|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Tekrarlanan ölçümlere giriş
|
Ders Notu
|
|
2
|
Tekrarlanan ölçümlü ANOVA için varsayımlar
|
Ders Notu
|
|
3
|
Bir yönlü tekrarlanan ölçümlü ANOVA
|
Ders Notu
|
|
4
|
Paket programlarla uygulamalar
|
Ders Notu
|
|
5
|
İki yönlü tekrarlanan ölçümlü ANOVA
|
Ders Notu
|
|
6
|
Paket programlarla uygulamalar
|
Ders Notu
|
|
7
|
Çapraz tasarım
|
Ders Notu
|
|
8
|
Çapraz tasarım
|
Ders Notu
|
|
9
|
Regresyon modelleri, korelasyon
|
Ders Notu
|
|
10
|
Paket programlarla uygulamaları
|
Ders Notu
|
|
11
|
Çok değişkenli analizler
|
Ders Notu
|
|
12
|
Paket programlarla uygulamaları
|
Ders Notu
|
|
13
|
Gerçek hayat problemleri üzerine uygulamalar
|
Ders Notu
|
|
14
|
Gerçek hayat problemleri üzerine uygulamalar
|
Ders Notu
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
Crowder, M.J. and Hand, D.J. (1990). Analysis of Repeated Measures, Chapman & Hall, London.
Myers, J.L. and Well, A.D. (2003). Research Design and Statistical Analysis, Second Edition, London.
|
|
Yardımcı Kitap
|
Gamst, G., Meyers, L.S. and Guarino, A.J. (2008). Analysis of Variance Designs, A Conceptual and Computational Approach with SPSS and SAS.
Jones, B. and Kenward, M.G. (1989). Design and Analysis of Cross-Over Trials, Chapman & Hall, London.
|
|
Dersin Amacı
|
Tekrarlanan ölçüm tasarımlarını tanıtılması ve bu modellerle veri analizi yapılması
|
|
Dersin İçeriği
|
Tekrarlanan ölçümlere giriş, tekrarlanan ölçümlerin varsayımları ANOVA, tek yönlü tekrarlı ölçümler ANOVA, iki yönlü tekrarlı ölçümler ANOVA, çapraz tasarım, regresyon modelleri, korelasyon, çok değişkenli analizler, paketlenmiş yazılımlar yardımıyla uygulamalar (SPSS, Minitab, vb.)
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar.
|
4
|
|
2
|
İstatistiksel veriyi toplar, düzenler; veriyi özetlemek için uygun tablo ve grafikleri oluşturur.
|
5
|
|
3
|
Veriyi çözümleyerek, uygun istatistiksel yöntemi belirler, istatistiksel olarak değerlendirir ve geleceğe yönelik tahmin yapar
|
3
|
|
4
|
Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar
|
4
|
|
5
|
İstatistik bilimine temel olan Matematik alanında yeterli düzeyde ve İktisat alanında temel düzeyde bilgi sahibi olur
|
5
|
|
6
|
İstatistiki sorunları tanımlar, kanıtlar ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir
|
2
|
|
7
|
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır
|
3
|
|
8
|
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir
|
-
|
|
9
|
İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır
|
2
|
|
10
|
Analitik düşünme becerisine sahip olur
|
3
|
|
11
|
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma
|
5
|
|
12
|
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir.
|
-
|
|
13
|
Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir.
|
3
|
|
14
|
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur
|
4
|