küçük hücre bastırma - Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi

Akademide Kruskal–Wallis ve Mann–Whitney Testleri

Parametrik testlerin varsayımlarını—özellikle normallik ve bazen varyans homojenliği—karşılamayan verilerde araştırmacıların güvendiği iki klasik araç vardır: Mann–Whitney U (iki bağımsız grubun karşılaştırması) ve Kruskal–Wallis H (üç ve daha fazla bağımsız grubun karşılaştırması). Bu testler, gözlemlerin sıralarını temel alır; merkezi eğilimin yalnız “ortalama” çevresinde değil, dağılımın konumu (stochastik üstünlük) açısından farklılaşıp farklılaşmadığını sınar. Akademik çalışmalarda bu testlerin…
Devamı

İçerik Üreticisi 30 Eylül 2025 0

Akademi Tezlerinde Frekans Dağılımlarının Kullanımı

Frekans dağılımları, nicel verinin en yalın ama en güçlü özetlerinden biridir. Tezlerde “betimsel istatistik” başlığı çoğu zaman ortalama–standart sapma ikilisiyle sınırlanır; oysa frekans (n) ve yüzde (%) tabanlı dağılımlar, değişkenlerin doğasını, veri kalitesini, örneklemin temsil gücünü ve sonraki modelleme kararlarını belirleyen erken uyarı sistemi gibidir. İyi kurulmuş frekans tabloları; ölçek güvenirliği için madde performansını, kategorik…
Devamı

İçerik Üreticisi 29 Eylül 2025 0

Akademik İçeriklerde Grafiklerle Veri Sunumu

Akademik bir çalışmanın ikna gücü yalnızca tahmin edicilerin p-değerlerine ya da modellerin karmaşıklığına bağlanamaz; kanıtın görsel mimarisi de en az o kadar belirleyicidir. Grafikler—doğru tasarlandığında—okura etki büyüklüğünü, belirsizliği, heterojenliği ve mekanizmayı tek bakışta anlatır; yanlış kurgulandığında ise iyi verileri bile yanıltıcı bir anlatıya dönüştürebilir. Bu makale, akademik içeriklerde grafiklerle veri sunmanın ilke, yöntem ve uygulama…
Devamı

İçerik Üreticisi 28 Eylül 2025 0

Akademi Alanında Veri Analizi Eğitimi Nasıl Olmalı?

Veri analizi, akademinin neredeyse her disiplininde kuramsal iddiaları sınanabilir savlara, gözlemleri kanıta, bulguları ise karar diline çeviren ortak zemin. Buna rağmen pek çok programda veri analizi eğitimi hâlâ iki uç arasında salınıyor: bir yanda “ezbere komutlar” ve çıktı okumaya indirgenen bir butonculuk; diğer yanda varsayımları, model seçimini ve raporlamayı ihmal eden denklem yüklemesi. Oysa çağdaş…
Devamı

İçerik Üreticisi 26 Eylül 2025 0

Akademik Yazımda Veri Analizi Sonuçlarının Raporlanması

Veri analizi sonuçlarının nasıl raporlandığı, elde edilen istatistiksel bulguların ne kadar ikna edici, yeniden üretilebilir ve kullanışlı olacağını belirler. Aynı veri ve aynı model, iyi bir yazım ve grafik–tablo mimarisiyle karar vericinin diline çevrildiğinde güçlü bir etki yaratır; zayıf bir raporlama ise en sağlam analizi bile gölgede bırakır. Bu yazıda, nicel ve nitel araştırmalarda sonuçların…
Devamı

İçerik Üreticisi 24 Eylül 2025 0

Akademik Raporlama Sürecinde Veri Analizi Entegrasyonu

Akademik raporlama, yalnızca sonuçları yazıya dökmek değil; soru–yöntem–veri–analiz–yorum zincirinin tutarlı ve yeniden üretilebilir biçimde belgelendirilmesidir. Bir çalışmanın bilimsel değeri; seçilen yöntemin istatistiksel gücünden, kullanılan araçların sofistike olmasından ya da grafiklerin şıklığından önce, analitik akışın rapora nasıl entegre edildiği ile ölçülür. Başka bir deyişle, doğru analizi bulmak kadar, o analizi okurun doğrulayabileceği, editör–hakem sürecinden geçebilecek ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 22 Eylül 2025 0

Akademide Veri Setleri ile Pratik Çalışma Önerileri

İyi bir akademik çalışma çoğu zaman veri yönetimi ve analiz akışının ne kadar sağlam kurulduğuna bağlıdır. Kuramsal çerçevenin güçlü olması, veriyi bulma–temizleme–belgeleme–analiz etme–raporlama sürecinde sistematik ve tekrarlanabilir bir yaklaşım yoksa tek başına yeterli olmaz. Bu rehber; veri kaynağı seçiminden etik onama, FAIR ilkeleri (bulunabilir–erişilebilir–birlikte çalışabilir–yeniden kullanılabilir) ve açık bilim pratiklerine; versiyonlama, kod/defter (notebook) düzeni ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 20 Eylül 2025 0

Akademide K-Means Algoritmasıyla Veri Sınıflandırma

K-Means, gözetimsiz öğrenmenin en yaygın ve pratik araçlarından biridir: etiket bilgisi olmadan veriyi kkk adet kümeye ayırır, her kümenin merkezini (centroid) temsilci olarak bulur ve gözlemleri bu merkezlere olan uzaklıklarına göre atar. “Sınıflandırma” terimi, akademik literatürde çoğunlukla gözetimli (etiketli) modeller için kullanılsa da, K-Means çıktıları ön-sınıflandırma (pre-classification), özellik zenginleştirme ve yarı-gözetimli (semi-supervised) boru hatlarında fiilî…
Devamı

İçerik Üreticisi 16 Eylül 2025 0

Etiket: küçük hücre bastırma

Akademide Kruskal–Wallis ve Mann–Whitney Testleri

Akademi Tezlerinde Frekans Dağılımlarının Kullanımı

Akademik İçeriklerde Grafiklerle Veri Sunumu

Akademi Alanında Veri Analizi Eğitimi Nasıl Olmalı?

Akademik Yazımda Veri Analizi Sonuçlarının Raporlanması

Akademik Raporlama Sürecinde Veri Analizi Entegrasyonu

Akademide Veri Setleri ile Pratik Çalışma Önerileri

Akademide K-Means Algoritmasıyla Veri Sınıflandırma

Son Yazılar

Son Yorumlar

Arşivler

Kategoriler