houseAna Sayfa Menü ☰
Fen bilimleri ve mühendislik alanlarında, özellikle biyoloji, kimya, biyoteknoloji ve gıda bilimlerinde, deney yapmak, deney sonuçlarını (verileri) toplamak, dönüştürmek, grafik haline getirmek, bu verilerin uygun yöntemlerle istatistiksel analizini yapmak ve/veya bu verileri matematik modellerle tanımlamak oldukça yaygındır. Bütün bu işlemlerin yapılabilmesi belli bir bilgi birikimi gerektirmekte ve bunlar için farklı yazılımlar, paket programlar kullanılmaktadır. Örneğin istatistik için genellikle SPSS® veya MİNİTAB® programları kullanılırken regresyon ve grafik çizimi için SigmaPlot® ve Microcal Origin® gibi programlar tercih edilmektedir. Akışkanlar mekaniği ve ısı transferinin yer aldığı daha karmaşık mühendislik problemleri (diferansiyel denklemlerin çözümü) için ise MATLAB® ve COMSOL® programları mevcuttur. Bütün bu programlar ücretli olup, bu programların kullanımı belli bir deneyim ve uzmanlık gerektirmektedir
Microsoft® Excel® de ücretli bir yazılım olmasına rağmen kullandığımız bilgisayar ister masaüstü ister dizüstü olsun genellikle Excel bunların içinde Microsoft Office’in bir parçası olarak, yüklü olarak gelmektedir. Excel, çok yönlülüğü, erişilebilirliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle dünyanın her yerinde veri analizi için hem araştırmacılar hem de bilim insanları için ilk seçenek olmaktadır. Dahası lisans eğitiminden itibaren deneysel verilerle uğraşan öğrenciler basit de olsa Excel kullanımına aşina olabilmektedirler. Lisansüstü seviyede ise Excel’in daha ileri uygulamaları (istatistik, regresyon ve Makro) da kullanılabilmektedir.
Excel’in tüm özellikleri göz önünde bulundurulduğunda aslında istatistik, regresyon, grafik çizimi ve karmaşık problemlerin çözümü gibi tüm işlemleri yapabildiği ve bu işlemleri öğrenmenin diğer yazılımlara göre nispeten daha kolay olduğu değerlendirilmektedir. Örneğin Excel’in içerisinde yer alan “Veri Çözümleme” aracının içerisinde yer alan “Regresyon” uygulaması ile Excel kullanılarak doğrusal veya çoklu doğrusal regresyon yapılabilmekte, model parametreleri standart hataları ve güven aralıkları (%95 veya %99) elde edilebilmekte dahası model uyum göstergeleri de özet çıkışında Excel tarafından hesaplanmaktadır. Bu yönüyle Excel regresyon uygulayan paralı yazılımların yapabildiği işlemlerin tamamını yapabilmektedir. Her yazılımda olduğu gibi Excel’in de kapasitesinin yeterli olmadığı durumlar vardır. Yukarıdaki örnekten devam etmek gerekirse Excel’in içerisinde yer alan başka bir eklenti olan “Çözücü” eklentisi kullanılarak doğrusal olmayan regresyon yapmak ve diğer paralı yazılımlarla aynı sonucu (model parametrelerini ve uyum göstergelerini) elde etmek mümkündür. Ancak, (doğrusal olmayan) regresyon için kullanılan paralı yazılımlar model parametrelerinin belirsizliklerini (standart hata veya güven aralığı) de hesaplarken Excel-Çözücü bunu yapamamaktadır. Bu Excel’in dezavantajlarından biridir. Yine de bu dezavantajı ortadan kaldırmak için Microsoft Visual Basic Applications (VBA) dilinde yazılmış bir makro (SOLVERAID) mevcuttur. Ya da İtalyan bir araştırma grubu tarafından tasarlanmış Excel eklentisi (SOLVERSTAT) kullanarak bu dezavantajı ortadan kaldırmak mümkündür. Dolayısıyla yine Excel’in özelliklerinden faydalanarak Excel’in yapamadığı işlemleri yapar hale getirebilmek mümkündür.
Bu eğitim programında basitten karmaşığa Excel’in farklı yönleri ele alınacak ve basit/temel matematik işlemlerinden karmaşık problemlere, tanımlayıcı istatistikten ileri istatistiğe, basit grafik çiziminden çok eksenli karmaşık grafiklere, formül ve denklem girişinden makro yazımına kadar çok geniş bir kapsamda konular işlenecektir. Bütün bunlar yapılırken teorik bilgi kısmı asgari de tutulurken örnek uygulamalar ve alıştırmalar üzerinden Excel’in farklı özellikleri öğrencilere anlatılmaya çalışılacaktır. Dahası ücretsiz ve farklı amaçlarla kullanılabilen (örneğin mikrobiyal inaktivasyon veya gelişme/büyüme) Excel eklentileri (GInaFiT, ÖK-BUZ GRoFiT) de açıklanacaktır.
Eğitim programının farklı disiplinlerdeki katılımcılar için faydalı olabilmesi açısından çeşitli uygulamalar öngörülmüştür. Öte yandan hangi disiplin olursa olsun herkesin ortak olarak kullanabileceği istatistik analizler (ANOVA, t-testi) ve regresyon modelleri (doğrusal veya doğrusal olmayan) de programda yer almaktadır. Eğitmenler tarafından, eğitmenlerin kendi bilimsel çalışmalarından elde edilmiş veriler veya literatür verileri kullanılarak katılımcıların eğitim konuları ile ilgili uygulamalı becerileri kazanmaları sağlanacaktır.
