| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İleri Veri Analizi Teknikleri | PDR621 | 3 + 0 | 3,0 | 6,0 |
| Ön Koşullar | Yok |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisansüstü |
| Dersin Türü | Ders |
| Dersin Verilişi | Örgün |
| Dersin Koordinatörü |
Dr. Öğr. Üyesi Ahmet SAPANCI |
| Dersi Verenler |
Dr. Öğr. Üyesi Ahmet SAPANCI |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | İleri Veri Analizi dersi, doktora düzeyindeki öğrencilerin karmaşık istatistiksel analiz yöntemlerini derinlemesine anlamalarını ve bu yöntemleri bilimsel araştırmalarda etkin bir şekilde uygulamalarını sağlamayı amaçlar. Bu ders, öğrencilere veri setlerini analiz etme, yorumlama ve raporlama konusunda gerekli olan teorik bilgi ve pratik becerileri kazandırarak, disiplinler arası araştırmalarda nitelikli analizler yapabilmelerini desteklemeyi hedefler. |
| Dersin İçeriği | Ders, istatistik ve araştırma temel kavramlarından başlayarak, hipotez testi, regresyon analizleri, varyans analizleri (ANOVA, ANCOVA, MANOVA) ve parametrik olmayan testler gibi klasik yöntemlerin yanı sıra aracılık, düzenleyicilik analizleri ve yapısal eşitlik modellemesi gibi ileri düzey istatistiksel teknikleri kapsar. Ayrıca geçerlik, güvenirlik analizleri ve faktör analizleri gibi ölçme yöntemleri üzerinde durularak, araştırma süreçlerinde kullanılan istatistiksel yöntemlerin bilimsel standartlara uygun bir şekilde uygulanması amaçlanır. |
| Ders Öğrenme Kazanımları |
- İleri istatistiksel analiz tekniklerini kavrar ve uygular. - İstatistiksel testler ve modeller arasındaki farkları kavrar ve doğru analiz yöntemlerini uygular. - Geçerlik, güvenirlik ve faktör analizlerinin temel ilkelerini kavrar ve analiz süreçlerine uygular. - Aracılık ve düzenleyicilik analizlerinin mantığını kavrar ve karmaşık modellerde uygular. - Yapısal eşitlik modellemesi ve çok değişkenli analiz tekniklerini kavrar ve uygulama becerisi geliştirir. - Araştırma bulgularını raporlama ve analiz süreçlerinde etik ilkeleri kavrar ve uygular. |
| Hafta | Konular | Öğretim Yöntemleri |
|---|---|---|
| 1. Hafta | İstatistik ve Araştırmaya İlişkin Temel Bazı Kavramlar, Hipotez Testi | Ders Saati Sözel Anlatım Görsel Sunum |
| 2. Hafta | Korelasyon Analizi, Basit Doğrusal Regresyon, Çoklu Regresyon | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Sözel Anlatım Ders Saati |
| 3. Hafta | Tek Örneklem T Testi, İlişkisiz Örneklemler İçin T Testi, Mann-Whitney U Testi, İlişkili Örneklemler İçin T Testi, Wilcoxon Testi | Diğer Faaliyetler Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Sözel Anlatım Ders Saati |
| 4. Hafta | Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü Varyans Analizi Ve Post-Hoc Testler, Kruskall-Wallis H Testi | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Diğer Faaliyetler Sözel Anlatım Ders Saati |
| 5. Hafta | Tekrarlı Ölçümler İçin Tek Faktörlü Varyans Analizi, Friedman Testi | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Sözel Anlatım Ders Saati Diğer Faaliyetler |
| 6. Hafta | Bağımsız Gruplar İçin İki Faktörlü ANOVA, Karışık Desen (Mixed Design / Split Plot) ANOVA (Bir Faktörde Tekrarlı İki Faktörlü ANOVA) | Ders Saati Sözel Anlatım |
| 7. Hafta | Kovaryans Analizi (ANCOVA) | Ders Saati Sözel Anlatım |
| 8. Hafta | Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) | Diğer Faaliyetler Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati |
| 9. Hafta | Geçerlik Ve Güvenirlik Kavramları Ve Analizleri, Psikolojik Testlerde İçtutarlılık, Madde Toplam Korelasyonu | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati Diğer Faaliyetler |
| 10. Hafta | Açımlayıcı Faktör Analizi | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Sözel Anlatım Ders Saati |
| 10. Hafta | Doğrulayıcı Faktör Analizi | Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Sözel Anlatım |
| 11. Hafta | Aracılık Analizleri | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati Diğer Faaliyetler |
| 12. Hafta | Düzenleyicilik Analizleri | Sözel Anlatım Ders Saati Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 13. Hafta | Yapısal Eşitlik Modelleme | Sözel Anlatım Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati |
| 14. Hafta | Yapısal Eşitlik Modelleme | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları Ders Saati Sözel Anlatım |
| Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik. Ankara: Akademi Matbaası. |
| Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., & Tatham, R. (2006). Multivariate data analysis (6th ed.). Uppersaddle River, N.J.: Pearson Prentice Hall. |
| Kline, R. B. (2005). Yapısal Eşitlik Modellemesinin İlkeleri ve Uygulaması (2. baskı). New York: Guilford Yayınları. |
| Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1996). Using Multivariate Statistics (3rd ed.). New York: HarperCollins. |
| Program Yeterlilik | Katkı Düzeyi | DK1 | DK2 | DK3 | DK4 | DK5 | DK6 | Ölçme Yöntemi |
|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ders Katkı Düzeyi | Yok | Çok Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Çok Yüksek |
| Ölçme Yöntemi | Yazılı sınav | Sözlü sınav | Ödev/Proje | Laboratuvar Çalışması | Sunum /Seminer |
| Etkinlik | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 4 | 56 |
| Araştırma | 1 | 8 | 8 |
| Diğer Faaliyetler | 1 | 35 | 35 |
| Ara Sınav 1 | 1 | 3 | 3 |
| Ödev 1 | 1 | 38,5 | 38,5 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
| Sınıf İçi Etkinlik | 1 | 35 | 35 |
| Toplam İş Yükü | 178,5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6,0 | ||
