Araştırma ve Danışmanlık / +90 534 352 43 44

ÖLÇEK GELİŞTİRME ve YAPISAL EŞİTLİK MODELİ EĞİTİMİ

YAPISAL EŞİTLİK MODELİ NEDİR?

Yapısal eşitlik modellemesi, ikinci nesil veri analiz tekniği olarak, regresyon gibi birinci nesil istatistiksel tekniklere kıyasla, birçok bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin modellenmesi ile karmaşık bir araştırma problemini tek bir süreçte, sistematik ve kapsamlı bir şekilde ele almayı sağlamaktadır. Yapısal eşitlik modelleri gözlenen değişkenler (observed variable) ve örtük değişkenler (latent variable) arasındaki nedensel ilişkilerin ve korelasyon ilişkilerinin bir arada bulunduğu modellerin test edilmesi için kullanılan istatistiksel bir teknik olup bağımlılık ilişkilerini tahmin etmek için, varyans, kovaryans analizleri, faktör analizi ve çoklu regresyon gibi analizlerin birleşmesiyle meydana gelen çok değişkenli bir yöntemdir. Yapısal eşitlik modellemesi özellikle psikoloji, pazarlama vb. bilimlerde değişkenler arasındaki ilişkilerin değerlendirilmesinde ve modellerin testinde kullanılmaktadır.

EĞİTİMİN AMACI:

Kurs yapısal eşitlik modellemesinin (Structural Equation Modeling) temel kavram ve ilkelerinin sunulması ve temel uygulama  alanlarından uygulamalarla LISREL ve AMOS programı ile gerçekleştirilmesinin öğretilmesini amaçlamaktadır. YEM çalışmalarının anlaşılmasını ve uygulamaların yapılmasını sağlayacak temel ilke ve anlayışlar sunulduktan sonra LISREL veya AMOS programı ile ayrıntılı örnekler katılımcılarla birlikte yapılarak, analiz aşamalarının sağlıklı bir şekilde gerçekleştirilebilmesi için gerekli tüm bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır.

EĞİTİMİN KAZANDIRACAKLARI:

  • Yapısal eşitlik modeli eğitimi sayesinde katılımcılar açıklayıcı faktör analizi (AFA) yapabilecekler.
  • Yapısal eşitlik modeli eğitimi sayesinde katılımcılar doğrulayıcı faktör analizi (DFA) yapabilecekler.
  • Yapısal eşitlik modeli eğitimi sayesinde katılımcılar tüm YEM kurallarını ve püf noktalarını öğrenebilecekler.
  • Yapısal eşitlik modeli eğitimi sayesinde katılımcılar tüm analizlerden elde edilen çıktıları doğru yorumlayarak doğru raporlaya yetkisi kazanacaklar

EĞİTİMİN İÇERİĞİ:

YEM ANALİZİNİN KURAMSAL TEMELLERİ:

  • Regresyon
  • Nedensellik
  • Ölçme modeli (MeasurementModels)
  • Yapısal model (Structural Model)
  • Örtük değişkenler (LatentVariables)
  • Gözlenen değişkenler (ObservedVariables)
  • YEM’de ölçmenin hatası (UniqueVariblesorResiduals) ve modellemede önemi
  • Aracılık (Mediation)
  • Moderation
  • YEM uygulamalarında temel sorunlar

PROGRAMLARIN TANITILMASI ve TEMEL ÇALIŞMA PRENSİPLERİ:

  • LISRE veya AMOS programının çalışma prensipleri
  • Kovaryans ve korelasyon matrislerinin oluşturulması
  • Komut dosyalarının oluşturulması ve model testinde komut yazımı
  • Diyagramlar üzerinde temel düzenlemelerin gerçekleştirilmesi

AÇIKLAYICI ve DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ ( AFA ve DFA ANALİZİ):

  • Açımlayıcı faktör analizlerinin ölçme modelleri için önemi
  • Açımlayıcı faktör analizi uygulamaları ve örnekler (ortogonal vs. non-ortogonalfactoranayses)
  • Apriori ve a pasteriori doğrulayıcı faktör analizi uygulamaları

ÖRTÜK DEĞİŞKENLERLE İLE YOL ANALİZİ ( PATH ANALİZİ):

  • Tek aşamalı yaklaşımla model test etme
  • İki aşamalı yaklaşımla model test etme
  • İç-içe geçmiş (nested) modeller stratejisi ise model test etme

EĞİTMEN HAKKINDA:

  • ADI SOYADI: Yemliha Durmaz
  • ÜNVANI: Big Data Uzmanı
  • UZMANLIK ALANLARI: Veri Analizi, Modelleme, İstatistiksel Programlama, Veri Madenciliği, Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), Yapay Sinir Ağları, Big Data, Makine Öğrenme Teknikleri

YEMLİHA DURMAZ KİMDİR?

1988 yılında K.Maraşta doğmuştur ilk, orta ve lise eğitimlerini İstanbul’da tamamladıktan sonra 2010 senesinde Afyon Kocatepe Üniversitesi İstatistik bölümünü kazanmıştır. Üniversite hayatında 2. sınıfında kurduğu İSTATİSTİK TÜRKİYE bünyesi altında bir çok makale, tez ve projelerde istatistik analizleri yaparak bir çok akademisyene destek olmuştur. Üniversitenin istatistik, aktüerya, yöneylem araştırma ve uygulama merkezinde uzun süre çalışmış, 2017 Yılında İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Büyük Veri ve İş Analitiği Programından başarı ile ayrılarak Big Data Uzmanlığı ünvanına hak kazanmış olup eğitim hayatına nöro pazarlama yüksek lisans eğitimi ile devam etmektedir. Ayrıca iş hayatında SAP, SQL, R, LISREL, SPSS, QlikView, İleri Excel, Python ve E-views gibi programları aktif şekilde kullanan bir data uzmanıdır.

 

EĞİTİM SÜRESİ:

  • 1. Oturum SPSS ile verilerin hazırlanması, madde analizi açıklayıcı faktör analizi, faktör yapıların dizaynı ve verilerin uygunluğunun kontrolü yapılacaktır.
  • 2.Oturum LISREL programının anlatımı, verilerin işlenmesi, doğrulayıcı faktör analizi, modelin kurulması modelin analiz edilmesi, raporlanması ve yorumlanması.
  • 2 oturum toplamda 8 saat sürecektir.

EĞİTİM ZAMANI:

Online:

  • 27.10.2018 C.tesi
  • 03.10.2018 C.tesi

Sınıf İçi:

  • 01.09.2018 C.tesi/ Beşiktaş Ofisi 

EĞİTİM TÜRÜ:

Online:

  • ONLINE UZAKTAN EĞİTİM
  • OLINE CANLI UYGULAMA VE ANLATIM
  • GERÇEK VERİLER İLE ANALİZ
  • 6 AY BOYUNCA TEKRAR İZLEME ERİŞİMİ HAKKI

Sınıf İçi:

  • SINIF İÇİ YÜZ YÜZE EĞİTİM
  • YERİNDE UYGULAMA VE ANLATIM
  • GERÇEK VERİLER İLE ANALİZ
  • BEŞİKTAŞ /İSTANBUL OFİSİ

EĞİTİM SAATİ:

Online: 10:00-14:00

Sınıf İçi: 10:00-17:00

EĞİTİM ÜCRETİ:

  • 500 TL + KDV (ONLINE)
  • 600 TL + KDV (SINIF İÇİ)

SERTİFİKA TÜRÜ:

  • Katılım sertifikası verilecektir.

ÖDEME ŞEKLİ:

  • Güvenli ödeme ( online ödeme)
  • Havale veya EFT
  • Taksitlendirme Seçenekleri
Veriden Bilgiye İstatistik Türkiye, Independent İstatistik Danışmanlık Eğitim Araştırma Ve İnsan Kaynakları Hizmetleri Limited Şirketi Kuruluşudur.
PCEtLSBHbG9iYWwgc2l0ZSB0YWcgKGd0YWcuanMpIC0gR29vZ2xlIEFuYWx5dGljcyAtLT4NCjxzY3JpcHQgYXN5bmMgc3JjPSJodHRwczovL3d3dy5nb29nbGV0YWdtYW5hZ2VyLmNvbS9ndGFnL2pzP2lkPVVBLTExMDg4NjAzNS0xIj48L3NjcmlwdD4NCjxzY3JpcHQ+DQogIHdpbmRvdy5kYXRhTGF5ZXIgPSB3aW5kb3cuZGF0YUxheWVyIHx8IFtdOw0KICBmdW5jdGlvbiBndGFnKCl7ZGF0YUxheWVyLnB1c2goYXJndW1lbnRzKTt9DQogIGd0YWcoJ2pzJywgbmV3IERhdGUoKSk7DQoNCiAgZ3RhZygnY29uZmlnJywgJ1VBLTExMDg4NjAzNS0xJyk7DQo8L3NjcmlwdD4