Udemy
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
SPSS Process Makro ile Aracı ve Düzenleyici Etki Analizleri
Highest Rated
Rating: 4.7 out of 5(106 ratings)
425 students

SPSS Process Makro ile Aracı ve Düzenleyici Etki Analizleri

Temel kavramlar, Baron ve Kenny yöntemi, Bootstrap Yöntemi Aracılı etki modeli, Düzenleyicilik etki modeli
Last updated 9/2020
Turkish
Turkish [Auto],

What you'll learn

  • Bu eğitimin amacı; konuyla ilgili güncel gelişmeler ve tartışmalar ışığında (Baron & Kenny, 1986; Gürbüz, 2019; Hayes, 2018; Preacher & Kelley, 2011; Zhao, Lynch & Chen, 2010), aracı vedüzenleyici etkileri içeren araştırma modellerinin kavramsal yönlerini ve bu modellerin pratik şekilde nasıl analiz edileceğini, yorumlanacağını ve raporlanacağını  farklı veri setleri üzerinden öğretmektir.

Course content

1 section • 7 lectures • 2h 43m total length
  • Eğitimin Amacı ve Güncel Tartışmalar6:04
  • Kuramsal Temeller ve Kavramlar37:24
  • Veri Dosyalari0:03
  • Aracılı Model Testi - 132:20
  • Aracılı Model Testi (Uygulama-2)18:59
  • Düzenleyici Model Testi - Sürekli Değisken47:47
  • Düzenleyici Model Testi - Kategorik Değisken20:26

Requirements

  • Temel istatistik bilgisi

Description

Process Makro yazılımı, IBM SPSS ve SAS programları üzerine kurularak kullanılabilen aracılılık ve düzenleyicilik etki analizleri ile çok farklı durumsal aracılık etki modellerini gözlenen değişkenler üzerinden doğrusal regresyona dayanan yol analizi ile test eden bir uygulamadır.

Bu eğitim; birbiriyle yakında ilişkili olan ve araştırmacılar tarafından sık sık karıştırılan iki konuya odaklanmaktadır: Aracılık ve düzenleyicilik etkileri. Uzun yıllar boyunca sosyal bilimler alanında çalışan araştırmacılar ve bilim insanları, bilimsel yöntemleri kullanarak iki değişken arasında ilişki olup olmadığını ya da ilişki var ise bu ilişkinin hangi yönde (olumlu-olumsuz) olduğunu ortaya koymaya çalışmışlardır. İki değişken arasında tespit edilen bu basit ilişki önemli olmakla birlikte, X ve Y değişkenleri arasındaki nedensel ilişkinin derinlemesine anlaşılması için çoğu zaman yeterli olmaz. İki değişken arasındaki nedensel ilişkinin tam olarak anlaşılabilmesi bahse konu ilişkinin nasıl ve ne zaman meydana geldiğine de bağlıdır. Başka bir anlatımla, X ve Y değişkeni arasındaki ilişkinin nasıl bir bağlantı mekanizması ile gerçekleştiği (aracılık-mediation) ya da X ve Y arasındaki ilişkinin hangi durumlarda değiştiği (düzenleyicilik-moderation) sosyal gerçekliğin tam anlaşılması bakımından önemli görülmektedir. Her ne kadar bu kavramlar basit gibi algılansa da, aracılık ve düzenleyicilik etkilerinin istatistiksel olarak nasıl test edileceği, görece karmaşık ve tartışmalıdır.

Who this course is for:

  • Sosyal bilimler alanında çalışan tüm araştırmacı, öğrenci ve bilim insanları