Spss Analizi / Matlab / Ki-Kare / Regresyon / Anova Testleri Yaptırma

Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Veri Analizi ve Niyet mektubu yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz.

Bu yazımızda sizlere veri analizi hakkında temel bilgileri adım adım açıklayacağız.

Spss nedir ?

SPSS yazılımı, olası sorunları daha kolay tanımlayabilmek için şirketleri her türlü tahmin ve analiz yapmada destekler. SPSS’nin ayrıntılı tahminleri ve analizleri ile iyileştirilen planlama süreci, şirketin daha kesin kararlar vermesini ve böylece daha iyi iş sonuçları elde etmesini sağlar. Ayrı modüllerde bulunan fonksiyonlar ve tahmin modelleri arasındaki ayrım her zaman kolay değildir. Genel bakışımızda, SPSS ürünlerinin ayrı modüllerinin hangi işlevleri ve özellikleri içerdiğini ortaya çıkarır.

Verilerin SPSS ile değerlendirilebilmesi için öncelikle önce hazırlanması gerekir. İlk önce her şeyde olduğu gibi temel bir araştırma yapmanız gerekmektedir. Bu sizin ön hazırlığınızdır. Ve ön hazırlığınız ne kadar iyi olursa iş o kadar akıcı, kolay ve rahat ilerleyecektir. Ön hazırlık bu yüzden oldukça önemlidir. Bu adım genellikle birçok kullanıcı için zorluklara neden olur ve çok fazla zaman harcar. Bu nedenle bu yazımızda nasıl daha rahat ilerlersiniz bunu anlatacağız.

Peki spss analizi yapmadan önce araştırma yaparken nelere dikkat etmeliyiz? İşte sizin için birkaç araştırma ip uçları:

Analizininizin tasarımızı hakkında detaylı bir araştırma yapmakla başlayın. Örneğin veri toplamada hangi araçları kullanacağınızı bu araştırma sürecinde belirleyin. Bu araştırmayı neden yapmak istediğinizi hangi teknikleri kullanacağınızı iyi belirleyin. Kullanmaya karar verdiğiniz bu tekniklerin analiziniz için uygun olup olmadığını, işinize gerçekten yarayıp yaramayacağını bilin ve bundan emin olun. Bunları yaparken de kendinize ilerleyen analiz süreci için bir dosyalama sistemi oluşturun. Böylelikle elde ettiğiniz verilere karışıklık olmadan daha rahat ulaşacaksınız. Kafa karışıklığına engel olmuş olacaksınız. İlk başlarda Spss zor ve karmaşık bir program gibi gözükse de sadece bir kez analizini tamamlayınca aslında Spss’in basit bir program olduğunu, düşünüldüğü kadar zor ve karmaşık bir program olmadığını anlayacaksınız. Sadece şunu unutmamalısınız. Bu analizler biraz uzun sürebilir. Bu programın zorluğundan değil, dikkatli veri girişinin yapılması gerektiğindendir. En çok zamanı zaten veri girişi almaktadır ve tabi ki ön araştırmalarınız da zaman alacaktır.

Spss İle Veri Analizi

Verilerinizi SPSS’le analiz etmeden önce araştırmalarınızı yaptıktan sonra yapmanız gereken birkaç şey daha bulunmaktadır. Bunlar ilk olarak en başta da dediğimiz gibi, araştırmanızı tasarlamanız ve araştırmanız için elde edeceğiniz uygun veri toplama aracını seçmeniz gerekmektedir. Bu adımdan sonra, elde ettiğiniz verileri, SPSS programına, kod çizelgesine girmek için hazır hale getirmenizdir. Kod çizelgesine girmeden önce kolay bir şekilde verileri girebilmeniz için spss programının nasıl çalıştığını anlamanız gerekmektedir ilk önce. Bunları ayrıntılı bir şekilde anlatacağım.

Çalışmanın planlanması adımından başlayalım.

Planlama yaparken yazı incelemesi, hipotez formülasyonu, araştırma deseni seçme, katılımcı seçme, gözlem kaydı ve veri toplama için bir çok kitaptan yararlanmanızı tavsiye ederim. Bunun için acele etmemenizi öneriyorum ve bu zaman konusunda analizimizi zamanında yetiştirmek ve yine de acele etmemek adına yeterince zaman önceden planlamanıza başlamanız gerekmektedir.

Bunun dışında tasarlamanızı yaparken şu ip uçlarına da dikkat etmelisiniz: Her araştırma yönteminin mutlaka güçlü ve zayıf olduğu noktalar vardır. Bu nedenle araştırma probleminize en uygun yöntemi seçmekte dikkatli olun. Bir başka ip ucu da küçük gruplarla, büyük gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıkları saptamak oldukça zordur. Bu nedenle de ihtiyacınız olan örneklem büyüklüğünü tespit edip belirlemelisiniz. Bunların dışında ayrıca seçkisiz atama konusunda gruplar arası desenlerde ve eşit olmayan gruplarla çalışılırsa problemlerde azalma söz konusu olur. Grupların birbirleriyle büyük ölçüde farklılık göstermediğini emin olmak adına ek ölçümler yaparsanız daha iyi olur. Bir diğer ip ucu da değişkenler üzerinde çalışırken elinizde olan değişkenler, ölçebilmek için ve kontrol edebilmek için kovaryans analizinizi kullanabilirsiniz.

Şimdi gelelim uygun ölçek seçme konusuna.

Spss hakkında biraz araştırma yaptıysanız eğer bilirsiniz, sadece bir tane değil bir çok veri toplama yolu ve metodu vardır. Önemli olan size hangilerinin fayda sağlayacağıdır ve hangilerinin çalışmanızı doğru yolda analiz edeceğidir. Veri toplamada en sonrasında ölçek belirlemede kıstaslar önemlidir. Bu ölçeklerin kıstasları nasıl kullandığı önemli bir detaydır. Bir de doğrudan ölçülemeyen kıstaslar vardır.

Örneğin öz-saygı kıstası ölçülebilir hale getirilebilmesi için yani işlevsellik kazandırılabilmesi için ölçek kullanılması da veri toplama yollarından biridir. İlla ki araştırmanıza uygun ölçek bulursunuz çünkü binlerce geçerliliği kabul edilmiş ölçek bulunmaktadır. Burada tek zor olan konu çalışmanıza uygun olan ölçeği bulmaktır.

Şunuda söyleyelim bazı ölçeklerin telif hakları vardır,  kullanım için yayıncısına ücret ödenmesi istenmektedir. Bazı ölçeklerin tamamı ise basıldığı dergi makalesinde yer alır ve ‘kamu malı’ olarak  kabul görür.  Peki bu ölçekleri seçerken neye dikkat etmemiz gerekmektedir? Burda iki ana husus vardır. Bunlar güvenirlik ve geçerlik hususları. Bu hususlar toplanan verinin kalitesini oldukça etkileyebilir.

Geçerlik

Ölçek geçerliği, ölçeğin istenilen herhangi bir özelliğini ölçme derecesidir. Fakat bu bahsettiğimiz ölçek geçerliğini belirlemek için kesin bir yöntem ne yazık ki yoktur. Ölçek geçerliği 2 türde sağlanır. Bunlardan biri kapsam diğeri kriterdir. Kapsam geçerliği İngilizcesi content validity, ölçek içeriğin tamamını içeriyor mu içermiyor mu ona bakar. Kriter geçerliği ise İngilizcesi kriterler arasında ki ilişkiyi ölçer.

Ölçeğin Hazırlanmasına Gelelim

Veri hazırlama sırasında genellikle birkaç değişkeni tek bir değişkenle birleştirmek gerekir. Bu özellikle anketlerden elde edilen veriler için geçerlidir: anketler genellikle bir yapı hakkında farklı sorular içerir (örneğin, çalışan memnuniyeti hakkında birkaç soru).

Birçok araştırmada katılımcılardan elde edilen verilerle işlem yapılır. Bu yüzden de katılımcılarla deneysel süreçlere başlamadan önce toplanan demografik bilgileri kullanmamız gerekir.

Gerçek analizden önce, bu cevaplar tek bir değişken halinde birleştirilmelidir. SPSS’deki değişkenleri özetlemek istiyorsanız, genellikle değişkenlerin ortalama değerini kullanmalısınız. Tüm cevapların ortalama değerine ölçek ortalaması da denir. Birkaç değişkeni ortalamanın üzerinde birleştirmek için, bağımsız değişkenlerin tümü eşit olarak ölçeklendirilmelidir (örneğin 1 ila 5 arasındaki bir Likert ölçeği).

Peki soru türleri nasıl olmalıdır?

Bu soruya cevap olarak ölçeklerdeki bilgiyi iki grupta sınıflandırılabiliriz; bunlar kapalı ve açık uçlu sorular olabilir. Katılımcıların yanıt vermesi şeklinde sorular olabilir. Bu yanıt verme işlemi tik attırma çarpı koydurma veya daire içine aldırma şeklinde olabilir.

Evet/Hayır, Erkek/Kadın gibi seçeneklere veya bir dizi farklı seçeneğe sahip olabilir.

Örnek vermek gerekirse;

En son hangisinden mezun oldunuz? (Lütfen işaretleyin)?

1. İlkokul □

2. Ortaokul □

3. Lise □

4. Yüksekokul □

5. Lisans □

6. Yükseklisans  □

Kapalı uçlu soruların sorulması ve onlardan cevapların elde edilmesi SPSS için gerekli olan sayısal formata dönüştürülmesi daha kolaydır. Açık uçlu soruların avantajı ise daha geniş kapsamda değerlendirme yapmamızı sağlar ve katılımcının, araştırmacının sunduğu sınırlı cevapları cevaplamak zorunda kalmasındansa, kendisine göre cevap verme özgürlüğünü kullanmış olur, bizde böylece daha fazla çıkarımda bulunabiliriz.

Açık uçlu sorulara bir örnek vermek gerekirse;

Yaşamınızdaki en büyük mutluluk kaynağınız nedir? Gibi açık uçlu sorular olabilir.

Son olarak cevap formatını belirlemelisiniz.

Katılımcılara bir  soru  sorduğunuzda, cevap  formatını önceden belirlemeniz gerekmektedir. Bu önemlidir çünkü karar kıldığınız cevap formatı istatiksel analizleriniz üzerinde etkilidir. Size fayda sağlaması açısından örnek kapalı uçlu ve açık uçlu sorular hazırladık. Umarım işinize yarar.

Açık Uçlu Soru Örnekleri:

-İşe alınırsanız bu şirkete ne gibi faydalar sağlamayı düşünüyorsunuz? -Tatilinizde sizi memnun etmeyen şeyler nelerdir? Uzun vadede kariyer hedefleriniz nelerdir? Bu konu hakkında nasıl bir açıklama yapmayı düşünüyorsun? Neden tatil için orayı tercih etmemeliyiz? Daha önce çalıştığınız yeri nasıl değerlendirirsiniz? En sevdiğiniz şarkı nedir? Şirketimiz hakkındaki düşünce ve önerileriniz nelerdir? Güçlü ve zayıf yönleriniz nelerdir? Hangi tarz filmleri seversiniz? İş arayışınız ne zamandır sürmektedir? Bu programda alacağınız lisansüstü eğitimden sonra yapmış olduğunuz çalışmalar nelerdir? Güçlü ve zayıf olan yönleriniz nelerdir? Patronunuzla aranızdaki ilişkiden daha açık bahsedebilir misiniz? Sosyal medya hakkında ne düşünüyorsunuz? Başarı sizce nedir? Çalışma arkadaşların seni nasıl biri olarak tarif ederler? Sizin sormak istediğiniz bir şey var mı? Nasıl hissediyorsunuz? Adresi bulmakta zorluk çektiniz mi? Bu kitabı yazarken hangi zorluklarla yüz yüze geldiniz? Neden vanilyalı dondurmayı tercih ediyorsunuz? Seçimlere katılan adaylar hakkında ne düşünüyorsunuz? Vs..

Kapalı Uçlu Sorular:

Sinemaya gitmek ister misin? Almanca konuşabiliyor musun? Yirmi yaşında mısın? Kitap okumayı sever mi? Ödevini yapıyor musun? Piyano çalabiliyor mu? Hiç Almanya’ya gittin mi? Arkadaşlarınla ​​yüzebilir misin? Ayşe’nin erkek kardeşi var mı? Ali futbol oynayabilir mi? Vs..

Son olarak Spss programı destekli analiz testlerinden bahsedelim birazda;

Ki – Kare testi

Ki-kare testi (test² testi) frekansların karşılaştırıldığı birçok çalışmada bulunabilir. Örneğin, t-testi en azından aralık ölçeğini gerektirse de, nominal olarak ölçeklenmiş (kategorik) değişkenler için ki-kare testi kullanılır. Ki-kare bağımsızlık testi, nominal olarak ölçeklendirilmiş bir değişkenin frekans dağılımının, nominal olarak ölçeklenmiş başka bir değişkenten stokastik olarak bağımsız olup olmadığını inceler. Ki-kare testi daha sonra gözlemlenen frekansların beklenenden önemli ölçüde farklı olup olmadığına dair bir açıklama yapar. İstatistikler kohort çalışmaları (ampirik çalışmalar) ve vaka kontrol çalışmaları dahil olmak üzere birçok bilimsel alanda kullanılır. (Tıp), opsiyonlardan korunma (ekonomi) ve opsiyon fiyat teorisi (finansal matematik) vs. Bununla birlikte, test² testini hesaplayabilmek için yerine getirilmesi gereken bazı önkoşullar ve kurallar da vardır:

Her bir hücrede beklenen frekanslar 5’ten büyük olmalıdır. Aksi takdirde, test² testinin sonuçları biraz yanlış olur. Bazı yazarlar biraz daha cömerttir ve -² testinin hala geçerli sonuçlar verebilmesi için tüm hücre frekanslarının beşte birinin 5’ten az olması gerektiğini belirtir. Öte yandan, bazı istatistiksel programlar, bu kural bir kez bile kırılmışsa, test² testine alternatifler hesaplar.

Test² testi sadece frekanslarda kullanılabilir, asla yüzde gibi bağıl değerlerde kullanılamaz.

Örneklem büyüklüğü burada da önemlidir: örnek ne kadar büyük olursa, o kadar küçük farklar o kadar önemli hale gelir. Bu nedenle, önemli bir sonuç, etkinin gücü (bağlantı) hakkında hiçbir şey söylemez.

Test² testi sadece farklılıklar olduğunu söyler – etkinin yönü değil. Bu nedenle, gözlemlenen değerlerin beklenen değerlerden daha büyük veya daha küçük olup olmadığı önemli hale gelen bir test² testinden okumak mümkün değildir, ancak sadece bir fark vardır. Bağımsızlık testidir bu da. Ki-kare bağımsızlık testinde iki kategorik değişkeni karşılaştırıyoruz. Bunun için basit bir araç bir çapraz tablodur (sağ). Çapraz tabloda, bir değişkenin özellikleri sütunlara, diğer değişkenlerin özellikleri satırlara yazılır. Her iki değişkenin birleşme frekansları hücrelere yazılır (burada bir h ile sembolize edilir), yani hem satırdan hem de sütundan ölçütün geçerli olduğu frekanslardır bunlar.

Regresyon Testi

Regresyon testi yazılım mühendisliğinde test edilmiş olan yazılım bölümlerinde yapılan değişikliklerin yeni hatalara neden olmamasını sağlamak için test senaryolarının tekrarlanması anlamına gelir. Bu tür değişiklikler düzenli olarak ortaya çıkar. Regresyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi gösterir. Regresyon analizi, yönlü doğrusal bir ilişki olduğunu, yani bağımlı bir değişken ve en az bir bağımsız değişken olduğunu varsayar. Hangi değişkenlerin bağımlı ve hangilerinin bağımsız olduğu mantıksal değerlendirmelere göre tanımlanabilir olmalıdır. Regresyon analizi yardımıyla, iki değişkenin düz bir çizgi ile bağımlılığını tanımlayan bir regresyon fonksiyonu hesaplanabilir. Belirlenen regresyon çizgisi, bağımsız değişken için bir değer kullanılırsa bağımlı değişken için tahminler yapılmasına izin verir. Ters sonuçlara izin verilmez. Regresyon analizleri genellikle birbirleriyle ilişkili olan ve istatistiksel bir ilişkinin belirlendiği değişkenler için yapılacaktır. Regresyon testi dinamik test tekniklerinden biridir. Bu tekrarların doğası ve sıklığı nedeniyle, regresyon testleri için test otomasyonunun kullanılması mantıklıdır. Uygulamada, regresyon testi terimi, test vakalarının saf tekrarını ifade eder. Test senaryolarının kendileri belirlenmeli ve bir test vakasının gerçek sonucuyla karşılaştırılan bir hedef sonuç verilmelidir. Önceki bir test çalışmasının sonuçlarına doğrudan bir referans yoktur. Buna karşılık, Liggesmeyer regresyon testini çeşitlendirme testleri grubuna ayırır. Fonksiyona yönelik test tekniklerinin aksine, test sonuçlarının doğruluğuna spesifikasyona dayanarak karar verilmez, daha ziyade mevcut versiyonun basımları öncekinin baskıları ile karşılaştırılarak karar verilir. Harcama aynı ise, bir test durumu regresyon testinde başarılı sayılır.

Bir örnek: İki temel özellik için yaş ve refah bunların bunların pozitif korelasyon gösterdiği belirlenmiştir. Bir değişken yükselirse, diğer değişken yükselir. Mantıksal olarak, yaşın bağımsız değişken olduğu sonucuna varılır – daha fazla yaşın ardından daha fazla servet gelir. Daha fazla varlığın ileri yaşlara götürdüğü sonucu anlaşılmaz. Regresyon çizgisinin eğimi şimdi regresyon analizi kullanılarak belirlenebilir. Bu durumda: Bir italya’nın yaşı bir yıl artarsa, serveti ortalama 2.500 € artar (yani regresyon katsayısı ile). Önemli: Bu ifade nedensel bir bağlantıyı tanımlamaz, yani yaşlılığın daha fazla servet anlamına geldiği söylenmez. Sadece iki değişken arasında doğrusal bir ilişkinin gözlenebildiği bulunmuştur.

Uygulama örnekleri

Bağımsız testler için t-testini kullandığınız her yerde tek yönlü ANOVA’yı kullanırsınız, sadece ikiden fazla grubunuz olur. Örneğin, stresin (tükürükteki kortizol seviyesi ile ölçülen) farklı zekaya (standart bir IQ testi ile ölçülen, ortalama zekanın, ortalama zekanın ve ortalamanın üzerinde zekanın altındaki gruplara bölünmüş) farklı olup olmadığını araştırmak istiyorsanız. Burada bağımlı değişkenimiz kortizol seviyesi ve bağımsız değişkenimiz IQ değeri olacaktır, ki bu üç seviyeye sahiptir.

Başka bir örnek, ekonomideki genç profesyonellerin gelirlerinin şirket büyüklüğüne göre değişip değişmediğine dair bir araştırma olacaktır. Gelir bağımlı değişkenimiz olacak ve şirket büyüklüğü (yıllık satışlara dayalı beş kategoride tanımlanmış) bağımsız değişkenimiz olacaktır.

Peki tek yönlü ANOVA ile hangi sorular cevaplanabilir?

Tek yönlü ANOVA çoğunlukla iki sorudan birini cevaplamak için kullanılır:

Üç veya daha fazla grubun istatistiksel olarak anlamlı derecede farklı olup olmadığını kontrol edin.

Bu muhtemelen tek yönlü ANOVA için en yaygın uygulama alanıdır. Bu gruplardan en az birinin istatistiksel olarak farklı olup olmadığını görmek için farklı bağımsız gruplar için aynı bağımlı değişkeni ölçtüğünüz deneysel bir tasarımınız var. Burada bağımsız grupların eklenmesi de önemlidir. Gruplar bağımsız değilse (örneğin, aynı kişiyi birkaç kez ölçerseniz), tekrar ölçümler için ANOVA’yı kullanırsınız.

Koşullar arasında (denekler arasında) bir fark olup olmadığını kontrol edin.

Bu deneysel tasarım birçok farklı alanda bulunabilir, ancak her şeyden önce deneysel psikoloji, ekonomi ve tıpta bulunur. Çoğu zaman bir kontrol koşulu ve birbirinden bağımsız iki deneysel koşul gibi farklı koşullarınız olur. Koşulların istatistiksel olarak birbirinden farklı olup olmadığını bilmek istiyor.

Tek yönlü ANOVA’nın bir omnibus yöntemi olduğunu belirtmek önemlidir. Bu, sonunda gruplardan birinin istatistiksel olarak önemli ölçüde farklı olup olmadığını, ancak hangi grupların olmadığını bize söyleyen tek bir p değeri alacağımız anlamına gelir. Anlamlı bir p değeri, en az iki grubun birbirinden önemli ölçüde farklı olduğu anlamına gelir – ve sadece bu. Bunların hangi gruplar olduğunu bilmek istiyorsak, daha fazla test yapmalıyız (ayrıca buradaki hangi seçenekleri açıkladığımız makaleye bakın) orada ve neye dikkat etmelisiniz). Veriler hazır olur olmaz, tek yönlü bir ANOVA için tüm gereksinimlerin karşılanıp karşılanmadığını kontrol ederiz. Bireysel gereksinimlerin ihlali durumunda, orada da tartıştığımız bazı düzeltmeler ve önlemler de vardır.

Matlab Yazılımı

MATLAB, matematik hesaplarını kullanarak matematik problemlerini çözmek ve görselleştirmek için kullanılabilen The MathWorks’ün ticari yazılımıdır. Yazılım platformdan bağımsızdır ve matrislerle hesaplar. MATLAB çok sayıda mevcut alet kutusu ile genişletilebilir. MATLAB ismi MATrix LABoratory terimlerinden türetilmiştir.

Stata

Stata, çeşitli işletim sistemleri için mevcut olan istatistiksel bir yazılımdır. Yeni sürümler genellikle iki yılda bir yayınlanır. Stata’da çok sayıda istatistiksel model uygulanmaktadır ve program kendi yazılımınızla genişletilebilir. Stata ile baskıya hazır grafikler oluşturulabilir ve karmaşık veri setleri (paneller, çoklu seviyeler) için veri yönetimi de mümkündür. Sürüm 9’dan beri, Mata adı verilen matris hesaplamaları için bir dil programa entegre edilmiştir. Stata’nın işlevselliği böylece Mathematica gibi karmaşık dağıtımlara yaklaştı. Stata 10’un 2007 sürümü bir grafik düzenleyici ile donatılmıştır.

Stata hem menüler, hem de bir komut satırı ve DO dosyaları olarak çalıştırılabilir. Stata, diğer programlardan farklıdır (neredeyse) tüm standart işlevlere hem sözdizimi hem de menü üzerinden erişilebilir. Sonuç olarak, düzensiz kullanıcılar sözdizimine menüler aracılığıyla erişebilir ve daha sonra kullanmak üzere otomatik olarak DO dosyalarına aktarmalarını sağlayabilir. Stata, örneğin SPSS’den (özellikle grafiklerle) daha ileri gider, çünkü yayına hazır bir grafik sözdizimi kullanılarak üretilebilir ve artık düzenlenmesine gerek yoktur. Stata ve LaTeX arasında işbirliği mümkündür. Stata ayrıca Microsoft Office formatlarını da okuyabilir ve yazabilir.

MATLAB için tipik uygulama alanları

MATLAB soru ve problemleri sembolik olarak değil sayısal hesaplama ile çözer. Yazılım okullarda, araştırmalarda, bilimde ve endüstride kullanılır. Tipik uygulama alanları ölçüm verileri işleme, istatistikler, ekonomi, simülasyonlar ve teknik bilimsel hesaplamadır. MATLAB, diğer şeylerin yanı sıra algoritmalar geliştirmek, veri elde etmek, prototipleri simüle etmek ve modellemek, verileri görselleştirmek, mühendislikte grafik sunumlar oluşturmak ve grafik kullanıcı arabirimleri de dahil olmak üzere uygulamalar geliştirmek için kullanılır. Ek uygulama alanları, araç kutuları adı verilen genişletme paketlerinden kaynaklanır. Araç kutuları kontrol mühendisliği, sinyal işleme, sinir ağları, dalgacık dönüşümü veya bulanık mantık ve çok daha fazlasında kullanılır.

Verilerinizi dönüştürmek için yardıma mı ihtiyacınız var? Yoksa SPSS değerlendirmenizin diğer yönleri için desteğe mi ihtiyacınız var? Ödevcim Ekibi Profesyonel SPSS yardımı ile size yardımcı olmaktan mutluluk duyacaktır.

Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Veri Analizi ve Niyet mektubu yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz.

Lucy Lucy

Biyografinin Tamamını Gör