nitel–nicel köprü - Akademi Delisi (Proje Yaptırma)

Akademide İstatistiksel Yazılımların Eğitimde Yeri

İstatistiksel yazılımlar—SPSS, R, Python ekosistemi (pandas, statsmodels, scikit-learn), Jamovi, JASP, Stata, SAS ve Minitab—akademide yalnızca “hesap yapan araçlar” değildir; düşünmeyi biçimlendiren öğrenme ortamlarıdır. Öğrenci bir menüye tıkladığında ya da bir kod satırı yazdığında, aslında bir araştırma zihniyeti kurar: veriyle nasıl konuşacağını, varsayımı nasıl sınayacağını, belirsizliğe nasıl saygı göstereceğini, sonuçları nasıl adil ve karar verdiren bir…
Devamı

İçerik Üreticisi 30 Ekim 2025 0

Akademik Yazımda Çok Değişkenli Analizler

Çok değişkenli analizler, tek tek ilişkileri anlatan dar bir koridordan çıkarıp örüntülerin koridorlar arasında nasıl dolaştığını görmemizi sağlar. Bir programa katılımın başarıya etkisini anlatırken, öğrencinin başlangıç düzeyi, erişim olanakları, motivasyon profili, danışmanlık sıklığı ve zamanın ritmi devreye girdiğinde; tek değişkenli bakış susar, çok değişkenli bakış konuşur. Ancak bu konuşma yalnız “model kurma” değildir; soru–tasarım–operasyonalizasyon–varsayım sezgisi–yorum–etik…
Devamı

İçerik Üreticisi 25 Ekim 2025 0

Akademide Veriler Üzerinden Anlamlı Sonuçlara Ulaşmak

Veri, tek başına sonuç doğurmaz; soru–tasarım–analiz–yorum–karar zincirinin içinde anlam kazanır. Akademide “anlamlı sonuç” dendiğinde çoğu araştırmacının aklına hâlâ bir eşik gelir: “p<…”. Oysa gerçek anlamlılık, kuramsal önem, pratik etki, bağlam ve hata bedelleri üzerinden kurulur. Bir rakam, başka hangi sayıların ve hangi eksik seslerin gölgesinde durduğunu anlatmadıkça, “sonuç” değildir. 1) Soru Keskinliği: “Ne Ölçmek İstiyoruz?”dan…
Devamı

İçerik Üreticisi 24 Ekim 2025 0

Akademik Projelerde Regresyon Eğrileriyle Çalışma

Akademik araştırmalarda regresyon, “X arttığında Y ne yapar?” sorusunu yalnızca tek bir düz çizgiyle yanıtlamaz; çoğu kez ilişkiler kademeli, eşiklere bağlı, doyuma yönelen ya da parçalı bir ritim gösterir. Bu nedenle regresyonu yalnızca “doğrusal eğim” olarak düşünmek, verideki hikâyeyi kısmen duymaktır. Regresyon eğrileriyle çalışma, işte bu zenginliği—doyum noktalarını, dönüş kırılmalarını, hızlanan veya yavaşlayan etkileri, yer…
Devamı

İçerik Üreticisi 20 Ekim 2025 0

Akademide Ölçek Geliştirme Aşamalarında Veri Analizi

Bir ölçek geliştirmek, yalnızca “soruları yazmak” ya da “bir güvenilirlik katsayısı üretmek” değildir; bir kavramı ölçülebilir bir dünyaya dikkatle ve etik bir biçimde taşımaktır. Bu yolculukta veri analizi, kapıdan içeri girer girmez değil, kapı açılmadan önce başlar: kavramsal çerçevenin inşası, içerik haritasının çıkarılması, uzman yargısının toplanması, pilot çalışmaların planlanması, madde davranışlarının gözlenmesi, ölçeğin iç örgüsünün…
Devamı

İçerik Üreticisi 17 Ekim 2025 0

Akademide Nicel Analiz İçin Uygulamalı Örnekler

Nicel analiz, akademik çalışmaların yalnızca “istatistiksel testler” bölümünden ibaret değildir; sorudan modele, ölçümden yoruma, belirsizlikten karara uzanan bütün bir düşünme zinciridir. İyi bir nicel çalışma; veriyi toplamadan önce araştırma tasarımını netleştirir, ölçüm düzeylerini tanımlar, varsayımları düşünür, duyarlılık senaryolarını planlar, etik dil ve yeniden üretilebilirlik ilkeleriyle raporlar. Bu yazı, farklı disiplinlerden alınmış uygulamalı sahneler üzerinden, akademide…
Devamı

İçerik Üreticisi 15 Ekim 2025 0

Akademide Korelasyon Analizi ile İlişki Kurma

Akademide “ilişki” dendiğinde akla ilk gelen araçlardan biri korelasyon olur. Fakat korelasyonu yalnızca “iki değişken birlikte artıyor mu?” sorusuna indirgemek, hem bilimsel merakı hem de sonuçların değerini yoksullaştırır. Korelasyon; ölçüm hatasından aralık kısıtına, uç değerlerden (aykırılar) gizli üçüncü değişkenlere, doğrusal olmayan desenlerden zaman bağımlılığına kadar pek çok nüansın buluştuğu bir yorum sanatıdır. Bu yazıda, korelasyon…
Devamı

İçerik Üreticisi 13 Ekim 2025 0

Akademide Açıklayıcı Veri Analizi Teknikleri

Akademik bir araştırmanın en kritik ama çoğu zaman az değinilen aşaması, veriyi ilk kez karşımıza aldığımız o meraktır: Açıklayıcı Veri Analizi. Kısaca EDA (Exploratory Data Analysis) denilen bu yaklaşım, “hangi testleri koşacağım?” sorusuna değil, ondan da önce gelen “verim bana ne anlatıyor?” sorusuna yanıt arar. EDA; şaşkınlığı, kuşkuyu ve sezgiyi metodolojik bir disipline dönüştürür. Dağılımların…
Devamı

İçerik Üreticisi 9 Ekim 2025 0

Akademik Tezlerde SPSS ile Temel Test Uygulamaları

Lisansüstü tezlerde veriyi yalnızca “analiz etmek” yetmez; asıl mesele, araştırma sorusunu doğru teste çevirmek, varsayımları düşünmek, raporlama dilini akademik standartlarla hizalamak ve bulguyu pratik önem ile bağlamlandırmaktır. SPSS, bu yolculukta butona basınca sonuç veren bir “sihirli kutu” değildir; aksine, karar defteri tutmayı, ölçüm düzeyini tanımayı, eksik verinin gölgesini görmeyi ve anlatıyı etik bir üslupla kurmayı…
Devamı

İçerik Üreticisi 8 Ekim 2025 0

Etiket: nitel–nicel köprü

Akademide İstatistiksel Yazılımların Eğitimde Yeri

Akademik Yazımda Çok Değişkenli Analizler

Akademide Veriler Üzerinden Anlamlı Sonuçlara Ulaşmak

Akademik Projelerde Regresyon Eğrileriyle Çalışma

Akademide Ölçek Geliştirme Aşamalarında Veri Analizi

Akademide Nicel Analiz İçin Uygulamalı Örnekler

Akademide Korelasyon Analizi ile İlişki Kurma

Akademide Açıklayıcı Veri Analizi Teknikleri

Akademik Tezlerde SPSS ile Temel Test Uygulamaları

Son Yazılar

Son Yorumlar

Arşivler

Kategoriler