Rapor Tarihi: 22.12.2025 14:09
| Ders Adı | Kodu | Dili | Türü | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Uygulamalı Eğitim İstatistiği | EYD503 | Türkçe | Zorunlu | 3 + 1 | 4,0 | 6,0 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Dersin Seviyesi | Lisansüstü |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü | Doç. Dr. Taner ATMACA |
| Dersi Veren(ler) | Doç. Dr. Taner ATMACA (Güz) |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, yüksek lisans öğrencilerinin eğitim araştırmalarında kullanılan temel istatistiksel analiz yöntemlerini uygulamalı olarak öğrenmelerini, veri setleri üzerinde analiz yaparak sonuçları yorumlayabilmelerini ve raporlayabilmelerini sağlamaktır. Ders, eğitim araştırmalarında sık kullanılan istatistiksel tekniklerin teorik temelleri ile yazılım tabanlı uygulamalarını bütünleştirir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; betimsel istatistikler, normallik testleri, korelasyon, t-testleri, varyans analizleri, regresyon analizi, non-parametrik testler ve istatistiksel yazılımların (SPSS, JASP veya R) kullanımı gibi temel eğitim istatistiği yöntemlerini kapsar. Öğrenciler veri temizleme, analiz yürütme ve sonuç raporlama süreçlerini uygulamalı olarak deneyimler. |
| # | Öğrenme Kazanımı |
| 1 | Betimsel ve çıkarımsal istatistikleri açıklayabilir. |
| 2 | Farklı veri türlerine uygun istatistiksel testleri seçebilir. |
| 3 | SPSS, JASP veya R programlarıyla temel istatistiksel analizleri gerçekleştirebilir. |
| Hafta | Konular/Uygulamalar | Yöntem |
|---|---|---|
| 1. Hafta | Eğitim istatistiğine giriş; değişken türleri ve ölçme düzeyleri | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 2. Hafta | Betimsel istatistikler: ortalama, varyans, standart sapma, grafikler | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 3. Hafta | Normallik testi, aykırı değer analizi ve veri temizleme | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 4. Hafta | Korelasyon analizi ve yorumlama | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 5. Hafta | Bağımsız ve bağımlı örneklemler t-testleri | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 6. Hafta | İki yönlü ANOVA ve etkileşim etkileri | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 7. Hafta | Non-parametrik testlere giriş (Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis) | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 8. Hafta | Tek yönlü ANOVA ve post-hoc testler | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 9. Hafta | Basit doğrusal regresyon analizi | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 10. Hafta | Çoklu regresyon ve model karşılaştırma | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 11. Hafta | Kategorik veri analizi (Ki-kare testleri) | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 12. Hafta | Etki büyüklüğü ve güç analizi | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 13. Hafta | Veri analizi yazılımlarında uygulama: SPSS / JASP / R | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 14. Hafta | Öğrenci uygulama sunumları ve genel değerlendirme | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| No | Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | EĞİTİM YÖNETİMİ VE DENETİMİ TEZSİZ YÜKSEK LİSANS programından mezun olabilmek için; 21 Kredilik dersleri ve projeyi başarıyla tamamlamak gerekir. | ✔ | |||||
| Program Yeterlilik | DK1 | DK2 | DK3 |
|---|---|---|---|
| PY1 | 3 | 3 | 3 |
| Ders Kitabı veya Notu | Ders Kitabı veya Ders Notu bulunmamaktadır. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar |
|
| AKTS / İş Yükü Tablosu | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |
|---|---|---|---|---|
|
Ders İçi |
Ders Saati (14 Hafta) | 1 | 3 | 3 |
|
Ders Dışı |
Ödev | 1 | 1 | 1 |
| Araştırma | 1 | 1 | 1 | |
|
Sınavlar |
Final | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 8 | |||
| *AKTS = (Toplam İş Yükü) / 25,5 | Dersin AKTS Kredisi | 6,0 | ||
