|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Ders içeriği, uygulamalar ve değerlendirmenin açıklanması Çoklu Karşılaştırma Yöntemleri
|
K1.Bölüm 1-4
|
|
2
|
Rasgele Blok Deseni, RBD-p
|
K1.Bölüm 5
|
|
3
|
Rasgele Blok Deseni, RBD-p uygulama
|
K1.Bölüm 6
|
|
4
|
Kovaryans Analizi
|
K1.Bölüm 13-15
|
|
5
|
Kovaryans Analizi uygulama
|
K1.Bölüm 13-15
|
|
6
|
Çoklu Regresyon-I
|
K1.Bölüm 16
|
|
7
|
Çoklu Regresyon-II
|
K1.Bölüm 17
|
|
8
|
Çoklu Regresyon uygulama
|
K1.Bölüm 18
|
|
9
|
Parametrik Olmayan İstatistik: Ki-Kare
|
K1.Bölüm 12
|
|
10
|
Parametrik Olmayan İstatistik:Mann-Whitney U Test
|
K1.Bölüm 20
|
|
11
|
Parametrik Olmayan İstatistik: Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi,
|
K1.Bölüm 21
|
|
12
|
Parametrik Olmayan İstatistik: Kruskal-Wallis Test ve uygulaması-I
|
K1.Bölüm 22
|
|
13
|
Parametrik Olmayan İstatistik: Mann-Whitney U Test, Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi
|
K1.Bölüm 23
|
|
14
|
Kruskal-Wallis Test ve uygulaması-II
|
K1.Bölüm 23
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Doç. Dr. Efehan ULAŞ
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
K1. Norris, G., Qureshi, F., Howitt, D., & Cramer, D. (2014). Introduction to statistics with SPSS for social science. Routledge.
|
|
Yardımcı Kitap
|
YK1. Ozdamar, K. (1999). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. Kaan Kitabevi, Eskişehir, 499.
|
|
Dersin Amacı
|
Öğrencilerin iki ve daha çok değişken içeren analizlere uygun istatistik türlerini kavrayabilmesi ve verilen problemlere uygun istatistiksel yöntemleri seçip sonuçları yorumlayabilmesi amaçlanmaktadır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Çoklu karşılaştırma testleri, Randum blok desen ANOVA, Faktöriyel ANOVA, Kovaryans Analizi, Çoklu regresyon analizi ve parametrik olmayan istatistiksel analiz yöntemleri.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Alanı ile ilgili ulusal ve uluslararası düzeyde alanyazını inceleyerek değerlendirir.
|
-
|
|
2
|
Ölçme araçlarının sahip olması gereken psikometrik nitelikler hakkında bilgi sahibi olur.
|
-
|
|
3
|
Hazırladığı araştırma raporunu tartışır ve sunar.
|
-
|
|
4
|
Ölçme aracı geliştirme aşamaları hakkında bilgi sahibi olur.
|
-
|
|
5
|
Bilimsel araştırma yöntem ve teknikleri hakkında bilgi sahibi olur.
|
4
|
|
6
|
Nicel araştırma verilerinin çözümlenmesinde kullanılan yazılımlar hakkında bilgi sahibi olur.
|
5
|
|
7
|
Ölçme ve değerlendirme alanına özgü terimlerin benzerlik ve farklılıklarını ayırt eder.
|
-
|
|
8
|
Ölçme aracı geliştirmeye temel olan test kuramlarına göre ölçme araçlarının psikometrik niteliklerini değerlendirir
|
-
|
|
9
|
Psikometrik nitelikleri bakımından amaca uygun ölçme aracını seçer.
|
-
|
|
10
|
Nicel araştırma verilerinin çözümlenmesinde kullanılan yazılım çıktılarını yorumlar
|
4
|
|
11
|
Ulusal ve uluslararası sınavların sonuçlarını değerlendirir.
|
-
|
|
12
|
Ölçme ve değerlendirme, istatistik ve araştırma teknikleri ile ilgili temel kavramların birikimine sahiptir.
|
4
|
|
13
|
Ölçme ve değerlendirme ile ilgili güncel gelişmeleri eleştirel bir gözle inceler ve yorumlar.
|
5
|
|
14
|
Ölçme ve değerlendirme ile ilgili bağımsız araştırmalar yapar.
|
-
|
|
15
|
Sosyal bilimlerin diğer alanlarında karşılaşılan sorunların çözümüne teknik destek sağlar.
|
-
|