| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Sosyal Bilimlerde Veri Analizi | SBE 504 | 2 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | - |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MEHMET UYMAZ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | Arş Gör. Mehmet Uymaz |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Araştırma verilerinin bilgisayar programları yardımıyla analizini yapabilme |
| Dersin İçeriği | İstatistik ile ilgili temel kavramlar, merkezi eğilim ve değişim ölçüleri, korelasyon ve regresyon, hipotez testleri, araştırmalarda istatistik kullanımı |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | İstatistikle ilgili temel kavramları kavrar ve toplanan verileri düzenler, sınıflandırır, SPSS programına girişini yapar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | |
| 2 | Bir, iki ya da daha çok değişkene ilişkin betimsel istatistikleri yapar ve yorumlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | |
| 3 | Verilerin normal dağılımına ilişkin gerekli analizleri hesaplayarak yorumlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | |
| 4 | İki değişken arasındaki ilişkiye ilişkin korelasyon ve regrasyon analizlerini yapar ve yorumlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | |
| 5 | Bağımsız ve bağımlı örneklemlerin ortalamalarını ilişkin fark istatistiklerini (t testi, Anova, Ancova) ile test eder. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | |
| 6 | Parametrik olmayan istatistikleri (ki-kare, H testi, U testi, Wilcoxon) yapar ve yorumlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Temel kavramlar | |
| 2 | Verilerin betimlenmesi ve grafikle gösterilmesi | |
| 3 | Merkezi eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, mod, medyan) | |
| 4 | Değişim ölçüleri (ranj, standart sapma, varyans) | |
| 5 | Korelasyon | |
| 6 | Regresyon | |
| 7 | Hipotez testi adımları | |
| 8 | Tek örneklem t tesi | |
| 9 | Bağımsız örneklem t testi | |
| 10 | Bağımlı örneklem t testi | |
| 11 | Varyans analizi | |
| 12 | Deneysel desenler için kovaryans analizi | |
| 13 | İki faktörlü ANOVA | |
| 14 | Genel değerlendirme |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Genel değerlendirme |
| Ders Kaynakları | Veri analizi el kitabı, Şener Büyüköztürk |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilir, bilgiyi değerlendir, yorumlar ve uygulama yapabilir. | ||||||
| 2 | Sosyal bilgiler eğitimi alanındaki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilir, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilir. | ||||||
| 3 | Sosyal bilgiler eğitimi alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgular, çözüm yöntemi geliştirir, çözer, sonuçları değerlendirir ve gerektiğinde uygulayabilir. | ||||||
| 4 | Sosyal bilgiler eğitimi alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, Sosyal bilgiler eğitimi alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilir. | ||||||
| 5 | Sosyal bilgiler eğitimi alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilir ve sorumluluk alarak çözüm üretebilir. | ||||||
| 6 | Sosyal bilgiler eğitimi alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilir. | ||||||
| 7 | Sosyal bilgiler eğitimi alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilir ve geliştirebilir. | ||||||
| 8 | Sosyal bilgiler eğitimi alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilir ve denetleyebilir. | ||||||
| 9 | Sosyal bilgiler eğitimi alanında özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilir. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | İstatistikle ilgili temel kavramları kavrar ve toplanan verileri düzenler, sınıflandırır, SPSS programına girişini yapar. | |||||||||
| 2 | Bir, iki ya da daha çok değişkene ilişkin betimsel istatistikleri yapar ve yorumlar. | |||||||||
| 3 | Verilerin normal dağılımına ilişkin gerekli analizleri hesaplayarak yorumlar. | |||||||||
| 4 | İki değişken arasındaki ilişkiye ilişkin korelasyon ve regrasyon analizlerini yapar ve yorumlar. | |||||||||
| 5 | Bağımsız ve bağımlı örneklemlerin ortalamalarını ilişkin fark istatistiklerini (t testi, Anova, Ancova) ile test eder. | |||||||||
| 6 | Parametrik olmayan istatistikleri (ki-kare, H testi, U testi, Wilcoxon) yapar ve yorumlar. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 16 | 16 |
| Kısa Sınav | 2 | 5 | 10 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 1 | 12 | 12 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 6 | 96 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 12 | 5 | 60 |
| Ara Sınav | 1 | 23 | 23 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 338 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 13,52 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||