SPSS veri analizi sürecinde zorlanıyor ve tezinizi nasıl tamamlayacağınızı düşünmekten uykusuz mu kalıyorsunuz? Endişelenmeyin, yalnız değilsiniz.
Araştırmalar gösteriyor ki, lisansüstü öğrencilerin yaklaşık %70’i istatistiksel veri analizi aşamasında ciddi zorluklar yaşıyor. Ancak doğru araçlar ve yöntemlerle bu süreç sandığınızdan çok daha kolay olabilir.
SPSS programı, akademik çalışmalarda veri analizi için en yaygın kullanılan yazılımlardan biridir. Bununla birlikte, birçok öğrenci bu güçlü aracı etkin bir şekilde kullanmayı öğrenmeden mezun oluyor. Aslında, SPSS’i adım adım öğrenmek, tezinizin kalitesini önemli ölçüde artırabilir ve size değerli zaman kazandırabilir.
Bu makalede, hipotez oluşturmadan sonuçları yorumlamaya kadar SPSS veri analizi sürecinin tüm aşamalarını detaylı olarak inceleyeceğiz. Ayrıca sık yapılan hataları ve bunlardan nasıl kaçınabileceğinizi de öğreneceksiniz.
Başlamaya hazır mısınız? O halde tezinizi uzman seviyesinde hazırlamanın sırlarını keşfedelim!
SPSS Nedir ve Tezlerde Neden Kullanılır?
SPSS programı, bilimsel araştırmalarınızda veri analizi sürecini kolaylaştıran güçlü bir istatistiksel yazılımdır. İngilizce “Statistical Package for the Social Sciences” (Sosyal Bilimler İstatistik Paketi) ifadesinin kısaltması olan SPSS, ilk olarak 1968 yılında piyasaya sürülmüş ve 2009 yılında IBM tarafından satın alınarak etkinliği artırılmıştır. Günümüzde IBM SPSS Statistics olarak bilinen bu yazılım, akademik çalışmalarda ve tezlerde veri analizi yapmak için tercih edilen en yaygın araçlardan biridir.
SPSS’in temel işlevi
SPSS temelde, ham verileri anlamlı sonuçlar ve istatistikler haline dönüştüren kapsamlı bir veri analiz programıdır. Bu yazılım, araştırmacıların büyük ve karmaşık veri setlerini organize etmesine, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır. SPSS’in temel işlevleri şunlardır:
- Veri Yönetimi: Verilerin girilmesi, düzenlenmesi, temizlenmesi ve veri dosyalarının yeniden yapılandırılması
- İstatistiksel Analiz: Temel ve ileri düzey istatistiksel testlerin uygulanması
- Görselleştirme: Verilerin grafikler, tablolar ve diyagramlar aracılığıyla görselleştirilmesi
- Raporlama: Analiz sonuçlarının düzenli bir şekilde raporlanması
SPSS, verilerin sistematik bir şekilde saklanmasını, işlenmesini ve yorumlanmasını sağlar. Böylece araştırmacılar, verilerini günler, aylar hatta yıllar sonra bile doğru bir şekilde geri alabilir ve kullanabilirler. Yazılım, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde karmaşık istatistiksel analizleri bile kolayca gerçekleştirmenize yardımcı olur.
Akademik çalışmalarda kullanım alanları
SPSS, özellikle sosyal bilimler, işletme, psikoloji ve eğitim bilimleri gibi alanlarda en çok kullanılan veri analiz yazılımlarından biridir. Akademik çalışmalarda SPSS analizi yapılırken, hatalı görülen noktaların ayıklanması şarttır. Aksi takdirde sistem doğru değerlendirme yapamaz ve yanıltıcı sonuçlar ortaya çıkarabilir.
SPSS genellikle şu akademik çalışmalarda kullanılır:
- Lisans tezleri
- Yüksek lisans tezleri
- Doktora tezleri
- Tıpta uzmanlık analizi
- Diş hekimliği tez çalışmaları
Bunun yanı sıra, SPSS pazar araştırmacıları, sağlık araştırmacıları, anket şirketleri, hükümet kurumları, eğitim araştırmacıları ve veri madencileri tarafından da yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle anket sonuçlarının analiz edilmesi, laboratuvar testleri ve saha çalışmalarında toplanan bilgilerin değerlendirilmesi için tercih edilir.
SPSS ile tezlerde sıklıkla şu analizler gerçekleştirilir:
- T-testleri (iki grup arasındaki farkları incelemek için)
- ANOVA (Varyans Analizi – birden fazla grup arasındaki farkları incelemek için)
- Korelasyon analizi (iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü analiz etmek için)
- Regresyon analizi (değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için)
SPSS ile Excel arasındaki farklar
SPSS programı, genel mantık olarak Microsoft Excel’e benzerlik gösterse de, özellikle veri analizi konusunda Excel’den çok daha kapsamlı özellikler sunar. SPSS ile Excel arasındaki temel farklar şunlardır:
İlk olarak, SPSS özellikle istatistiksel analiz için tasarlanmışken, Excel genel amaçlı bir elektronik tablo programıdır. SPSS, data karşılaştırmalarında, korelasyon ve regresyon analizlerinde Excel’in sunduğu imkanların çok ötesine geçer.
Ayrıca, SPSS’te iki veri türü tanımlanmıştır: sayısal ve metin (veya ‘dize’). SPSS veri kümeleri, satırların tipik olarak vakaları (bireyler veya haneler gibi) ve sütunların ölçümleri (yaş, cinsiyet veya hane geliri gibi) temsil ettiği iki boyutlu bir tablo yapısına sahiptir.
Diğer yandan, SPSS özellikle büyük veri setleriyle çalışırken daha verimlidir ve karmaşık istatistiksel analizleri otomatik olarak gerçekleştirebilir. Excel ile manuel olarak hesaplanması gereken birçok istatistiksel test, SPSS’te birkaç tıklama ile yapılabilir.
Sonuç olarak, tez çalışmalarında kapsamlı veri analizi yapmak isteyen araştırmacılar için SPSS, Excel’e göre çok daha güçlü ve amaca yönelik bir araçtır.
Analize Hazırlık: Hipotez, Değişkenler ve Veri Girişi
Başarılı bir SPSS analizi yapmadan önce, temel hazırlık adımlarını doğru şekilde tamamlamanız gerekir. Bu hazırlık süreci; hipotezleri kurma, değişkenleri belirleme ve verileri SPSS’e doğru şekilde girme aşamalarını içerir. Aşağıda bu süreçlerin nasıl gerçekleştirileceğini adım adım inceleyeceğiz.
Hipotez nasıl kurulur?
Hipotez, daha fazla araştırma için bir başlangıç noktası teşkil eden bir açıklama ya da varsayımdır. Ancak hipotezin tamamen rastgele olmaması, sınırlı da olsa bir dayanağının bulunması zorunludur. İstatistiksel çalışmalarda hipotez kurarken şu noktalara dikkat etmelisiniz:
Mantıklı olmalı: Hipoteziniz, mevcut literatür ve gözlemlerinizle tutarlı olmalıdır. Örneğin, “65 yaş üstü bireylerde istihdam oranı diğer yaş gruplarından daha yüksektir” hipotezi yapısal olarak doğru olsa da gerçekle örtüşmediği için reddedilme olasılığı yüksektir.
Sınanabilir olmalı: Hipoteziniz, elinizde bulunan veriler ve analiz yöntemleriyle test edilebilir olmalıdır. Fazla zincirleme hipotezler kurmaktan kaçınmalısınız.
İstatistiksel hipotezler genellikle iki türdedir:
- H0 (Sıfır hipotezi): İstatistiksel farkın veya ilişkinin yokluğunu ifade eder
- H1 (Alternatif hipotez): İlişkinin veya farkın varlığını ifade eden hipotezdir
Örneğin, bir araştırmada “Belirli bir markayı taşıyan pillerin ortalama ömrünün 4,5 saat olduğu” şeklinde bir hipotez kurabilirsiniz. Bu hipotez, istatistiksel testlerle doğrulanabilir ya da reddedilebilir.
Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin belirlenmesi
SPSS analizinde değişkenlerin doğru tanımlanması, analiz sürecinin temelini oluşturur. İki temel değişken türü vardır:
Bağımsız değişken: Bir deneyde değiştirilen veya kontrol edilen değişkendir. Bağımsız değişken, genellikle “neden” olarak düşünülebilir. Örneğin, bir bitkinin büyümesi üzerindeki etkisini incelemek istediğinizde gübre miktarı bağımsız değişkendir.
Bağımlı değişken: Bağımsız değişkenden etkilenen ve ölçülen değişkendir. Bağımlı değişken, genellikle “sonuç” olarak düşünülebilir. Yukarıdaki örnekte, bitkinin büyümesi bağımlı değişkendir.
Değişkenlerin ölçüm türleri de analiziniz için önemlidir:
- Scale (Ölçek): Yaş, ağırlık gibi eşit oranlı veriler
- Ordinal (Sıralı): Tutum ölçekleri, memnuniyet düzeyleri gibi sıralı veriler
- Nominal (İsimsel): Cinsiyet, eğitim seviyesi gibi kategorik veriler
SPSS’te veri girişi nasıl yapılır?
SPSS, veri dosyaları (.sav), çıktı dosyaları (.spo) ve sözdizimi dosyaları (.sps) olmak üzere farklı dosya türleriyle çalışır. Veri girişi yapabilmek için öncelikle SPSS’in iki temel görünümünü anlamanız gerekir:
Değişken Görünümü (Variable View): Bu ekranda değişkenlerinizi ve özelliklerini tanımlarsınız. Burada:
- “Name” sütununa değişken adını
- “Type” sütununa veri tipini
- “Label” sütununa açıklamayı
- “Values” sütununa kategorik değişkenler için etiketleri
- “Measure” sütununa ölçüm türünü girersiniz
Veri Görünümü (Data View): Değişkenlere ait değerleri girdiğiniz ekrandır. Her bir satır bir gözlemi (katılımcıyı), her bir sütun ise bir değişkeni temsil eder.
Veri girişi için önerilen yöntem şudur:
- Öncelikle “Variable View” penceresini kullanarak değişkenlerinizi tanımlayın
- Ardından “Data View” penceresine geçerek değişkenlerin aldıkları değerleri girin
Doğru veri girişi, SPSS analizinin temelini oluşturur. Kategorik değişkenleri sayılarla kodlamanız (örn. cinsiyet için 1=Kadın, 2=Erkek) analizlerde ve tablolaştırmada kolaylık sağlar. Ayrıca, eksik verilerin kontrolü ve hatalı girişlerin düzeltilmesi de analiz öncesinde kritik öneme sahiptir.
Doğru Analizi Seçmek: En Sık Kullanılan SPSS Testleri
Tez çalışmanızda veri analizinin en kritik aşamalarından biri doğru istatistiksel testi seçmektir. Yanlış bir test seçimi, araştırma sonuçlarınızın geçersiz olmasına yol açabilir. Bu bölümde, SPSS’te en sık kullanılan dört temel analiz yöntemini inceleyeceğiz.
Bağımsız örneklem t-testi
Bağımsız örneklem t-testi, birbirinden farklı kişilerden oluşan iki grubun ortalama skorlarını karşılaştırmak için kullanılır. Örneğin, kadın ve erkeklerin zeka testi skorlarını karşılaştırmak istediğinizde bu testi tercih edebilirsiniz.
Bu testi uygulamadan önce şu varsayımların karşılanması gerekir:
- Bağımlı değişken sürekli (devamlı) veri tipinde olmalıdır
- Bağımlı değişkenin skorları her grup içinde normal dağılım göstermelidir
- Varyanslar homojen olmalıdır
SPSS’te bu testi uygulamak için Analyze > Compare Means > Independent Samples T Test menüsünü takip etmeniz gerekir. Sonuçları yorumlarken öncelikle Levene’s Test sonucuna bakarak varyansların eşit olup olmadığını kontrol etmelisiniz. Eğer p değeri 0.05’ten büyükse, varyanslar eşittir demektir. Ardından, t-testi sonuçlarındaki Sig. (2-tailed) değeri 0.05’ten küçük ise gruplar arasında anlamlı bir fark olduğu sonucuna varabilirsiniz.
Tek yönlü ANOVA
Tek yönlü ANOVA (Varyans Analizi), üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. Bu test, t-testinin genişletilmiş halidir ve ikiden fazla grup olduğunda kullanılır. Örneğin, farklı eğitim seviyelerindeki kişilerin gelir düzeylerini karşılaştırmak istediğinizde ANOVA kullanabilirsiniz.
ANOVA için gerekli varsayımlar şunlardır:
- Bağımsızlık: Gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır
- Normal dağılım: Her grup içindeki veriler normal dağılmalıdır
- Homojen varyans: Grupların varyansları eşit olmalıdır
SPSS’te ANOVA testi için Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA yolunu izlemelisiniz. ANOVA tablosundaki p değeri (Sig.) 0.05’ten küçükse, en az iki grup arasında anlamlı fark olduğu sonucuna varılır. Hangi gruplar arasında fark olduğunu belirlemek için post-hoc testleri (Tukey, Scheffe gibi) uygulanır.
Korelasyon analizi
Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü ölçmek için kullanılır. Bu analiz, değişkenler arasında bir ilişkinin var olup olmadığını test etmek için en önemli yöntemlerden biridir.
Korelasyon analizinde iki temel test vardır:
- Pearson korelasyonu: Veriler normal dağılım gösterdiğinde kullanılır
- Spearman korelasyonu: Veriler normal dağılmadığında tercih edilir
SPSS’te korelasyon analizi için Analyze > Correlate > Bivariate seçeneğini kullanabilirsiniz. Sonuçları yorumlarken korelasyon katsayısı (r) şu şekilde değerlendirilir:
- 0-0.25 arası: Çok zayıf ilişki
- 0.26-0.49 arası: Zayıf ilişki
- 0.50-0.69 arası: Orta düzeyde ilişki
- 0.70-0.89 arası: Yüksek ilişki
- 0.90 üzeri: Çok yüksek ilişki
Önemli bir not: Korelasyon, nedensellik anlamına gelmez. İki değişken arasında güçlü bir ilişki bulunsa bile, birinin diğerinin nedeni olduğu sonucuna varılamaz.
Regresyon analizi
Regresyon analizi, bir veya daha fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılır. Bu analiz hem tanımlayıcı hem de çıkarımsal istatistikler sağlar.
Regresyon analizinde iki temel tür vardır:
- Basit doğrusal regresyon: Bir bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceler
- Çoklu doğrusal regresyon: İki veya daha fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceler
SPSS’te regresyon analizi yapmak için Analyze > Regression > Linear menüsünü takip etmelisiniz. Sonuçları değerlendirirken, R² değeri bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin büyüklüğünü gösterir. R² değeri ne kadar büyükse, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni açıklama gücü o kadar fazladır.
Ayrıca regresyon katsayıları (B değerleri), bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin yönünü ve büyüklüğünü gösterir. Örneğin, “Final_Notu = 89,893 – 4,271*Devamsızlık_Sayısı” şeklindeki bir regresyon denklemi, devamsızlık sayısının final notu üzerinde negatif bir etkisi olduğunu gösterir.
Doğru istatistiksel testi seçmek, tezinizin sonuçlarının güvenilirliği açısından hayati önem taşır. Çalışmanızın amacına ve veri yapınıza en uygun testi belirleyerek SPSS veri analizinde sağlıklı sonuçlar elde edebilirsiniz.
Analiz Sonuçlarını Yorumlama ve Raporlama
Analiz Sonuçlarını Yorumlama ve Raporlama
Araştırmacılar için veri toplama ve analiz kadar önemli bir aşama da elde edilen sonuçları doğru yorumlamak ve etkili bir şekilde raporlamaktır. SPSS analiz sonuçlarının doğru yorumlanması, araştırmanızın güvenilirliğini ve geçerliliğini önemli ölçüde artırır.
SPSS çıktılarını okuma
SPSS çıktıları ilk bakışta karmaşık görünebilir ancak belirli bir sistematikle okunduğunda oldukça anlaşılırdır. Öncelikle, çıktılarda istatistiksel anlamlılık için p değerine dikkat etmelisiniz. Genellikle p değeri 0.05’ten küçükse sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir. Bununla birlikte, her analiz türü için farklı tablolar üretildiğinden, her bir çıktı türünü tanımak önemlidir.
SPSS çıktıları genellikle başlık, açıklayıcı bilgiler ve sonuç tabloları olmak üzere üç bölümden oluşur. Açıklayıcı bilgiler, hangi verilerin kullanıldığını ve hangi testin uygulandığını gösterir. Sonuç tabloları ise test sonuçlarını, p değerlerini ve diğer istatistiksel ölçümleri içerir.
Tabloları yorumlama
Tablolar, araştırma bulgularınızı net bir şekilde sunmanın en etkili yollarından biridir. SPSS tabloları yorumlarken şu noktalara dikkat etmelisiniz:
- Betimsel istatistik tablolarında N (örneklem büyüklüğü), ortalama, standart sapma, minimum ve maksimum değerleri inceleyebilirsiniz. Örneğin, yaşları 20-60 arasında değişen 30 kişilik bir örneklem grubunda yaş ortalamasının 34,65 ve standart sapmanın 10,95 olması, grubun orta yaşlılardan oluştuğunu gösterir.
- T-testi tablolarında önce Levene testi sonucuna bakarak varyansların homojen olup olmadığını kontrol etmelisiniz. Ardından Sig. (2-tailed) değeri 0.05’ten küçükse gruplar arasında anlamlı bir fark olduğu sonucuna varabilirsiniz.
- Korelasyon tablolarında korelasyon katsayısı ve p değeri önemlidir. İlişkinin şiddeti 0.01-0.30 arasında ise zayıf, 0.31-0.70 arasında ise orta, 0.71-0.99 arasında ise güçlü ilişki olarak yorumlanır.
Bulgular bölümünü yazma
Bulgular bölümü, tezinizin dördüncü ana bölümüdür ve araştırmanızın sonuçlarını sunar. Bu bölümü yazarken şunlara dikkat etmelisiniz:
- Araştırma sorularına veya hipotezlere paralel bir yapı kullanın
- Sonuçları sade ve anlaşılır bir dille sunun
- Tablo ve grafikleri metin içinde mutlaka açıklayın (örn. “Katılımcıların %60’ı belirlenen kriterlere uymuştur (Tablo 1)”)
- Yorum yapmaktan kaçının, sadece sonuçları sunun
- Karmaşık cümleler yerine doğrudan ve nesnel bir üslup kullanın
Özellikle dikkat edilmesi gereken nokta, bulgular bölümünde yorum yapmamaktır. Sonuçların neden böyle olduğu veya ne anlama geldiği gibi yorumlar tartışma bölümüne bırakılmalıdır. Doğru raporlama, istatistiksel sonuçların akademik camia tarafından doğru anlaşılmasını sağlayacak ve çalışmanızın bilimsel değerini artıracaktır.
Sık Yapılan Hatalar ve Profesyonel Destek Seçenekleri
SPSS veri analizinde başarılı sonuçlar elde etmek için dikkat edilmesi gereken bazı önemli noktalar vardır. Bu bölümde, analizlerinizde karşılaşabileceğiniz yaygın hataları ve profesyonel destek seçeneklerini inceleyeceğiz.
Veri girişinde yapılan yaygın hatalar
Veri analizi yaparken en önemli aşama veri ön işlemedir. Verilerin doğru ve eksiksiz olarak hazırlanması analiz sonuçlarının doğruluğunu doğrudan etkiler. En sık karşılaşılan veri girişi hataları şunlardır:
- Eksik veya hatalı veri girişi: Veri setindeki boş hücreler ya da yanlış girilmiş veriler analiz sonuçlarını yanıltır. Bu verilerin tamamlanması veya çıkarılması gerekir.
- Verilerin yanlış kodlanması: Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler için uygun kodlama sistemlerinin kullanılmaması.
- Aykırı değerlerin (outlier) gözden kaçırılması: Veri setindeki diğer değerlerden ciddi bir şekilde farklı olan değerler sonuçları yanlış yönlendirir.
- Verilerin güncel olmaması: Verilerin güncelliği analiz sonuçlarını etkileyebilir.
- Değişkenlerin yanlış seçilmesi: Gereksiz değişkenler analiz sonuçlarını olumsuz etkiler.
Yanlış test seçimi
Araştırma sorunuza ve veri türünüze uygun olmayan istatistiksel testi seçmek, tüm çalışmanızın güvenilirliğini tehlikeye atar. Sık yapılan hatalar arasında:
Parametrik testlerin varsayımlarını karşılamayan veriler için parametrik testlerin kullanılması önemli bir sorundur. Örneğin, normal dağılmayan veriler için t-testi kullanmak yanlış sonuçlara yol açar. Ayrıca, test varsayımlarını kontrol etmeden analize geçmek de sık yapılan bir hatadır. SPSS’te normallik için Kolmogorov-Smirnov testi, homojenite için Levene testi gibi araçları kullanarak varsayımları kontrol etmelisiniz.
SPSS danışmanlık hizmetleri
SPSS analiz danışmanlığı, veri temizliği, analiz, raporlama ve rehberlik hizmetlerini kapsar. Profesyonel destek almanın çeşitli avantajları vardır:
Uzman Desteği: Alanında deneyimli danışmanlar ile analizlerin doğruluğu önemli ölçüde artar. Böylece araştırmanızın bilimsel değeri yükselir.
Zaman Tasarrufu: Karmaşık analizlerin kısa sürede ve etkili bir şekilde yapılması sağlanır. Bu özellikle tez teslim tarihine yaklaşan öğrenciler için kritik öneme sahiptir.
Öğrenme ve Rehberlik: İhtiyaç duyduğunuz durumlarda SPSS kullanımı ile ilgili eğitim ve rehberlik de sunulmaktadır.
SPSS analiz danışmanlığı alma süreci genellikle üç aşamadan oluşur: İlk iletişim ve bilgi paylaşımı, analiz sürecinin başlatılması ve son olarak teslimat ve destek. Bununla birlikte, hangi kurumla çalışacağınıza karar verirken, kurumun alanında yetkin olduğundan emin olmanız önemlidir.
Sonuç
Sonuç
SPSS programı, akademik çalışmalarınız için güçlü bir veri analiz aracı olarak karşımıza çıkmaktadır. Doğru kullanıldığında, tezinizin kalitesini önemli ölçüde artırabilir ve araştırma sonuçlarınızı daha güvenilir hale getirebilir.
Hipotez oluşturmadan sonuçları yorumlamaya kadar uzanan analiz sürecinin her aşaması büyük önem taşır. Özellikle değişkenlerin doğru tanımlanması ve verilerin eksiksiz girilmesi, sağlıklı sonuçlar elde etmenin temelini oluşturur. Bununla birlikte, araştırma sorunuza ve veri yapınıza uygun istatistiksel testi seçmek, çalışmanızın bilimsel değerini belirleyen en kritik adımlardan biridir.
SPSS analizlerinde başarılı olmak için yaygın hataları önlemek şarttır. Eksik veri girişi, yanlış test seçimi veya varsayımların kontrol edilmemesi gibi hatalar sonuçlarınızı tamamen geçersiz kılabilir. Bu nedenle gerektiğinde profesyonel destek almaktan çekinmemelisiniz.
Sonuç olarak, SPSS veri analizi tez çalışmalarında başarının anahtarıdır. Programı etkili kullanmayı öğrendikçe, karmaşık verileri anlamlı sonuçlara dönüştürebilir ve akademik çalışmalarınızda fark yaratabilirsiniz. Unutmayın ki doğru analiz yöntemleri, araştırmanızın bilimsel temelini sağlamlaştırır ve bulgularınızın güvenilirliğini artırır.
Tezinizi zamanında ve yüksek kalitede tamamlamak için bu rehberde verilen adımları takip etmeniz yeterlidir. SPSS ile veri analizi artık sizin için korkutucu bir süreç olmaktan çıkacak ve araştırma yolculuğunuzda güçlü bir müttefike dönüşecektir.
Eğer siz de SPSS analizi yaparken zorlanıyor ya da hangi testin hangi veri setine uygun olduğunu belirlemekte güçlük çekiyorsanız, Kodixa Danışmanlık olarak uzman ekibimizle yanınızdayız. Veri analizi planlamasından, testlerin doğru şekilde uygulanmasına ve sonuçların akademik raporlanmasına kadar tam kapsamlı SPSS danışmanlık hizmeti sunuyoruz.
Hemen bizimle iletişime geçin, tezinizin analiz sürecini güvenle tamamlayın!