SPSS Normallik Testi Nasıl Yapılır? (2026 Güncel ve Kapsamlı Rehber)

SPSS Normallik Testi Nedir? Nasıl Yapılır ve Nasıl Yorumlanır?

Bir tez, yüksek lisans çalışması, doktora araştırması veya bilimsel makale hazırlıyorsanız, istatistiksel analizlere başlamadan önce mutlaka karşılaşacağınız kavramlardan biri normallik testi olacaktır. Özellikle SPSS kullanan araştırmacılar için "SPSS normallik testi nasıl yapılır?", "Shapiro-Wilk testi ne zaman kullanılır?", "Kolmogorov-Smirnov testi nasıl yorumlanır?" gibi sorular oldukça yaygındır.

İstatistiksel analizlerin doğruluğu, yalnızca doğru testleri uygulamakla değil, bu testlerin varsayımlarını doğru şekilde değerlendirmekle mümkündür. Normallik varsayımı da bu varsayımların en önemlilerinden biridir. Çünkü kullanılacak analiz yönteminin parametrik mi yoksa parametrik olmayan bir yöntem mi olacağına büyük ölçüde normallik testi sonucuna göre karar verilir.

Bu kapsamlı rehberde aşağıdaki soruların tamamına yanıt bulacaksınız:

• SPSS normallik testi nedir?

• Normallik testi neden yapılır?

• Hangi durumlarda normallik testi gereklidir?

• Parametrik ve parametrik olmayan testler arasındaki fark nedir?

• SPSS'te normallik testi nasıl yapılır?

• Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov testleri nasıl yorumlanır?

• Histogram, Q-Q Plot, Skewness ve Kurtosis değerleri nasıl değerlendirilir?

• Tez ve makalelerde normallik testi nasıl raporlanır?

• 
  

Bu rehber, hem istatistik konusunda yeni olan araştırmacılar hem de akademik çalışmalarında doğru analiz yöntemini seçmek isteyen lisansüstü öğrenciler için hazırlanmıştır.

Normallik Testi Nedir?

Normallik testi, araştırmada elde edilen verilerin normal dağılım gösterip göstermediğini belirlemek amacıyla yapılan istatistiksel bir değerlendirmedir.

İstatistikte birçok analiz yöntemi, verilerin normal dağıldığı varsayımı üzerine kuruludur. Bu nedenle analizlere başlamadan önce, veri setinin normal dağılıma uygun olup olmadığının incelenmesi gerekir.

Basit bir ifadeyle normallik testi şu soruya cevap verir:

"Araştırmadan elde edilen veriler doğal olarak beklenen çan eğrisi (normal dağılım) yapısına uygun mu?"

Eğer cevap "evet" ise parametrik analizler kullanılabilir. Eğer "hayır" ise parametrik olmayan yöntemler tercih edilir.

Normal Dağılım Nedir?

Normal dağılım, istatistikte en sık karşılaşılan olasılık dağılımlarından biridir. Grafik üzerinde incelendiğinde simetrik bir çan eğrisi görünümündedir.

Normal dağılımın temel özellikleri şunlardır:

• Ortalama, medyan ve mod birbirine eşittir.

• Verilerin büyük bölümü ortalama etrafında toplanır.

• Uç değerler (çok düşük veya çok yüksek gözlemler) daha az görülür.

• Dağılım sağ ve sol tarafta simetriktir.

  
  

Gerçek yaşamda insanların boy uzunluğu, zekâ puanı veya birçok biyolojik ölçüm yaklaşık normal dağılım gösterebilir. Ancak her veri seti bu özelliğe sahip değildir. Bu nedenle varsayım yapmak yerine normallik testi uygulanmalıdır.

Normallik Testi Neden Yapılır?

Araştırmacıların yaptığı en önemli hatalardan biri, verileri incelemeden doğrudan analiz yapmaya başlamaktır. Oysa istatistiksel analiz seçimi tamamen veri yapısına bağlıdır.

Örneğin;

Bir araştırmacı kadın ve erkek öğrencilerin istatistik ders başarı puanlarını karşılaştırmak istemektedir.

Bu durumda ilk soru şudur:

Başarı puanları normal dağılıyor mu?

Eğer normal dağılıyorsa;

• Bağımsız Örneklem t Testi kullanılabilir.

Ancak normal dağılım sağlanmıyorsa;

• Mann-Whitney U Testi uygulanmalıdır.

Yanlış test seçimi, elde edilen sonuçların bilimsel açıdan geçerliliğini azaltabilir ve hakem değerlendirmelerinde eleştirilere neden olabilir.

Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Arasındaki Fark

Normallik testinin temel amacı, hangi analiz yönteminin kullanılacağını belirlemektir.

Parametrik Testler

Parametrik testler belirli varsayımlara dayanır. Bunların en önemlilerinden biri normal dağılım varsayımıdır.

En yaygın parametrik testler şunlardır:

• Bağımsız Örneklem t Testi

• Eşleştirilmiş t Testi

• Tek Yönlü ANOVA

• Tekrarlı Ölçümler ANOVA

• Pearson Korelasyon Analizi

• Doğrusal Regresyon Analizi

Bu testler, varsayımlar sağlandığında yüksek istatistiksel güce sahiptir.

Parametrik Olmayan Testler

Verilerin normal dağılmadığı durumlarda parametrik olmayan testler tercih edilir.

En sık kullanılan parametrik olmayan testler şunlardır:

• Mann-Whitney U Testi

• Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi

• Kruskal-Wallis Testi

• Friedman Testi

• Spearman Korelasyon Analizi

Bu testler, dağılımın normal olmasını gerektirmez ve özellikle sıralı (ordinal) verilerde veya küçük örneklemlerde avantaj sağlayabilir.

SPSS'te Normallik Testi Hangi Durumlarda Yapılır?

Normallik testi, yalnızca tez yazarken değil, birçok araştırma türünde gereklidir.

Örneğin:

• Lisans bitirme projeleri

• Yüksek lisans tezleri

• Doktora tezleri

• SCI, SSCI ve TR Dizin makaleleri

• Tıp araştırmaları

• Eğitim bilimleri çalışmaları

• Psikoloji araştırmaları

• Sağlık bilimleri araştırmaları

• Sosyal bilimler çalışmaları

• İşletme ve iktisat araştırmaları

  
  

Kısacası, parametrik analiz uygulanması planlanan hemen her bilimsel çalışmada normallik değerlendirmesi yapılmalıdır.

SPSS Normallik Testi Yapmadan Önce Bilmeniz Gerekenler

Normallik testine geçmeden önce aşağıdaki noktaları kontrol etmeniz önerilir:

1. Eksik Veriler (Missing Values)

Eksik gözlemler analiz sonuçlarını etkileyebilir. SPSS'te veri setinizde eksik değerlerin bulunup bulunmadığını kontrol edin.

2. Aykırı Değerler (Outliers)

Aşırı uç değerler, veri dağılımını bozarak normallik testinin sonucunu etkileyebilir. Bu nedenle Boxplot grafikleri ile aykırı değerlerin incelenmesi önemlidir.

3. Ölçek Türü

Normallik testi, genellikle sürekli (continuous) ölçekteki değişkenler için değerlendirilir. Nominal veya kategorik değişkenlerde normallik testi uygulanması uygun değildir.

4. Örneklem Büyüklüğü

Örneklem sayısı arttıkça normallik testleri daha hassas hâle gelir. Bu nedenle yalnızca p değerine odaklanmak yerine grafikler ve çarpıklık-basıklık değerleri de birlikte değerlendirilmelidir.

SPSS Normallik Testi İçin Hangi Yöntemler Kullanılır?

SPSS programı, normallik değerlendirmesi için birden fazla araç sunar. Bunlar birbirini tamamlayan yöntemlerdir ve mümkün olduğunca birlikte yorumlanmalıdır.

En yaygın kullanılan yöntemler şunlardır:

• Shapiro-Wilk Testi

• Kolmogorov-Smirnov Testi

• Histogram Grafiği

• Normal Q-Q Plot

• Skewness (Çarpıklık)

• Kurtosis (Basıklık)

• Boxplot Grafiği

Her yöntemin avantajları ve sınırlılıkları bulunmaktadır. Bu nedenle tek bir sonuca dayanarak karar vermek yerine tüm bulgular birlikte değerlendirilmelidir.

SPSS Normallik Testi İçin Doğru Yaklaşım Nedir?

Geçmişte araştırmacılar yalnızca Shapiro-Wilk veya Kolmogorov-Smirnov testlerinin p değerlerine bakarak karar verirken, günümüzde bu yaklaşım yeterli kabul edilmemektedir.

Modern istatistiksel raporlamada önerilen yaklaşım şudur:

1. Önce aykırı değerleri kontrol edin.

2. Histogram ve Q-Q Plot grafiklerini inceleyin.

3. Skewness ve Kurtosis değerlerini değerlendirin.

4. Shapiro-Wilk veya Kolmogorov-Smirnov test sonuçlarını yorumlayın.

5. Tüm bulguları birlikte ele alarak normallik hakkında karar verin.

Bu bütüncül değerlendirme hem akademik danışmanlar hem de hakemler tarafından daha güçlü bir yöntem olarak kabul edilmektedir.

SPSS'te Normallik Testi Nasıl Yapılır? (Adım Adım Uygulama)

Bu bölümde SPSS programında normallik testinin nasıl yapılacağını ekran ekran anlatacağız. İşlem yalnızca birkaç dakika sürmesine rağmen doğru seçeneklerin işaretlenmesi oldukça önemlidir.

1. Veri Setinizi SPSS'e Aktarın

Normallik analizine başlamadan önce veri setinizin SPSS'e doğru şekilde aktarılmış olması gerekir.

Kontrol edilmesi gerekenler:

• Değişken adları doğru yazılmış mı?

• Ölçek türü (Scale, Ordinal, Nominal) doğru tanımlanmış mı?

• Eksik veriler kontrol edilmiş mi?

• Sayısal değişkenler Scale olarak tanımlanmış mı?

"SPSS Variable View ekranında değişken türlerinin tanımlanması"

2. Explore Menüsünü Açın

Normallik testi için aşağıdaki yolu izleyin:

Analyze → Descriptive Statistics → Explore

Bu menü, yalnızca normallik testi değil; aykırı değerler, histogram, Boxplot ve Q-Q Plot grafiklerini de oluşturur.

"SPSS Explore menüsüne giriş"

"SPSS Explore menüsüne giriş"

3. Analiz Edilecek Değişkeni Seçin

Açılan pencerede:

• Analiz edilecek sürekli değişkeni Dependent List bölümüne taşıyın.

• Eğer kadın–erkek, deney–kontrol gibi gruplar arasında normallik inceleyecekseniz grup değişkenini Factor List alanına ekleyin.

Bu sayede SPSS her grup için ayrı normallik testi yapacaktır.

"SPSS Explore penceresi"

4. Plots Seçeneğini Açın

Explore penceresinin sağ tarafında bulunan Plots düğmesine tıklayın.

Açılan pencerede aşağıdaki seçenekleri işaretleyin:

✅ Histogram

✅ Normality plots with tests

Kutucuklarını işaretledikten sonra Continue butonuna basın.

Son olarak OK düğmesine tıklayın.

SPSS analiz sonuçlarını otomatik olarak oluşturacaktır.

"SPSS Normality plots with tests seçeneği"

SPSS Hangi Sonuçları Verecektir?

SPSS aşağıdaki çıktıları oluşturur:

• Tests of Normality tablosu

• Histogram grafiği

• Normal Q-Q Plot

• Boxplot

• Descriptive Statistics tablosu

Her biri farklı bir amaç için değerlendirilmelidir.

Tests of Normality Tablosu Nasıl Okunur?

En çok kullanılan tablo budur.

Örneğin aşağıdaki gibi bir çıktı elde ettiğinizi düşünelim.

Test	Statistic	df	Sig.
Kolmogorov-Smirnov	.067	210	.200
Shapiro-Wilk	.992	210	.415

Burada yorumlanacak bölüm Sig. sütunudur.

Eğer p > 0.05 ise

Veriler normal dağılım göstermektedir.

Örnek:

Shapiro-Wilk

p = 0.415

Sonuç:

Normallik varsayımı sağlanmıştır.

Araştırmacı parametrik analizleri kullanabilir.

Eğer p < 0.05 ise

Veriler normal dağılmamaktadır.

Örneğin;

Test	Sig.
Shapiro-Wilk	.012

Bu durumda normallik varsayımı sağlanmamıştır.

Araştırmacı parametrik olmayan testleri değerlendirmelidir.

Shapiro-Wilk Testi mi Kolmogorov-Smirnov Testi mi?

Bu soru tezlerde en sık sorulan konulardan biridir.

Genel kabul gören yaklaşım şöyledir:

Örneklem	Tercih Edilen Test
50 ve altı	Shapiro-Wilk
50'nin üzeri	Shapiro-Wilk veya Kolmogorov-Smirnov birlikte değerlendirilebilir

Son yıllarda birçok akademik dergi, örneklem büyüklüğü ne olursa olsun Shapiro-Wilk testinin raporlanmasını uygun görmektedir. Bunun nedeni Shapiro-Wilk testinin normal dağılımdan sapmaları belirlemede daha yüksek güce sahip olmasıdır.

Bu nedenle yalnızca örneklem sayısına göre değil, çalıştığınız alanın yazım kurallarına göre de hareket etmeniz önerilir.

Histogram Nasıl Yorumlanır?

Histogram, normallik değerlendirmesinde en önemli grafiklerden biridir.

İdeal histogramda:

• Dağılım çan eğrisine benzer.

• Sağ ve sol taraf birbirine yakındır.

• Belirgin yığılmalar görülmez.

• Çok fazla uç değer bulunmaz.

"SPSS Histogram grafiği"

Histogram tek başına kesin karar verdirmez; diğer bulgularla birlikte değerlendirilmelidir.

Q-Q Plot Nasıl Yorumlanır?

Normal Q-Q Plot grafiğinde noktalar diyagonal çizgi etrafında sıralanmalıdır.

İdeal durumda:

✔ Noktalar çizgiye yakındır.

✔ Büyük sapmalar görülmez.

✔ Özellikle uç noktalarda ciddi kırılmalar yoktur.

"SPSS Q-Q Plot örneği"

Çizgiden küçük sapmalar normal kabul edilebilir. Ancak sistematik ve belirgin uzaklaşmalar normallik varsayımının zayıf olduğuna işaret edebilir.

Skewness (Çarpıklık) Nasıl Yorumlanır?

Çarpıklık değeri dağılımın simetrisini gösterir.

• Negatif değer → Sola çarpık

• Pozitif değer → Sağa çarpık

• Sıfıra yakın değer → Daha simetrik dağılım

Genel olarak:

-1.5 ile +1.5 arasındaki değerler birçok sosyal bilim araştırmasında kabul edilebilir sınırlar içinde değerlendirilmektedir. Bazı kaynaklarda ±2 sınırı da kullanılmaktadır.

Kurtosis (Basıklık) Nasıl Yorumlanır?

Kurtosis değeri dağılımın tepe yapısını gösterir.

• Pozitif → Daha sivri dağılım

• Negatif → Daha basık dağılım

• Sıfıra yakın → Normal dağılıma daha yakın

Çarpıklık gibi basıklık değeri de tek başına değerlendirilmemelidir.

Büyük Örneklemlerde Dikkat Edilmesi Gerekenler

Örneklem sayısı arttıkça Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov testleri çok küçük sapmaları bile istatistiksel olarak anlamlı gösterebilir.

Örneğin:

• n = 800

• p < 0.001

olmasına rağmen histogram oldukça simetrik olabilir.

Bu nedenle özellikle büyük örneklemlerde aşağıdaki göstergelerin birlikte değerlendirilmesi önerilir:

• Histogram

• Q-Q Plot

• Boxplot

• Skewness

• Kurtosis

• Tests of Normality tablosu

Bu yaklaşım, hakem değerlendirmelerinde daha sağlam bir istatistiksel gerekçe sunar.

SPSS Çıktıları Nasıl Kaydedilir?

Analiz tamamlandıktan sonra:

File → Save As

komutunu kullanarak çıktı dosyanızı .spv uzantısıyla kaydedebilirsiniz.

Tez veya makalenizde kullanacağınız tabloları ise Word ya da Excel'e kopyalayarak düzenleyebilirsiniz.

"SPSS çıktı dosyasını kaydetme"

SPSS Normallik Testi Sonuçları Nasıl Yorumlanır? (APA 7 Örnekleri, Sık Yapılan Hatalar ve Sık Sorulan Sorular)

Bu bölümde SPSS normallik testi sonuçlarının nasıl raporlanacağını, tez ve makalelerde kullanılabilecek örnek yorumları, araştırmacıların en sık yaptığı hataları ve Google'da en çok aranan soruların cevaplarını bulabilirsiniz.

SPSS Normallik Testi Sonuçları Nasıl Yorumlanır?

SPSS'te normallik analizinden sonra en önemli aşama sonuçların doğru yorumlanmasıdır. Aynı tabloya bakan iki araştırmacı farklı sonuçlara ulaşabilir. Bunun nedeni, normalliğin yalnızca p değerine göre değil, grafikler ve dağılım ölçüleriyle birlikte değerlendirilmesi gerektiğidir.

Örnek 1: Veriler Normal Dağılıyor

Tests of Normality

Test	Sig.
Shapiro-Wilk	0.284

Yorum:

Shapiro-Wilk testi sonucunda anlamlılık düzeyi p = 0.284 olarak bulunmuştur. Bu değer 0.05'ten büyük olduğundan verilerin normal dağılım gösterdiği kabul edilir. Araştırmada parametrik testlerin kullanılmasında istatistiksel açıdan bir sakınca bulunmamaktadır.

Örnek 2: Veriler Normal Dağılmıyor

Test	Sig.
Shapiro-Wilk	0.011

Yorum:

Shapiro-Wilk testi sonucunda p = 0.011 bulunmuştur. Bu değer 0.05'ten küçük olduğundan normallik varsayımı sağlanmamıştır. Araştırmada parametrik olmayan analiz yöntemlerinin tercih edilmesi daha uygun olacaktır.

Örnek 3: Büyük Örneklem

Örneklem Sayısı = 650

Shapiro-Wilk

p < .001

Histogram → Çan eğrisine oldukça yakın

Skewness = 0.42

Kurtosis = -0.38

Yorum:

İstatistiksel test anlamlı görünmesine rağmen büyük örneklemlerde normallik testleri oldukça hassastır. Histogram, Q-Q Plot ve çarpıklık-basıklık değerleri birlikte değerlendirildiğinde verilerin yaklaşık normal dağılım gösterdiği söylenebilir. Bu nedenle araştırmanın amacı ve literatür dikkate alınarak parametrik analizlerin kullanılmasına karar verilebilir.

APA 7 Formatında Normallik Testi Nasıl Raporlanır?

Akademik çalışmalarda sonuçların yalnızca tablo olarak verilmesi yeterli değildir. Bulguların metin içinde de açıklanması gerekir.

Örnek 1

"Verilerin normal dağılıma uygunluğu Shapiro-Wilk testi ile incelenmiştir. Analiz sonucunda değişkenlerin normal dağılım gösterdiği belirlenmiştir (p > .05). Bu nedenle parametrik analiz yöntemleri kullanılmıştır."

Örnek 2

"Normallik varsayımı Shapiro-Wilk testi ile değerlendirilmiştir. Analiz sonucunda verilerin normal dağılım göstermediği belirlenmiştir (p < .05). Bu nedenle analizlerde parametrik olmayan testler tercih edilmiştir."

Örnek 3 (Grafiklerle Birlikte)

"Normallik değerlendirmesinde Shapiro-Wilk testi, histogram grafikleri, Normal Q-Q Plot ile çarpıklık ve basıklık değerleri birlikte incelenmiştir. Tüm bulgular birlikte değerlendirildiğinde verilerin normal dağılıma yeterli düzeyde uyum gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır."

Araştırmacıların En Sık Yaptığı 15 Hata

Normallik analizinde en sık karşılaşılan hatalar şunlardır:

1. Sadece p değerine göre karar vermek.

2. Histogram grafiğini incelememek.

3. Q-Q Plot'u raporlamamak.

4. Skewness ve Kurtosis değerlerini göz ardı etmek.

5. Grup analizlerinde her grup için ayrı normallik testi yapmamak.

6. Aykırı değerleri kontrol etmeden analize başlamak.

7. Parametrik testleri otomatik olarak uygulamak.

8. Örneklem büyüklüğünü dikkate almamak.

9. Ölçek türünü yanlış tanımlamak.

10. Eksik verileri kontrol etmemek.

11. SPSS çıktısını doğrudan tez veya makaleye yapıştırmak.

12. Sonuçları yorumlamadan yalnızca tablo vermek.

13. APA yazım kurallarına uygun raporlama yapmamak.

14. Parametrik olmayan test seçmesine rağmen ortalama ve standart sapma ile yorum yapmak.

15. Normallik testinin hangi yöntemle yapıldığını belirtmemek.

Hangi Analizi Kullanmalıyım? (Karar Rehberi)

Aşağıdaki özet tablo, normallik sonucuna göre hangi analizlerin tercih edilebileceğini göstermektedir.

Araştırma Amacı	Normal Dağılım Var	Normal Dağılım Yok
İki bağımsız grup karşılaştırması	Bağımsız Örneklem t Testi	Mann-Whitney U Testi
İki bağımlı ölçüm	Eşleştirilmiş t Testi	Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi
Üç veya daha fazla bağımsız grup	Tek Yönlü ANOVA	Kruskal-Wallis Testi
Üç veya daha fazla bağımlı ölçüm	Tekrarlı Ölçümler ANOVA	Friedman Testi
Korelasyon analizi	Pearson Korelasyon	Spearman Korelasyon

Sık Sorulan Sorular (FAQ)

1. SPSS normallik testi neden yapılır?

Verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirlemek ve doğru istatistiksel analiz yöntemini seçmek için yapılır.

2. Shapiro-Wilk testi mi Kolmogorov-Smirnov testi mi kullanılmalıdır?

Günümüzde birçok araştırmacı Shapiro-Wilk testini tercih etmektedir. Ancak en doğru yaklaşım, test sonuçlarını histogram, Q-Q Plot ve çarpıklık-basıklık değerleriyle birlikte değerlendirmektir.

3. p değeri 0.05'ten büyükse ne anlama gelir?

Normallik varsayımının reddedilmesi için yeterli kanıt bulunmadığını gösterir. Bu durum, verilerin normal dağılımla uyumlu olduğu şeklinde yorumlanabilir.

4. p değeri 0.05'ten küçükse ne yapılmalıdır?

Öncelikle histogram, Q-Q Plot ve aykırı değerler incelenmelidir. Gerekirse parametrik olmayan testler tercih edilir.

5. Büyük örneklemlerde neden p değeri tek başına yeterli değildir?

Çünkü örneklem büyüdükçe normallik testleri çok küçük sapmaları bile istatistiksel olarak anlamlı gösterebilir. Bu nedenle grafikler ve dağılım ölçüleri de birlikte değerlendirilmelidir.

6. Likert ölçekli verilerde normallik testi yapılır mı?

Likert tipi ölçeklerden elde edilen toplam puanlar birçok araştırmada sürekli değişken olarak değerlendirilmekte ve normallik analizi yapılmaktadır. Ancak kullanılacak analiz yöntemi araştırmanın tasarımına ve literatürde kabul gören yaklaşımlara göre belirlenmelidir.

7. Normallik testi yapmadan t testi uygulanabilir mi?

Hayır. Parametrik testlerin varsayımları kontrol edilmeden analiz yapılması, sonuçların güvenilirliğini olumsuz etkileyebilir.

8. Boxplot neden önemlidir?

Boxplot grafiği, aykırı değerleri görsel olarak belirlemeye yardımcı olur. Aykırı gözlemler normallik değerlendirmesini etkileyebileceğinden analiz öncesinde incelenmesi önerilir.

Sonuç

Normallik testi, istatistiksel analiz sürecinin temel adımlarından biridir. Ancak doğru yorumlama yalnızca Shapiro-Wilk veya Kolmogorov-Smirnov testlerinin p değerine bakmakla sınırlı değildir. Histogram, Q-Q Plot, Boxplot, Skewness ve Kurtosis değerleri birlikte değerlendirildiğinde daha sağlıklı sonuçlara ulaşılabilir.

Araştırmanın amacı, örneklem büyüklüğü ve veri yapısı göz önünde bulundurularak uygun analiz yönteminin seçilmesi, bilimsel çalışmanın güvenilirliğini ve geçerliliğini artıracaktır.

SPSS Analizlerinde Profesyonel Destek

Tez, yüksek lisans, doktora veya bilimsel makale çalışmalarınızda SPSS analizlerinin doğru şekilde planlanması ve raporlanması büyük önem taşır.

Yöntem İstatistik Merkezi olarak aşağıdaki konularda profesyonel destek sunuyoruz:

• SPSS veri analizi

• Normallik testi ve varsayım kontrolleri

• Parametrik ve parametrik olmayan analizler

• Regresyon ve korelasyon analizleri

• Faktör analizi

• Güvenirlik (Cronbach Alpha) analizi

• Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM)

• Bulguların APA 7 standartlarına uygun raporlanması

• Tez ve makale istatistik danışmanlığı

  
  

Uzman ekibimiz, araştırma sorularınıza uygun analiz yöntemlerini belirleyerek sonuçların bilimsel standartlara uygun şekilde raporlanmasına yardımcı olmaktadır.

Click Me