cluster

Discriminant

Nearest Neighbor