Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİK Üçüncü Düzey ENM 604 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. ADEM GÖLEÇ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. ADEM GÖLEÇ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüz-yüze, Bilgisayar uygulamalı
Dersin Amacı Öğrencilerin iş hayatında karşılaşacakları istatistiksel problemleri hızlı ve etkin bir şekilde çözebilmeleri hedeflenmektedir.
Dersin Tanımı Çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri genel hatları ile SPSS ve Minitab programları uygulamalı olarak anlatılmaktadır.

Dersin İçeriği
1 İstatistiksel değişken türleri
2 Tanımlayıcı istatistikler
3 Parametrik testler
4 Hipotez testleri
5 Korelasyon analizi
6 Varyans Analizi
7 Basit doğrusal regresyon
8 Ara Sınav
9 Çoklu doğrusal regresyon
10 Lojistik regresyon
11 Çok boyutlu ölçekleme
12 Güvenilirlik analizi
13 Kümeleme analizi
14 Ayırma analizi
15 Ayırma analizi
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 İstatistiksel değişken türlerini, tanımlayıcı istatistikleri ve parametrik/parametrik olmayan testleri ayırt ederek uygun analiz yöntemini seçebilir.
2 Hipotez testleri, korelasyon analizi ve varyans analizi (ANOVA) tekniklerini doğru şekilde uygulayabilir ve sonuçlarını yorumlayabilir.
3 Basit ve çoklu doğrusal regresyon modelleri kurarak değişkenler arasındaki ilişkileri analiz edebilir ve model geçerliliğini değerlendirebilir.
4 Lojistik regresyon analizini kullanarak kategorik bağımlı değişken içeren durumlarda uygun tahmin ve sınıflandırma modelleri oluşturabilir.
5 Faktör analizi ve çok boyutlu ölçekleme gibi çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle veri indirgeme ve yapı keşfi yapabilir.
6 Güvenirlik analizi (ör. Cronbach Alfa) ile ölçme araçlarının tutarlılığını değerlendirebilir.
7 Kümeleme ve ayırma analizlerini kullanarak veri setlerini gruplandırabilir, sınıflandırabilir ve elde edilen bulguları bilimsel biçimde raporlayabilir.
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Veteriner Hekimliğin her alanında temel ve yeterli bilgi birikimine sahip olur, öğrendiği bilgileri etkin olarak kullanabilir,
2 Mesleğini uygularken bilimsel ve mesleki etik kurallarını ve hayvan haklarını gözetir,
3 Doğru bir tanı için yeterli klinik ve laboratuar bilgi birikimi ve becerisi kazanır, elde ettiği verileri değerlendirebilir,
4 Yeterli bilgi birikimi ve deneyimiyle çözüm üretebilir ve uygun sağaltım yöntemlerini kullanabilir,
5 Birey ve sürü sağlığı açısından koruyucu hekimliğin temel kurallarını bilir ve uygulayabilir,
6 Hayvan yetiştirme ve beslenme ilkeleri ile hayvan ıslahı konularında yeterli bilgi ve deneyim kazanır,
7 Veteriner hekimlik alanındaki halk sağlığı çiftlikten sofraya gıda güvenliği ve teknolojisi konularında yeterli bilgi ve beceri kazanır,
8 Veteriner hekimlik ile ilgili mevzuatı bilir ve mesleki problemleri farklı bakış açılarından analiz edebilir,
9 Meslektaşları, diğer meslek mensupları hasta sahibi ve işverenler ile iyi iletişim kurabilir,
10 Yazılı ve sözlü olarak kendisini iyi ifade edebilir, Yabancı dil ve bilişim teknolojilerini yeterince bilir ve kullanır,
11 Kendi kendine öğrenme araştırma ve uygulama yeteneğini kazanır ve hayat boyu öğrenmeyi ilke edinir,
12 Genel kültüre sahip, ülkenin sosyal ve ekonomik yapısı konusunda bilgili ve duyarlı olmayı ilke edinir,
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 13 3 39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 5 9 45
Ödevler 5 9 45
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 1 3 3
Ara sınavlara hazırlık 1 3 3
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 5 5
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 7 7
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 5 8 40
Toplam iş yükü     193
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 25
Kısa sınav 1 25
Ödev 1 50
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Multivariate Data Analysis, 2009 ,Joseph F. Hair Jr, William C. Black , Barry J. Babin Applied Multivariate Statistical Analysis, 2007 , Richard A. Johnson, W. Wichern
Yardımcı Kaynaklar Öğretim üyesi notları

Ders İle İlgili Dosyalar