Ana Bölüm 1: Giriş
Modülde ele alınan konulara ve bunların istatistiksel analizdeki önemine genel bir bakış sağlar.
Ana Bölüm 2: SPSS Uygulamaları
SPSS yazılımını kullanarak tartışılan istatistiksel teknikleri uygulamak için uygulamalı alıştırmalar sunar.
Hazırlayan:
Asociacia za analizirane I realizacia na novacii
Ana Bölüm 1: Giriş
ANOVA, MANOVA, ANCOVA, T-testi, Korelasyon ve Regresyon Analizi modülünün kapsamını ve önemini anlamak.
Bu istatistiksel tekniklerin araştırma ve veri analizindeki rolüne ilişkin bir takdir kazanma.
Kapsanan spesifik istatistiksel yöntemleri ve bunların çeşitli araştırma bağlamlarındaki uygulamalarını tanımlayabilecektir.
Ana Bölüm 2: SPSS Uygulamaları
Veri analizi ve istatistiksel testler için SPSS kullanma konusunda pratik beceriler geliştirin.
SPSS arayüzünde gezinmeyi, veri girişi yapmayı ve istatistiksel analizleri gerçekleştirmeyi öğrenin.
SPSS analizlerinden elde edilen çıktıları yorumlama ve sonuçlardan anlamlı sonuçlar çıkarma konusunda güven kazanın.
Ankarali, H., Cangur, S., & Ankarali, S. (2018). A new Seyhan’s approach in case of heterogeneity of regression slopes in ANCOVA. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 10, 282-290.
Dattalo, P. (2013). Analysis of multiple dependent variables. Oxford University Press.
Gogtay, N. J., & Thatte, U. M. (2017). Principles of correlation analysis. Journal of the Association of Physicians of India, 65(3), 78-81.
Huberty, C. J., & Petoskey, M. D. (2000). Multivariate analysis of variance and covariance. In H. E. A. Tinsley and S. D. Brown (Eds.), Handbook of applied multivariate statistics and mathematical modeling (pp. 183-208). Academic Press.
Huberty, C. J., & Olejnik, S. (2006). Applied MANOVA and discriminant analysis. John Wiley & Sons.
Jaccard, J. (1998). Interaction effects in factorial analysis of variance (No. 118). Sage.
Kim, H. Y. (2013). Statistical notes for clinical researchers: assessing normal distribution (2) using skewness and kurtosis. Restorative Dentistry & Endodontics, 38(1), 52.
Kim, T. K. (2015). T test as a parametric statistic. Korean Journal of Anesthesiology, 68(6), 540.
Leech, N., Barrett, K., & Morgan, G. A. (2013). SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation. Routledge.
Levene, H. (1960) Robust tests for equality of variances. In I. Olkin (Ed.), Contributions to probability and statistics (pp. 278-292). Stanford University Press.
Liu, Q., & Wang, L. (2021). t-Test and ANOVA for data with ceiling and/or floor effects. Behavior Research Methods, 53(1), 264-277.
Livingston, E. H. (2004). Who was student and why do we care so much about his t-test? 1. Journal of Surgical Research, 118(1), 58-65.
Rawlings, J. O., Pantula, S. G., & Dickey, D. A. (Eds.). (1998). Applied regression analysis: a research tool. Springer.
Razali, N. M., & Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov, lilliefors and anderson-darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2(1), 21-33.
Rutherford, A. (2011). ANOVA and ANCOVA: a GLM approach. John Wiley & Sons.
Tian, C. H. E. N., Manfei, X. U., Justin, T. U., Hongyue, W. A. N. G., & Xiaohui, N. I. U. (2018). Relationship between Omnibus and Post-hoc Tests: An investigation of performance of the F test in ANOVA. Shanghai Archives of Psychiatry, 30(1).
Uyanık, G. K., & Güler, N. (2013). A study on multiple linear regression analysis. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 106, 234-240.
West, S. G., Aiken, L. S., & Krull, J. L. (1996). Experimental personality designs: Analyzing categorical by continuous variable interactions. Journal of Personality, 64(1), 1-48.
Westfall, P. H., & Henning, K. S. (2013). Understanding advanced statistical methods (Vol. 543). Boca Raton, FL: CRC Press.
Digital Source: https://www.mathsisfun.com/data/standard-normal-distribution.html (Accessed: 01.06.2023)
