Bilimsel araştırmalarda eskisinden farklı olarak şuan epeyce bir yazılım veya web sitesi imkanı var. Bu hizmetler hem işimizi kolaylaştırıyor hem de hızlanmamızı sağlıyor. Dolayısıyla bu imkanları kendim için derliyorum, okuyana da faydası olur umarım. Önerilerinizi bana (erolyildirim--gmail.com) yazın lütfen. 

Buradaki araçların bir mantık sırası yok ancak bir araştırma için okuma yapmaya başlamak için, faydalanacağınız veya yazacağınız makaleninin bağlantılarını, etklerini vs incelemek için, okuduklarınızı derleyip toparlamak için, bulguları analiz etmek için, verilerinizi görselleştirmek için, ve nihayet bunları yayınlamak için farklı farklı araçlar var. Son bir şey daha; bu bilgiler yapay zeka araçları devreye girmeden önce çok değerliydi, şimdi ise bir miktar nostalji oldu ama hala faydalı bilgiler var.

Makale-Tez Arama

Öğrencilerin en çok sorduğu sorulardan biri de "nereden makale bulabilirim?" oluyor. İlk bakılabilecek yerlerden biri Google Akademik'tir. Dergileri ayırt etmeksizin tümünü tarar ve önünüze getirir. Sol tarafındaki filtrelerden bazı ayarlamalar yapabilirsiniz.

Buna benzeyen ama benim seviğim Semantic Scholar var. Hesap oluşturup library'de kategoriler oluşturup içine ilgili makaleleri kaydettiğinizde artık zamanla size yeni çıkan ve o kategorilerle ilgili makaleleri de göstermeye başlıyor, bu özelliğini çok seviyorum. Yakın zamanda eklediği Semantic Reader AI uygulaması makalelerin anlaşılırlığını kolaylaştırıyor.

​Diğer bir yer de ScienceDirect ve PubMED siteleri. Özellikle sağlık alanında PubMED'de olmayan makale yok gibi... Sosyal bilimler için böyle midir emin değilim.

Bir de Koç Üniversitesinin makale arama imkanını (uniKUire) misafir olarak kullanabilirsiniz. Koç Üniversite hesabınız yoksa sadece özet bilgiye ulaşırsınız ama tam metin makaleleri nereden bulabileceğinizi aşağıda anlattım. Koç'un bir de şu hizmeti var (tıkla).

Başka bir üniversite kaynağı da Columia Üniversitesi Kütüphanesi olan CLIO, kullanımı pratik. Soldaki menüden kategoriyi seçip anahtar kelimeleri girince hızlı sonuç alınıyor. Burada bulduğunuz şeyin tam metnine uniKUire'den ulaşabilirsiniz.

Yukarıdakine benzer platformlardan makalelerin sadece başlık ve özetlerine ulaşabilirsin. Genelde makalelerin tamamına ulaşmak istersen ücret ödemen gerekir ancak bazı makaleler açık erişimli olduğu için onlara ücretisiz ulaşabiliyorsun. Hatta ücretsiz makalelere ulaşabilmek için DOAJ bile kullanabilirsin (ücretli makalelerin yeni olanları burada yok).

Dolayısıyla Google akademik ve benzer yerlerden anahtar kelime girip makale bulduğunda bazı makalelerin tüm metinine ulaşabilirsin de ulaşamayabilirsin de... O zaman ne yapılacak? Birincisi legal yol; öğrencisi olduğun üniversitenin kütüphane sayfasına gidip orada uzaktan erişim kısmına gidip hesabınla girip yapıp oradaki veri tabanlarını kullanmandır. Eğer üniversite o makalenin yayınlandığı derginin ücretini ödüyorsa sen de ücretsiz yararlanırsın.

Tam metinlere ulaşmanın tartışmalı bir diğer yolu da Sci-hub kullanmaktır. Bu web sitesine girip makalenin doi numarasını (veya başlığını) yazıp ara butonuna bastığında sistem makaleyi bulup önüne getiriyor. Sci-hub, Elbakyan ablanın yayın tröstlerine karşı kurduğu bir web sitesi. Zotero'ya entegre edilebiliyor ve kullanacaksanız işlerinizi çok fazla kolaylaştırıyor.

Bunlar dışında Türkçe tezler için mutlaka YÖK'ün Tez Merkezi'ne de bakmak gerekir. Oradan da doğru filtreleme yapılırsa tezlere ulaşmak mümkün. İkibin yılı sonrası tüm tezler dijital olarak alınıyor, öncesi tezler de dijitale dönüştürülüyor. Oldukça zengin bir kaynak aslında.

Türkçe makale aramak için ayrıca TR Atıf Dizini'ne veya TR Dizin'e, olmadı DergiPark'a veya SOBİAD'a, kitaplar için de Milli Kütüphane'ye bakabilirsiniz.

Farklı ülkelerde hazırlanmış, Türkçe olmayan tezlere ulaşmanın en iyi yolu ProQuest kullanmaktır. Buradan iki-üç yüz yıllık tezlerin bile tam metnine ulaşabilirsiniz, öyle yazıyor tanıtımında. Tabi bunun için üniversitenizin ağından veya uzak erişiminden faydalanmanız gerekiyor.

Son bir şey daha; ülkemizdeki psikolojik ölçme araçlarının listesine ve detaylı bilgilerine TOAD'dan ulaşabilirsiniz. Bu veri tabanını Dr. Halil Ekşi hazırlıyor, imrendiğim bir iş açıkçası.

Scite_: Bu web hizmeti de ilginç aslında. Yeni yeni kendini duyuruyor ama gelecek vadediyor. Şöyle ki; incelemek istediğiniz bir makale olsun (bu kendi makaleniz de olabilir). Bu makalenin hangi kaynaklardan faydalandığını bir çırpıda görmek isteyebilirsiniz. Bunu yapabiliriniz ama asıl numara burada değil. Asıl numara ilgilendiğiniz makaleye daha sonra yayınlanmış makalelerden hangilerinin olumlu, hangilerinin olumsuz atıfta bulunduğunu görüyor olmanız. Dolayısıyla önemli bir konuda benzer veya farklı bulgular elde eden diğer çalışmaları hemen farkedebilirsiniz. Yapay zihin (AI) kullanarak bunu sizin için bir yazılım yapıyor.  Bu hizmet ücretli olduğundan ancak üniversitelerin abone olmasıyla kullanmak mümkün gibi, deneme süresi var tabi. Tanıtım videosu için şunu izleyebilirsiniz (başları İngilizce, sonrası Türkçe).

Research Rabbit: Bu bir web uygulaması ve yine gözlerden kaçan çok değerli bir hizmet. Bir makaleyi seçince o makalenin faydalandığı referansları, o makaleye atıf yapan çalışmaları ve benzer içerikteki makaleleri bir liste halinde gösteriyor. Daha da güzeli birbiriyle ilintili makaleleri baloncuklar grafiği ile gösteriyor, gerekirse zaman çizelgesine göre de gösterebiliyorsunuz ve bu grafiği indirebiliyorsunuz.  Bu siteye edu email adresiyle üye olduğunuzda ücret ödenmiyor.

Connected Papers: Bu uygulama da web tabanlı ve ücrtetsiz olup adından da anlaşıldığı gibi birbiriyle ilişkili makaleleri grafik arayüzle gösteriyor. Kolay bir kullanımı var. Arayüzde birbiriyle konu yakınlığı olanları grafikte de yakın gösteriyor. Anlatımı için video anlatımı buradan izleyebilirsiniz. 

Elicit: Bu da web tabanlı bir uygulama, sorunuzu soruyorsunuz, bir tablo halinde cevapları getiyiyor. Sanki makale veritabanlarından araştırıp buluyor gibi, detaylıca inceleyip yazacağım yine.

Open Knowledge Maps: Bu da anahtar kelime girildiğinde en ilişkili yüz makaleyi kümeler halinde önünüze getiriyor. Kümelere tıklayınca tek tek makalelerin özetini  vs görebiliyorsunuz. Açık kaynaklı makalelerin pdf'si de hazır oluyor.

Researcher: Bunu bir akıllı telefon uygulaması olarak tanıdım. İstediğiniz dergileri seçiyorsunuz, size yeni yayınların özetlerini düzenli olarak sunuyor. Veya anahtar kelimeler giriyorsunuz, ona göre daha önceki yayınları haber okur gibi önünüze getiriyor. Epeydir kullanmadığım için bir ara tekrar bakıp buraya yazacağım.  Yeni çıkan yayınları Google Scholar'da kişilerin hesaplarını takip ederek, ScienceDirect'te istediğiniz derginin duyurularına abone olarak her sayı-makale çıktığında email alabiliyorsunuz.

Hypothesis Web Annotation: Herhangi bir web sitesi üzerine işaretlenen yerlere notlar yazabilme ve bunu başkalarıyla paylaşabilme imkanı sunan Hypothesis sitesi ilginç bir kullanım potansiyeline sahip. Bir sayfanın web adresini kopyalayıp bu sitedeki yere yapıştırdığınızda yapmanız gereken şey okuduğunuz sitede bir yerleri işaretleyip notlar yazmak veya başkalarının yazdığı notları okumak. Bu imkan makaler üzerine yazılmış yorumları okuma şansı verebilir. Örneğin bir makalenin bulgular kısmında bir yeri işaretleyip orayla ilgili yapacağınız bir yorum bu sistemi kullanan herkes tarafından okunabilecektir. Semantic Scholar'da Semantic Reader AI uygulaması makalelerin anlaşılırlığını kolaylaştırırken aynı zamanda Hypothesis'i entegre etmiş.

Bu web sitesi (https://h5p.org/) eğitime vs içerik ürettiğinizde bunu web sitenizde paylaşabilmeniz için kod üretiyor (sanırım) ​

Makale Yazma

Eğer makalenizi İngilizce yazıyorsanız gramer hatası vs gibi konular yanında anlaşılırlık, akıcılık, terminoloji konusunda yardımcı olan YZ araçlarından biri de Paperpal. Benzer uygulamalar olan Grammarly ve Hemmingway Editör'den farklı olarak akademik metinler için eğitilmiş olduğundan daha faydalı görünüyor.  

Academic PhraseBank: Akademik metinlerdeki ifadelerin  bir standardı var. Anadili İngilizce olmayanlar için (hatta İngilizce olanlar için) hazırlanmış bir site var, makalenin hangi bölümlerinde ne için nasıl bir ifade kullanılması gerektiğini yazmışlar. İngilizce makale yazarken mutlaka buraya bakın. 

Makale yazarken ve yazdıktan sonra? Makale yazarları için dergi seçiminden akademik dile, editörle neden ve nasıl iletişim kurulur'dan yayın etiğine kadar bir çok mesele için özlü bilgiler sunan şu siteye de bakmalı.

Paraphrasing: İngilizce paraphrasing yapmanız lazım gelidğinde bunu kendiniz de yapabilirsiniz ama yardım da alabilirsiniz. Bu sitelerin ücretli versiyonları ve başka hizmetleri de var ama kısıtlı hizmeti de yetebilir. Grammarly de bunu yapıyor mu bilmiyorum ama benim sevdiklerim şunlar: QuillBot, PrePostSEO, P.Tool.

Kaynakları Düzenleme

Zotero: Hemen söyleyeyim, kaynak göstererek makale yazan herkesin "mutlaka" kullanması gereken bir araçtır. Bilimsel araştırma raporunu (makale, tez vs) yazarken istifade ettiğimiz kaynaları belirtmemiz, onlara atıfta bulunmamız gerekir. Bunun da bir standardı var. Çoğu zaman öğrencilerimize APA standardınız öğretiriz ama APA aslında on binlercesinden biri. Diğer kuralları bir kenara bıraksak bile bir esere atıfta bulunduğumuzda metin içinde ve metin sonunda bu atfı nasıl yapacağımızın kurallarını tümüyle aklımızda tutmak zordur. Hatta bir araştırmacı bir dergiye gönderdiği makalesi reddedildiğinde onu başka bir dergiye göndermek için yeni derginin atıf gösterme stiline göre metni güncellemesi gerekir ki bu da epeyece can sıkıcı ve hataya açıktır. 

Bu durumda imdada atıf programları yetişiyor. Bunlar arasında EndNote, Mendeley vs bilinir ama bunlar ya tamamen ya da kısmen paralıdır. Benim tercihim ise bunlardan daha iyi olduğunu düşündüğüm Zotero'dur. Hem açık kaynak kodlu (yani tümüyle bedava ve programın kodlarını kendince değiştirebilirsin) hem de oldukça stabil. Hatta şu bağlantıdaki basit işlemi de yaparsanız Sci-Hub ile entegre etmiş olursunuz.

Bu arada, bu işleri anlamam ben diyenlerin bile mutlaka kullanması gereken şey de  www.zbib.org sitesidir. Buraya girip istediğiniz makalenin adını veya DOI numarasını veya Pubmed ID'sini vs kutucuğa yapıştırdığınızda ilgili künyeyi bulacak ve listeye ekleyecek. Siz de o listeyi genişlettikten sonra istediğiniz referans formatını belirleyip listeyi oradan kopyalayıp kendi word dokümanınıza yapıştırabilirsiniz. Teknoloji kullanılarak yapılacak en basit iş bu.

NOT: Daha önce fark etmediğim, belki sonra gelen bir önemli özellik de şu. Zotero'da pdf açtıktan sonra (açmadan da olur) aldığınız notları uygun biçimde ayarlarsanız Word'de nasıl ki metnin içine kaynak ekleyebiliyorsanız aynı biçimde aldığınız notları ekleyebiliyorsunuz (panelde 'add note' diye bir seçenek var artık. Notu eklediğinizde kaynağını da ekliyor. Bir tür Citavi işlevi ama geliştrilmesi lazım. Citavi'de bir başlıklar listesi hazırlıyorsunuz ve her notunuzu bu başlıklarla ilişkilendiriyorsunuz, sonra da Word'e olduğu gibi aktardığınızda neredeyse yazınız bitiyordu, bu da o şekilde efektif kullanılabilir. 

Citavi: Eğer dikkatli olmazsanız bu programı Zotero, Mendeley veya Endnot gibi programlardan birisi sanabilirsiz. Halbuki ondan çok farklı bir amacı  ve dolayısıyla sunduğu farklı imkanlar var. Bu yazılım bir akademisyenin olmazsa olmaz programlarından biri olmalı bence (ancak keyifli kullanımı ücretli olduğu için, Mac'e kurulmadığı için iddiamı kısık tutuyorum). Her bir araştırma konunuzla ilgili bir başlık açıp içine künyeleri koyduktan sonra o proje ile ilgili bir outline oluşturuyorsunuz ve her bir ana-ara başlıkla makalelerde okuduklarınızdan çıkardığınız notları ilişkilendiriyorsunuz. Kendi cümlelerinizi de düşünce balonları şeklinde ekliyorsunuz. ​Nihayet okumalarınız ve notlarınız bittikten sonra bunların tümünü bir word dokümanına transfer ettiğinizde aslında yüzde doksan oranında makaleniz yazılmış oluyor, hem de referanslarıyla birlikte. İnce ayar çekip maklaenizi tamamlayıp teslim edebilirsiniz. 

Citavi'nin öncesinde belli bir miktarda ücretsizken 2021'de el değiştirdi, nVIVO ve MaxQDA'in de sahibi olan bir şirket aldı ve ücret isteniyor. Ancak Windows işletim sistemi kullanan bir bilgisayarınız varsa ve verilerinizi kendi bilgisayarınızda tutacaksanız ücretsiz kullanabilirsiniz. Ücretli kullanmanın avantajı verileri bulutta tuttuğu için kendi hesabınızla başka bilgisayarlardan da ulaşma, farklı kişilerle ortak proje üzerinde çalışma... En büyük kısıtı ise Mac'e kurulmuyor olması.

Not Alma ve Basit Çizimler

Eğer hayatınızı düzenlemek, toplantı, yapılacak işler, kitap listesi, alışveriş vs gibi aldığınız tüm notları bir yerde düzenlemek isterseniz bu uygulama-web sitelerine ihtiyacınız olacaktır. Ben iİlk önce Evernote kullanmıştım, sonra daha iyisi olduğunu düşündüğüm Obsidian'a geçtim ama şimdi Notion kullanıyorum. 

Obsidian bir sürü text dosyası oluşturduğunuzu ve notlar aldığınızı, sonra da bu notlar arasında iç bağlantılar oluşturduğunuzu varsayın. Bu işi çok basit bir şekilde halleden bir yazılımdır kendisi, tanıtım videosunu şuradan veya buradan izleyebilirsiniz. Kendi bilgisayarınızda ve kişisel kullanacaksanız sınırsız ve ücretsiz ama farklı cihazlarda aynı datayı kullanacaksanız o aşamada ücretlendirme başlıyor. Vault'u (veri klasörünüzü) onedrive veya googledrive'da tutar ve bilgisayarlar arası senkron ederseniz bu da sorun olmaktan çıkıyor (sadece cep'te senkron edemedim).

Notion ise benim için hayat kurtarıcı oldu denebilir. Örneğin lab ajandasını buradan ekiple paylaşıyorum, kim ne zaman hangi labı kullanacakmış görebiliyorum. Öğrencilerime YouTube videolarını buradan paylaşıyorum gibi...

Jotbard, beyaz tahtaya çizim-yazı aracı. Önceleri Google'ın uygulamalarından Jamboard vardı, projeyi kapattılar (bu arada Google Drawings devam ediyor). Bu onun ve Microsoft'un WhiteBoard'ı gibi çalışıyor. Bir beyaz tahta aslında, kolayca yazı yazıp çizim hazırlayıp sunabiliyorsunuz. Sayfalar değiştirip tüm yaptıklarınızı katılımcılarla paylaşabiliyorsunuz. Eğer yazarak ders analtan bir hoca olsaydım (alanım öyle olsaydı) bunu mutlaka kullanırdım sanki. Çok basit ve işlevsel...

Uyaran Sunum (Bilgisayarlı Deney Hazırlama)  Yazılımları

Psikoloji veya bilişsel sinirbilim vs alanlarında araştırmalar yapıyor ve katılımcılarınıza bilgisayar aracılığıyla uyaranlar veriyor, onların da tepkilerini milisaniye hızında kaydetmek istiyorsanız bunun için ya kodlama biliyor olmanız ya da kodlama bilmeyenler için hazırlanmış uyaran sunum programlarını kullanmanız gerek. Burada birkaç tanesinden bahsetmek istiyorum.

Bunlardan ilki PsychoPy. Adından da anlaşılacağı gibi Python tabanlı ve ücretsiz. Bilgisayarınıza kurduktan sonra kendi deneylerinizi hazılayabilir, başka insanların GitHUB gibi ortamlardan paylaştıkları hazır deneyleri kullanabilirsiniz. Başlangıç için şu videoyu izleyebilirsiniz (özellikle sona doğru Excel dosyasının nasıl düzenlendiği önemli) ama daha ileri bir eğitim için şu seriyi izleyin.  İkinici yazılım OpenSesame ve bunu uzun uzun anlatmayacağım, çünkü bu da bir önceki gibi.

Uyaran sunum programlarından bir diğeri MatLAB tabanlı olup bilişsel sinirbilimcilerin aşina olduğu e-Prime yazlımı. Ücretli olduğundan satın aldığınız lisans anahtarını bilgisayara takmadan kullanamıyorsunuz. Fiyatı da bin dolar civarında oluyor, o yüzden bireysel kullanım biraz zor.

Diğer bir yazılım ise PEBL. Web sitesinde hazır bir sürü deneyi de var. Modifiye edilebiliyor bu deneyler ve kullanımı çok basit ancak fizyolojik ölçme araçlarıyla entegre edilemiyor sanırım.

Son olarak web tabanlı çalışan PsycToolkit'ten bahsedeyim. Bu da ücretsiz. Deneyleri çevirimiçi uygulama şansı da veriyor ama bunun için deney başına bir miktar para istiyor (bu PsychoPy için de geçerliydi).  Gerçi emin olmak için sitesine tekrar baktım ama her şey ücretsizmiş gibi görünüyor (halbuki daha önce denediğimde para istediğini hatırlıyorum).

Bir de;  psikoloji deneyleri hazırlarken  milisaniye hassasiyetli ve hazır şablonları olan bir site kullanılabilir testable.org 

Hazırlanan deneyler bilgisayar başında yüz yüze uygulanıyor ancak hazırladığımız deneyleri online uygulayabilir miyiz? Yani deneyimizin linkini birine göndersek, o kişi evinde bilgisayar başında linke tıklayarak deneye girebilir mi? Çeşitli uyaranlar verebilir ve tepkilerini toplayabilir miyiz? Bu mümkün ama bu hizmet için ücret talep edilebiliyor. Yeni farkına vardığım bir uygulama sanki bunu ücretsiz yapıyor gibi, buraya not alıyorum JATOS.

Sistematik Derleme, MetaAnaliz ve Randomize Kontrollü Deneme (RCT)

Araştırmalar raporlanırken bir standardı olsun diye çeşitli komisyonlar bazı kılavuzlar hazırlmaktadır. Bu türden tüm kılavuzları incelemek için Equator'a bakmak gerekir. Örneğin sistematik derleme ve meta-analizler için Prisma kriteleri düzenlenmiştir; bu kriterlerin Türkçesi için buraya   tıklayın. Ayrıca pratik bir akış diagramı da hazırlamışlar, sadece rakamaları girmeniz yeterli. Ayrıca Cohrane de incelenmeli gibi görünüyor. Tasmania Üniversitesi'nin sistematik derleme rehberi için tıklayınız.

Paralel gruplu randomize kontrollü çalışmalar için Consort kritelerinin Türkçe tercümesi olan kontrol listesi için de buraya tıklayın.

Bir derginin listesindeki bilgiyi ekliyorum: 

CONSORT checklist for reports of randomised trials and cluster randomised trials; TREND checklist for non-randomised controlled trials; PRISMA  checklist for systematic reviews and meta-analyses; STROBE  checklist for observational research; COREQ checklist for qualitative studies; SQUIRE  checklist for quality improvement;  See the EQUATOR Network  for other study types.

Sistematik derleme yapılacaksa yapay zeka destekli Rayyan en uygun seçenek olabilir. Bazı özellikleri ücretli de olsa ücretsiz özellikleri yeterli. Meta-analiz yapılacaksa Rayyan ve RevMan birlikte kullanılmalı, Rayyan'dan  elde edilen veriler RevMan'a aktarılmalı.   Meta-analiz yapabilmek için  CMA da kullanılabilir ama ücretli  (üç versiyonu var, 100-300 Dolar arası) ama RevMan ücretsiz. Şurada ve şurada da kursları var.  Farklı araçlar birlikte kullanılabiliyor.   Meta-analiz yaparken etki büyüklüklerini analiz etmek için   şuraya    bakın. 

Son olarak, randomize klinik çalışmaların çalışma başlarkan  uluslararası bir platforma (ClinicalTrials.gov) kaydedilmesi  ve oradan bir NCT numarası alınması gerekiyor. Bunun için bir hocamızın hazırladığı kılavuza buradan ulaşabilirsiniz. Eğer RCT değil de sistematik derleme veya metaanaliz hazırlıyorsanız Prospero'ya kaydetmek gerekir.  Prospero ve ClinicalTrials farkı için buraya tıklayınız.

PDF Okuyucular

Farklı pdf okuma programları var ama ben iki tanesini kullanıyorum. Bunlardan bir tanesi en hızlı açılan, hiçbir özelliği olmayan  SumatraPDF okuyucusu. Bilgisayarda yer kaplamıyor, altını çiz, not al vs yapılmıyor ama çok hızlı açıyor.

Çok sevdiğim bir diğer pdf okuyucu ise Xodo adlı uygulama. Sadece webten de pdf açıp okuyabilir, belge üzerine notlar alabilirsiniz ama ben bilgisayara kurulan haliyle çok beğeniyorum. Belge içine not alma uygulaması diğerlerinde de var ama aldığınız notlar bunda baloncuk gibi görünmüyor, belgedeki yazının kenarlarına vs yazabiliyorsunuz. Altını çizme-metni boyama özellikleri zaten var. Ayrıca başka edit imkanları da var, şiddetle öneririm bunu. Bu arada Mac'çiler MarginNote tercih ediyor sanırım.

İstatistik, Veri Analizi ve Kodlama

Verilerinizi analiz ederken birçok yazılım kullanıyoruz ama en çok bilineni SPSS sanırım. Bu yazılım çok becerikli olsa da arayüzü bana hep karışık geldi ve sevemedim, bir de çok pahalı. Buna karşın son zamanlarda hem ücretsiz hem de kullanıcı dostu yazılımlar var. Bunlardan iki tanesin tanıtmak istiyorum.

İlk keşfettiğim istatistik analiz yazılımı JASP idi. Ben istatistikçi değilim ama bu yazılım hazırlayanlar Bayesian istatistike odaklanmışlar. Bu kadarla yetiniyorum çünkü benim favorim Jamovi. JASP'ı hazırlayan ekipten kopan bir grup Jamovi'yi hazırlamış. Çok kullanışlı ve ücretsiz bir yazılım. Dahası R temelli olduğu için ileri analizleri yapmanız da mümkün olabilir. İndirdiğinizde temel analiz özellikleri birlikte geliyor ama siz kütüphanesinden gönüllüler tarafından geliştirilmiş analiz paketlerini indirebiliyorsunuz. Bu da potansiyel olarak gelişmeye açık demek oluyor. İndirmeden kullanmak isterseniz de buraya tıklayın.

Bir de daha ileri kullanıcılar için R ve MPlus kullanıyorlar ancak ben bunlara çok aşina değilim. Bir de güç analizi yapmak için çeşitli imkanlar var ama G*Power bunlardan çok bilineni sanırım.  Ancak Metin Buluş hocamızın R kodlarıyla hazırladığı kolay bir arayüz bu iş için biçilmiş kaftan (tıklayın). Buna benzeyen ama yapısal eşitlik modellemesi için (SEM) güç analizi-örneklem büyüklüğü için de şu siteye bakabilirsiniz.

Matlab, Python, R: Üçü de aslında birer programlama dili ama buraya veri analizi için koyuyorum. Üçü de bir yere kadar benzer işler yapıyor. Matlab ağırlıklı olarak mühendislerin kullandığı bir dil ve ücretliyken Python da aynı niteliklere sahip ve ücretsiz... Bunlarda önemli olan ne tür paketler olduğu. Örneğin fNIRS verilerinin analizi için Matlab'in Homer paketi ileri düzey programcılık bilmeseniz bile ihtiyacınızı görmenizi sağlıyor. Bunların yanında R ise ağırlıklı olarak veri analizi ile uğraşanların çokça kullandığı bir dil. Eğer iyi bir üniversitedeyseniz ve istatistiği yoğun kullanan bir alanda doktora yapıp da  R bilmiyorsanız doktora arkadaşlarınız sizinle dalga geçer veya geçecekler desem yeridir.  Nereden başlayalım derseniz; Matlab'in hizmetleri ücretli, okul mailinizle üye olursanız şuradan ilerleyebilirsiniz.  Python öğrenmek isterseniz de şuradan veya şuradan ilerleyebilirsiniz.  R için ise şuraya ve buraya bakabilirsiniz. 

VS Code, Cursor, Google Antigravity: Eğer yapay zeka destekli olarak kodlama yapmak, yaptığınız/bulduğunuz kodları geliştirmek veya tümüyle yapay zekaya kodlama yaptırmak (vibe coding) istiyorsanız bu araçları kullanabilirsiniz. Bunlar bilgisayarınıza kurulması gereken programlardır. Eğer ücretrli yapay zekanız varsa entegre edebilirsiniz. Üçü de benzer şeyler yapıyor ama farklı avantaj-dezavantajları var, yapay zekaya sorarsanız söyler. 

Veri Görselleştirme: 

Teblau Public: Elde ettiğiniz  verileri görselleştirmek ve daha kolay anlaşılır hale getirmek için de çok hoş araçlar geliştirildi. Araştırma bulgularınızın betimsel kısmına ilişkin grafikler oluşturmak için bile kullanılabilir.  Bu türden yazılımlara iş zekası araçları deniyor ve en bilinenlerden biri de Teblau. Tebalu ücretli ama Teblau Public yaptıklarınızı internette herkese açık yayınlamak şartıyla ücretsiz. Başlangıç düzey eğitimi için buradan başlayabilirsiniz.

Buna benzeyen uygulamalar da var. Microsoft Power BI veya Metabase bunlardan iki tanesi. Ben Power BI kurdum ama bana sevimsiz geldiği için Teblau'dan devam ediyorum (şimdilik). Ancak daha kolay bir şey olsun derseniz Flourish de işinizi görür. Bir de akış diyagramları oluşturmak için Drawio ücretsiz görünüyor.

Canva: Bu olmasa da olur belki ama malum office programlarının temalarından sıkıldıysanız alternatif sunum temaları var, ayrıca farklı mecralarda kullanabileceğiniz infografik hazırlama veya farklı sosyal medya uygulamalarına kolayca içerik hazırlama şablonları var. 

WoS, Scopus, TRDizin

Türkiye bu üç dizinde yer alan dergileri makbul sayıyor. O nedenle bir dergiye yazı gönderecekseniz önce buradaki dizinlerde yer alıyor mu diye bakmak gerekiyor. Sırayla şu bağlantılara gidip dergi adını kutucuğa yazmanı yeterli. TRDizin'de ilk önce dergi listesi kısmına gitmeniz gerek.

WoS -   Scopus -   TRDizin

TÜBİTAK ve TÜSEB

Tübitak'ın 1960'lı yıllardan beri destek verdiği projelerin raporlarına ulaşmak için tıklayınız  (projeyi bulunca sağ üst köşedeki pdf simegsiyle indiriliyor). Tübitak'ın hangi projesine başvursam diyorsanız tıklayınız. Makalemi TRDizin (Ulakbim) listesindeki bir dergiye göndermek istiyorum, bu dergiler nerede diyorsanız tıklayın (dergi arama kısmına girin). WOS'ta veya Scopus'ta makalem çıktı, teşvik almak istiyorum diyorsanız tıklayın.

Sağlık alanında yenilikçi çalışmalar yapıyor ve destek arıyorsanız TÜSEB sayfaları için buraya veya projeler için buraya girmeniz gerek.

Veri Paylaşımı

Makale yayınladığınızda sizden verileri paylaşmanızı da isteyebilirler. Bu durumda kendi drive'ınızdan paylaşmak yerine bu iş (ve daha fazla şeyler için) hazırlanmış çevrimiçi platformları kullanabilirsiniz. Bunlardan birisi OSF, diğer Aperta'dır. OSF, yayınlarınızı ve verilerinizi paylaşabildiğiniz bir platformken Aperta ise ulusal, Tübitak'ın hizmeti olan, kendi destekledikleri projelerden çıkan, 50GB'ye kadar veri yükleyebileceğiniz bir veri paylaşım platformudur. 

Standart Normal Dağılımda z Puanı Alan Hesaplama

Normal dağılımda z puanın sağ veya solunda kalan alanı hesaplamak formülle de mümkün ancak faydalı bir site için tıklayınız.

Bu tarz önerilerde bulunan siteler ve incelenecek şeyler

• • ​Ref-n-Write

  • Octoparse

  • Bit AI

  • Researchers Site

  • Custom

  • Enago

  • SCIJournal

  • Harzing

  • PNW

  • UVA

  • AlternativeTo