Yapısal Eşitlik Modellemesi (PLS-SEM), Bibliyometrik Analiz, Eye-tracking (Göz izleme) Analizi, Nitel veri Analizi, Anket/Veri Toplama ve Uzaktan Algılama ve daha fazlası — Tek platformda, Türkçe/İngilizce arayüzle.
Structural equation modeling, bibliometrics, meta-analysis and qualitative research — all in one place.
İhtiyacın olan analizi seç, hemen başla. Tümü Türkçe arayüz ve akademik raporlama desteğiyle.
Pick the analysis you need and get started. All modules include a bilingual interface (TR + EN) and academic-standard reporting.
Yapısal eşitlik modellemesi, yol analizi, aracılık ve düzenleyici testler. Otomatik diyagram ve APA raporu.
Structural equation modeling, path analysis, mediation and moderation tests. Automatic path diagrams and APA-formatted reports.
Yenilenmiş arayüz: sürükle-bırak model builder, indicator kutuları, tablo altı yorumlar ve gelişmiş fit indeksleri.
Redesigned interface: drag-and-drop model builder, indicator boxes, in-table interpretations and advanced fit indices.
Anket oluştur, paylaş, cevap topla. Dikkat kontrolü sorularıyla kaliteli veri. Kodlanmış Excel'i PLS-SEM'e aktar.
Build surveys, share them and collect responses. Attention-check items ensure data quality. Export coded Excel directly to PLS-SEM.
Akademik çalışma nasıl yürütülür? Adım adım rehber, araştırma türü seçici ve AI mentor desteği.
How to run an academic study end-to-end: step-by-step guide, research-type selector and AI mentor support.
Kongre metni hazırlama, akademik soru-cevap ve paragraf yeniden yazma — üç araç tek modülde.
Conference paper drafting, academic Q&A and paragraph rewriting — three tools bundled in a single module.
WoS ve Scopus verisinden atıf ağı, ortak yazarlık, anahtar kelime trendi ve performans haritaları.
Citation networks, co-authorship maps, keyword trends and performance analytics from Web of Science and Scopus data.
Çoklu çalışmaların etki büyüklüklerini birleştir, orman grafiği ve heterojenlik testleriyle raporla.
Combine effect sizes across multiple studies and report with forest plots and heterogeneity tests.
Webcam tabanlı göz izleme ve yüz ifadesi analizi. Isı haritaları ve dikkat metrikleriyle deneysel araştırma.
Webcam-based eye tracking and facial expression analysis for experimental research, with heatmaps and attention metrics.
Görüşme ve odak grup metinlerinde tema kodlama, içerik analizi ve kod ağacı görselleştirme.
Theme coding, content analysis and code-tree visualization for interview and focus-group transcripts.
Afet lojistiği ve coğrafi veri analizi. Uydu görüntüsü işleme ve mekansal modelleme araçları.
Disaster logistics and geographic data analysis. Satellite imagery processing and spatial modeling tools.
Analizleri kendi bilgisayarınızda çalıştırın. Verileriniz dışarı gönderilmez, internet gerekmez.
Desktop Version · Run analyses on your own computer. Your data never leaves your machine and no internet is required.
Data Analysis Robot (plssem.com), açık kaynaklı Python altyapısı ile geliştirilmiş, Yapısal Eşitlik Modellemesi (PLS-SEM) süreçlerini otomatikleştiren web tabanlı bir platformdur. Akademisyenler, lisansüstü öğrenciler ve araştırmacılar için tasarlanmıştır.
Data Analysis Robot (plssem.com) is a free, web-based platform built on open-source Python that automates Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). It is designed for academics, graduate students and independent researchers.
Platform üzerinde Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Güvenilirlik ve geçerlilik analizleri (FL, Cronbach's Alpha, AVE, CR), Discriminant validity (HTMT, Fornell-Larcker, Cross Loading), Hipotez testleri (path coefficient, t ve p değerleri) ve R², f² and Q² gibi analizleri Türkçe arayüzle uygulayabilirsiniz. Yol katsayıları, aracılık ve düzenleyici etkiler, güvenilirlik ve geçerlilik testleri otomatik hesaplanır; sonuçlar APA formatında raporlanır.
The platform runs the complete PLS-SEM analysis process: reliability and convergent validity (Factor Loadings, Cronbach's Alpha, AVE, Composite Reliability), discriminant validity (HTMT, Fornell-Larcker, Cross Loadings), hypothesis testing (path coefficients, t and p values), and effect sizes (R², f², Q²). Mediation, moderation and bootstrapping are computed automatically, and results are reported in APA format.
Yapısal Eşitlik Modellemesinin (PLS-SEM) yanı sıra Bibliyometrik Analiz, Eye-tracking (Göz izleme) Analizi, Nitel veri Analizi, Anket/Veri Toplama ve Uzaktan Algılama modülleriyle araştırmanızın her aşamasını tek platformda yürütebilirsiniz.
Beyond PLS-SEM, the platform also offers Bibliometric Analysis, Eye-Tracking Research, Qualitative Data Analysis, Survey & Data Collection and Remote Sensing modules — covering every stage of your research in one place.
Use Data Analysis Robot for thesis and paper data analysis, PLS-SEM structural equation modeling, survey coding, mediation and moderation, reliability and validity testing, bibliometric mapping, meta-analysis and qualitative content analysis.
PLS-SEM, veri analizi ve akademik araştırma hakkında kapsamlı rehberler.
Comprehensive guides on PLS-SEM, data analysis and academic research.
Partial Least Squares Yapısal Eşitlik Modellemesi nedir, ne zaman kullanılır, CB-SEM'den farkı nedir? Veri yükleme, model kurma ve sonuç yorumlamayı öğrenin.
What is PLS-SEM, when should you use it, and how does it differ from CB-SEM? Learn data upload, model building and result interpretation.
SmartPLS ücretli mi? plssem.com ile aynı analizleri ücretsiz yapın. rho_A, rho_C, HTMT, bootstrap, path diagram — hepsi dahil, kurulum gerektirmez.
Is SmartPLS paid? Run the same analyses for free on plssem.com — rho_A, rho_C, HTMT, bootstrap, path diagrams included. No installation needed.
Yüksek lisans ve doktora tezi için PLS-SEM adımları: veri hazırlama, ölçüm modeli, yapısal model, hipotez testi ve APA formatında raporlama.
PLS-SEM steps for master's and PhD theses: data preparation, measurement model, structural model, hypothesis testing and APA-format reporting.
PLS-SEM'de rho_A (Dijkstra-Henseler) ve rho_C (Composite Reliability) nasıl hesaplanır? Cronbach's Alpha'dan ne zaman daha iyi sonuç verir?
How are rho_A and rho_C calculated in PLS-SEM? When do they outperform Cronbach's Alpha for reliability assessment?
AVE eşiği neden 0.50? HTMT ne zaman Fornell-Larcker'dan üstün? Cross loading sorunları nasıl tespit edilir ve çözülür?
Why is the AVE threshold 0.50? When does HTMT outperform Fornell-Larcker? How to detect and resolve cross-loading issues?
Excel verinizi yükleyin, OLS/WLS regresyon çalıştırın. VIF, Breusch-Pagan, White testi, Durbin-Watson, log dönüşüm önerisi ve otomatik TR/EN yorum.
Upload your Excel data and run OLS/WLS regression. Includes VIF, Breusch-Pagan, White test, Durbin-Watson, log-transform suggestions and auto TR/EN interpretation.
plssem.com, analiz sonuçlarını otomatik olarak yorumlar. Path katsayıları, R², f², güvenilirlik ve geçerlilik bulguları akademik dille Türkçe ve İngilizce açıklanır — yapay zeka desteğiyle.
plssem.com automatically interprets your analysis results. Path coefficients, R², f², reliability and validity findings are explained in academic language in both Turkish and English — powered by AI.
Araştırma türü seçimi, literatür tarama, anket tasarımı, analiz seçimi ve makale yazımı — her adımda yapay zeka mentor desteğiyle akademik çalışmanızı yürütün.
Research type selection, literature review, questionnaire design, analysis choice and paper writing — conduct your academic work step by step with AI mentor support.
plssem.com, SmartPLS'e ücretsiz bir alternatif olarak geliştirilmiş, yapay zeka destekli tarayıcı tabanlı bir PLS-SEM analiz platformudur. Cronbach's Alpha, rho_A, rho_C, AVE, Composite Reliability, HTMT, Fornell-Larcker kriteri, cross loading analizi, path katsayıları, bootstrap t ve p değerleri, R², f² ve Q² değerleri otomatik hesaplanır. Sonuçlar yapay zeka tarafından akademik dille Türkçe ve İngilizce olarak yorumlanır ve APA formatında raporlanır. Ayrıca Yayın Rehberi modülü ile araştırma tasarımından makale yazımına kadar her adımda AI mentor desteği sunar. Yükleme gerektirmez, veri sunucuya kaydedilmez.
plssem.com is a free, browser-based, AI-powered PLS-SEM analysis platform built as an open-source alternative to SmartPLS. It automatically computes Cronbach's Alpha, rho_A (Dijkstra-Henseler), rho_C (Composite Reliability), AVE, HTMT, Fornell-Larcker criterion, cross loadings, path coefficients, bootstrap t and p values, R², f² and Q². Results are automatically interpreted by AI in academic language in both Turkish and English and reported in APA format. The Publication Guide module also provides AI mentor support at every stage from research design to paper writing. No installation required; data is never stored on the server.