Ders Detayı
Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| DAVRANIŞ BİLİMLERİ İÇİN İSTATİSTİK II | PSK2253970 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı | Cuma 13:30-14:15 Cuma 14:30-15:15 Cuma 15:30-16:15 Cumartesi 13:30-14:15 Cumartesi 14:30-15:15 Cumartesi 15:30-16:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Defne YABAŞ |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. Defne YABAŞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu ders Psikoloji Alanında Veri Analizi alanını tanıtmak için tasarlanmıştır. Öğrenciler hem tanımlayıcı hem de çıkarımsal istatistiklerden çeşitli istatistiksel tekniklerin sonuçlarının nasıl uygulanacağı ve yorumlanacağını hakkında bilgi sahibi olacaktır; örnekleme, deney, değişken, dağılım, ilişki, hipotez testi ve parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerin nasıl uygulanacağı ile ilgili olarak teorik ve uygulamalı olarak bilgi sahibi olacaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Giriş Dersin tanıtımı İstatistiksel Modeller Oluşturma ,Örneklem ve popülasyon Örneklem ortalama dağılımı Standart hata, merkezi limit teoremi, güven aralığı ,Hipotez testleri Hipotez testlerinde belirsizlik ve hatalar Etki büyüklüğü, varsayımların test edilmesi (normal dağılım, varyansların homojenliği) İstatistiksel güç ,Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi ,Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi ,Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) ,Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) Konu Tekrarı ,Korelasyon analizi Basit korelasyon ,Korelasyon analizi Kısmi korelasyon ,Basit doğrusal regresyon ,Basit doğrusal regresyon ,Ki-kare bağımsızlık testi ,Non parametrik testler , Non parametrik testler Özet ve kapanış ; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| • Öğrenciler psikolojide kullanılan envanterlerin SPSS yazılımı ile nasıl çözüleceğini bilir. Öğrenciler ölçek değerlendirmesini yapar, istatistiksel verilerin SPSS'den alınmasını ve bu verileri yorumlar. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler, envanter çalışmalarında oluşturulacak demografik formların organizasyonu sırasında istatistiksel değerlendirmenin uygun olacağı şekilde hangi noktaların dikkate alınması gerektiğini bileceklerdir. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler tasarladıkları bir araştırmanın popülasyonunu ve örneklemini belirler. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler kendi planladıkları bir proje için bir anket formu oluşturur. Yüz yüze görüşmeler yoluyla gerçek verileri elde edebilecek ve veri toplama ve organizasyonuyla ilgili karşılaşabilecekleri sorunlarla başa çıkabilir. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler SPSS aracılığıyla kendileri tarafından tasarlanmış bir projenin istatistiksel analizlerini yapabilecektir. Parametrik ve parametrik olmayan testler arasındaki farkı bileceklerdir. Doğru analiz tekniğini seçebilir ve yorumlayabilirler. | 16, 6, 9 | A |
| Öğretim Yöntemleri: | 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş Dersin tanıtımı İstatistiksel Modeller Oluşturma | |
| 2 | Örneklem ve popülasyon Örneklem ortalama dağılımı Standart hata, merkezi limit teoremi, güven aralığı | |
| 3 | Hipotez testleri Hipotez testlerinde belirsizlik ve hatalar Etki büyüklüğü, varsayımların test edilmesi (normal dağılım, varyansların homojenliği) İstatistiksel güç | |
| 4 | Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi | |
| 5 | Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi | |
| 6 | Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) | |
| 7 | Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) Konu Tekrarı | |
| 8 | Korelasyon analizi Basit korelasyon | |
| 9 | Korelasyon analizi Kısmi korelasyon | - |
| 10 | Basit doğrusal regresyon | |
| 11 | Basit doğrusal regresyon | |
| 12 | Ki-kare bağımsızlık testi | |
| 13 | Non parametrik testler | |
| 14 | Non parametrik testler Özet ve kapanış |
| Kaynak |
| Büyüköztürk, Ş., Çokluk, Ö. ve Köklü, N. (2012). Sosyal bilimler için istatistik (21.baskı). Ankara: Pegem Akademi. |
| -Gravetter, F. J., Wallnau, L. B. (2012). Statistics fort he Behavioral Sciences. Navaro, D., Foxcraft, D., & Faulkenberry, T.J. Learning Statistics with JASP: A Tutorial for Psychology Students and Other Beginners (Version 2.0). The JASP Data Library. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | PY1. Psikolojinin araştırma ve uygulamaya dönük alt alanlarının temel kavramlarını ve bu alanların temel kuramlarını bilir. | X | |||||
| 2 | PY2. Psikoloji tarihindeki kuram ve ekolleri karşılaştırabilir, yeni gelişmeleri bu bilgileriyle ilişkilendirebilir. | ||||||
| 3 | PY3. Karşılaştığı sorunları tanıyabilir, yorumlayabilir ve uzmanlık bilgisini kullanarak çözüm sunabilir. | X | |||||
| 4 | PY4. Bir problemi bilimsel yöntemlerle araştırabilir, bulguları yorumlayabilir ve sonuçları bilimsel bir yayın haline getirebilir. | X | |||||
| 5 | PY5. Alanı ile ilgili problemlerin çözümü için kurulan bir ekipte projeye liderlik edebilir, etkinlikleri planlayabilir ve yönetebilir. | X | |||||
| 6 | PY6. Karşılaştığı yeni fikirleri taraf tutmadan bilimsel bakış açısıyla sorgulayabilir ve eleştirebilir. | X | |||||
| 7 | PY7. Yaşam boyu öğrenme prensibini kendisine ilke edinir, alanıyla ilgili yeni gelişmeleri takip edebilir. | X | |||||
| 8 | PY8. Bir problemle ilgili bulgularını, bilgisini ve çözüm önerilerini meslektaşlarıyla veya konunun yabancısı olan kişilerle, yazılı veya sözlü olarak uygun bir dille paylaşabilir. | X | |||||
| 9 | PY9. Toplumsal sorumluluk bilincine sahip olup mesleki kazanımlarını, yakın ve uzak çevresindeki sorunların çözümünde kullanabilir. | ||||||
| 10 | PY10. Uluslararası mesleki gelişmeleri izlemek için en az B1 düzeyinde İngilizce bilir. | ||||||
| 11 | PY11. Temel bilgisayar becerilerine sahip olup meslektaşlarıyla güncel platformlar üzerinden iletişim kurabilir. | X | |||||
| 12 | PY12. Ölçme-değerlendirmede kullanılan psikolojinin temel araçlarını bilir ve bu araçları kullanabilir. | X | |||||
| 13 | PY13. Mesleki sorumluluk, yetki ve sınırlarını bilir, psikolojik sorunları tanır, çözümü için doğru yönlendirmeyi yapabilir, araştırma ve uygulamada etik ilkelere riayet eder. | X | |||||
| 14 | PY14. Araştırma ve uygulamada bireysel ve kültürel farklılıkları gözetir, araştırma sonuçlarını değerlendirirken bu farklılıkları dikkate alır. | X | |||||
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 | 4 | 56 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 1 | 7 | 7 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 2 | 2 | 4 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 25 | 25 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 154 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(154/30) | 5 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| DAVRANIŞ BİLİMLERİ İÇİN İSTATİSTİK II | PSK2253970 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı | Cuma 13:30-14:15 Cuma 14:30-15:15 Cuma 15:30-16:15 Cumartesi 13:30-14:15 Cumartesi 14:30-15:15 Cumartesi 15:30-16:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Defne YABAŞ |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. Defne YABAŞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu ders Psikoloji Alanında Veri Analizi alanını tanıtmak için tasarlanmıştır. Öğrenciler hem tanımlayıcı hem de çıkarımsal istatistiklerden çeşitli istatistiksel tekniklerin sonuçlarının nasıl uygulanacağı ve yorumlanacağını hakkında bilgi sahibi olacaktır; örnekleme, deney, değişken, dağılım, ilişki, hipotez testi ve parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerin nasıl uygulanacağı ile ilgili olarak teorik ve uygulamalı olarak bilgi sahibi olacaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Giriş Dersin tanıtımı İstatistiksel Modeller Oluşturma ,Örneklem ve popülasyon Örneklem ortalama dağılımı Standart hata, merkezi limit teoremi, güven aralığı ,Hipotez testleri Hipotez testlerinde belirsizlik ve hatalar Etki büyüklüğü, varsayımların test edilmesi (normal dağılım, varyansların homojenliği) İstatistiksel güç ,Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi ,Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi ,Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) ,Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) Konu Tekrarı ,Korelasyon analizi Basit korelasyon ,Korelasyon analizi Kısmi korelasyon ,Basit doğrusal regresyon ,Basit doğrusal regresyon ,Ki-kare bağımsızlık testi ,Non parametrik testler , Non parametrik testler Özet ve kapanış ; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| • Öğrenciler psikolojide kullanılan envanterlerin SPSS yazılımı ile nasıl çözüleceğini bilir. Öğrenciler ölçek değerlendirmesini yapar, istatistiksel verilerin SPSS'den alınmasını ve bu verileri yorumlar. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler, envanter çalışmalarında oluşturulacak demografik formların organizasyonu sırasında istatistiksel değerlendirmenin uygun olacağı şekilde hangi noktaların dikkate alınması gerektiğini bileceklerdir. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler tasarladıkları bir araştırmanın popülasyonunu ve örneklemini belirler. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler kendi planladıkları bir proje için bir anket formu oluşturur. Yüz yüze görüşmeler yoluyla gerçek verileri elde edebilecek ve veri toplama ve organizasyonuyla ilgili karşılaşabilecekleri sorunlarla başa çıkabilir. | 16, 6, 9 | A |
| • Öğrenciler SPSS aracılığıyla kendileri tarafından tasarlanmış bir projenin istatistiksel analizlerini yapabilecektir. Parametrik ve parametrik olmayan testler arasındaki farkı bileceklerdir. Doğru analiz tekniğini seçebilir ve yorumlayabilirler. | 16, 6, 9 | A |
| Öğretim Yöntemleri: | 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş Dersin tanıtımı İstatistiksel Modeller Oluşturma | |
| 2 | Örneklem ve popülasyon Örneklem ortalama dağılımı Standart hata, merkezi limit teoremi, güven aralığı | |
| 3 | Hipotez testleri Hipotez testlerinde belirsizlik ve hatalar Etki büyüklüğü, varsayımların test edilmesi (normal dağılım, varyansların homojenliği) İstatistiksel güç | |
| 4 | Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi | |
| 5 | Ortalamaların karşılaştırılması Bağımlı ve bağımsız gruplarda t-testi | |
| 6 | Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) | |
| 7 | Çoklu ortalama karşılaştırma Varyans Analizi (ANOVA) Konu Tekrarı | |
| 8 | Korelasyon analizi Basit korelasyon | |
| 9 | Korelasyon analizi Kısmi korelasyon | - |
| 10 | Basit doğrusal regresyon | |
| 11 | Basit doğrusal regresyon | |
| 12 | Ki-kare bağımsızlık testi | |
| 13 | Non parametrik testler | |
| 14 | Non parametrik testler Özet ve kapanış |
| Kaynak |
| Büyüköztürk, Ş., Çokluk, Ö. ve Köklü, N. (2012). Sosyal bilimler için istatistik (21.baskı). Ankara: Pegem Akademi. |
| -Gravetter, F. J., Wallnau, L. B. (2012). Statistics fort he Behavioral Sciences. Navaro, D., Foxcraft, D., & Faulkenberry, T.J. Learning Statistics with JASP: A Tutorial for Psychology Students and Other Beginners (Version 2.0). The JASP Data Library. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | PY1. Psikolojinin araştırma ve uygulamaya dönük alt alanlarının temel kavramlarını ve bu alanların temel kuramlarını bilir. | X | |||||
| 2 | PY2. Psikoloji tarihindeki kuram ve ekolleri karşılaştırabilir, yeni gelişmeleri bu bilgileriyle ilişkilendirebilir. | ||||||
| 3 | PY3. Karşılaştığı sorunları tanıyabilir, yorumlayabilir ve uzmanlık bilgisini kullanarak çözüm sunabilir. | X | |||||
| 4 | PY4. Bir problemi bilimsel yöntemlerle araştırabilir, bulguları yorumlayabilir ve sonuçları bilimsel bir yayın haline getirebilir. | X | |||||
| 5 | PY5. Alanı ile ilgili problemlerin çözümü için kurulan bir ekipte projeye liderlik edebilir, etkinlikleri planlayabilir ve yönetebilir. | X | |||||
| 6 | PY6. Karşılaştığı yeni fikirleri taraf tutmadan bilimsel bakış açısıyla sorgulayabilir ve eleştirebilir. | X | |||||
| 7 | PY7. Yaşam boyu öğrenme prensibini kendisine ilke edinir, alanıyla ilgili yeni gelişmeleri takip edebilir. | X | |||||
| 8 | PY8. Bir problemle ilgili bulgularını, bilgisini ve çözüm önerilerini meslektaşlarıyla veya konunun yabancısı olan kişilerle, yazılı veya sözlü olarak uygun bir dille paylaşabilir. | X | |||||
| 9 | PY9. Toplumsal sorumluluk bilincine sahip olup mesleki kazanımlarını, yakın ve uzak çevresindeki sorunların çözümünde kullanabilir. | ||||||
| 10 | PY10. Uluslararası mesleki gelişmeleri izlemek için en az B1 düzeyinde İngilizce bilir. | ||||||
| 11 | PY11. Temel bilgisayar becerilerine sahip olup meslektaşlarıyla güncel platformlar üzerinden iletişim kurabilir. | X | |||||
| 12 | PY12. Ölçme-değerlendirmede kullanılan psikolojinin temel araçlarını bilir ve bu araçları kullanabilir. | X | |||||
| 13 | PY13. Mesleki sorumluluk, yetki ve sınırlarını bilir, psikolojik sorunları tanır, çözümü için doğru yönlendirmeyi yapabilir, araştırma ve uygulamada etik ilkelere riayet eder. | X | |||||
| 14 | PY14. Araştırma ve uygulamada bireysel ve kültürel farklılıkları gözetir, araştırma sonuçlarını değerlendirirken bu farklılıkları dikkate alır. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |