Hizmetlerimiz

• Tanımlayıcı İstatistikler: Veri setinin temel özelliklerini tanımlar. Ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma gibi temel istatistikleri içerir.

• Karşılaştırmalı Analizler: İki veya daha fazla grup arasında istatistiksel farklılıkları analiz eder. T-testi, ANOVA gibi testler bu kategoriye girer.

• Korelasyonel Analizler: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve şiddetini belirler. Pearson, Spearman korelasyon katsayıları örnek verilebilir.

• Regresyon Analizleri: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek için kullanılır. Lineer, lojistik regresyon gibi yöntemler bu gruba dahildir.

• Meta-Analiz: Farklı çalışmaların sonuçlarını bütünleştirerek genel bir sonuç elde etme veya değişkenler arası ilişki yollarını inceleme yöntemleridir.

• Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM) ve Yol Analizleri: Değişkenler arasındaki ilişkileri ve içsel yapıları kapsamlı bir şekilde analiz eder.

• CART ve Makine Öğrenmesi Modelleri: Sınıflandırma ve regresyon ağaçları gibi algoritmaları içerir ve veriler üzerinde tahmin veya sınıflandırma yapar.

Analiz sonuçlarının bilimsel olarak yorumlanması, elde edilen bulguların araştırma soruları ve hipotezlerle nasıl ilişkilendirildiğini açıklar. İstatistiksel anlamlılık, etki büyüklüğü, güven aralıkları gibi unsurlar değerlendirilir.

Araştırma bulgularının etkili bir şekilde sunulması için tablo, grafik ve metin formatları kullanılır. Bu sunumlar, verilerin okunabilir ve anlaşılır olmasını sağlar ve genellikle akademik makalelerde, raporlarda veya sunumlarda kullanılır.

İstatistiksel analiz sonuçları, alanda ilerlemek için bilimsel kararların alınmasında temel teşkil eder. Araştırma bulguları, teorik çıkarımlar ve pratik uygulamalar için yol gösterici olabilir. Araştırmanın 'tartışma' bölümünün nasıl yazılacağı konusunda bir yol haritası sunar.