MODÜL 2 / 13

📊 Veri Analizi & İstatistik

SPSS, R, Python ile veri analizi planlama, hesaplama, raporlama.

1. Uygun İstatistik Testi Seçimi

Verilerim:
- Bağımsız değişken(ler): [X1, X2 - tipi: kategorik/sürekli]
- Bağımlı değişken: [Y - tipi]
- Örneklem: N=[X], [tek grup/iki grup/eşleştirilmiş/vs]
- Normal dağılım varsayımı: [sağlanıyor/ihlal/bilinmiyor]
- Hipotezim: [H1]

Uygun testi öner:
1. Birincil test adı + neden bu?
2. 2 alternatif (varsayım ihlal edilirse)
3. Varsayım kontrol prosedürü (adım adım)
4. SPSS menü yolu + R fonksiyonu (örnek kod)
5. Etki büyüklüğü hesabı (Cohen's d, η²)
6. Raporlama cümlesi şablonu (APA)

2. R Kodu ile Analiz

Verimin yapısı:
```
[HEAD(VERİ)]
```

Hipotezim: [H1]

R kodu üret:
1. Veri temizleme (eksik değerler, outlier)
2. Betimsel istatistikler (mean, SD, frekans)
3. Varsayım kontrolleri (Shapiro, Levene vs)
4. Ana test
5. Post-hoc (eğer gerekirse)
6. Görselleştirme (ggplot2)
7. Tablo üretimi (stargazer/gtsummary)

Kod + çıktı yorumu ile birlikte ver. Yorumları APA formatında yaz.

3. Faktör Analizi Workflow

[SAYI] maddeli ölçek ölçekleme çalışması, N=[N].

EFA + CFA akışı:

EFA:
1. KMO + Bartlett testi (yorumla)
2. Faktör çıkarma yöntemi seçimi (PAF/ML)
3. Faktör sayısı belirleme (eigenvalue, scree, paralel analiz)
4. Rotasyon (Varimax/Promax)
5. Faktör yüklerini okuma (<.40 eleme)

CFA (ayrı örneklemle):
6. Model spesifikasyonu (lavaan kodu)
7. Uyum indeksleri (χ²/df, CFI, TLI, RMSEA, SRMR)
8. Modifikasyon indeksleri
9. Yakınsak/ayrışma geçerliği (AVE, CR)

Her adım için kısa açıklama + R kodu.

4. Güç (Power) Analizi

Araştırmam:
- Hipotez: [H1]
- Test: [ANOVA/t-test/korelasyon/vs]
- Beklenen etki büyüklüğü: [KÜÇÜK/ORTA/BÜYÜK]
- Alfa: 0.05
- Güç: 0.80

G*Power için:
1. Örneklem büyüklüğü hesabı (a priori)
2. Post-hoc güç analizi (mevcut N ile)
3. Etki büyüklüğü tespit edilebilir olasılık
4. Grup dengesizliği varsa toplam N
5. Pilot çalışma öneriseler

Her biri için G*Power menü adımları + alternatif R kodu (pwr paketi).

5. Kalitatif Analiz Kodlama Şeması

[X] adet görüşme transkriptim var. Konu: [KONU].

Thematic Analysis için:
1. İlk kodlama şeması (tümevarımsal)
2. Her ana tema için 3-5 alt kod
3. Kod tanımları + dahil/hariç kriterleri
4. Örnek alıntı verilebilecek pasaj türleri
5. Kodlayıcılar arası güvenirlik prosedürü (Cohen's kappa hedef)
6. NVivo ya da MaxQDA için import formatı

Sonda: Tematik haritalama için ana-alt tema ilişki diagramı (metinle).

6. İstatistik Sonuç Yorumu

Çıktı:
[SPSS/R OUTPUT]

APA formatında raporla:
1. Test adı + serbestlik derecesi + test istatistiği + p-değeri
2. Etki büyüklüğü + yorumu (küçük/orta/büyük)
3. Güven aralığı varsa
4. Hipotez sonucu (reddedildi/kabul edildi)
5. Pratik anlamı (2 cümle)
6. Sınırlılık (istatistiksel vs pratik anlamlılık farkı)

Tablo formatında + düz metin şeklinde iki versiyon.

Reklam