Trainings

Check out all our tutorials.

* Nvivo Program workspace and interface introduction
* Creating Projects and Preparing Data for Analysis with NVivo
* Creating a project, uploading data sources to the program
* Configuration of data sources according to analysis approach
* Converting audio recordings, video recordings and social network data to text data via the program 
* Creating memos and annotations while preparing data for analysis
* Realization of the coding process
* Making in-project inquiries
* Report and model creation

* This training is designed for researchers who have participated in basic NVivo usage training and/or those who use software to analyze data from a real study.
*Reminders about the use of the NVivo program, input of some advanced data, and analysis and comparison will be made through the program.
* The training is not an introductory training, but aims to provide an environment where participants can analyze, discuss and interpret their own data using NVivo.
* This environment will be carried out sometimes individually and sometimes in the form of group work.

* Estimation of structural equation models and evaluation of model fit
* Confirmatory factor models
* ISREL: Measurement model
* Interpretation of measurement model results
* LISREL: Obtaining the structural model
* Analysis with SIMPLIS
* Application 1: Measurement model, Application
* Application 2: One-Factor Congeneric Measurement Model
* Application 3: DFAModel
* Practice 4: Warnings encountered in LISREL
* LISREL: Multivariate normality test

* What is meta-analysis? What are the types? Where to use?
* Heterogeneity and statistics (identification and measurement), Data types (average, binary, correlation)
* Effect size calculations, Impact models
* Detailed analysis of meta-analysis graphics
* Forecast range estimation subgroup analyzes
* Meta-regression, Multiple results and time points Publication bias and statistics
* The most comprehensive Meta-analysis Software: Step-by-step data entry into the CMA program, Data analysis
* Simultaneous application on PPT and CMA program in presentation
* Applied Sample project work for a Meta-analysis product (thesis, article…)

* Variable and Scale Types
* Variable Definition and Data Entry in Ready-made Software
* General Description of Ready Software
* Descriptive Statistics
* Normality Analysis
* Single Sample t-Test
* T-test for Independent Samples
* t-Test for Dependent Samples
* Analysis of Variance
* Correlation Analysis
* Regression Analysis
* Multiple Regression Analysis
* Non-Parametric Statistical Methods
* Reliability Analysis
* Principal Components Analysis
* Factor Analysis

♦ Bu eğitim, temel düzey R Studio ile Biblioshiny kullanımı için düzenlenmiştir.
♦ Bibliometrik veri tabanları kullanılarak analiz yapma ve yorumlama yapılacaktır.
♦ Eğitimde örnek uygulama üzerinden katılımcıların tartışabilecekleri, yorumlayabilecekleri bir ortam oluşturmak amaçlanmaktadır.
 Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.
♦ EndNote ile tez yazma, makale yazma, Yayınlama, Tez ve makaleniz ile ilgili düzenli, kolay erişilebilir, kişisel kütüphane oluşturma, EndNote ortamında açık erişimi olan veri tabanlarından makalelere ulaşma,
♦ Üniversitenizin üyesi olduğu veri tabanlarından makaleleri tarama ve EndNote kütüphanenize aktarma, Tezinizi ve makalenizi yazarken seçtiğiniz formatta (örneğin APA, MLA vb.) aynı anda metin içinde atıf gösterme ve kaynakçanızı uygun formatta otomatik olarak oluşturma.
♦ Akademik Yazma: Akademik ve bilimsel yazının özellikleri, Bilimsel bir makalenin, kitabın mantığını analiz etme, Metin içerisinde alıntı yapma ve atıfların gösterimi, Akademik ve bilimsel yazıda stil, Tez ve makalelerde;
♦ Konu seçimi, Giriş yazmak, Problem durumunu yazmak, Yöntem yazmak, Bulgu ve yorum yazmak, Tartışma ve sonuç yazmak, Kısa ve kapsamlı özet yazmak, Bilimsel bir makalenin yayınlama süreci.
  •  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

♦ Sosyal Bilimler alanında, anket verileri çoğunlukla hiyerarşik olarak yapılandırılmıştır (örneğin, okul içindeki öğrencilerin iç içe geçmesi ya da zaman yapısı içerisinde insanların iç içe geçmesi).
♦ Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM), hiyerarşik olarak yapılandırılmış verileri analiz etmek için tasarlanmış özel bir regresyon tekniğidir (Bryk and Raudenbush, 2002).

♦ Eğitimin ilk aşamasında, katılımcılar, Hiyerarşik Doğrusal (Lineer) Modelleme yazılımının kullanımını öğreneceklerdir. Bu atölye çalışmasının ilk bölümünde, iç içe geçmiş modellerin teorisine kısa bir yapılacaktır. Bu bağlamda, katılımcıların HLM iç içe modellerini çalıştırmak için gerekli olan denklemlerin iç içe geçmiş yapılarına aşina olacak, bu modellerin HLM sistemleri içerisindeki kullanım avantajlarını öğrenecek ve sonunda da gerekli işlemleri yaparak eşitlik yapıları oluşturma formlarını öğrenecektir.

♦ Eğitimin ikinci aşamasında ise, bir SPSS dosyası üzerinde HLM yapısının uygulanması üzerinde durulacaktır. Katılımcılar, bu aşamada, veri girişlerinin nasıl yapıldığını ve “MDM” dosyalarının nasıl oluşturulduğunu öğreneceklerdir. Buna ek olarak, katılımcılar, analiz yorumlarını kolaylaştırmak için model grafikleri oluşturmayı, hipotez testleri yapmak için gerekli olan tüm adımları da öğrenecektir.

♦ Eğitimin sonunda, HLM modelleri kullanılarak anket tasarımı, çoklu seviye modelleme anlayışları ve gelişmiş çoklu seviye modellerini oluşturma ve uygulama konusunda güçlü bir anlayış ve beceri oluşması amaçlanmaktadır.

  •  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

Meta-tematik analiz, belirlenmiş bir araştırma konusunda ulusal ve/veya uluslararası alanda nitel kapsamda yürütülmüş, doküman incelemesine dayalı toplanan araştırmalardaki verilerin ortak bir düzlemde ele alınarak yeniden tema ve kodlar şeklinde ifade edilmesi ve anlam kazandırılması olarak açıklanabilir. 

  •  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

* Görüşme Türleri

* Nitel Araştırma *Desenleri ve Görüşme İlişkisi

* Görüşme Sorusu Hazırlama İlkeleri

* Görüşme Yapmanın Adımları

* Görüşme Verilerin Analizi

* Görüşme Verilerinin Raporlaştırılması

* Görüşme ve Etik

* Örnek Nitel Araştırmalarının Desen, Amaç, Araştırma Soruları ve Görüşme Soruları Açılarından İncelenmesi

* Katılımcılılarla Görüşme Sorusu Yazma

* Katılımcılarla Yazılan Görüşme Sorularının Gözden Geçirilmesi

  •  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir.

♦ Nitel Araştırma Paradigması; Neden Nitel Araştırma Yaparız?

♦ Nitel Araştırma Desenleri (Anlatı araştırması, durum çalışması, etnografya, eylem araştırması, fenomenoloji, gömülü teori vb.);

♦ Nitel Araştırmalarda Katılımcı Seçimi (Katılımcı seçim teknikleri, desen ve katılımcı seçiminin uyumu vb.);

♦ Nitel Veri Toplama Teknikleri (Görüşme, gözlem, doküman, artifact, günlük, görsel veriler vb.);

♦ Nitel Veri Analizine Giriş (Temel kavramlar, kod, kodlama, kod geliştirme, kod türleri, veri ile kodlama ilişkisi, analiz, yaklaşımı desen ilişkisi, örnek analizlerin incelenmesi vb.);

♦ Nitel Veri Analiz Yaklaşımları (Betimsel analiz, tümevarım analizi, tematik analiz, söylem analizi / eleştirel söylem analizi, nitel içerik analizi, narrative analiz, metafor analizi, sürekli karşılaştırmalı analiz vb.);

♦ Nitel Araştırmalarda Raporlaştırma; Nitel Araştırmalarda Doğru Bilinen Yanlışlar (Yaygın hatalara örneklerin verilmesi vb.);

♦ Örnek Makaleler Üzerinden Nitel Araştırma Desenlerinin İncelenmesi (Örnek çalışmalar üzerinden eğitimde ele alınan nitel desenlerin temel varsayımlarının kanıt temelli olarak nasıl yansıtıldığının incelenmesi).

  •  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir. 

♦ Karma Yöntem Araştırmalarının Doğası, Karma Yöntem Araştırmalarının Tarihsel Felsefi ve Kuramsal Temelleri, Karma Yöntem Desen Seçimi, Karma Yöntem Deseni Seçmede Anahtar Kararlar,

♦ Başlıca Karma Yöntem Desenleri (Keşfedici sıralı karma desen, Açımlayıcı sıralı kama desen, İç içe karma desen, Yakınsayan paralel karma desen, Dönüştürücü karma desen, Çok aşamalı kama desen) Karma Yöntem Desenlerine Örnekler, Kama Yöntem Çalışmasında Başlık Yazımı,

♦ Karma Yöntem Amaç Cümlesi, Örnekleme Prosedürlerinin Kullanımı, Kama Yöntemde Veri Toplama, Kama Yöntem Araştırmasını Yazma ve Değerlendirme, Örnek Uygulama ve Makale Yazımı (Keşfedici Sıralı Kama Desen’e göre)

♦ Temel düzeyde nicel ve nitel araştırma yöntemleri hakkında bilgi ve beceri sahibi olunmalıdır.

  •  Akademik eğitimlerimize katılan kursiyerlerimize ‘Katılım Sertifikası‘ verilmektedir. 

How can you apply for Online Training?


You can apply and pre-register for the trainings at aniyayincilik@gmail.com

 

Also;

* NVivo Beginner Level Training Whatsapp group from the WhatsApp link below.
You can join.
 

* NVivo Advanced Training Whatsapp group from the WhatsApp link below.
You can join.
  

* META Analysis & CMA Training Whatsapp group from the WhatsApp link below.
You can join.
  

* You can join the Lisrel Education Whatsapp group from the WhatsApp link below.
  

* Basic Statistics and SPSSE Training to the Whatsapp group from the WhatsApp link below.
You can join.
  

After the application/pre-registration for the trainings, the training/trainings you want to attend
You can deposit the total fee to the account information below.

PAYMENT

Bank: Is Bank

Account name: ANI YAYINCILIK EĞİTİM VE DAN.
IBAN: TR14 0006 4000 0014 2140 9625 61
Receipt by e-mail send to address
or us 0505 717 47 30 reach the line no.
For the proforma, aniyayincilik@gmail.com.

en_US
WeCreativez WhatsApp Support
Our customer support team is here to answer your questions.
???? Hello, how can I help you?