Tez Yaptırma: Çoklu Doğrusal Bağlantı (Multicollinearity) Çözümü

Tezlerde en sık görülen görünmez sorunlardan biri çoklu doğrusal bağlantıdır (multicollinearity). Ölçtüğünüz açıklayıcı değişkenlerin birbirleriyle aşırı ilişkili olduğu durumlarda, tahmin edilen katsayılar oynak, işareti belirsiz, standard hataları şişmiş ve yorum açısından güvensiz hâle gelir. Modelin toplam açıklama gücü yüksek görünse de, tek tek katsayıları “X sabitken Y’nin etkisi” dilinde anlatmak neredeyse imkânsız olur. Çoğu tezde bu durum, “beklenmedik işaretler”, “anlamsızlaşan katsayılar” veya “jüriye açıklanamayan karşıt sonuçlar” şeklinde kendini belli eder.

Bu rehber, tez yaptırma bağlamında çoklu doğrusal bağlantı sorununu teşhis–tedavi–rapor perspektifinde ele alır:

• Sorunun kaynağını (tasarım, ölçüm, örneklem, belirtim) nasıl ayırt edeceksiniz?

• Ölçüm düzeyi ve ölçeklenme kararları çözümün neresinde?

• Düzenlileştirme (ridge, lasso, elastic net), boyut indirgeme (özellikle PCA temelli regresyon), özellik mühendisliği, model sadeleştirme, aşırı uyumu frenleme ve yorum etiği nasıl kurgulanır?

• Saha senaryoları (eğitim, klinik, KOBİ), hazır paragraf kalıpları, kontrol listeleri, hata–düzeltme kutuları ve duyarlılık analizi ile jüride nasıl savunursunuz?

1) Çoklu Doğrusal Bağlantı Nedir? (Kısa ama keskin tanım)

Açıklayıcı değişkenlerin birbirleriyle güçlü biçimde ilişkili olduğu, dolayısıyla her birinin benzersiz katkısını ayırt etmenin zorlaştığı durumdur. Sonuç:

• Katsayılar oynak (küçük veri değişimlerinde büyük sıçramalar),

• Standard hatalar şişkin,

• Beklenen işaretler tersine dönebilir,

• Modelin genel uyumu iyi görünse bile yorum zayıf olur.

Sorun, çoğu kez “istatistiksel yöntem” değil; tasarım ve ölçüm kaynaklıdır. O yüzden çözüm, yalnızca “bir iki teknik numara” değil, baştan sona bir karar mimarisi ister.

2) Kök Neden Analizi: Sorun Nereden Geliyor?

a) Tasarım kaynaklı: Aynı kavramın birden çok yüzünü aynı anda modele koymak (ör. “akademik öz-yeterlik” + “akademik öz güven” + “benlik algısı” gibi altı alta aynı ailenin ölçüleri).
b) Ölçüm kaynaklı: Aynı ölçeğin alt puanları yüksek korelasyonlu; toplam puanı da ekleyip çifte sayım yapmak.
c) Örneklem kaynaklı: Gruplar içinde dar aralık, tek tip katılımcı (homojen), doğal değişkenlik sınırlı; değişkenler bu darlık içinde birlikte ilerliyor.
d) Belirtim (model) kaynaklı: Gereksiz etkileşim/kuadratik terimleri veya fazla kontrol değişkenini yığmak.

3) Ölçüm Düzeyi ve Ölçeklenme: Başlangıç Temizliği

Ölçme düzeyi (nominal–sıralı–aralık–oran) ve ölçeklenme kararı (standartlaştırma/merkezleme) hem kollineerliği görünür kılar hem de bazı çözümleri kolaylaştırır.

• Merkezleme: Etkileşim/kuadratik terimli modellerde sayıların kararlılığını artırır, yorum noktasını mantıklı bir düzeye getirir.

• Standartlaştırma: Düzenlileştirme (ridge/lasso) ve yorumda değişkenleri aynı terazide tartmanızı sağlar.
  Not: Merkezleme/standartlaştırma sorunu yok etmez; ama teşhisi ve düzenlileştirmeyi istikrarlı yapar.

4) Teşhis: Belirti Setleri ve Akıl Yürütme (Grafik yoksa sözlü)

• Beklenmedik işaret: Teoride pozitif olması beklenen bir değişkenin katsayısı negatif çıkıyor ve standard hata yüksek.

• Bir giriyor–bir çıkıyor sendromu: Modele eklediğiniz/çıkardığınız değişkenle diğer katsayıların yönü ve anlamlılığı sık sık değişiyor.

• Alt puan–toplam puan birlikteyken topam puan baskın, diğerleri anlamsız görünüyor.

• Aynı aile değişkenler birlikteyken hepsi zayıf ama toplam uyum yüksek.

Bu belirtiler, “benzersiz katkı”yı ayırt edemediğinize işarettir.

5) Kontrol Listesi — Saha Öncesi ve Sonrası

• Ölçmek istediğiniz yapıyı net yazdınız mı?

• Aynı aileden değişkenleri gereksizce birlikte eklemediniz mi?

• Alt puanlarla toplam puanı aynı anda koymaktan kaçındınız mı?

• Etkileşim/kuadratik terimler gerekçeli mi?

• Değişkenleri merkezlediniz/standartlaştırdınız mı (gerekiyorsa)?

• Alternatif özellik kümeleri ile model duyarlılığını test ettiniz mi?

• Sonuçları insan dili ile açıklayacak mısınız?

6) Basit Çözümler: Model Sadeleştirme ve Özellik Mühendisliği

• Alt puan mı toplam puan mı?: İkisini birden koymayın; kurama uygun olanı seçin. Alt boyutlar önemliyse toplam puanı çıkarın; genel eğilim lazımsa alt boyutları çıkarın.

• Aynı kavramın eşdeğerleri: “Akademik öz-yeterlik” ve “öz güven” türdeşse, literatürle gerekçe seçin; diğerini ekanalizlere saklayın.

• Etkileşim ve kuadratikler: Sırf “zengin görünsün” diye eklemeyin; kuramsal gerekçe olmadan yığılan terimler bağlantıyı gereksiz büyütür.

7) Ridge/L2 Düzenlileştirme: Oynaklığı Sakinleştirmek

Ridge (L2) düzenlileştirme, katsayıları biraz “çekerek” (cezalandırarak) oynaklığı düşürür, yüksek korelasyonludeğişkenler arasında yükü paylaştırır.
Avantaj: Kararlı tahmin, tahmin hatasının düşmesi; özellikle tahmin odaklı tezlerde güçlü bir çözümdür.
Sınır: Katsayıları sıfıra atmaz; bu yüzden değişken seçimi aracı değildir.
Rapor dili: “Değişkenler arası yüksek ilişki nedeniyle L2 düzenlileştirme tercih edilmiş; katsayıların oynaklığı azalmış, tahmin performansı artmıştır.”

8) Lasso/L1 Düzenlileştirme: Seç, Sadelik Kazan

Lasso (L1) katsayıların bir kısmını tam sıfıra itebilir; böylece doğal bir özellik seçimi sunar.
Avantaj: Yorum kolaylığı (önemsiz değişkenler dışarı), model basitleşir.
Sınır: Yüksek korelasyonlu değişkenlerden birini seçip diğerini sıfırlayabilir; bu her zaman kuramsal tercihlerinizi yansıtmayabilir.
Rapor dili: “Yüksek korelasyonlu öngördürücüler nedeniyle L1 düzenlileştirme ile yalın bir özellik seti elde edilmiştir; seçilen değişkenlerin kuramsal karşılığı raporun tartışma bölümünde gerekçelendirilmiştir.”

9) Elastic Net: Arada Bir Altın Yol

Elastic Net, L1 ve L2’yi karıştırır. Kümeler hâlinde ilişkili değişkenler varsa, grubun birkaç üyesini birden tutmaeğilimindedir; Lasso’nun “tekini seç, diğerlerini at” davranışını yumuşatır.
Rapor dili: “İlişkili değişken kümeleri olduğu için Elastic Net tercih edilmiş; hem seçim hem istikrar hedeflenmiştir.”

10) PCA Tabanlı Regresyon: Boyut İndir, Yorumunu Kuramla Yap

PCA (temel bileşen analizi) ile yüksek ilişkili öngördürücüler bileşenlere indirgenir; ardından bu özet bileşenler regresyona sokulur.
Avantaj: Kollineerlik büyük oranda kaybolur; tahmin kararlı hâle gelir.
Sınır: Bileşenler doğrudan yorumlanamaz; bu yüzden yorumu kuram haritasıyla ilişkilendirmek gerekir (ör. “bileşen1= öğrenme motivasyonu ve öz-düzenleme ağırlıklı küme”).
Rapor dili: “Yüksek korelasyonlu göstergeler PCA ile bileşenlere indirgenmiş; bileşenlerin içerik yorumu kapsam haritası üzerinden sunulmuştur.”

11) PLS (Kısmi En Küçük Kareler) Regresyon: Öngörü Öncelikli Senaryolar

PLS, öngörü (prediction) öncelikli durumlarda, yüksek korelasyonlu öngördürücülerle gizli bileşen üretir ve Y’yi açıklamaya odaklanır. PCA’dan farkı, bileşenleri Y’yi en iyi açıklayacak şekilde kurmasıdır.
Rapor dili: “Tahmin öncelikli amaç doğrultusunda PLS tercih edilmiş; bileşen sayısı çapraz doğrulama ile belirlenmiştir.”

12) Çapraz Doğrulama ve Düzenlileştirme Hipar.: “Sihirli Ayar”ı Bilimle Yapın

Ridge, Lasso ve Elastic Net için cezalandırma gücü (ve ELNET’te karışım oranı), çapraz doğrulama ile seçilmelidir. “Göz kararı” değil, veri destekli ayar beklenir.
Rapor dili: “Cezalandırma parametreleri 10 katlı çapraz doğrulama ile seçilmiş; seçilen değerler duyarlılık analizlerinde kararlılık göstermiştir.”

13) GLM/GLMM Dünyasında Kollineerlik: Lojistik–Sayım–Sıralı

Lojistik/sayım/sıralı modellerde de kollineerlik aynı sorunu üretir: geniş standard hatalar, beklenmeyen işaretler, kararsız tahmin. Çözümler benzerdir:

• Standartlaştırma/merkezleme,

• Düzenlileştirme (penalize lojistik vb.),

• Boyut indirgeme (PCA/PLS),

• Model sadeleştirme (özellik seçimi, kuramsal tercih).
  Rapor dili: “İkili sonuçlu modelde cezalandırılmış yaklaşım kullanılarak kollineerlik kaynaklı oynaklık azaltılmıştır.”

14) Çok Düzeyli (Hiyerarşik) Modellerde Kollineerlik

Birey–sınıf–okul gibi yapılarda, aynı düzeydeki öngördürücüler yüksek ilişkili olabilir; ayrıca çapraz düzeyöngördürücülerle (ör. birey notu–okul başarı ortalaması) yapay ilişkiler doğar.
Çözüm:

• Düzeyine uygun merkezleme/ölçekleme (ör. grup ortalaması etrafında merkezleme),

• Düzeyler arası doğru belirtim (birey etkisi birey düzeyinde, bağlamsal etki üst düzeyde),

• Gerekirse düzenlileştirilmiş çok düzeyli yaklaşımlar.
  Rapor dili: “Birey ve okul düzeyindeki değişkenler düzeyine uygun merkezlenmiş; bağlamsal ve bireysel etkiler ayrılarak kollineerlik azaltılmıştır.”

15) “Sahte Kollineerlik”: Yanlış Kodlama ve Gereksiz Dönüşümler

• Düzensiz kategori kodlama: Birden fazla ikili kukla değişkeni referansı unutarak eklemek.

• Aşırı parçalı etkileşim: Neredeyse her kategoriyi X ile çaprazlayıp veri setini kırıntılara bölmek.

• Yanlış dönüşüm: Neredeyse aynı sinyali veren iki ölçek türetip ikisini de eklemek.
  Düzeltme: Kodlama mantığını sadeleştirin; referans kategoriyi net bırakın; gereksiz türevleri çıkarın.

16) “Kuram mı, Tahmin mi?”: Yorum Etiği

• Tahmin odaklı çalışıyorsanız: Ridge/Elastic Net/PLS tercih edilebilir; amaç “en iyi öngörü”.

• Nedensel/yorum odaklı çalışıyorsanız: Model sadeleştirme, kurama dayalı seçim, ölçüm paketleme yerine temiz öz hedefleyin; düzenlileştirmeyi yardımcı araç olarak ve sınırlılıkla raporlayın.
  Rapor dili: “Amaç öngörü/yorum ayrımı raporda açık yazılmıştır; seçilen yöntem bu amaca hizmet etmektedir.”

17) Nitel Destek: “Maddeler Ne Diyor?”

Özellikle anket temelli tezlerde, aynı aileden öğeler benzer cümlelerle yazıldıysa yüksek korelasyon kaçınılmaz. Bilişsel görüşme notlarıyla, maddelerin neden aynı sinyali verdiğini gösterin; gerekirse madde setini daraltın.
Rapor dili: “Bilişsel görüşme bulguları, iki değişkenin içerik olarak örtüştüğünü göstermiş; kuram önceliğiyle yalnız biri modele alınmıştır.”

18) Duyarlılık Analizleri: “Sars ve Kalsın”

• Sade model vs geniş model: Sonuç yön/büyüklüğü korunuyor mu?

• L1/L2/ELNET karşılaştırması: Seçimler benzer mi?

• PCA/PLS vs klasik: Yorum mesajı değişiyor mu?

• Merkezleme standartlaştırma aç–kapa: İşaret ve büyüklük stabil mi?
  Bu testler, jüride genellenebilirlik güvencesi sağlar.

19) Hata–Düzeltme Kutuları

• Hata: Alt puanları ve toplam puanı aynı anda koymak.
  Düzeltme: Kuramsal olarak biri seç; diğerini ek analiz olarak tut.

• Hata: Çok sayıda eşdeğer kavramı birlikte eklemek.
  Düzeltme: Kapsam haritasına göre temsilci değişken seç.

• Hata: Etkileşim/kuadratiği gerekçesizce yığmak.
  Düzeltme: Gerekçeli ekle; merkezle/ölçekle.

• Hata: Düzenlileştirme hiperparametrelerini “göz kararı” seçmek.
  Düzeltme: Çapraz doğrulama ile seç; kararlılığı göster.

• Hata: GLM/çok düzeylide kollineerliği “göz ardı” etmek.
  Düzeltme: Penalize yaklaşımlar + düzeye uygun merkezleme.

20) Uygulamalı Senaryo A — Eğitim: Öğrenci Başarısını Açıklamak

Durum: X seti: öz-yeterlik, öz-düzenleme, motivasyon, öğrenme stratejileri; Y: dönem sonu başarı. Değişkenler yüksek ilişkili.
Akış: Kuram haritası ile temsilci seçildi; alt puan–toplam çifte sayımı engellendi; Elastic Net ile hem seçim hem stabilite sağlandı; duyarlılıkta Ridge ve PCA regresyon tekrarlandı.
Rapor anlatısı: “Öz-düzenleme ve motivasyon, başarıyı tutarlı biçimde açıklamış; strateji puanları yüksek korelasyon nedeniyle model dışında tutulmuş; PCA tabanlı doğrulama aynı yönü göstermiştir.”

21) Uygulamalı Senaryo B — Klinik: Tükenmişlik ve İş Koşulları

Durum: X seti: iş yükü, vardiya düzensizliği, kontrol algısı, sosyal destek; Y: tükenmişlik; hiyerarşik yapı (servis/hastane).
Akış: Birey ve servis düzeyi değişkenler düzeyine uygun merkezlendi; penalize lojistik model ve Elastic Net ile stabilite sağlandı; grup bazlı duyarlılık testleri yapıldı.
Rapor: “Kontrol algısı ve sosyal destek koruyucu; iş yükü ve vardiya düzensizliği risk etmeni olarak kalmıştır; bulgular penalize ve klasik yaklaşımlarda kararlıdır.”

22) Uygulamalı Senaryo C — KOBİ: Dijitalleşme ve Satış

Durum: X seti: dijital altyapı, CRM kullanımı, içerik sıklığı, reklam harcaması; Y: aylık satış (sağa çarpık). X’ler birlikteyükseliyor.
Akış: Log-dönüşümle yorum yüzde etki diline çevrildi; Lasso ile yalın bir model seçildi; Elastic Net duyarlılığı yapıldı; PLS ile öngörü doğrulandı.
Rapor: “CRM ve içerik sıklığı ana kaldıraçlar; reklam harcaması yüksek korelasyon nedeniyle lasso’da dışarıda kaldı; PLS’de bileşen ağırlıkları aynı hikâyeyi vermektedir.”

23) Rapor Paragrafları (Kopyalayıp Uyarlayın)

• “Aynı aileden değişkenlerin içerik örtüşmesi nedeniyle model sadeleştirilmiş; alt puan–toplam çifte sayımı önlenmiştir.”

• “Yüksek korelasyon kaynaklı oynaklığı azaltmak amacıyla Elastic Net kullanılmış; hiperparametreler çapraz doğrulama ile seçilmiştir.”

• “Yorum odaklı analizde temsilci değişken tercih edilmiş, tahmin odaklı doğrulamada Ridge/PLS ile sonuçlar doğrulanmıştır.”

• “Birey ve bağlam düzeyindeki öngördürücüler düzeyine uygun merkezlenmiş; çok düzeyli yapıda kollineerlik etkisi azaltılmıştır.”

• “Duyarlılık analizleri (L1/L2/ELNET, PCA/PLS karşılaştırmaları) sonuçların kararlı olduğunu göstermiştir.”

24) Politika–Uygulama Köprüsü: Karar Diline Çeviri

• Eğitim: “Başarıyı artırmak için öz-düzenleme ve motivasyon odaklı müdahale önerilir; diğer alt ölçekler yüksek ilişkililik nedeniyle ikincil plandadır.”

• Sağlık: “Tükenmişliği azaltmak için iş yükünün yönetimi ve sosyal destek mekanizmaları birlikte ele alınmalıdır.”

• KOBİ: “Satış artışında CRM ve içerik üretimi kritik kaldıraçtır; reklam bütçesi bu iki süreçle eşgüdümlü planlanmalıdır.”

25) Açık Bilim ve Denetlenebilirlik

• Hangi değişkenleri neden çıkardınız/seçtiniz?

• Düzenlileştirme hiperparametreleri nasıl belirlendi?

• PCA/PLS bileşenlerine nasıl anlam verdiniz?

• Çok düzeyli modellerde merkezleme ve düzey ayrımı nasıl yapıldı?
  Bu notlar, savunmada en güçlü kalkanınızdır.

26) Sınır Durumları: “Hepsi Önemli, Ama Birlikte Giremiyorlar”

Politik/klinik kararlarda tüm değişkenlerin içerik değeri olabilir. O durumda:

• Tematik endeks (oluşturucu yaklaşım) kurup tek göstergeye dönüştürün,

• Ayrı senaryo modelleri raporlayın (A seti, B seti),

• Karşılaştırmalı sonuç dili kullanın (“iki senaryo aynı politika mesajını veriyor”).
  Bu yaklaşım, “hepsini söylemek istiyorum” hissini bilimsel çerçevede yönetir.

27) Varsayımlar ve Artık İncelemeleri

Kollineerlik çözülünce bile, doğrusallık, artıkların yapısı, uç değerler yine kontrol edilmelidir. Düzenlileştirilmiş modellerde bile aşırı uyumu izleyin; çapraz doğrulamada beklenmeyen sıçramalar varsa tekrar sadeleştirin.

28) “İnsan Dili” ile Katsayı Anlatmak

Ridge/Elastic Net sonrası katsayıları “standart sapma biriminde X artışı, Y’de şu kadar değişimle ilişkilidir” gibi ortak birime çevirin. GLM’de olasılık ya da yüzde değişim dilini kullanın. Jüri, eserinizi insan dili ile anladığında ikna olur.

29) Gelecek Köprüsü: Kollineerlik → Düzenleyicilik ve Arabuluculuk

İleri analizlere (moderasyon/mediation) geçmeden önce kollineerliği temizlemek, dolaylı/etkileşim etkilerinde yanlış işaretler riskini azaltır. Moderasyon/mediation makalelerinde önerilen bootstrap ve değişmezlik adımları, temiz öngördürücü seti ile birleşince çok daha güvenilir sonuç verir.

30) Kapanış: Kollineerlik, Bir “Hata” Değil; Bir Tasarım Uyarısıdır

Çoklu doğrusal bağlantı, çoğu zaman iyi niyetli ama fazla zengin bir modelleme arzusunun yan ürünüdür. Çözüm; “tek bir sihirli istatistik” değil, kuram–ölçüm–belirtim–doğrulama zinciridir. Doğru temsilcileri seçtiğiniz, düzenlileştirmeyi bilimsel ayarla yaptığınız, boyut indirgemeyi anlamlandırdığınız ve duyarlılığı dürüstçe gösterdiğiniz sürece, modeliniz yalnız rakam değil karar üretir.

---

Sonuç

Bu rehber, çoklu doğrusal bağlantı çözümünü tez pratiği için uçtan uca yapılandırdı:

• Kök neden analiziyle (tasarım–ölçüm–örneklem–belirtim) sorunu kaynağında görün.

• Model sadeleştirme ve özellik mühendisliği ile gereksiz örtüşmeleri kaldırın.

• Ridge/Lasso/Elastic Net ile istikrar–seçim dengesini kurun; ayarları çapraz doğrulama ile belirleyin.

• PCA/PLS ile boyut indirip tahmini kararlılaştırın; yorumunu kuram ile kurun.

• GLM/çok düzeyli bağlamlarda düzeye uygun merkezleme, penalize yaklaşımlar ve dayanıklı yorum kullanın.

• Duyarlılık ve açık bilim pratikleriyle kararı şeffaflaştırın; insan dili ile anlatın.

Son söz: Kollineerlik bir “kâbus” değil, bir uyanış çağrısıdır. Bu çağrıyı doğru okuduğunuzda, tezinizi “beklenmedik işaretler”in esaretinden kurtarır, kararlı ve savunulabilir bir model kurarsınız.

Günümüzün hızla değişen dünyasında, zamandan tasarruf etmek ve etkili iletişim kurmak esastır. İşte tam da bu noktada bizim tez yazma hizmetimiz devreye giriyor. Akademik ya da profesyonel yazılarınızı, özgünlükten ödün vermeden ve en yüksek standartlarda tamamlamanız için ihtiyacınız olan desteği sağlıyoruz. Blogumuz, yazma süreciniz boyunca ihtiyaç duyabileceğiniz ipuçları, stratejiler ve rehberlik ile sizleri donatmayı amaçlıyor.

Tez yazma hizmetimiz, sadece belgelerinizi zamanında teslim etmekle kalmaz, aynı zamanda içeriğin kalitesini de üst düzeye taşır. Araştırma, düzenleme, dilbilgisi ve biçimlendirme gibi yazım sürecinin her aşamasında uzman desteği sunuyoruz. İster lisans, ister yüksek lisans ya da doktora tezinizi yazıyor olun, her disiplinden ve her düzeyden öğrenciye hizmet vermekten gurur duyuyoruz. Kaliteli içerik üretmenin yanı sıra, yazınızın alanınızda ses getirecek bir etki yaratmasını sağlamak için çalışıyoruz.

Web sitemizdeki kullanışlı arayüz sayesinde, tez yazma hizmetimizi kullanmanın kolaylığını siz de keşfedin. İhtiyacınız olan hizmeti seçin, çalışmanızın detaylarını paylaşın ve gerisini bize bırakın. Profesyonel yazarlarımız, sizin için özgün, etkili ve ikna edici bir tez hazırlayacak. Sürecin her adımında sizinle iletişim halinde olacağız ve mükemmel bir sonuç için geri bildirimlerinizi dikkate alacağız. Hadi, şimdi yazma yolculuğunuzda bir sonraki adımı atın ve bizimle iletişime geçin!

---

Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Güvenilir Tez Yazdırma – Tez Yazdırma Fiyatları – Yüksek Lisans Tez Yazdırma – En İyi Tez Yazdırma Siteleri – Tez Yazdırma Siteleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Fransızca Ödev Yaptırma – Java Ödev Yaptırma – İngilizce Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma İngilizce – Ödev Yaptırma Programı – Grafik Tasarım Ödev Yaptırma – Sketchup Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Sunum Yaptırma Merkezi – Sunum Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Parayla Ödev Yaptırma – Mühendislik Ödev Yaptırma – Rapor Yaptırma – Rapor Ödevi Yaptırma – Rapor Yaptırma Merkezi – Proje Yaptırma – Ücretli Proje Yaptırma – Proje Yaptırma Sitesi – Armut Ödev Yaptırma – Ödev Tez Proje Merkezi – Üniversite Ödev Yaptırma – SPSS Analizi Yapan Yerler – Spss Ödev Yaptırma – Spss Analiz Ücretleri – Spss Analizi Yapan Siteler – Spss Analizi Nasıl Yapılır – Proje Ödevi Yaptırma – Tercüme Yaptırma – Formasyon – Formasyon Alma – Formasyon Yaptırma – Blog – Blog Yaptırma – Blog Yazdırma – Blog Yaptırma Sitesi – Blog Yaptırma Merkezi – Literatür Taraması Yaptırma – Veri Analizi – Veri Analizi Nedir – Veri Analizi Nasıl Yapılır – Mimarlık Ödev Yaptırma – Tarih Ödev Yaptırma – Ekonomi Ödev Yaptırma – Veri Analizi Yaptırma – Tez Yazdırma – Spss Analizi Yaptırma – Tezsiz Proje Yaptırma – Makale Ödevi Yaptırma – Essay Yaptırma – Essay Sepeti İletişim – Essay Yazdırma – Essay Yaptırma Sitesi – Essay Yazdırmak İstiyorum – İngilizce Essay Yazdırma – Essay Yaptırmak İstiyorum – Online Sınav Yardımı Alma – Online Sınav Yaptırma – Excel Ödev Yaptırma – Staj Defteri – Staj Defteri Yazdırma – Staj Defteri Yaptırma – Vaka Ödevi Yaptırma – Ücretli Makale Ödevi Yaptırma – Akademik Danışmanlık – Tercüme Danışmanlık – Yazılım Danışmanlık – Staj Danışmanlığı – İntihal Raporu Yaptırma – İntihal Oranı – Turnitin Raporu – Turnitin Raporu Alma – İntihal Oranı Düşürme – Turnitin Oranı Düşürme – Web Sitene Makale Yazdır – Web Sitesine Makale Yazdırma – Tez Danışmanlığı – Dergi Makalesi Yazdırma