Course Detail
Course Detail
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK | BUS2153230 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Course Program | Salı 11:00-11:45 Salı 12:00-12:45 Salı 12:45-13:30 Cumartesi 11:00-11:45 Cumartesi 12:00-12:45 Cumartesi 12:45-13:30 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Tuğba ASLAN KHALİFA |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
| Assistant(s) | |
| Aim | Bu dersin amacı, öğrencilere iş dünyasında karar alma bağlamında verileri etkili bir şekilde analiz etmek ve yorumlamak için gerekli temel bilgi ve pratik becerilerle donatmaktır. |
| Course Content | Bu ders; İstatistik İle İlgili Genel Kavramlar,Kategorik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler,Nümerik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler,Merkezi Eğilim Ölçüleri,Değişkenlik Ölçüleri,Chebyshev Teoremi,Asimetri ve Basıklık Ölçüleri,Kök Yaprak Diyagramları, Kutu Grafikleri ve Uç Değerlerin Saptanması,İki Değişken Arasındaki İlişkinin Ölçüsü: Kovaryans ve Korelasyon,Olasılığa Giriş, Temel Kavramlar ve Kesikli Olasılık Dağılımları,Sürekli Olasılık Dağılımları ve Normal Dağılım,Örnek Ortalamasının Örnekleme Dağılımı ve Güven Aralığı,Regresyon Analizine Giriş,Regresyon Analizi Örnekleri; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| 1. Sosyal Araştırmalarda İstatistiğin sınırlı, fakat önemli rolünü tanımlayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 1.1 İstatistik terminoloji bilgisini gösterir. | ||
| 1.2 Her değişkenin veri tipini ve ölçüm düzeyini belirler. | ||
| 1.3 Gözlemsel bir çalışma ile deneysel bir çalışma arasındaki farkı açıklar. | ||
| 2. Verinin daha anlaşılır kılınmasında tanımsal istatistiğin amacını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 2.1 Nitel veriyi, frekans dağılımları, çubuk diyagramları ve daire dilimi grafikleri yoluyla özetler | ||
| 2.2 Nicel veriyi, frekans dağılımları, histogramlar, frekans poligonu ve ojiv yardımıyla özetler. | ||
| 2.3 Veriyi aritmetik ortalama, medyan ve mod gibi merkezi eğilim ölçülerini kullanarak özetler. | ||
| 2.4 Veriyi değişim aralığı, varyans ve standart sapma gibi değişkenlik ölçülerini kullanarak tanımlar. | ||
| 3. İlişkilerin önemini tanımlamak ve analiz etmek için ilişki ölçülerinin nasıl kullanılacağını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 3.1 Koşullu dağılımdaki değişimi kullanarak iki değişkenli tablolardaki ilişkiyi tanımlar. | ||
| 3.2 Serpilme diyagramlarını yorumlar. | ||
| 3.3 İki değişkenli veri setinin kovaryansını ve korelasyon katsayısını yorumlar. | ||
| 3.4 Toplam, açıklanan ve açıklanmayan varyans kavramlarını açıklar. | ||
| 4. Belirsizlik durumlarında karar verme için olasılık teorisinden nasıl yararlanacağını hatırlayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 4.1. Bir olayın olasılığını hesaplar. | ||
| 4.2 Birleşik olayların olasılığını hesaplar. | ||
| 4.3 Olasılık hesabı için temel sayma kurallarını kullanır. | ||
| 5. Tesadüfi bir değişkenin davranışının olasılık dağılımı yoluyla nasıl özetlendiğini anlatabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 5.1 Kesikli ve sürekli tesadüfi değişkenler arasındaki farkı açıklar. | ||
| 5.2 Kesikli olasılık dağılımlarını oluşturur ve ortalama ve standart sapmalarını hesaplar. | ||
| 5.3 Normal dağılımın özelliklerini açıklar. | ||
| 6. Örnekleme prosedürlerini ve örnekleme dağımlarını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 6.1 Tesadüfi örnekleme kavramını açıklar ve tesadüfi örneklem seçebilir. | ||
| 6.2 Örnek ortalamalarının örnekleme dağılımını tanımlar ve kullanır. | ||
| 6.3 Merkezi limit teoremini tanımlar ve kullanır. | ||
| 7. Regresyon ve korelasyon analizi yapabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 7.1 Regresyon ve korelasyonu açıklayabilir. | ||
| 7.2 Regresyon analizi yapabilir. | ||
| 7.3 Korelasyonu yorumlayabilir. |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | İstatistik İle İlgili Genel Kavramlar | |
| 2 | Kategorik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler | |
| 3 | Nümerik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler | |
| 4 | Merkezi Eğilim Ölçüleri | |
| 5 | Değişkenlik Ölçüleri | |
| 6 | Chebyshev Teoremi | |
| 7 | Asimetri ve Basıklık Ölçüleri | |
| 8 | Kök Yaprak Diyagramları, Kutu Grafikleri ve Uç Değerlerin Saptanması | |
| 9 | İki Değişken Arasındaki İlişkinin Ölçüsü: Kovaryans ve Korelasyon | |
| 10 | Olasılığa Giriş, Temel Kavramlar ve Kesikli Olasılık Dağılımları | |
| 11 | Sürekli Olasılık Dağılımları ve Normal Dağılım | |
| 12 | Örnek Ortalamasının Örnekleme Dağılımı ve Güven Aralığı | |
| 13 | Regresyon Analizine Giriş | |
| 14 | Regresyon Analizi Örnekleri |
| Resources |
| Ana kaynaklar: [1] Statistics for Business and Economics, 14th edition, McClave, Benson, Sincich, Pearson, 2022. [2] Essentials Business Statistics, 5th Edition, Bruce L. Bowerman, Richard T.O’Connell, Emily S. Murphree, J. B. Orris, Mc Graw Hill Education, 2015. [3] Statistics for Business and Economics, 11th Edition, David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams, South-Western Cengage Learning, 2011. |
| Diğer Kaynaklar: [4] İşletme İstatistiğinin Temelleri, 4.basımdan Çeviri, Çeviri Editörleri: N.Orhunbilge, M.Can, Ş.Er, Nobel Akademik Yayıncılık, 2018 [5] Ders notları |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | İşletmecilik alanında teorik bilgileri tanımlar. | X | |||||
| 2 | İşletme Yönetimi alanında gerekli kantitatif ve kalitatif yöntemleri açıklar. | X | |||||
| 3 | İşletme Yönetimi alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | X | |||||
| 4 | İşletme Yönetimi alanında gerekli olan üst düzey mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Yönetim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | X | |||||
| 6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle işletme yönetimi alanında gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | ||||||
| 7 | İşletmecilik ve Yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır | X | |||||
| 8 | En az C1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel gelişmeleri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar | X | |||||
| 9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | ||||||
| 10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | ||||||
| 11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
| 12 | Üretkenlik, sürdürülebilirlik, inovasyon konularında İşletme Yönetiminin Verimlilik ve Etkinlik seviyesini artırabilecek yönetsel, ekonomik ve finansal analiz tekniklerini uygular. | X | |||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 40 | |
| Rate of Final Exam to Success | 60 | |
| Total | 100 | |
| ECTS / Workload Table | ||||||
| Activities | Number of | Duration(Hour) | Total Workload(Hour) | |||
| Ders Saati | 14 | 2 | 28 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 14 | 2 | 28 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 5 | 1 | 5 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 1 | 20 | 20 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 1 | 2 | 2 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 2 | 10 | 20 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 16 | 16 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 31 | 31 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Total Workload(Hour) | 150 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(150/30) | 5 | |||||
| ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit. | ||||||
Detail Informations of the Course
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK | BUS2153230 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Course Program | Salı 11:00-11:45 Salı 12:00-12:45 Salı 12:45-13:30 Cumartesi 11:00-11:45 Cumartesi 12:00-12:45 Cumartesi 12:45-13:30 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Tuğba ASLAN KHALİFA |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
| Assistant(s) | |
| Aim | Bu dersin amacı, öğrencilere iş dünyasında karar alma bağlamında verileri etkili bir şekilde analiz etmek ve yorumlamak için gerekli temel bilgi ve pratik becerilerle donatmaktır. |
| Course Content | Bu ders; İstatistik İle İlgili Genel Kavramlar,Kategorik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler,Nümerik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler,Merkezi Eğilim Ölçüleri,Değişkenlik Ölçüleri,Chebyshev Teoremi,Asimetri ve Basıklık Ölçüleri,Kök Yaprak Diyagramları, Kutu Grafikleri ve Uç Değerlerin Saptanması,İki Değişken Arasındaki İlişkinin Ölçüsü: Kovaryans ve Korelasyon,Olasılığa Giriş, Temel Kavramlar ve Kesikli Olasılık Dağılımları,Sürekli Olasılık Dağılımları ve Normal Dağılım,Örnek Ortalamasının Örnekleme Dağılımı ve Güven Aralığı,Regresyon Analizine Giriş,Regresyon Analizi Örnekleri; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| 1. Sosyal Araştırmalarda İstatistiğin sınırlı, fakat önemli rolünü tanımlayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 1.1 İstatistik terminoloji bilgisini gösterir. | ||
| 1.2 Her değişkenin veri tipini ve ölçüm düzeyini belirler. | ||
| 1.3 Gözlemsel bir çalışma ile deneysel bir çalışma arasındaki farkı açıklar. | ||
| 2. Verinin daha anlaşılır kılınmasında tanımsal istatistiğin amacını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 2.1 Nitel veriyi, frekans dağılımları, çubuk diyagramları ve daire dilimi grafikleri yoluyla özetler | ||
| 2.2 Nicel veriyi, frekans dağılımları, histogramlar, frekans poligonu ve ojiv yardımıyla özetler. | ||
| 2.3 Veriyi aritmetik ortalama, medyan ve mod gibi merkezi eğilim ölçülerini kullanarak özetler. | ||
| 2.4 Veriyi değişim aralığı, varyans ve standart sapma gibi değişkenlik ölçülerini kullanarak tanımlar. | ||
| 3. İlişkilerin önemini tanımlamak ve analiz etmek için ilişki ölçülerinin nasıl kullanılacağını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 3.1 Koşullu dağılımdaki değişimi kullanarak iki değişkenli tablolardaki ilişkiyi tanımlar. | ||
| 3.2 Serpilme diyagramlarını yorumlar. | ||
| 3.3 İki değişkenli veri setinin kovaryansını ve korelasyon katsayısını yorumlar. | ||
| 3.4 Toplam, açıklanan ve açıklanmayan varyans kavramlarını açıklar. | ||
| 4. Belirsizlik durumlarında karar verme için olasılık teorisinden nasıl yararlanacağını hatırlayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 4.1. Bir olayın olasılığını hesaplar. | ||
| 4.2 Birleşik olayların olasılığını hesaplar. | ||
| 4.3 Olasılık hesabı için temel sayma kurallarını kullanır. | ||
| 5. Tesadüfi bir değişkenin davranışının olasılık dağılımı yoluyla nasıl özetlendiğini anlatabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 5.1 Kesikli ve sürekli tesadüfi değişkenler arasındaki farkı açıklar. | ||
| 5.2 Kesikli olasılık dağılımlarını oluşturur ve ortalama ve standart sapmalarını hesaplar. | ||
| 5.3 Normal dağılımın özelliklerini açıklar. | ||
| 6. Örnekleme prosedürlerini ve örnekleme dağımlarını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 6.1 Tesadüfi örnekleme kavramını açıklar ve tesadüfi örneklem seçebilir. | ||
| 6.2 Örnek ortalamalarının örnekleme dağılımını tanımlar ve kullanır. | ||
| 6.3 Merkezi limit teoremini tanımlar ve kullanır. | ||
| 7. Regresyon ve korelasyon analizi yapabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 7.1 Regresyon ve korelasyonu açıklayabilir. | ||
| 7.2 Regresyon analizi yapabilir. | ||
| 7.3 Korelasyonu yorumlayabilir. |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | İstatistik İle İlgili Genel Kavramlar | |
| 2 | Kategorik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler | |
| 3 | Nümerik Değişkenler için Frekans Dağılımları ve Grafikler | |
| 4 | Merkezi Eğilim Ölçüleri | |
| 5 | Değişkenlik Ölçüleri | |
| 6 | Chebyshev Teoremi | |
| 7 | Asimetri ve Basıklık Ölçüleri | |
| 8 | Kök Yaprak Diyagramları, Kutu Grafikleri ve Uç Değerlerin Saptanması | |
| 9 | İki Değişken Arasındaki İlişkinin Ölçüsü: Kovaryans ve Korelasyon | |
| 10 | Olasılığa Giriş, Temel Kavramlar ve Kesikli Olasılık Dağılımları | |
| 11 | Sürekli Olasılık Dağılımları ve Normal Dağılım | |
| 12 | Örnek Ortalamasının Örnekleme Dağılımı ve Güven Aralığı | |
| 13 | Regresyon Analizine Giriş | |
| 14 | Regresyon Analizi Örnekleri |
| Resources |
| Ana kaynaklar: [1] Statistics for Business and Economics, 14th edition, McClave, Benson, Sincich, Pearson, 2022. [2] Essentials Business Statistics, 5th Edition, Bruce L. Bowerman, Richard T.O’Connell, Emily S. Murphree, J. B. Orris, Mc Graw Hill Education, 2015. [3] Statistics for Business and Economics, 11th Edition, David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams, South-Western Cengage Learning, 2011. |
| Diğer Kaynaklar: [4] İşletme İstatistiğinin Temelleri, 4.basımdan Çeviri, Çeviri Editörleri: N.Orhunbilge, M.Can, Ş.Er, Nobel Akademik Yayıncılık, 2018 [5] Ders notları |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | İşletmecilik alanında teorik bilgileri tanımlar. | X | |||||
| 2 | İşletme Yönetimi alanında gerekli kantitatif ve kalitatif yöntemleri açıklar. | X | |||||
| 3 | İşletme Yönetimi alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | X | |||||
| 4 | İşletme Yönetimi alanında gerekli olan üst düzey mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Yönetim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | X | |||||
| 6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle işletme yönetimi alanında gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | ||||||
| 7 | İşletmecilik ve Yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır | X | |||||
| 8 | En az C1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel gelişmeleri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar | X | |||||
| 9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | ||||||
| 10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | ||||||
| 11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
| 12 | Üretkenlik, sürdürülebilirlik, inovasyon konularında İşletme Yönetiminin Verimlilik ve Etkinlik seviyesini artırabilecek yönetsel, ekonomik ve finansal analiz tekniklerini uygular. | X | |||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 40 | |
| Rate of Final Exam to Success | 60 | |
| Total | 100 | |