Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ VE RAPORLAMA | İEVY1212888 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 9 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Yasemin KARAKOÇ |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Yasemin KARAKOÇ |
| Dersin Yardımcıları | Ders notları |
| Dersin Amacı | İstatistiksel veri analizi dersi ile istatistiksel analizlerin uygulanması, yorumlanması ve rapor edilmesiyle ilgili temel bilgilerin aktarımı hedeflenmiştir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Değişken türleri, verileri anlama, verileri görselleştirme (histogram, pot, scatter),Değişkenlerin ölçülmesi: Ölçekler, sınıflama, sıralama, eşit aralıklı ve oran ölçekleri ,Olasılık dağılımları (Binom, Bernoulli, Poisson) Normal Dağılım Merkezi Limit Teoremi Standart Hata,SPSS'e giriş, veri girişi, kodlama ve örnek uygulamalar,Tanımlayıcı istatistikler ,Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler,Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler,Parametrik testler SPSS uygulamaları (T-tests, ANOVA),Analysis of two-way tables (Ki-kare analizleri), Correlation, Simple Lineer Regression,Non-parametrik testler SPSS uygulamaları (Mann Whitney U, Kruskal Wallis, Friedman),Güvenirlik ve Geçerlik analizi SPSS uygulamaları,SPSS uygulamaları,SPSS uygulamaları,Raporlama; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Veri setlerini düzenler. | 6 | A |
| 2. Temel istatistiksel kavramları tanımlar. | 6 | A |
| 3. Yaygın analitik teknikleri kullanarak SPSS'de veri analizi yapar. | 6 | A |
| 4. Araştırma soruları, metodolojiler ve paradigmalar arasındaki ilişkileri yorumlar. | 6 | A |
| 5. SPSS kullanarak tanımlayıcı istatistikler yapar. | 6 | H |
| 6. SPSS kullanarak çıkarımsal istatistikler yapar. | 6 | A |
| 7. İstatistiksel analizlerde kullanılan anahtar terminolojiyi, kavramları, araçları ve teknikleri tanımlar ve tartışır. | 6 | A |
| 8. İstatistiksel analizin kullanımlarını ve sınırlamalarını eleştirel bir şekilde tartışır. | 6 | A |
| Öğretim Yöntemleri: | 6: Deneyimle Öğrenme Modeli |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, H: Performans Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Değişken türleri, verileri anlama, verileri görselleştirme (histogram, pot, scatter) | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 2 | Değişkenlerin ölçülmesi: Ölçekler, sınıflama, sıralama, eşit aralıklı ve oran ölçekleri | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 3 | Olasılık dağılımları (Binom, Bernoulli, Poisson) Normal Dağılım Merkezi Limit Teoremi Standart Hata | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 4 | SPSS'e giriş, veri girişi, kodlama ve örnek uygulamalar | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 5 | Tanımlayıcı istatistikler | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 6 | Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 7 | Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 8 | Parametrik testler SPSS uygulamaları (T-tests, ANOVA) | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 9 | Analysis of two-way tables (Ki-kare analizleri), Correlation, Simple Lineer Regression | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 10 | Non-parametrik testler SPSS uygulamaları (Mann Whitney U, Kruskal Wallis, Friedman) | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 11 | Güvenirlik ve Geçerlik analizi SPSS uygulamaları | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 12 | SPSS uygulamaları | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 13 | SPSS uygulamaları | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 14 | Raporlama | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| Kaynak |
| K. Özdamar. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS (3rd Edition). London: Sage Pallant, J. (2016). SPSS Kullanma Kılavuzu: SPSS ile adım adım veri analizi (çev. Balcı & Ahi). Anı Yayıncılık |
| HÜSEYİN TATLIDİL; UYGULAMALI ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSİTKSEL ANALİZ BAYRAM NURAN, SOSYAL BİLİMLERDE SPSS İLE VERİ ANALİZİ |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilişim ve yönetim alanında teorik bilgileri tanımlar. | X | |||||
| 2 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli ileri düzeyde matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Enformatik, yönetim ve büyük veri ile ilgili gerekli en az bir bilgisayar programı veya teknolojiyi kullanır. | X | |||||
| 4 | Bilişim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | X | |||||
| 5 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
| 6 | Büyük verileri analiz için hazırlar. | X | |||||
| 7 | Alana özgü bilimsel tez, rapor, makale ve benzerlerini yazar. | X | |||||
| 8 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | X | |||||
| 9 | Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi açıklar. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 14 | 2 | 28 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 14 | 2 | 28 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 14 | 2 | 28 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 14 | 2 | 28 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 14 | 4 | 56 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 14 | 4 | 56 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 266 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(266/30) | 9 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ VE RAPORLAMA | İEVY1212888 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 9 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Yasemin KARAKOÇ |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Yasemin KARAKOÇ |
| Dersin Yardımcıları | Ders notları |
| Dersin Amacı | İstatistiksel veri analizi dersi ile istatistiksel analizlerin uygulanması, yorumlanması ve rapor edilmesiyle ilgili temel bilgilerin aktarımı hedeflenmiştir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Değişken türleri, verileri anlama, verileri görselleştirme (histogram, pot, scatter),Değişkenlerin ölçülmesi: Ölçekler, sınıflama, sıralama, eşit aralıklı ve oran ölçekleri ,Olasılık dağılımları (Binom, Bernoulli, Poisson) Normal Dağılım Merkezi Limit Teoremi Standart Hata,SPSS'e giriş, veri girişi, kodlama ve örnek uygulamalar,Tanımlayıcı istatistikler ,Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler,Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler,Parametrik testler SPSS uygulamaları (T-tests, ANOVA),Analysis of two-way tables (Ki-kare analizleri), Correlation, Simple Lineer Regression,Non-parametrik testler SPSS uygulamaları (Mann Whitney U, Kruskal Wallis, Friedman),Güvenirlik ve Geçerlik analizi SPSS uygulamaları,SPSS uygulamaları,SPSS uygulamaları,Raporlama; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Veri setlerini düzenler. | 6 | A |
| 2. Temel istatistiksel kavramları tanımlar. | 6 | A |
| 3. Yaygın analitik teknikleri kullanarak SPSS'de veri analizi yapar. | 6 | A |
| 4. Araştırma soruları, metodolojiler ve paradigmalar arasındaki ilişkileri yorumlar. | 6 | A |
| 5. SPSS kullanarak tanımlayıcı istatistikler yapar. | 6 | H |
| 6. SPSS kullanarak çıkarımsal istatistikler yapar. | 6 | A |
| 7. İstatistiksel analizlerde kullanılan anahtar terminolojiyi, kavramları, araçları ve teknikleri tanımlar ve tartışır. | 6 | A |
| 8. İstatistiksel analizin kullanımlarını ve sınırlamalarını eleştirel bir şekilde tartışır. | 6 | A |
| Öğretim Yöntemleri: | 6: Deneyimle Öğrenme Modeli |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, H: Performans Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Değişken türleri, verileri anlama, verileri görselleştirme (histogram, pot, scatter) | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 2 | Değişkenlerin ölçülmesi: Ölçekler, sınıflama, sıralama, eşit aralıklı ve oran ölçekleri | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 3 | Olasılık dağılımları (Binom, Bernoulli, Poisson) Normal Dağılım Merkezi Limit Teoremi Standart Hata | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 4 | SPSS'e giriş, veri girişi, kodlama ve örnek uygulamalar | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 5 | Tanımlayıcı istatistikler | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 6 | Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 7 | Çıkarımsal istatistikler: Parametrik ve parametrik olmayan testler | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 8 | Parametrik testler SPSS uygulamaları (T-tests, ANOVA) | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 9 | Analysis of two-way tables (Ki-kare analizleri), Correlation, Simple Lineer Regression | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 10 | Non-parametrik testler SPSS uygulamaları (Mann Whitney U, Kruskal Wallis, Friedman) | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 11 | Güvenirlik ve Geçerlik analizi SPSS uygulamaları | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 12 | SPSS uygulamaları | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 13 | SPSS uygulamaları | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| 14 | Raporlama | İlgili bölüm kitaptan okunacaktır. |
| Kaynak |
| K. Özdamar. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS (3rd Edition). London: Sage Pallant, J. (2016). SPSS Kullanma Kılavuzu: SPSS ile adım adım veri analizi (çev. Balcı & Ahi). Anı Yayıncılık |
| HÜSEYİN TATLIDİL; UYGULAMALI ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSİTKSEL ANALİZ BAYRAM NURAN, SOSYAL BİLİMLERDE SPSS İLE VERİ ANALİZİ |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilişim ve yönetim alanında teorik bilgileri tanımlar. | X | |||||
| 2 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli ileri düzeyde matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Enformatik, yönetim ve büyük veri ile ilgili gerekli en az bir bilgisayar programı veya teknolojiyi kullanır. | X | |||||
| 4 | Bilişim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | X | |||||
| 5 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
| 6 | Büyük verileri analiz için hazırlar. | X | |||||
| 7 | Alana özgü bilimsel tez, rapor, makale ve benzerlerini yazar. | X | |||||
| 8 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | X | |||||
| 9 | Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi açıklar. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |