Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
İstatistiksel Analizler II | SKY650 | 3 + 0 | 3,0 | 10,0 |
Ön Koşullar | Yok |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisansüstü |
Dersin Türü | Ders |
Dersin Verilişi | Teorik ve Sunum |
Dersin Koordinatörü |
Prof. Dr. Yalçın KARAGÖZ |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Bu Dersin Amacı; Parametrik Olmayan Analiz Tekniklerinin Kavratılmasıdır. Anlatılacak Olan Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri; Tek Örnekli Verilerin Analizi, Bağımsız İki Örneğin Analizi, İkiden Fazla Bağımsız Örneğin Analizi, İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örneğin, İkiden Fazla İlişkili Örneklerin Analizi, Çapraz Tablolarda Ki-Kare, İlişki Katsayıları (Association Measures), Lojistik Regresyon (Lojit Modeller) Analizi, Kümeleme Analizi konularıdır. Amaç bu konularla İle İlgili Analizler Yapılabilmesi ve Yorumlanabilmesidir |
Dersin İçeriği | Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri; Tek Örnekli Verilerin Analizi, Bağımsız İki Örneğin Analizi, İkiden Fazla Bağımsız Örneğin Analizi, İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örneğin, İkiden Fazla İlişkili Örneklerin Analizi, Çapraz Tablolarda Ki-Kare, İlişki Katsayıları (Association Measures), Lojistik Regresyon (Lojit Modeller) Analizi, Kümeleme Analizi Konuları Anlatılacaktır |
Ders Öğrenme Kazanımları |
- Öğrenci; Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri; Tek Örnekli Verilerin Analizi, Bağımsız İki Örneğin Analizi, İkiden Fazla Bağımsız Örneğin Analizi, İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örneğin, İkiden Fazla İlişkili Örneklerin Analizi, Çapraz Tablolarda Ki-Kare, İlişki Katsayıları (Association Measures), Lojistik Regresyon (Lojit Modeller) Analizi, Kümeleme Analizi Konuları İle İlgili Analizler Yapabilecek ve Yorumlayabilecektir |
Hafta | Konular | Öğretim Yöntemleri |
---|---|---|
1. Hafta | Temel Kavramlar (Değişken ve çeşitleri , ölçme ve ölçek düzeyleri, hipotezlerinin kurulması, sıfır ve alternatif hipotezler, önem (anlamlılık) seviyesi, testin gücü, uygun istatistiksel tekniklerin seçimi, analiz tekniklerinin sınıflandırılması (değişken sayısına göre sınıflama, veri özelliklerine göre sınıflama), parametrik ve nonparametrik (parametrik olmayan) analiz tekniklerinin karşılaştırılması) | Araştırma Sözel Anlatım Uygulama |
2. Hafta | Tek Örnekli Verilerin Analizi (Ki Kare Testi, Wald-Wolfowitz Dizi Sayıları (Runs), Kolmogorov-Smirnov Uygunluk (Uyum İyiliği)) | Uygulama Sözel Anlatım Araştırma |
3. Hafta | Bağımsız İki Örneğin Analizi (Mann-Whitney U Testi, Kolmogorov-Smirnov Testi, Moses Testi, Wald-Wolfowitz Dizi Sayıları Testi) | Sözel Anlatım Araştırma Uygulama |
4. Hafta | İkiden Fazla Bağımsız Örneğin Analizi (Kruskal Wallis Tek Yönlü Varyans Analizi, Mood Medyan Testi, Jonckheere-Terpstra Sıralı Alternatifler Testi) | Uygulama Araştırma Sözel Anlatım |
5. Hafta | İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örneğin Analizi (Wilcoxon Eşlenik-Çift Testi, İşaret Testi, McNemar Testi, Marginal Homogeneity Testi) | Uygulama Araştırma Sözel Anlatım |
6. Hafta | İkiden Fazla İlişkili Örneklerin Analizi (Friedman Testi, Kendall'ın W Uyum Katsayısı Testi, Cochran Q Testi) | Araştırma Uygulama Sözel Anlatım |
7. Hafta | Çapraz Tablolarda Ki-Kare (Ki-kare Bağımsızlık Testi, Yates Ki-kare Testi (Continuity Correction), Fisher'in Kesin Ki kare Testi (Fisher's Exact Test), Homojenlik Testi) | Uygulama Araştırma Sözel Anlatım |
8. Hafta | Ki-Kare Kökenli Nominal İlişki Katsayıları (Association Measures) (Pearson'un Kontenjans Katsayısı (Contingency Coefficient), Fi Katsayısı (Phi Coefficient), Cramer'in V Katsayısı (Cramer's V)) | Araştırma Sözel Anlatım Uygulama |
9. Hafta | Tahmin Hatasını Azaltmaya Dayalı Nominal İlişki Katsayıları (Goodman-Kruskal'ın Lambda Katsayısı, Theil'in Belirsizlik Katsayısı (Uncertainity Coefficient)) | Araştırma Uygulama Sözel Anlatım |
10. Hafta | Sıralama Ölçekli İlişki Katsayıları (Goodman-Kruskal'ın Gamma (Y) Katsayısı, Somers'in d Katsayısı (Somers' d)) | Uygulama Araştırma Sözel Anlatım |
11. Hafta | Sıralama Ölçekli İlişki Katsayıları (Kendall'ın Tau-b Katsayısı (Kendall's Tau-b), Kendall-Stuart'ın Tau-c Katsayısı (Kendall's Tau-c), Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı) | Sözel Anlatım Uygulama Araştırma |
12. Hafta | Eta Katsayısı, Kappa, Risk ve McNemar, Chochran's and Mantel-Haenszel Statistics | Uygulama Sözel Anlatım Araştırma |
13. Hafta | Lojistik Regresyon (Lojit Modeller) Analizi (Lojistik Regresyon Çeşitleri, İkili Lojistik Regresyon (BLOGREG) Analizi, Sıralı Lojistik Regresyon (OLAGREG) Analizi, İsimsel Lojistik Regresyon (NLOGREG) Analizi) | Araştırma Uygulama Sözel Anlatım |
14. Hafta | Kümeleme Analizi | Sözel Anlatım Araştırma Uygulama |
SPSS AMOS META Uygulamalı Biyoistatistik (2021)., Karagöz Yalçın, Nobel Akademik Yayıncılık, Basım Sayısı:3, Sayfa Sayısı 1296, ISBN:978-625-439-583-3 |
SPSS AMOS META Uygulamalı İstatistiksel Analizler (2019)., Karagöz Yalçın, Nobel Akademik Yayıncılık, Basım sayısı:3, Sayfa Sayısı 1336, ISBN:978-605-320-547-0 |
Biyoistatistik (2019)., Sümbüloğlu, Kadir, Sümbüloğlu Vildan, Hatiboğlu Yayınevi, Basım sayısı:20, Sayfa Sayısı 302, ISBN: 9789757527121 |
Program Yeterlilik | Katkı Düzeyi | DK1 | Ölçme Yöntemi |
---|---|---|---|
PY3 | 3 | 3 | - |
PY6 | 3 | 3 | - |
PY7 | 3 | 3 | - |
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) |
---|---|---|---|
Ara Sınav 1 | 1 | 40 | 40 |
Kısa Sınav 1 | 1 | 40 | 40 |
Kısa Sınav 2 | 1 | 40 | 40 |
Final | 1 | 40 | 40 |
Sınıf İçi Etkinlik | 5 | 19 | 95 |
Toplam İş Yükü | 255 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 10,0 |