Eylül, 2025 - Akademi Delisi (Proje Yaptırma)

Akademide Zaman Serisi Verilerinin SPSS ile Analizi

Zaman serisi verileri; eğitimde dönemlik başarı ölçümleri, sağlıkta yatış–taburcu dalgaları, iktisatta fiyat–üretim göstergeleri, kamu yönetiminde çağrı merkezi hacimleri, kütüphanecilikte ziyaret sayıları, sosyal bilimlerde arama trendleri gibi pek çok alanda ardışık bağımlılık ve mevsimsel desenler barındırır. Bu bağımlılık klasik bağımsız gözlem varsayımını ihlal ettiğinden, zaman serilerinde doğru araçlar ve doğru raporlama olmadan yapılan analizler sıklıkla yanıltıcıdır.…
Devamı

İçerik Üreticisi 30 Eylül 2025 0

Akademik Çalışmalarda Güvenilir Analiz Raporları Hazırlama

Akademik bir çalışmanın değeri, yalnızca ileri istatistiksel teknikler veya karmaşık modellerle değil, raporun güvenilirliği ve okurun ikna edilme süreciyle ölçülür. Güvenilir bir analiz raporu; şeffaf yöntem anlatısı, yeniden üretilebilir iş akışı, uygun metrik ve belirsizlik iletişimi, etik ve gizlilik uyumu, okunabilir dizgi ve tipografi, eleştirel duyarlılık analizleri ve politik/klinik/kurumsal pratik önemi aynı çatı altında toplar.…
Devamı

İçerik Üreticisi 29 Eylül 2025 0

Akademide Anket Verilerinde Tematik Kodlama

Anket araştırmalarında açık uçlu sorular, katılımcıların kendi kelimeleriyle duygu, düşünce ve deneyimlerini ifade etmelerine izin vererek nicel verilerin kaçırdığı incelikleri yakalar. Ancak bu anlatılar, araştırma sorusuna uygun anlam kategorilerine dönüştürülmediği sürece, raporda yalnızca etkileyici alıntılardan ibaret kalır. Tematik kodlama, açık uçlu yanıtları sistematik biçimde tema–alt tema–örnek alıntı üçgeniyle yapılandırarak; nicel analizle köprü kurar, politika ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 28 Eylül 2025 0

Akademi Odaklı R ile Zaman Serisi Çözümlemeleri

Zaman serisi verileri—ekonomik göstergeler, eğitimde dönemsel başarı ölçümleri, klinik takiplerde biyobelirteç eğrileri, enerji/iklim göstergeleri, sosyal medya hacimleri, kütüphane kullanım istatistikleri—akademik araştırmalarda kararların zamana bağlı doğasını görünür kılar. Bu verilerin en kritik özelliği, gözlemler arasında ardışık bağımlılık bulunmasıdır; yani dün olan, bugünü etkiler. Bu durum klasik bağımsız gözlem varsayımını ihlal eder ve doğru araçlar kullanılmadığında yanıltıcı…
Devamı

İçerik Üreticisi 27 Eylül 2025 0

Akademik Projelerde Veri Toplama ve Kodlama Süreci

Akademik bir projenin bilimsel doğruluğu, çoğu zaman analiz aşamasında değil, veri toplama ve kodlama aşamasında kazanılır veya kaybedilir. Alan notlarının nasıl alınacağı, anket maddelerinin nasıl yapılandırılacağı, örneklem planının gerçeğe uygunluğu, laboratuvar veya saha ölçümlerinde ölçüm hatasının nasıl azaltılacağı, etik ve gizlilik protokollerinin nasıl uygulanacağı, verilerin dijitalleştirilirken hangi kod sistemlerinin kullanılacağı… Tüm bu kararlar, sonraki istatistiksel…
Devamı

İçerik Üreticisi 26 Eylül 2025 0

Akademide SPSS Kullanımı: Sıkça Sorulan Sorular

SPSS, onlarca yıldır akademide hızlı keşif, güvenilir raporlama ve standart çıktılar için tercih edilen araçlardan biri. Ancak “kolay” görünen arayüzünün ardında; veri modelleme mantığı, önyargıları azaltan iş akışları, çıktıları doğru yorumlama, otomasyon (Syntax/OMS/ML/ Python/R eklentileri) ve yeniden üretilebilirlik gibi derin temalar gizlidir. Bu yazı, SPSS’e dair en çok sorulan soruları; kısa değil, akademik derinlikte ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 25 Eylül 2025 0

Akademi İçin İleri Seviye İstatistiksel Modelleme

İleri seviye istatistiksel modelleme, yalnızca formüllerin bir araya getirildiği sofistike bir matematik gösterisi değildir; araştırma sorusunu veri yapınızla mimarî olarak eşleştirip, belirsizliği yöneterek ikna edici ve yeniden üretilebilir kanıt üretme sanatıdır. Klasik OLS’den başlayıp Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLM), Karma Etkili Modeller (Mixed/MLM), Sağkalım Analizi, Zaman Serileri, Panel Veri, Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM), Bayesyen yöntemler, Nedensel…
Devamı

İçerik Üreticisi 24 Eylül 2025 0

Akademi Öğrencileri İçin Veri Analizinde Excel Taktikleri

Excel, akademide veri analizine başlayan pek çok öğrenci için ilk temas noktasıdır. Basit görünen arayüzünün arkasında; temizleme–dönüştürme (Power Query), büyük veri modelleri (Power Pivot/DAX), dinamik diziler (FILTER, UNIQUE, SORT), ileri arama–bağlama (XLOOKUP, INDEX–MATCH), istatistik paketleri (Analysis ToolPak), hassasiyet/what-if çalışmaları (Data Table, Scenario Manager), optimizasyon (Solver), otomasyon (LAMBDA, VBA) ve sunum kalitesi (Pivot, grafikler, koşullu biçimlendirme)…
Devamı

İçerik Üreticisi 23 Eylül 2025 0

Akademik İçeriklerde Veri Sınıflandırma Teknikleri

Akademik dünyada “sınıflandırma”, yalnızca makine öğrenmesi derslerinde anlatılan bir algoritma ailesi değil; bilimsel iddianın düzeni ve kanıt mimarisinin omurgasıdır. Bir makaleyi konu alanlarına ayırmaktan, derlemelerde çalışma türlerini (RCT, kohort, olgu-kontrol) sınıflamaya; öğrencilerin açık uçlu yanıtlarını başarı düzeyine göre etiketlemekten, hasta notlarını ICD kodlarına eşlemeye; politika belgelerini içerik türüne, tezleri disipline, ölçek maddelerini alt boyutlara yerleştirmeye…
Devamı

İçerik Üreticisi 22 Eylül 2025 0

Akademide Sosyal Medya Verilerinin Analizi

Sosyal medya verileri—tweet’ler, gönderiler, yorumlar, beğeniler, yeniden paylaşımlar, ağ bağlantıları, etiketler ve hatta “görüntülenme” gibi türeyen göstergeler—akademik araştırmalarda giderek daha merkezi bir konuma yerleşti. Eğitimden sağlığa, siyasetten ekonomiye, afet yönetiminden kültürel çalışmalara kadar geniş bir yelpazede davranış, duygu, etkileşim ve bilgi yayılımı inceleniyor. Ancak bu veriler, ölçme hataları, örnekleme çarpıklıkları, bot etkinliği, platform algoritmaları ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 21 Eylül 2025 0

Akademi Dünyasında Veri Analizine Yönelik Eğilimler

Akademide veri analizi, yalnızca istatistiksel yöntemlerin “kutudan çıktığı” bir uğraş olmaktan çıkalı uzun zaman oldu. Bugünün araştırmacısı; tek bir yazılım veya tek bir yöntemle değil, çok-disiplinli metodolojik bir repertuarla çalışıyor: açık bilime dayalı kod ve veri paylaşımı, çoğaltılabilirlik (reproducibility) için sürüm kontrolü, robust istatistik ve nedensel çıkarım teknikleri, yapay zekâ destekli işbirliği, hesaplamalı yeniden örnekleme,…
Devamı

İçerik Üreticisi 20 Eylül 2025 0

Akademik Tezlerde Güç Analizi ve Etki Büyüklüğü

Güç analizi (power analysis) ve etki büyüklüğü (effect size), akademik tezlerin yöntem ve sonuç bölümlerinin gözden kaçırılmaması gereken iki temel taşıdır. Güç, testinizin gerçek bir etkiyi yakalayabilme olasılığıdır (1−β); etki büyüklüğü ise bulduğunuz etkinin nicel büyüklüğünü ve pratik önemini bildirir. Sadece p-değeri raporlamak bilimsel mesajı eksik bırakır; gücü ve etki büyüklüğünü birlikte kullanmak, örneklem büyüklüğünü…
Devamı

İçerik Üreticisi 19 Eylül 2025 0

Akademi İçin Tablolarla Veri Analizi Raporlama Teknikleri

Akademik bir metinde tablo, yalnızca sayıları dizen bir kutu değildir; kanıtın mimarisidir. İyi tasarlanmış bir tablo, karmaşık analizleri tek bakışta anlaşılır kılar, karar mimarinizi görünür hale getirir, hakemlerin soracağı soruları daha sorulmadan yanıtlar. Kötü tasarlanmış bir tablo ise, en katı metodolojiye rağmen bulguların etkisini gölgede bırakır. Bu rehberde, akademi için tablolarla veri analizi raporlama tekniklerini…
Devamı

İçerik Üreticisi 18 Eylül 2025 0

Akademik Proje Verilerinin SPSS ile Kodlanması

Akademik bir projenin en “sessiz” ama en kritik aşaması veri kodlama sürecidir. Kodlama; ham verileri (anket yanıtları, test puanları, gözlem formları, cihaz çıktıları) analize hazır bir yapıya dönüştürme sanatıdır. SPSS bu dönüşüm için kullanışlı bir arayüz (Variable View/Data View), tutarlı etiketleme (Labels), eksik veri politikaları (Missing Values), yeniden kodlama (Recode), türetme (Compute), çoklu yanıt setleri…
Devamı

İçerik Üreticisi 17 Eylül 2025 0

Akademide Betimsel İstatistikle Başarılı Analiz Sunumu

Betimsel istatistik, akademik bir çalışmanın “ilk sözü”dür. Ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet ölçüler; histogram, boxplot ve violin gibi görseller; yüzdelikler, oranlar, yoğunluk eğrileri ve kontenjans tabloları… Tüm bunlar yalnızca giriş ısınması değildir; sorunuzu doğrular, varsayım ipuçlarını verir, model seçimini şekillendirir ve okuru ikna eder. Yetersiz betimleme, güçlü bir modelin bile etkisini zayıflatabilir; iyi…
Devamı

İçerik Üreticisi 16 Eylül 2025 0

Akademi Araştırmalarında Ki-Kare Testi Örnekleri

Ki-kare (χ²) testleri, akademik araştırmalarda kategorik veriler üzerinden hipotez sınamak için kullanılan en yaygın yöntemlerden biridir. İster bir anket çalışmasında “cinsiyet × bölüm tercihleri” ilişkisini, ister bir klinik araştırmada “tedavi grubu × yanıt durumu” bağlantısını, isterse eğitimde “okul türü × başarı düzeyi” dağılımını inceleyin; çoğu kez ilk başvurduğunuz araçlardan biri ki-kare bağımsızlık testi olur. Buna…
Devamı

İçerik Üreticisi 15 Eylül 2025 0

Akademi Raporlarında SPSS Outputlarının Yorumu

SPSS, akademik araştırmaların en yaygın istatistik yazılımlarından biridir. Fakat bir analizin kalitesi, yalnızca doğru menüyü seçip çıktıları üretmekle değil, çıktıların nasıl yorumlandığı ile ölçülür. SPSS Output Viewer’da beliren her tablo—Descriptives, Frequencies, Crosstabs, Reliability, Factor, Regression, GLM, Nonparametric, Survival, ROC, EM Means, Diagnostics—kendi içinde bir hikâye anlatır. Bu hikâyeyi doğru okumak; ölçüm düzeyi, varsayım kontrolleri, etki…
Devamı

İçerik Üreticisi 14 Eylül 2025 0

Akademik Veri Analizinde Outlier Ayıklama Stratejileri

Outlier (aykırı değer), veri setindeki diğer gözlemlerden belirgin biçimde ayrışan ve modele/çıkarıma orantısız etki edebilen gözlemdir. Aykırı değer, her zaman “hata” değildir: bazen ölçüm veya veri giriş hatasıdır; bazen nadir ama gerçek bir durumun işaretidir; bazen de dağılımın ağır kuyruklu yapısının doğal sonucudur. Akademik veri analizinde outlier’larla ilgili iki tehlike vardır: (1) Körlemesine silmek ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 13 Eylül 2025 0

Akademi Tezlerinde Z-Score ve Standart Sapma Kullanımı

Z-score (z-puanı) ve standart sapma, akademik tezlerin ölçme–değerlendirme, betimsel istatistik, normalleştirme/standardizasyon, hipotez testleri, uç değer tanılama, puan dönüştürme ve etki büyüklüğü hesaplarında en sık kullanılan iki temel yapı taşını oluşturur. Z-score, bir gözlemin dağılımın ortalamasından kaç standart sapma uzaklıkta olduğunu gösterir; böylece farklı ölçekleri ortak bir ölçekte kıyaslamayı mümkün kılar. Standart sapma ise veri noktalarının…
Devamı

İçerik Üreticisi 12 Eylül 2025 0

Akademide Veri Analizine Giriş: Kavramlar ve Tanımlar

Veri analizi, akademik araştırmanın yalnızca “matematiksel işlemler” bölümü değildir; soru geliştirme → tasarım → ölçüm → veri toplama → temizleme/kodlama → keşifsel analiz → modelleme → yorumlama → raporlama → paylaşım ve tekrarlama gibi bir bilimsel üretim hattının omurgasıdır. Bu hat üzerinde kullanılan her kavram (ör. değişken, ölçme düzeyi, örneklem, etki büyüklüğü, anlamlılık, güven aralığı,…
Devamı

İçerik Üreticisi 11 Eylül 2025 0

Akademi Öğrencilerine Uygun Analitik Yöntem Seçimi

Akademide doğru analitik yöntemi seçmek, yalnızca “hangi test daha popüler?” sorusuna cevap aramak değildir. Araştırma sorusu, tasarım, ölçme düzeyleri, örneklem büyüklüğü, varsayımlar, etik ve raporlama standartları arasında dengeli bir karar mimarisi kurmayı gerektirir. Yanlış yöntem seçimi, en temiz veriyi bile anlamsız kılar; doğru yöntem seçimi ise sınırlı veriden dahi güvenilir, tekrar edilebilir ve pratik değeri…
Devamı

İçerik Üreticisi 10 Eylül 2025 0

Akademide Veri Analizinde Sık Yapılan Hatalar

Akademik veri analizi; araştırma sorusunun netleştirilmesi, ölçüm araçlarının titiz seçimi, örneklemin doğru yapılandırılması, verinin güvenilir kodlanması, uygun istatistiksel yöntemlerin seçilmesi ve sonuçların bağlama oturtulması gibi birbiriyle sıkı sıkıya bağlı aşamalardan oluşur. Bu zincirin herhangi bir halkasındaki hata, diğer tüm aşamaları zincirleme etkiler: pürüzlü bir ölçüm, yanlış test seçimi, uygunsuz dönüşümler, çoklu karşılaştırma düzeltmelerinin ihmal edilmesi,…
Devamı

İçerik Üreticisi 9 Eylül 2025 0

Akademi Gelişimi İçin Yapay Zekâ Destekli Veri Analizi

Yapay zekâ (YZ) destekli veri analizi, akademik dünyanın en hızlı dönüşen alanlarından biridir. Bugün araştırma süreçleri veri toplama ve kodlamadan modelleme, yorumlama ve raporlamaya kadar uçtan uca otomasyon, hız ve hatasızlık sağlayan YZ araçlarıyla yeniden şekilleniyor. Ancak, her ilerleme beraberinde metodolojik sorumluluklar, önyargı (bias) yönetimi, açıklanabilirlik (explainability), tekrar üretilebilirlik (reproducibility) ve etik ilkeler gibi yeni…
Devamı

İçerik Üreticisi 8 Eylül 2025 0

Akademi Projelerinde Çoklu Doğrusal Regresyon Örneği

Akademik projelerde çoklu doğrusal regresyon (ÇDR), bir bağımlı değişken ile birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi aynı anda modelleyen, öngörü ve çıkarım gücü yüksek bir yöntemdir. Tek değişkenli doğrusal regresyondan farklı olarak ÇDR, bir değişkenin etkisini diğerleri sabitken tahmin etmeye olanak tanır; böylece karıştırıcı etkiler (confounding) ve ortak değişim (covariation) daha doğru yönetilir. Eğitimden ekonomiye,…
Devamı

İçerik Üreticisi 7 Eylül 2025 0

Akademide Anket Analizi Yaparken Dikkat Edilecek Noktalar

Anket analizi, akademik araştırmalarda en yaygın kullanılan veri toplama ve yorumlama yöntemlerinden biridir; ancak en sık hatanın da bu aşamada yapıldığını kabul etmek gerekir. Çünkü anket, yalnızca soruların katılımcılara yöneltilmesi ve cevapların sayısallaştırılması değildir: örneklem stratejisi, soru yazımı, ölçek tasarımı, ölçme geçerliği ve güvenirliği, veri temizliği, kodlama, varsayım kontrolleri, önyargı (bias) kaynakları, etik ve gizlilik,…
Devamı

İçerik Üreticisi 6 Eylül 2025 0

Akademik Makalelerde Veri Yorumlama Teknikleri

Akademik makalelerde veri yorumlama, yalnızca tablo ve şekillerin altına kısa açıklamalar yazmaktan ibaret değildir; istatistiksel bulguların kuramsal çerçeveyle buluştuğu, araştırma sorusuyla hizalandığı, bağlamın ve sınırlılıkların şeffaflıkla tartışıldığı, kanıt profili yaklaşımıyla (p-değeri, etki büyüklüğü, güven aralıkları, duyarlılık analizleri, replikasyon imkânı ve dış geçerlik) birlikte ele alındığı bir entelektüel süreçtir. İyi bir yorum, bulguları “önemli/anlamlı” olarak etiketlemekle…
Devamı

İçerik Üreticisi 5 Eylül 2025 0

Akademi İçin SPSS ve Excel Karşılaştırmalı Veri Analizi

Akademik araştırmaların veri işleme omurgası; doğru ölçüm, temiz kodlama, uygun analiz ve şeffaf raporlama basamaklarının bir bütün olarak çalışmasına dayanır. Bu bütünlüğü kurarken, araştırmacıların en sık başvurduğu iki yazılım ekosistemi SPSS ve Excel’dir. SPSS, sosyal bilimlerden sağlığa uzanan geniş bir yelpazede, özellikle anket verileri, psikometrik ölçekler, deneysel tasarımlar ve hipotez testleri için uzun yıllardır “endüstri…
Devamı

İçerik Üreticisi 4 Eylül 2025 0

Akademik Yazımda Histogram ve Boxplot Yorumlama

Akademik çalışmaların en kritik aşamalarından biri, verilerin betimsel analizlerle doğru ve sezgisel biçimde anlaşılmasıdır. Bu noktada histogram ve boxplot (kutu-grafik), araştırmacıya dağılımın şeklini, merkezi eğilimi, yayılımı ve uç değer (outlier) davranışını bir bakışta kavrama olanağı verir. Histogram, veri değerlerinin sıklık dağılımını sütunlar halinde sunar; boxplot ise medyan, çeyrekler (Q1–Q3), IQR ve olası uç değerleri tek…
Devamı

İçerik Üreticisi 3 Eylül 2025 0

Akademi Rehberi: Anlamlılık Düzeyi Nasıl Yorumlanır?

Akademik araştırmalarda en sık karşılaşılan, ancak çoğu zaman en yanlış yorumlanan kavramlardan biri anlamlılık düzeyi ve ona bağlı olarak raporlanan p-değeridir. Birçok çalışma, “p<0,05 olduğu için hipotezim doğrulandı” gibi özensiz, hatta hatalı yorumlarla yayımlanır; oysa p-değeri ne bir hipotezin doğrulanma olasılığıdır ne de tek başına “bilimsel gerçek” üretir. Benzer şekilde, anlamlılık düzeyi (α) araştırmacının, verileri…
Devamı

İçerik Üreticisi 2 Eylül 2025 0

Ay: Eylül 2025