Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ	İkinci Düzey	ÇEM 544	Seçmeli	1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	ÖĞRETİM ÜYESİ EVRİM KARAÇETİN BELL
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	EVRİM KARAÇETİN BELL
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli	Yüzyüze
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, öğrencilerin bilimsel araştırmalarda kullanılan istatistiksel veri analizi yöntemlerini anlamalarını ve uygulayabilmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrencilerin veri türlerini tanıması, uygun istatistiksel yöntemleri seçebilmesi, verileri analiz edebilmesi, analiz sonuçlarını yorumlayabilmesi ve bilimsel raporlama sürecinde doğru şekilde sunabilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca öğrencilerin istatistiksel yazılımları kullanarak gerçek veri setleri üzerinde analiz yapma becerilerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır.
Dersin Tanımı	Bu ders, lisansüstü düzeyde bilimsel araştırmalarda kullanılan temel istatistiksel veri analizi yöntemlerini kapsar. Ders kapsamında veri türleri, veri düzenleme ve ön işleme, tanımlayıcı istatistikler, hipotez testleri, parametrik ve parametrik olmayan testler, korelasyon ve regresyon analizleri, varyans analizi ve sonuçların yorumlanması ele alınır. Öğrenciler, istatistiksel yazılımlar aracılığıyla veri setleri üzerinde analiz yaparak uygun yöntem seçme, analiz sonuçlarını değerlendirme ve bilimsel rapor formatında sunma becerisi kazanırlar.

Dersin İçeriği

1	Derse giriş: Bilimsel araştırmalarda istatistiğin yeri, veri analizi sürecinin genel basamakları
2	Veri türleri, değişkenler, ölçüm düzeyleri ve veri setinin yapısı
3	Veri düzenleme, veri temizleme, eksik veri, aykırı değerler ve ön analizler
4	Tanımlayıcı istatistikler: Ortalama, medyan, mod, varyans, standart sapma, standart hata
5	Veri görselleştirme: Grafik türleri, dağılımların incelenmesi ve görsel yorumlama
6	Olasılık kavramı ve temel olasılık dağılımları
7	Normal dağılım, örnekleme dağılımları ve güven aralıkları
8	Hipotez testlerine giriş: Sıfır hipotezi, alternatif hipotez, p değeri, anlamlılık düzeyi, test gücü
9	Parametrik testler: Tek örneklem, bağımsız örneklem ve eşleştirilmiş örneklem t-testleri
10	Varyans analizi: Tek yönlü ANOVA, çoklu karşılaştırmalar ve sonuçların yorumlanması
11	Parametrik olmayan testler: Mann-Whitney U, Wilcoxon, Kruskal-Wallis ve Ki-kare testleri
12	Etki büyüklüğü, istatistiksel anlamlılık ve biyolojik/ekolojik anlamlılık ayrımı
13	Çok değişkenli veri analizine giriş: Veri matrisleri, değişkenler arası ilişkiler ve temel yaklaşımlar
14	Korelasyon ve regresyon analizi: İlişki türleri, korelasyon katsayıları, basit doğrusal regresyon ve sonuçların yorumlanması
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Öğrenci, bilimsel araştırmalarda kullanılan farklı veri türlerini tanımlar ve veri setlerini istatistiksel analiz için düzenler.
2	Öğrenci, araştırma sorusuna ve veri yapısına uygun tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiksel yöntemleri seçer.
3	Öğrenci, temel istatistiksel analizleri, hipotez testlerini, varyans analizini, korelasyon ve regresyon analizlerini uygular.
4	Öğrenci, istatistiksel analiz sonuçlarını bilimsel bağlamda yorumlar ve araştırma raporu formatında sunar.
5
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Lisans programında edinilen birikime dayalı olarak, Çevre Mühendisliği bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek ve derinleştirmek.
2	Bilimsel araştırma planlama, uygulama ve değerlendirme becerilerine sahip olmak.
3	Değişik disiplinlere ait bilgileri Çevre Mühendisliği alanında edindiği bilgilerle harmanlayabilmek.
4	Proses ve süreç tasarımlarında yeni ve uygulama alanı bulabilecek fikir geliştirme ve uygulayabilme becerisine sahip olmak.
5	Çevre teknolojisinde uygulanan son teknolojiler hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmak.
6	Lisans seviyesinde ders verebilme yetisine sahip olmak.
7	Bilişim teknolojisinden (sunum, yazım, istatistik ve grafik programları) etkin bir şekilde yararlanabilmek.
8	Alanı ile ilgili bir problemin çözümünde sorumluluk alabilecek yetkinliğe sahip olmak.
9	Bilimsel çalışmalarda eksik noktaları belirleyerek, çözüm noktasında izleyeceği yolun tayinini gerçekleştirebilecek altyapıya sahip olmak.
10	Uluslarası literatürü takip edebilecek terminolojiye hakim olmak.
11
12
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	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	2	28
Ödevler	7	5	35
Sunum / Seminer hazırlama	1	1	1
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	6	6
Ara sınavlar	0	0	0
Proje (Yarıyıl ödevi)	3	15	45
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	7	7
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	3	8	24
Toplam iş yükü			190
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	20
Kısa sınav	0	0
Ödev	7	20
Yarıyıl içi toplam		40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	OpenIntro Statistics - https://www.openintro.org/book/os/
Yardımcı Kaynaklar	OpenIntro Statistics - https://www.openintro.org/book/os/

Ders İle İlgili Dosyalar