Tez Yaptırmada Yöntem Seçimi - Tez Yazdırma & Danışmanlık Merkezi

Bir tezin bilimsel niteliğini belirleyen en kritik unsur, baştan sona tutarlı, savunulabilir ve amaca uygun bir yöntem seçimi inşa edebilmektir. Araştırma sorunuz, veri kaynağınız, değişkenlerinizin ölçme düzeyi, örnekleme çerçeveniz ve test etmek istediğiniz modeller (örneğin arabuluculuk ya da düzenleyicilik) birbirini zincirleme etkiler. Üstelik pratikte her tezde karşılaşılan eksik veri, örneklem büyüklüğü ve varsayım ihlalleri gibi sorunlar, yalnızca istatistiksel paketleri bilmekle değil, doğru karar ağacını kurmakla yönetilebilir.

Bu makale, “Tez Yaptırma” bağlamında danışanların en sık sorduğu şu sorulara yanıt veren, tamamen uygulamalı bir yol haritası sunar:

Eksik veriyle çoklu atama (multiple imputation) mı yapmalı, yoksa listwise deletion mı?
Güç analizi nasıl planlanır, örneklem büyüklüğü nasıl belirlenir?
Olasılıklı mı olasılıksız mı örnekleme daha uygun? Basit tesadüfi, tabakalı, küme, sistematik vs. arasından nasıl seçim yapılır?
Amaçlı, kolayda, kuramsal, kartopu, maksimum çeşitlilik, aykırı durum, tipik durum örnekleme stratejileri hangi koşullarda daha isabetlidir?
Nominal–sıralı–aralık–oran ölçme düzeyi ayrımı neden kritik?
Güvenirlikte alfa mı omega mı; yakınsak–ayrışan geçerlik nasıl kanıtlanır?
Ölçüm değişmezliği ve çoklu grup CFA ne zaman gerekir?
Arabuluculuk ve düzenleyicilik analizlerinde bootstrap ve varsayımlar nasıl ele alınır?
Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) nasıl çözülür; normallik ve diğer varsayımlar nasıl test edilir?

1) Eksik Veri ile Başlarken: Sorunu Tanı Koyma

Eksik veri, çoğu tezde görünmez bir yanlılık kaynağıdır. Önce eksikliğin mekanizmasını düşünün:

MCAR (Rastgele Eksik): Eksiklik tamamen rastgele.
MAR (Koşullu Rastgele Eksik): Eksiklik gözlenen bazı değişkenlerle ilişkili.
MNAR (Rastgele Olmayan Eksik): Eksiklik bizzat eksik değerin kendisiyle ilişkili.

Uygulama: Katılımcıların gelir bilgisinin yükseklerde daha fazla “boş” bırakıldığını düşünün. Bu genellikle MNAR/MAR sinyali verir; sırf listwise ile atmak sonuçları saptırabilir.

2) Çoklu Atama mı (MI) Listwise mı? Karar Ağacı

Listwise Deletion: Veri MCAR’a yakınsa, örneklem büyükse ve güç kaybı sonuçları sarsmıyorsa düşünülebilir. Avantajı basitliktir; dezavantajı bilgi kaybı ve yanlılık riskidir.
Multiple Imputation (MI): Özellikle MAR senaryolarında önerilir. Birden çok “tam veri seti” oluşturur, her birinde analizi çalıştırır, Rubin kuralları ile birleştirir. Avantajı varyansın gerçekçi aktarımı ve yanlılığın azalmasıdır.

Vaka: 420 gözlemli bir pazarlama tezinde memnuniyet ölçeğinde %8 eksik. Eksiklik, yaş ve eğitimle ilişkili (MAR). MItercih ederek her alt analizde örneklem korunur, gücünüz artar.

3) MI Uygulama İpuçları

Atama modeline, analizde kullanacağınız tüm önemli değişkenleri dahil edin.
Atama sayısını (m) eksiklik oranına göre artırın (ör. %10 eksik için m≥20).
Süreç sonrası diagnostics (yoğunluk, dağılım karşılaştırmaları) yapın.

Anında Uygulama: Atama sonrasında her veri setinde regresyonu çalıştırıp sonuçları birleştirin; tek bir “sahte kesinlik” yerine, belirsizliği de yansıtan güvenilir tahminler elde edersiniz.

4) Güç Analizi: Neyi, Ne Zaman, Nasıl?

Güç analizi, “Hangi örneklem büyüklüğü ile hangi etki büyüklüğünü belirli bir yanılma olasılığı altında yakalayabilirim?” sorusunu çözer.

Girişler: α (genelde .05), güç (genelde .80 veya .90), beklenen etki büyüklüğü (Cohen d, f², r, vb.), model türü.
Zamanlama: Veri toplamadan önce a priori, gerekirse veri sonrası post hoc yalnızca raporlama amaçlı.

Vaka: İki grup ortalamasını karşılaştıracaksınız. Önceki literatürde etki büyüklüğü d≈0.5. α=.05 ve güç=.80 için gereken N’yi belirleyip saha planını buna göre yapın.

5) Etki Büyüklüğü Nasıl Tahmin Edilir?

Literatür taraması yapın; benzer ölçek ve örneklemdeki çalışmalara bakın.
Pilot çalışma yapabiliyorsanız küçük bir ön örnekle d, r, f² kestirip planı güncelleyin.
Konservatif davranıp biraz daha büyük örneklem hedefleyin.

Anında Uygulama: Eğer d için kararsızsanız, d=0.3 (küçük–orta) üzerinden planlayın; bu yaklaşım tipik olarak güvenli tarafta kalır.

6) Örneklem Büyüklüğü: Sadece Sayı Değil, Mantık

Sayıyı büyütmek her zaman çözüm değildir. Kritik olan temsil yeteneğidir.

Dengesiz gruplar gücü düşürür; mümkünse dengeli dağılım planlayın.
Kayıp/çekilme payını (%10–20) baştan ekleyin.
Çok değişkenli modellerde, parametre–gözlem oranına dikkat edin (örneğin yapısal eşitlikte sık kullanılan 10–20 gözlem/parametre kuralı gibi sezgisel rehberler).

Vaka: 20 gözlenen değişkenli bir doğrulayıcı faktör analizinde 60 parametreye ulaşıyorsunuz. En az 600–1200 aralığı hedeflemek (kontekste göre) model kestirimini istikrarlı kılar.

7) Olasılıklı mı Olasılıksız mı?

Olasılıklı örnekleme (SRS, tabakalı, küme, sistematik): Seçilme olasılığı bilinir—genellenebilirlik ve hata tahmini açısından üstündür.
Olasılıksız örnekleme (kolayda, amaçlı, kartopu, vb.): Erişilebilirlik yüksektir, ancak genelleme sınırlıdır; derin nitel içgörülerde güçlüdür.

Karar Kriteri: Teziniz nicel ve genelleyici iddialar içeriyorsa olasılıklı; keşfedici/nitel amaçlıysa olasılıksız stratejiler ön planda.

8) Basit Tesadüfi (SRS) Seçimi

Çerçevede tüm birimlerin listesi varsa ve heterojenlik çok yüksek değilse SRS temiz bir başlangıçtır.
Dezavantaj: Erişim maliyeti ve çerçeve gereksinimi.
Uygulama Örneği: Tek bir üniversitenin aynı programına kayıtlı öğrencilerden rastgele çekim.

9) Tabakalı Örnekleme

Evreleriniz (ör. fakülteler, sınıf düzeyleri) anlamlı farklılık gösteriyorsa ve her tabakayı temsil etmek istiyorsanız idealdir.
Avantaj: Varyansı düşürür, hassasiyet artar.
Anında Uygulama: Her tabakada orantılı (veya eşit) örnek ayırın; küçük tabakalar için aşırı örnekleme yapabilirsiniz.

10) Küme Örnekleme

Çerçeve karmaşıksa ve birimlere tek tek ulaşmak zor ise kümeler (sınıflar, okullar, mahalleler) üzerinden seçersiniz.
Avantaj: Maliyet düşer. Dezavantaj: Küme etkisi (intraclass correlation) varyansı artırır; tasarım etkisini raporlayın.
Vaka: Çok şehirli saha; okullar küme olarak çekilir, ardından tüm öğrencilerden veri alınır.

11) Sistematik Örnekleme

Çerçevede düzenli bir liste varsa ve periyodiklik sorun değilse pratik ve hızlıdır (her k’inci birimi seçmek).
Uyarı: Listede döngüsel bir desen varsa yanlılık doğurabilir.

12) Amaçlı Örnekleme

Nitel çalışmalarda bilgi zengini vakaları seçmek için kullanılır. Örneğin, okul terkini derinlemesine incelemek için rehber öğretmenler ve müdür yardımcıları.
Uygulama: Çalışmanın amacına göre kriter seti belirleyin.

13) Kolayda Örnekleme

Erişimi kolay birimleri seçersiniz (ör. dersine girdiğiniz sınıflar).
Avantaj: Hızlı. Dezavantaj: Genellenebilirlik zayıf.
Kullanım: Pilot testler, ön keşifler.

14) Kuramsal Örnekleme

Yerleşik kuram geliştirme/derinleştirme hedefliyse, toplama ve analiz paralel ilerler; yeni temalar belirdikçe örneklem genişletilir.
Vaka: Öğretmen motivasyonunu açıklayan yeni bir kuram inşa süreci.

15) Kartopu Örnekleme

Ulaşılması zor popülasyonlarda (ör. göçmen işçiler) mevcut katılımcılar aracılığıyla yenilerine ulaşırsınız.
Uyarı: Ağ içi benzerlik yanlılık yaratabilir; mümkünse farklı ağlardan başlangıç noktaları belirleyin.

16) Maksimum Çeşitlilik, Aykırı ve Tipik Durum

Maksimum Çeşitlilik: Konunun her yönünü görmek istediğinizde (farklı okul türleri, farklı sosyoekonomik düzeyler).
Aykırı Durum: Uç örnekler üzerinden mekanizmaları görünür kılar.
Tipik Durum: “Ortalama” uygulamayı temsil eden vaka ile sade anlatım.

Anında Uygulama: Politika önerisi yazan tezlerde maksimum çeşitlilik seçimi çok kıymetli kanıtlar sunar.

17) Ölçme Düzeyi: Nominal–Sıralı–Aralık–Oran

Nominal: Kategoriler (cinsiyet, bölüm). Analiz: oranlar, ki-kare vb.
Sıralı: Doğal bir sıra var (memnuniyet: düşük–orta–yüksek). Medyan, sıra testleri.
Aralık: Eşit aralıklar var, mutlak sıfır yok (sıcaklık gibi).
Oran: Eşit aralık + mutlak sıfır (gelir, süre).

Neden Önemli? Seçeceğiniz test/istatistik, ölçme düzeyine bağlıdır. Likert toplam puanı çoğu çalışmada aralık gibi ele alınır, ancak dağılım ve ölçeğin özelliği raporda gerekçelendirilmelidir.

18) Güvenirlik: Alfa mı Omega mı?

Cronbach Alfa: Tek boyut varsayımına duyarlı; madde yükleri eşit varsayımına (tau-equivalence) yakındır.
McDonald Omega: Yüklerin eşit olmadığı, hiyerarşik yapılarda daha gerçekçi bir tahmin sunar.

Karar: Tek boyutlu ve homojen ölçeklerde alfa kabul görebilir; çok boyutlu/heterojen yapılarda ve CFA ile desteklediğiniz durumlarda omega raporlamak daha sağlamdır.
Uygulama: İlk olarak keşfedici/ doğrulayıcı faktör çalışın; boyut yapısını gördükten sonra uygun güvenirlik katsayısını raporlayın.

19) Yapı Geçerliği: Yakınsak ve Ayrışan

Yakınsak Geçerlik: Aynı kuramı ölçen göstergelerin yüksek korelasyon göstermesi (CFA’da yüksek faktör yükleri, AVE≥.50 anlatısı).
Ayrışan Geçerlik: Farklı kuramları ölçen yapıların düşük korelasyon göstermesi (AVE’nin yapılar arası korelasyon karesinden büyük olması gibi mantıklar; metrikleri raporda kavramsal düzeyde gerekçelendirin).

Vaka: “Akademik Öz-yeterlik” ile “Sınav Kaygısı”nın ayrıştığını göstermek; madde içerikleri ve model sonuçlarıyla bütüncül argüman kurun.

20) Ölçüm Değişmezliği ve Çoklu Grup CFA

Farklı grupları (cinsiyet, sınıf düzeyi) karşılaştırmadan önce ölçeğinizin aynı yapıyı her grupta benzer şekilde ölçtüğünü kanıtlamalısınız.

Yapılandırma eşdeğerliği (aynı faktör yapısı),
Metrik eşdeğerlik (yüklerin eşitliği),
Skalar eşdeğerlik (kesme noktaları/ intercept’ler),
(Gerektiğinde) Artan eşdeğerlik (hata varyansları).

Anında Uygulama: Skalar düzeye ulaşmadan grup ortalamalarını kıyaslamayın; aksi halde farklar ölçüm hatasından ileri geliyor olabilir.

21) Arabuluculuk Analizi: Ne Zaman, Nasıl?

Arabuluculuk, X’in Y üzerindeki etkisinin M aracılığıyla gerçekleştiğini test eder.

Kavramsal şart: Nedensel sıralamanız ve kuramsal gerekçeniz net olmalı.
Uygulama: Doğrudan, dolaylı ve toplam etkiyi raporlayın; bootstrap ile güven aralıkları verin.
Varsayımlar: Doğrusallık, çoklu doğrusal bağlantının düşük olması, uç değer yönetimi.

Vaka: Öğretim stratejisinin (X) başarı (Y) üzerindeki etkisinde motivasyon (M) aracı rol oynar mı? Önce kuram, sonra ölçüm geçerliği, en son yollar.

22) Düzenleyicilik Analizi: Etki Kime/Nasıl Göre Değişiyor?

Düzenleyicilik, X→Y etkisinin Z’ye bağlı değiştiğini gösterir (etkileşim).

Sürekli Z için merkezleme yapın; yorum kolaylaşır.
Kategorik Z için referans sınıf açıkça raporlanmalı.
Görselleştirme: Etkileşimi anlamak için düşük/orta/yüksek Z seviyelerinde eğimi tartışın.

Anında Uygulama: Motivasyon düzeyi düşük öğrencilerde strateji etkisi güçlü, yüksek öğrencilerde zayıf çıkıyorsa yorumunuzu pedagojik çıkarımla bağlayın.

23) Bootstrap: Neden Altın Standart?

Özellikle dolaylı etkiler gibi asimetrik dağılan tahminlerde parametrik varsayımlara bağlı kalmadan güven aralığı üretir.

Teklif: En az 5000 yeniden örnekleme; yanlılık-düzeltilmiş hızlandırılmış (BCa) aralıklarını rapor edin.
Uyarı: Küçük örneklem ve yoğun uç değerlerde sonuçları ihtiyatla yorumlayın.

24) Çoklu Doğrusal Bağlantı (Multicollinearity)

Belirtiler: Yüksek VIF, şişmiş standart hatalar, işaret ve büyüklükte tutarsız katsayılar.
Çözümler:

Kuramsal olarak gereksiz, birbirinin aynısını temsil eden değişkenleri sadeleştirin.
Bileşik indeks/alt boyut toplam puanı kullanın.
Düzenlileştirme (ridge/lasso) gibi yöntemleri keşifsel yan analiz olarak rapora ekleyin.

Vaka: Aynı yapıyı ölçen üç benzer ölçek alt boyutu birlikte regresyona girince VIF>10. İkisini model dışına alıp kuramı daha yalın anlatmak çözüm getirir.

25) Varsayım Testleri: Sadece “Kutucuk” Değil, Muhakeme

Doğrusallık ve homoscedasticity: Artıklar–tahmin grafikleriyle bütüncül inceleme.
Bağımsızlık: Dizisel veride durağanlık ve otokorelasyon kontrolü.
Aykırı/Aşırı değerler: Etkili gözlem (Cook’s distance) muhakemesi.

Anında Uygulama: Aykırıları asla otomatik atmayın; önce ölçüm hatası mı olgu mu tartışın ve gerekçeyi şeffaf yazın.

26) Normallik Testi: Ne Zaman Kritik?

Büyük örneklemler merkezi limit teoremi sayesinde birçok parametrik testin dayanıklılığını artırır; küçük–orta örneklemlerde normallik daha hassaslaşır.

Şekil istatistikleri (çarpıklık–basıklık) yanında grafiksel kanıt (Q–Q, histogram) sunun.
Alternatifler: Sağlam istatistikler (Huber–White SE), dönüşümler (gerekçe ile) veya nonparametrik testler.

Vaka: N=84’te toplam puan hafif sağa çarpık; dönüşüm yerine sağlam standart hata kullanıp bulguları yorumlamak daha şeffaf olabilir.

27) Değişken ve Test Eşleştirme: Ölçme Düzeyi ve Amaç

Nominal–Nominal: İlişki testi için ki-kare; etki ölçüsü olarak Cramér’s V gibi raporlar.
Sıralı–Sıralı: Spearman rho, Kendall tau; medyan karşılaştırmaları için sıra testleri.
Aralık/Oran–Aralık/Oran: Pearson korelasyon, t-test/ANOVA ya da çoklu regresyon.

Anında Uygulama: Likert toplam puanlarınızı aralık olarak ele alıyorsanız, bunu geçerlik/güvenirlik bulguları ve literatürle gerekçelendirin.

28) Raporlama Etiği: Şeffaflık ve Tekrarlanabilirlik

Eksik veri mekanizması varsayımınızı ve seçtiğiniz yöntemi (MI/listwise) açıkça yazın.
Güç analizi parametrelerinizi (α, güç, etki büyüklüğü, test tipi) net verin.
Örnekleme stratejisinin sınırlarını yazın; genellenebilirliği abartmayın.
Güvenirlik–geçerlik ve ölçüm değişmezliği kanıtlarınızı bir araya getirip, model sınırları ile birlikte tartışın.

Vaka: Yönetim bilimi tezinde, kolayda örnekleme ile toplanan veriden “tüm sektör” için çıkarım yapmayın; bulguların bağlama özgü olduğunu vurgulayın.

29) Uygulamalı Mini Rehber: 5 Adımda Yöntem Seçimi

Araştırma problemini ve kuramsal modeli kesinleştirin (hangi ilişkiler, hangi yön?).
Ölçme araçlarını ve ölçme düzeylerini doğrulayın; güvenirlik–geçerliği planlayın.
Popülasyon ve saha kısıtlarına göre örnekleme stratejinizi seçin (olasılıklı/olasılıksız).
Güç analizi ile örneklem büyüklüğünü belirleyin; kayıp payını ekleyin.
Eksik veri ve varsayımlar için önlemlerinizi baştan yazın (MI, bootstrap, sağlam SE, vb.).

30) Sık Yapılan Hatalar ve Çözümler

Hata: Eksik veriyi sessizce listwise atıp güç kaybını görmezden gelmek.
Çözüm: MAR ise MI uygulayın ve raporlayın.
Hata: Olasılıksız örneklemle genelleyici iddia.
Çözüm: Sınırları açık yazın; gerekirse karma stratejiler düşünün.
Hata: Alfa tek başına “yeter” sanmak.
Çözüm: Omega + CFA ile destekleyin; yakınsak–ayrışan kanıtı ekleyin.
Hata: Ölçüm değişmezliğini atlamak.
Çözüm: Çoklu grup CFA ile en az metrik/skalara kadar test edin.
Hata: Arabuluculukta sadece p-değerine bakmak.
Çözüm: Bootstrap güven aralıkları raporlayın ve etki büyüklüğünü tartışın.

Sonuç

Sağlam bir tez, yalnızca doğru istatistikleri çalıştırmakla değil, doğru yöntem kararlarını zincirleme şekilde almakla mümkündür. Eksik veride MI vs. listwise tercihi yalnızca bir program menüsü değil, yanlılığı ve gücü doğrudan belirleyen bir karardır. Güç analizi, örneklem büyüklüğü ve örnekleme tasarımı (olasılıklı/olasılıksız ve alt stratejiler) ise bulgularınızın hassasiyet ve güvenilirliğini çizer. Ölçme düzeyi seçtiğiniz analizlerin mantığına temel olurken, güvenirlikte alfa/omega ayrımı ve yakınsak–ayrışan geçerlik kanıtları ölçeğinizin bilimsel “beden dilini” görünür kılar. Gruplar arası karşılaştırmalarda ölçüm değişmezliği ve çoklu grup CFA etik bir zorunluluktur; yoksa gördüğünüz farklar, ölçeğin farklı işlemesi yüzünden “yapay” olabilir. İlişkisel modellerde arabuluculuk–düzenleyicilik analizi, ancak kuramsal zemin sağlam ve bootstrap ile destekli olduğunda ikna edicidir. Ve tüm süreç boyunca varsayım testleri, çoklu doğrusal bağlantı yönetimi ve sağlam raporlama alışkanlıkları, bulgularınızı tartışmaya açık ama çürütülmesi zor kılar.

Kısacası, “Tez Yaptırma” perspektifinden doğru yöntem seçimi, bir butik terzilik titizliğidir: Kuramınıza uygun kesim, ölçme araçlarınıza göre prova, örneklemenize göre düzeltme ve analizlerde doğru aksesuarlarla (bootstrap, sağlam SE, MI) tamamlanan bir bütün. Bu rehberi adım adım izlerseniz, yalnızca teknik olarak doğru değil, hikâyesi güçlü bir tez de yazmış olursunuz.

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

İçerik Üreticisi

Biyografinin Tamamını Gör