Eğitimler

* Nvivo Programı çalışma alanı ve ara yüz tanıtımı
* NVIVO 12 ile Proje Oluşturma ve Verileri Analize Hazırlama
* Proje oluşturulması, Veri kaynaklarının programa yüklenmesi
* Analiz yaklaşımına göre veri kaynaklarının yapılandırılması
* Ses kayıtları, video kayıtları ve sosyal ağ verilerinin program üzerinden metin verilerine dönüştürme 
* Verileri analize hazırlarken memo ve annotation’ların oluşturulması
* Kodlama sürecinin gerçekleştirilmesi
* Proje içi sorgulamaların yapılması
* Rapor ve model oluşturma

NVivo Başlangıç Düzeyi Eğitimi Whatsapp grubumuza aşağıdaki WhatsApp ikonuna katılabilirsiniz.

Whatsapp

*Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

Başvur 

EĞİTİM İÇERİĞİ

♦ Bu eğitim, temel düzey Nvıvo kullanımı eğitimine katılmış araştırmacılar ve/veya gerçek bir araştırmanın verilerinin analizinde yazılım kullananlar için düzenlenmiştir.

♦ Nvivo programının kullanımına ilişkin hatırlatmalar, ileri düzeyde bazı verilerin girişi ve program üzerinden analiz edilmesi ve karşılaştırması yapılacaktır.

♦ Eğitim giriş düzeyinde bir eğitim olmayıp, katılımcıların kendi verilerini Nvivo kullanarak analiz edebilecekleri, tartışabilecekleri, yorumlayabilecekleri bir ortam sağlamayı amaçlamaktadır.

♦ Bu ortam kimi zaman bireysel kimi zaman ise grup çalışmaları şeklinde yürütülecektir.

Whatsapp

•  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

Başvur 

EĞİTİM İÇERİĞİ

* Yapısal eşitlik modellerinin tahmini ve model uyumunun değerlendirilmesi
* Doğrulayıcı faktör modelleri
* ISREL: Ölçüm modeli
* Ölçüm modeli sonuçlarının yorumlanması
* LISREL:Yapısal modelineldeedilmesi
* SIMPLIS ile analiz
* Uygulama 1: Ölçüm modeli, Uygulama
* Uygulama 2: Tek Faktörlü Konjenerik Ölçüm Modeli
* Uygulama 3: DFAModeli
* Uygulama 4: LISREL’de karşılaşılan uyarılar
* LISREL: Çok değişkenli normallik testi

* Meta-analiz nedir? Çeşitleri nelerdir? Nerelerde kullanılır?
* Heterojenlik ve istatistiği (tanımlama ve ölçme),Veri çeşitleri (ort., ikili, korelasyon)
* Etki büyüklüğü hesaplamaları, Etki modelleri
* Meta-analiz grafiklerini detaylı inceleme
* Tahmin aralığı tahmini alt grup analizleri
* Meta- regresyon, Çoklu sonuçlar ve zaman noktaları Yayın yanlılığı ve istatistiği
* En kapsamlı Meta-analiz Yazılımı: CMA programına adım adım veri girişi, Verilerin analizi
* Sunuda PPT ve CMA programı üzerinde eş zamanlı uygulama
* Bir Meta-analiz ürünü (tez, makale…) için Uygulamalı Örnek proje çalışması

* Değişken ve Ölçek Türleri
* Hazır Yazılımlarda Değişken Tanımlanması ve Veri Girişi
* Hazır Yazılımların Genel Tanımı
* Betimsel İstatistik
* Normallik Analizi
* Tek Örneklem t-Testi
* Bağımsız Örneklemler için t-testi
* Bağımlı Örneklemler için t-Testi
* Varyans Analizi
* Korelasyon Analizi
* Regresyon Analizi
* Çoklu Regresyon Analizi
* Parametrik Olmayan İstatiksel Yöntemler
* Güvenirlilik Analizi
* Temel Bileşenler Analizi
* Faktör Analizi

♦ Bu eğitim, temel düzey R Studio ile Biblioshiny kullanımı için düzenlenmiştir.

♦ Bibliometrik veri tabanları kullanılarak analiz yapma ve yorumlama yapılacaktır.

♦ Eğitimde örnek uygulama üzerinden katılımcıların tartışabilecekleri, yorumlayabilecekleri bir ortam oluşturmak amaçlanmaktadır.

 Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

♦ EndNote ile tez yazma, makale yazma, Yayınlama, Tez ve makaleniz ile ilgili düzenli, kolay erişilebilir, kişisel kütüphane oluşturma, EndNote ortamında açık erişimi olan veri tabanlarından makalelere ulaşma,

♦ Üniversitenizin üyesi olduğu veri tabanlarından makaleleri tarama ve EndNote kütüphanenize aktarma, Tezinizi ve makalenizi yazarken seçtiğiniz formatta (örneğin APA, MLA vb.) aynı anda metin içinde atıf gösterme ve kaynakçanızı uygun formatta otomatik olarak oluşturma.

♦ Akademik Yazma: Akademik ve bilimsel yazının özellikleri, Bilimsel bir makalenin, kitabın mantığını analiz etme, Metin içerisinde alıntı yapma ve atıfların gösterimi, Akademik ve bilimsel yazıda stil, Tez ve makalelerde;

♦ Konu seçimi, Giriş yazmak, Problem durumunu yazmak, Yöntem yazmak, Bulgu ve yorum yazmak, Tartışma ve sonuç yazmak, Kısa ve kapsamlı özet yazmak, Bilimsel bir makalenin yayınlama süreci.

•  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

♦ Sosyal Bilimler alanında, anket verileri çoğunlukla hiyerarşik olarak yapılandırılmıştır (örneğin, okul içindeki öğrencilerin iç içe geçmesi ya da zaman yapısı içerisinde insanların iç içe geçmesi).
♦ Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM), hiyerarşik olarak yapılandırılmış verileri analiz etmek için tasarlanmış özel bir regresyon tekniğidir (Bryk and Raudenbush, 2002).

♦ Eğitimin ilk aşamasında, katılımcılar, Hiyerarşik Doğrusal (Lineer) Modelleme yazılımının kullanımını öğreneceklerdir. Bu atölye çalışmasının ilk bölümünde, iç içe geçmiş modellerin teorisine kısa bir yapılacaktır. Bu bağlamda, katılımcıların HLM iç içe modellerini çalıştırmak için gerekli olan denklemlerin iç içe geçmiş yapılarına aşina olacak, bu modellerin HLM sistemleri içerisindeki kullanım avantajlarını öğrenecek ve sonunda da gerekli işlemleri yaparak eşitlik yapıları oluşturma formlarını öğrenecektir.

♦ Eğitimin ikinci aşamasında ise, bir SPSS dosyası üzerinde HLM yapısının uygulanması üzerinde durulacaktır. Katılımcılar, bu aşamada, veri girişlerinin nasıl yapıldığını ve “MDM” dosyalarının nasıl oluşturulduğunu öğreneceklerdir. Buna ek olarak, katılımcılar, analiz yorumlarını kolaylaştırmak için model grafikleri oluşturmayı, hipotez testleri yapmak için gerekli olan tüm adımları da öğrenecektir.

♦ Eğitimin sonunda, HLM modelleri kullanılarak anket tasarımı, çoklu seviye modelleme anlayışları ve gelişmiş çoklu seviye modellerini oluşturma ve uygulama konusunda güçlü bir anlayış ve beceri oluşması amaçlanmaktadır.

•  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

Meta-tematik analiz, belirlenmiş bir araştırma konusunda ulusal ve/veya uluslararası alanda nitel kapsamda yürütülmüş, doküman incelemesine dayalı toplanan araştırmalardaki verilerin ortak bir düzlemde ele alınarak yeniden tema ve kodlar şeklinde ifade edilmesi ve anlam kazandırılması olarak açıklanabilir. 

•  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

* Görüşme Türleri

* Nitel Araştırma *Desenleri ve Görüşme İlişkisi

* Görüşme Sorusu Hazırlama İlkeleri

* Görüşme Yapmanın Adımları

* Görüşme Verilerin Analizi

* Görüşme Verilerinin Raporlaştırılması

* Görüşme ve Etik

* Örnek Nitel Araştırmalarının Desen, Amaç, Araştırma Soruları ve Görüşme Soruları Açılarından İncelenmesi

* Katılımcılılarla Görüşme Sorusu Yazma

* Katılımcılarla Yazılan Görüşme Sorularının Gözden Geçirilmesi

♦ Nitel Araştırma Paradigması; Neden Nitel Araştırma Yaparız?

♦ Nitel Araştırma Desenleri (Anlatı araştırması, durum çalışması, etnografya, eylem araştırması, fenomenoloji, gömülü teori vb.);

♦ Nitel Araştırmalarda Katılımcı Seçimi (Katılımcı seçim teknikleri, desen ve katılımcı seçiminin uyumu vb.);

♦ Nitel Veri Toplama Teknikleri (Görüşme, gözlem, doküman, artifact, günlük, görsel veriler vb.);

♦ Nitel Veri Analizine Giriş (Temel kavramlar, kod, kodlama, kod geliştirme, kod türleri, veri ile kodlama ilişkisi, analiz, yaklaşımı desen ilişkisi, örnek analizlerin incelenmesi vb.);

♦ Nitel Veri Analiz Yaklaşımları (Betimsel analiz, tümevarım analizi, tematik analiz, söylem analizi / eleştirel söylem analizi, nitel içerik analizi, narrative analiz, metafor analizi, sürekli karşılaştırmalı analiz vb.);

♦ Nitel Araştırmalarda Raporlaştırma; Nitel Araştırmalarda Doğru Bilinen Yanlışlar (Yaygın hatalara örneklerin verilmesi vb.);

♦ Örnek Makaleler Üzerinden Nitel Araştırma Desenlerinin İncelenmesi (Örnek çalışmalar üzerinden eğitimde ele alınan nitel desenlerin temel varsayımlarının kanıt temelli olarak nasıl yansıtıldığının incelenmesi).

•  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir. 

♦ Karma Yöntem Araştırmalarının Doğası, Karma Yöntem Araştırmalarının Tarihsel Felsefi ve Kuramsal Temelleri, Karma Yöntem Desen Seçimi, Karma Yöntem Deseni Seçmede Anahtar Kararlar,

♦ Başlıca Karma Yöntem Desenleri (Keşfedici sıralı karma desen, Açımlayıcı sıralı kama desen, İç içe karma desen, Yakınsayan paralel karma desen, Dönüştürücü karma desen, Çok aşamalı kama desen) Karma Yöntem Desenlerine Örnekler, Kama Yöntem Çalışmasında Başlık Yazımı,

♦ Karma Yöntem Amaç Cümlesi, Örnekleme Prosedürlerinin Kullanımı, Kama Yöntemde Veri Toplama, Kama Yöntem Araştırmasını Yazma ve Değerlendirme, Örnek Uygulama ve Makale Yazımı (Keşfedici Sıralı Kama Desen’e göre)

♦ Temel düzeyde nicel ve nitel araştırma yöntemleri hakkında bilgi ve beceri sahibi olunmalıdır.

•  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.