SEMİNER KONULARI

1.Temel İstatistik ve Hipotez Testleri
SPSS paket programı ve menüleri (SPSS’e giriş, spss menüleri, data view ve -variable view sayfalarının yapısı), değişken tanımlama, veri tipleri ve veri girişi; anketlerin SPSS paket programında şablonunun oluşturulması, farklı türde oluşturulan anketlerin soru türlerinin spss’de şablonunun oluşturulması; veri kontrolü, kayıp veri analizi, kayıp veri tamamlama; tek örneklem student-t testi, bağımlı iki örneklem student-t testi, bağımsız iki örneklem student-t testi, varyans analizi, ki-kare testi, basit doğrusal regresyon analizi
2. Çok Değişkenli İstatistik Teknikler
Çok Değişkenli İstatistiğe giriş, veri tipleri, ortalama, varyans-kovaryans ve korelasyon; çok değişkenli normal dağılım; faktör analizi, başlangıç faktör yükleri tespiti, model kurma, döndürme işlemleri; asal bileşenler ve faktör analizi uygulamaları; uzaklık ölçüleri, veri tiplerine göre ve analiz tiplerine göre benzerlik matrisi oluşturulması; kümeleme analizi, diskriminant analizi, çoklu regresyon analizi, aracılık testi, düzenleyicilik testi, kanonik korelasyon
3. Ölçek Geliştirme
Ölçme ve ölçek geliştirmede temel kavramlar; kavramsal örnekleme, gösterge örnekleme ve madde örnekleme; madde türleri, madde yazma; analize hazırlık (kayıp veriler, uçdeğerler, hatalı girişler vb); ölçek ve madde analizi (Açıklayıcı Faktör Analizi temelli); güvenirlik ve türleri; geçerlik ve türleri; puanların yorumlanması ve norm geliştirme; Thurstone tipi ölçek geliştirme vd.; ölçek geliştirme çalışmalarının yazılması.

Ölçek geliştirme seminerinde, seminere kayıt yaptıran ilk 3-5 (süreye bağlı olarak değişebilir) katılımcının kendi geliştirmeye çalıştıkları Likert tipi ölçeklere ait gerçek veriler üzerinde eşzamanlı faktör analiziyle ölçek geliştirme uygulaması yapılacaktır. Bu fırsatı kaçırmamanızı isteriz. Bu fırsattan yararlanmak isteyenler, seminere verilerini SPSS dosyasına girilmiş bir şekilde getirmiş olmalıdırlar.
4.Yapısal Eşitlik Modellemesi
Yapısal eşitlik modellemesine ilişkin temel kavramlar, yapısal bir modelin oluşturulması, modelin belirlenmesi, model testi, uyum indeksleri, model modifikasyonu, doğrulayıcı faktör analizi, yol analizi.  
5.MAXQDA ile Nitel Veri Analizi
Nitel veri analizinin tanımı, nitel araştırma, nitel araştırma yöntemleri, nitel araştırmada veri toplama teknikleri, nitel araştırmada örneklem (çalışma grubu), MAXQDA programını arayüzü, MAXQDA üzerinden verileri kodlama, ilişkili kodlama, betimsel analiz, ilişkili analiz, MAXQDA programında haritalandırma, MAXQDA programında görselleştirme seçenekleri, geçerlilik ve güvenirlik, kodlayıcılar arası uzlaşma, raporlama