Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İLERİ İSTATİSTİK | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 6 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Büşra Eylem AKTAŞ |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Büşra Eylem AKTAŞ, Öğr.Gör. Metin Ege SALTER |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Dersin temel amacı öğrencilerde temel bir istatistiksel modelleme anlayışı oluşturduktan sonra bazı ileri seviye çok değişkenli istatistiksel yöntemleri öğrencilerle buluşturmaktır. Bu bağlamda, dönemin ilk yarısında istatistiksel anlayışı oluşturmak ve geçmişte öğrendikleri bilgileri tazelemek ve geliştirmek için konvansiyonel istatistiksel yöntemler ile bir temel atılacaktır (SPSS ve jamovi üzerinden ANOVA, çoklu regresyon vb. analizler). Bu, ayrıca dönemin ikinci yarısında işlenecek ileri istatistik konularının zeminini oluşturacaktır. Dönemin ikinci yarısında Mplus programı kullanılarak temel seviyede Yapısal Eşitlik Modellemeleri (SEM) üzerinden çok değişkenli istatistiksel modellemeler (path, keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizleri) incelenecektir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Veri Taraması,ANOVA,ANCOVA,MANOVA + 1. Ödev,MANCOVA,Lineer Regresyon,Çoklu Regresyon I,Çoklu Regresyon II,Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş I,Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş II,Yol Analizi I,Yol Analizi II,Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi I,Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi II; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Teori/model temelli ölçüm, test ve analiz yöntemlerinde yetkinlik. 2. Yapısal eşitlik modellemesi ve ilişkili istatistik yöntemlerinin neden sosyal bilimlerde kullanışlı olduğunu kavramak. 3. SPSS, Jamovi ve MPlus programları üzerinde yetkinlik. 4. Makalelerde ve diğer yayınlarda yapısal eşitlik modellemesi uygulamalarının sınırlılıklarının farkında olma ve saptayabilme. | 1, 2, 4, 6 | C |
| Öğretim Yöntemleri: | 1: Tam Öğrenme Modeli, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli |
| Ölçme Yöntemleri: | C: Çoktan Seçmeli Sınav |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Taraması | |
| 2 | ANOVA | |
| 3 | ANCOVA | |
| 4 | MANOVA + 1. Ödev | |
| 5 | MANCOVA | |
| 6 | Lineer Regresyon | |
| 7 | Çoklu Regresyon I | |
| 8 | Çoklu Regresyon II | |
| 9 | Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş I | |
| 10 | Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş II | |
| 11 | Yol Analizi I | |
| 12 | Yol Analizi II | |
| 13 | Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi I | |
| 14 | Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi II |
| Kaynak |
| Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2011). Multivariate statistics. Boston: Allyn and Bacon. Hoyle, R.H. (1995). Structural Equation Modeling: Concepts, Issues, and Applications. London: Sage. Kaplan, D. (2000). Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions. Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences Series. Klein, R.B. (2004). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. Psychology Press. Muthén, L.K. and Muthén, B.O. (1998-2010). Mplus User’s Guide. Sixth Edition. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. Byrne, B. (2011). Structural Equation. Modeling with Mplus Basic Concepts, Applications, and Programming. Taylor & Francis. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Psikolojinin araştırma ve uygulamaya dönük alt alanlarının temel kavramlarını ve bu alanların temel kuramlarını bilir. | X | |||||
| 2 | Psikoloji tarihindeki kuram ve ekolleri karşılaştırabilir, yeni gelişmeleri bu bilgileriyle ilişkilendirebilir. | X | |||||
| 3 | Karşılaştığı sorunları tanıyabilir, yorumlayabilir ve uzmanlık bilgisini kullanarak çözüm sunabilir. | X | |||||
| 4 | Bir problemi bilimsel yöntemlerle araştırabilir, bulguları yorumlayabilir ve sonuçları bilimsel bir yayın haline getirebilir. | X | |||||
| 5 | Alanı ile ilgili problemlerin çözümü için kurulan bir ekipte projeye liderlik edebilir, etkinlikleri planlayabilir ve yönetebilir. | X | |||||
| 6 | Karşılaştığı yeni fikirleri taraf tutmadan bilimsel bakış açısıyla sorgulayabilir ve eleştirebilir. | X | |||||
| 7 | Yaşam boyu öğrenme prensibini kendisine ilke edinir, alanıyla ilgili yeni gelişmeleri takip edebilir. | X | |||||
| 8 | Bir problemle ilgili bulgularını, bilgisini ve çözüm önerilerini meslektaşlarıyla veya konunun yabancısı olan kişilerle, yazılı veya sözlü olarak uygun bir dille paylaşabilir. | X | |||||
| 9 | Toplumsal sorumluluk bilincine sahip olup mesleki kazanımlarını, yakın ve uzak çevresindeki sorunların çözümünde kullanabilir. | X | |||||
| 10 | Uluslararası mesleki gelişmeleri izlemek için en az B1 düzeyinde İngilizce bilir. | ||||||
| 11 | Temel bilgisayar becerilerine sahip olup meslektaşlarıyla güncel platformlar üzerinden iletişim kurabilir. | X | |||||
| 12 | Ölçme-değerlendirmede kullanılan psikolojinin temel araçlarını bilir ve bu araçları kullanabilir. | ||||||
| 13 | Mesleki sorumluluk, yetki ve sınırlarını bilir, psikolojik sorunları tanır, çözümü için doğru yönlendirmeyi yapabilir, araştırma ve uygulamada etik ilkelere riayet eder. | ||||||
| 14 | Araştırma ve uygulamada bireysel ve kültürel farklılıkları gözetir, araştırma sonuçlarını değerlendirirken bu farklılıkları dikkate alır. | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 14 | 3 | 42 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 0 | 0 | 0 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 1 | 20 | 20 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 25 | 25 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 159 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(159/30) | 5 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İLERİ İSTATİSTİK | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 6 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Büşra Eylem AKTAŞ |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Büşra Eylem AKTAŞ, Öğr.Gör. Metin Ege SALTER |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Dersin temel amacı öğrencilerde temel bir istatistiksel modelleme anlayışı oluşturduktan sonra bazı ileri seviye çok değişkenli istatistiksel yöntemleri öğrencilerle buluşturmaktır. Bu bağlamda, dönemin ilk yarısında istatistiksel anlayışı oluşturmak ve geçmişte öğrendikleri bilgileri tazelemek ve geliştirmek için konvansiyonel istatistiksel yöntemler ile bir temel atılacaktır (SPSS ve jamovi üzerinden ANOVA, çoklu regresyon vb. analizler). Bu, ayrıca dönemin ikinci yarısında işlenecek ileri istatistik konularının zeminini oluşturacaktır. Dönemin ikinci yarısında Mplus programı kullanılarak temel seviyede Yapısal Eşitlik Modellemeleri (SEM) üzerinden çok değişkenli istatistiksel modellemeler (path, keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizleri) incelenecektir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Veri Taraması,ANOVA,ANCOVA,MANOVA + 1. Ödev,MANCOVA,Lineer Regresyon,Çoklu Regresyon I,Çoklu Regresyon II,Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş I,Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş II,Yol Analizi I,Yol Analizi II,Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi I,Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi II; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Teori/model temelli ölçüm, test ve analiz yöntemlerinde yetkinlik. 2. Yapısal eşitlik modellemesi ve ilişkili istatistik yöntemlerinin neden sosyal bilimlerde kullanışlı olduğunu kavramak. 3. SPSS, Jamovi ve MPlus programları üzerinde yetkinlik. 4. Makalelerde ve diğer yayınlarda yapısal eşitlik modellemesi uygulamalarının sınırlılıklarının farkında olma ve saptayabilme. | 1, 2, 4, 6 | C |
| Öğretim Yöntemleri: | 1: Tam Öğrenme Modeli, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli |
| Ölçme Yöntemleri: | C: Çoktan Seçmeli Sınav |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Taraması | |
| 2 | ANOVA | |
| 3 | ANCOVA | |
| 4 | MANOVA + 1. Ödev | |
| 5 | MANCOVA | |
| 6 | Lineer Regresyon | |
| 7 | Çoklu Regresyon I | |
| 8 | Çoklu Regresyon II | |
| 9 | Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş I | |
| 10 | Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Mplus'a Giriş II | |
| 11 | Yol Analizi I | |
| 12 | Yol Analizi II | |
| 13 | Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi I | |
| 14 | Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi II |
| Kaynak |
| Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2011). Multivariate statistics. Boston: Allyn and Bacon. Hoyle, R.H. (1995). Structural Equation Modeling: Concepts, Issues, and Applications. London: Sage. Kaplan, D. (2000). Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions. Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences Series. Klein, R.B. (2004). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. Psychology Press. Muthén, L.K. and Muthén, B.O. (1998-2010). Mplus User’s Guide. Sixth Edition. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. Byrne, B. (2011). Structural Equation. Modeling with Mplus Basic Concepts, Applications, and Programming. Taylor & Francis. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Psikolojinin araştırma ve uygulamaya dönük alt alanlarının temel kavramlarını ve bu alanların temel kuramlarını bilir. | X | |||||
| 2 | Psikoloji tarihindeki kuram ve ekolleri karşılaştırabilir, yeni gelişmeleri bu bilgileriyle ilişkilendirebilir. | X | |||||
| 3 | Karşılaştığı sorunları tanıyabilir, yorumlayabilir ve uzmanlık bilgisini kullanarak çözüm sunabilir. | X | |||||
| 4 | Bir problemi bilimsel yöntemlerle araştırabilir, bulguları yorumlayabilir ve sonuçları bilimsel bir yayın haline getirebilir. | X | |||||
| 5 | Alanı ile ilgili problemlerin çözümü için kurulan bir ekipte projeye liderlik edebilir, etkinlikleri planlayabilir ve yönetebilir. | X | |||||
| 6 | Karşılaştığı yeni fikirleri taraf tutmadan bilimsel bakış açısıyla sorgulayabilir ve eleştirebilir. | X | |||||
| 7 | Yaşam boyu öğrenme prensibini kendisine ilke edinir, alanıyla ilgili yeni gelişmeleri takip edebilir. | X | |||||
| 8 | Bir problemle ilgili bulgularını, bilgisini ve çözüm önerilerini meslektaşlarıyla veya konunun yabancısı olan kişilerle, yazılı veya sözlü olarak uygun bir dille paylaşabilir. | X | |||||
| 9 | Toplumsal sorumluluk bilincine sahip olup mesleki kazanımlarını, yakın ve uzak çevresindeki sorunların çözümünde kullanabilir. | X | |||||
| 10 | Uluslararası mesleki gelişmeleri izlemek için en az B1 düzeyinde İngilizce bilir. | ||||||
| 11 | Temel bilgisayar becerilerine sahip olup meslektaşlarıyla güncel platformlar üzerinden iletişim kurabilir. | X | |||||
| 12 | Ölçme-değerlendirmede kullanılan psikolojinin temel araçlarını bilir ve bu araçları kullanabilir. | ||||||
| 13 | Mesleki sorumluluk, yetki ve sınırlarını bilir, psikolojik sorunları tanır, çözümü için doğru yönlendirmeyi yapabilir, araştırma ve uygulamada etik ilkelere riayet eder. | ||||||
| 14 | Araştırma ve uygulamada bireysel ve kültürel farklılıkları gözetir, araştırma sonuçlarını değerlendirirken bu farklılıkları dikkate alır. | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |