GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| EPOD515 | EĞİTİMDE İLERİ İSTATİSTİK | Ders | 2 | 3 | 10,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Öğrencilere çok değişkenli istatistiksel yöntemleri tanıtmak, uygun paket programda istatistiksel uygulamalar yapmak ve farklı araştırma kurguları için kendi analizlerini yapabilir duruma getirmek.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğretim Üyesi Gözde Sırgancı
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenci ileri istatistik kavramları tanımlar. |
| 2 | Öğrenci eğitim verileri üzerinde ileri istatistik hesaplarını yapar. |
| 3 | Öğrenci öğrendiklerini bilimsel araştırmalarda uygular. |
| 4 | Öğrenciler ileri ve çok değişkenli istatistik analizi sonuçlarını raporlar ve yorumlar |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
-
Dersin İçeriği
Çok değişkenli istatistiğe giriş, Varyans ve covaryans analizi: ANOVA ve ANCOVA, Karışık ANOVA, MANOVA ve MANCOVA, Lojistik Regresyon, Kümeleme analizi, Discriminant analizi, Güvenirlik ve Geçerlilik analizi, Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | İstatistik ve Araştırmaya İlişkin Temel Kavramlar | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 2 | İki Ortalamanın Karşılaştırılması | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 3 | İkiden Fazla Ortalamanın Karşılaştırılması | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 4 | ANOVA Desenleri-1 | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 5 | Anova Desenleri-2 | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 6 | Anova Desenleri-3 | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 7 | Korelasyon Analizi /Kanonik Korelasyon | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 8 | Regresyon Analizi | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 9 | Lojistik Regresyon | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 10 | Kümeleme-Diskriminant Analizi | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 11 | Geçerlik ve Güvenirlik Kavramları | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 12 | Faktör Analizi -AFA | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 13 | Faktör Analizi- DFA | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
| 14 | Yapısal Eşitlik Modelleri | Gösterim, modelleme, sorular (yakınsak), sunum, slayt gösterisi, not alma | Okuma |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. Büyüköztürk, Ş. (2004). Veri analizi el kitabı. 2. Büyüköztürk, Ş., Çokluk, Ö., Köklü N. (2019). Sosyal Bilimler için İstatistik. Ankara: Pegem Akademi. 22. baskı 3. Field, A. (2009). Discoverıng Statistics Using Spss. Third Edition. 4. Kabacoff, R. Data Visualization in R (https://rkabacoff.github.io/datavis/) 5. Büyüköztürk, Ş. (2001). Deneysel Desenler: Öntest sontest kontrol gruplu desen. Ankara: Pegem Yayınları. 6. Büyüköztürk, Ş. (1997). İki faktörlü varyans analizi. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 30 (1), 141-58. 7. Büyüköztürk, Ş. (1998). Kovaryans analizi: Varyans analizi ile karşılaştırmalı bir inceleme. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 31(1), 91-105. 8. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik. Ankara: Pegem Akademi. 9. Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., & Tatham, R. (2006). Multivariate data analysis (6th ed.). Uppersaddle River, N.J.: Pearson Prentice Hall. 10. Kline, R. B. (2005). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (2nd ed.). New York: Guilford. 11. Mertler, C.A. and Vannatta, R.A. (2005). Advanced and Multivariate Statistical Methods Practical Application and Interpretation. 3rd Edition, Pyrczak, Los Angeles. 12. Özdamar, K. (2004). Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi. Eskişehir: Kaan Kitabevi. 13. Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenirlik ve geçerlilik. Ankara: Seçkin Yayıncılık. 14. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1996). Using Multivariate Statistics (3rd ed.). New
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 10 |
| Quiz | 10 | 90 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı için Bireysel Çalışma | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 | |
Staj Durumu
yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Final Sınavı | 1 | 4 | 4 |
| Quiz | 10 | 1 | 10 |
| Uygulama/Pratik | 10 | 3 | 30 |
| Rapor Hazırlama | 10 | 3 | 30 |
| Makale Kritik Etme | 10 | 1 | 10 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 13 | 2 | 26 |
| Okuma | 14 | 7 | 98 |
| Quiz için Bireysel Çalışma | 10 | 3 | 30 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 238 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 2 | 4 | 4 | 5 | |||
| ÖÇ 2 | 2 | 4 | 4 | 5 | |||
| ÖÇ 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 5 |
| ÖÇ 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek