Ders Genel Bilgileri
| Ders Kodu |
AKTS |
T+U+L |
Kredi |
Ders Türü |
| CEI15802 |
6 |
3+0 |
3 |
Zorunlu |
|
|
Ders Linki (Türkçe) :
|
|
Ders Linki (İngilizce) :
|
| Dersin Dili |
Türkçe |
| Dersin Düzeyi |
Doktora |
| Öğretim Türü |
Örgün Öğretim |
| Dersin Türü |
Zorunlu |
| Dersin Amacı |
Dersin amacı, birden fazla bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri ölçmek için kullanılan çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin uygulanması ve yorumlanmasını sağlamaktır. Bunun yanı sıra öğrencilerin, çok değişkenli yöntemleri rahatlıkla uygulayabilecekleri bilgisayar programlarını kullanabilecek düzeye getirilmeleri hedeflenmektedir. |
| Dersin İçeriği |
Bu dersin kapsamında temel çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile yapısal eşitlik modellemesi yer almaktadır. |
| Dersin Ön Koşulları |
|
| Dersin Koordinatörü |
Prof. Dr. Raif CERGİBOZAN |
| Dersi Verenler |
Prof. Dr. Raif CERGİBOZAN |
| Dersin Yardımcıları |
Prof. Dr. Raif CERGİBOZAN |
| Staj Durumu |
Yok |
|
Dersin Kaynakları
| Kaynaklar |
Alpar, R. (2017). Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara.Orhunbilge, N. (2010). Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yayınları, İstanbul.Albayrak, A.S. (2006). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, 1.Baskı, Asil Yayın Dağıtım, Ankara.Kalaycı, Şeref (Editör), Ali Sait Albayrak vd. (2018). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, 9.Baskı, Dinamik Akademi Yayıncılık, Ankara.Hair Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis. Seventh Edition, Edinburgh: Rearson.Sharma, S. (1996). Applied Multivariate Techniques, New York: John Wiley & Sons.Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. Fourth Edition, London: Sage Publications. |
| Notlar |
Alpar, R. (2017). Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara. |
| Ön Hazırlık ve Dokümanlar |
- |
| Ödev |
|
|
Ders Yapısı
| Matematik ve Temel Bilimler | % 60 |
|---|
| Mühendislik Bilimleri | % 0 |
|---|
| Mühendislik Tasarımı | % 0 |
|---|
| Sosyal Bilimler | % 20 |
|---|
| Eğitim Bilimleri | % 0 |
|---|
| Fen Bilimleri | % 0 |
|---|
| Sağlık Bilimleri | % 0 |
|---|
| Alan Bilgisi | % 20 |
|---|
|
| Değerlendirme Ölçütleri |
| Yarı Yıl Çalışmaları |
Sayısı |
Katkı |
| Ara Sınav |
0 |
% 0 |
| Kısa Sınav |
0 |
% 0 |
| Ödev |
1 |
% 30 |
| Devam |
0 |
% 0 |
| Uygulama |
0 |
% 0 |
| Proje |
0 |
% 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı |
1 |
% 50 |
| Arazi Çalışması |
0 |
% 0 |
| Atölye Çalışması |
0 |
% 0 |
| Laboratuvar |
0 |
% 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama |
1 |
% 20 |
| Toplam |
3
|
% 100
|
|
| AKTS Hesaplama İçeriği |
| Etkinlik |
Sayısı |
Süresi (Saat) |
Toplam İş Yükü |
| Ders Süresi |
14 |
3 |
42 |
| Sınıf Dışı Ç. Süresi |
14 |
4 |
56 |
| Ödevler |
10 |
5 |
50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı |
1 |
30 |
30 |
| |
178 | AKTS Kredisi : 6
|
|
Ders Konuları
| Hafta |
Konu |
Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
Ön Hazırlık ve Dokümanlar |
| 1 |
Çok Değişkenli Hipotez Testleri |
|
|
| 2 |
Çok Değişkenli Tek Yönlü Varyans Analizi (MANOVA) |
|
|
| 3 |
Kovaryans Analizi (ANCOVA) |
|
|
| 4 |
Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi |
|
|
| 5 |
Temel (Asal) Bileşenler Analizi |
|
|
| 6 |
Faktör Analizi ve Güvenirlik |
|
|
| 7 |
Kümeleme Analizi |
|
|
| 8 |
Ara Sınav |
|
|
| 9 |
Uyum Analizi |
|
|
| 10 |
Çok Boyutlu Ölçekleme |
|
|
| 11 |
Lojistik Regresyon Analizi |
|
|
| 12 |
Ayırma (Diskriminant) Analizi |
|
|
| 13 |
Yol (Path) Analizi |
|
|
| 14 |
Kanonik Korelasyon Analizi |
|
|
| 15 |
Yapısal Eşitlik Modeli |
|
|
|
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
| # |
Açıklama |
| 1 |
Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinin gerekliliği ve önemi kavranır. |
| 2 |
Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinin özellikleri ve hangi durumda hangisinin kullanılması gerektiği öğrenilir. |
| 3 |
Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinin paket programları yardımıyla uygulanabilmesi ve yorumlanabilmesi sağlanır. |
| 4 |
Yapısal eşitlik modelinin öğrenilmesi ve istatistiksel bir paket programı yardımıyla gerçekleştirilebilmesi sağlanır. |
| 5 |
Bilimsel çalışmaları metodolojik açıdan inceleyebilir |
|
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
| |
P1 |
P2 |
P3 |
P4 |
P5 |
P6 |
P7 |
P8 |
P9 |
P10 |
P11 |
P12 |
|
Ö1 |
3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 5 | 2 | 1 | 5 | 2 | 1 |
|
Ö2 |
3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 5 | 2 | 1 | 5 | 2 | 1 |
|
Ö3 |
3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 5 | 2 | 1 | 5 | 2 | 1 |
|
Ö4 |
3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 5 | 2 | 1 | 5 | 2 | 1 |
|
Ö5 |
3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 5 | 2 | 1 | 5 | 2 | 1 |
|
Katkı Düzeyi: 0:Yok 1:Çok Düşük 2:Düşük 3:Orta 4:Yüksek 5:Çok Yüksek
