Veri Hazırlama ve Temizleme
İstatistiksel analizlerin güvenilirliği, veri setinin kalitesine bağlıdır. Toplanan ham anket veya ölçüm verilerindeki hatalı girişler, eksik veriler (missing values) ve aykırı değerler (outliers) bilimsel kriterlere göre incelenir, ölçek ters maddeleri kodlanır ve veri seti analize hazır hale getirilir.
Hizmet Kapsamı ve Analiz Aşamaları
- 01.
Eksik veri (Missing Data) analizi (MCAR/MAR incelemesi, Çoklu Atama - Multiple Imputation, yöntem gerekçelendirmesi)
- 02.
Tek değişkenli ve çok değişkenli aykırı değer analizi (Z-skoru, Mahalanobis uzaklığı, Cook's D)
- 03.
Ters kodlanan maddelerin (Reverse items) dönüştürülmesi
- 04.
Ölçek toplam ve alt boyut puanlarının hesaplanması
- 05.
Değişken türlerinin (nominal, ordinal, scale) ve etiketlerin (value labels) eksiksiz yapılandırılması
5'li Likert için '6 - Madde', 7'li Likert için '8 - Madde' formülüyle yeni değişkene dönüştürülmelidir. Orijinal veriyi ezmeden 'Recode into Different Variables' kullanılmalıdır.
İstatistik Hâli, YÖK ve akademik etik ilkelerine bağlı kalarak bağımsız metodolojik danışmanlık sunar. Veri manipülasyonu, uydurma veri üretimi veya tezin/makalenin araştırmacı yerine yazılması gibi etik dışı talepler kesinlikle kabul edilmez. Temel amacımız araştırmacının yöntemsel doğruluğunu ve analiz kalitesini güçlendirmektir.
Teslim Edilen Çıktılar
- Analize hazır, temizlenmiş SPSS (.sav) veya Excel/CSV veri seti
- Veri temizleme adımları ve çıkarılan/atanan gözlemler günlüğü (Data Log)
- Değişken sözlüğü (Codebook)
Rapor teslimi sonrasında tez jürisi veya hakemlerden gelebilecek metodolojik sorular için rehberlik sağlanır.
Veri Hazırlama ve Temizleme İçin Ön Değerlendirme
Araştırma sorunuzu ve elinizdeki veri setini özetleyin; en uygun analiz planını belirleyelim.
Hassas Veri Uyarısı: Lütfen form üzerinden hasta isimleri, T.C. kimlik numaraları, katılımcı kimlik bilgileri veya ham klinik veriler paylaşmayınız. Ön değerlendirmede yalnızca araştırma tasarımı ve değişken türleri ele alınır.