Varsayım tutmayınca doğru testi seç
Normallik varsayımı tutmadığında ve çok gruplu karşılaştırmada doğru testi öğreten orta seviye eğitim: Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis ve Friedman; tek/iki yönlü ANOVA, varsayım kontrolü, post-hoc testler ve eta kare etki büyüklüğü.
Parametrik olmayan testler ve ANOVA'nın uygulamalı kullanımı
Bu orta seviye eğitim, normallik varsayımı tutmadığında kullanılan parametrik olmayan testleri ve çok gruplu karşılaştırma için varyans analizini (ANOVA) öğretir. Mann-Whitney U, Wilcoxon işaretli sıra, Kruskal-Wallis ve Friedman testleri sıra temelli mantıklarıyla ele alınır. ANOVA tarafında tek yönlü ve iki yönlü ANOVA, varsayımları (normallik, varyans homojenliği), F istatistiği, post-hoc testler (Tukey HSD, Bonferroni) ve etki büyüklüğü (eta kare) işlenir. Hangi durumda parametrik, hangisinde parametrik olmayan yolun seçileceği netleştirilir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar parametrik olmayan testlerden ANOVA ve post-hoc analize ilerler.
Orta Seviye — Parametrik olmayan testler ve varyans analizi (ANOVA) ile grup karşılaştırmaları.
Katılımcılar varsayımları ihlal eden gerçek veri kümelerinde uygun testi seçip uygulayarak öğrenir.
Normallik tutmayınca sıra temelli testlerle doğru sonuca ulaşırsınız.
ANOVA ile ikiden fazla grubu tek testte karşılaştırırsınız.
Hangi grupların farklı olduğunu post-hoc testlerle bulursunuz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
p-değeri, alfa ve t-testi mantığına aşinalık gerekir.
Normal dağılım ve varyans kavramlarını bilmek faydalıdır.
R, Python ya da SPSS gibi bir istatistik aracı gerekir.
Üç veya daha fazla grup içeren örnek veri alıştırmaları güçlendirir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Varsayım tutmadığında uygun parametrik olmayan testi seçersiniz.
İki bağımsız grubu sıra temelli testle karşılaştırırsınız.
Eşli ölçümleri Wilcoxon işaretli sıra testiyle analiz edersiniz.
Çok grubu ANOVA ile tek testte karşılaştırırsınız.
Tukey/Bonferroni ile farklı grupları belirlersiniz.
İki faktör ve etkileşimi modelleyip yorumlarsınız.
Çok gruplu parametrik olmayan testi uygularsınız.
Eta kare ile etkiyi raporlarsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Excel ile veri analizi: XLOOKUP ve SUMIFS formülleri, PivotTable ve slicer, Power Query ile veri hazırlama ve grafiklerle raporlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Python ile keşifsel veri analizi: dağılım inceleme, korelasyon, pairplot, eksik ve aykırı değer tespiti ve dönüşümlerle veriyi modellemeye hazırlayın.
Detayları Gör →
SharePoint listelerini analiz edin: görünümler ve hesaplanmış kolonlar, Power BI ile DAX panoları ve Power Automate akışlarıyla uçtan uca raporlama.
Detayları Gör →
Gereksinim analizi, DFD ile süreç modelleme, ER ve normalizasyonla veri modelleme ve UML ile sistem tasarımını uçtan uca vaka üzerinde öğrenin.
Detayları Gör →
Python ile zaman serisi modelleme: durağanlık ve ADF testi, ACF/PACF, ARIMA ve SARIMA, Prophet ve backtesting ile öngörü ve hata metriklerini öğrenin.
Detayları Gör →