Eğitim

Home/Eğitim

Temel eğitim felsefemiz, istatistik okur yazarlığınızı arttırarak sizlere yeni bir bakış açısı kazandırmak ve istatistik alanındaki becerilerinizi en üst noktaya taşımaktır.

Bu eğitimde katılımcılara, İstatistik okuryazarlığının yanı sıra, IBM SPSS Statistics programı kullanma yeteneği kazandırılması hedeflenmiştir. Eğitim kapsamında temel istatistiksel kavramlar ve gerçek çalışmalarda veri setlerinde karşılaşılan problemler anlatılacaktır. IBM SPSS programı kullanılarak verilerin nasıl düzenlendiği, hatalardan temizlenen verilerin nasıl analiz edilmeye hazır hale getirildiği anlatılmaktadır.

Anket Analizleri Eğitiminde amaç, katılımcıların istatistik okuryazarlığını ve istatistik alanındaki modern teknikler konusunda bilgisini en üst düzeye taşıyarak günlük hayatında görev aldıkları önemli projelerde, hazırlayacakları araştırma, fizibilite veya pazar araştırması raporlarında, yapacakları araştırmalarda ve geliştirecekleri modellerde kişisel becerileri geliştirerek daha etkin kullanmalarını sağlamaktır. Bu eğitimde anket analizlerinde ihtiyaç duyulan özel yöntemler detaylı olarak anlatılmaktadır.

Eğitim kapsamında anlatılan konular IBM SPSS Statistics kullanılarak uygulamalı olarak anlatılacaktır.

Oluşturduğumuz hipotezlerimizin test edilirken uygun analiz yönteminin seçilmesi en önemli adımdır. Bu eğitimde katılımcılar veri tipi, varsayımlar ve hipotez gibi kısıtları kontrol ederek en uygun analize karar verme, bu analizi uygulayabilme ve sonuçlarını yorumlayabilme yeteneği kazanacaklardır. Eğitim kapsamında Parametrik Testler, Parametrik Olmayan Testler ve Ki-Kare Testi kavramsal olarak anlatılacak ve gerçek veriler üzerinde uygulamalar yaparak sonuçlar incelenecektir.

Eğitim kapsamında anlatılan konular IBM SPSS Statistics kullanılarak uygulamalı olarak anlatılacaktır.

Çalışmalarda daha fazla değişkenin aynı anda kullanılması ile daha karışık deney desenlerinin kullanılması gerekebilir. Bu gibi tek değişkenli analiz yöntemlerinin yetersiz kaldığı durumlarda, çok yönlü analiz yöntemlerinin kullanılması gerekmektedir. Sosyal Bilimler alanlarında oldukça sık kullanılan, Açımlayıcı Faktör Analizi, Kümeleme Analizi, Güvenirlik Analizi, İki Yönlü Varyans Analizi, Kovaryans Analizi, Tekrarlı Ölçümler Tek Yönlü Varyans Analizi, Tekrarlı Ölçümler İki Yönlü Varyans Analizi, Log Linear modeller bu eğitimde ele alınacaktır.

Eğitim kapsamında anlatılan konular IBM SPSS Statistics kullanılarak uygulamalı olarak anlatılacaktır.

Bu eğitimde, sağlık alanında kullanılan temel istatistiksel yöntemlere ilişkin kavramlar, formüller ve uygulamalar en çok tercih edilen istatistiksel paket programlar üzerinde ele alınarak katılımcılara aktarılmaktadır. Amaç, katılımcıların istatistik okuryazarlığını ve istatistik alanındaki modern teknikler konusunda bilgisini en üst düzeye taşıyarak günlük hayatında görev aldıkları önemli projelerde, yapacakları araştırmalarda ve geliştirecekleri modellerde kişisel becerileri geliştirerek daha etkin kullanmalarını sağlamaktır.

Eğitim kapsamında anlatılan konular IBM SPSS Statistics kullanılarak uygulamalı olarak anlatılacaktır.

Sağlık çalışanlarının vazgeçilmezi olan Sağ Kalım Analizi, ROC Analizi, Risk Tahmini gibi ileri Biyoistatistiksel yöntemler bu eğitimde ele alınacaktır. Lojistik Regresyon Analizi, Yaşam Tablosu, Kaplan Meier, Cox Regresyon yöntemleri, Duyarlılık ve Seçicilik hesaplamaları ve Risk tahminleri ayrıntılı bir şekilde incelenecektir.

Eğitim kapsamında anlatılan konular IBM SPSS Statistics kullanılarak uygulamalı olarak anlatılacaktır.

Bir çalışmanın en önemli kısıtlarından biri yeterli sayıda örnekle çalışılmış olmasıdır. Çalışmanın yeterli sayıda örnekle yapılmış olması ve yapılan analizler yeterli güç ile hipotezleri test etmiş olması gerekmektedir.

Eğitimde, Yapısal Eşitlik Modellemesi – Structural Equation Modelling (YEM – SEM) hakkında temel kavram ve ilkelerin, temel uygulama alanlarının IBM SPSS AMOS kullanılarak bilgi sahibi olunması ve uygulamalar yapılarak anlatılması amaçlanmaktadır.

Eğitimde genel olarak, YEM metodolojisi, YEM yöntemleri, t testi, Basit ve Çoklu Regresyon, Modelin Uyum İyiliğinin Değerlendirilmesi ve Model Uyum Ölçütleri, Çoklu Grup Analizi, Keşifsel ve Açımlayıcı Faktör Analizi, Örtük Değişkenlerle Yapısal Eşitlik Modellemesi, Kayıp Gözlemler ile Çalışma, Bootstrapping ve Sobel Testi konularına yer verilmektedir. Uygulamalar, AMOS programının ara yüzü kullanılarak gerçekleştirilecektir.

Veri madenciliği eğitiminin başlangıcı olan bu eğitimde; veri madenciliğinde kullanılan temel kavramlar, veri madenciliği metodolojisi CRISP-DM, veri hazırlama yöntemleri, verinin temizlenmesi, yeni değişkenlerin hazırlanması, verilerin incelenmesi, veri madenciliğinde kullanılan modelleme yöntemleri, model başarıların test edilmesi gibi konular detaylı olarak anlatılacaktır.