Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Birinci Düzey ÇEM 544 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 Applies engineering knowledge related to mathematics, science, basic engineering, and computer-based calculations to solve engineering problems.
2 Gains the ability to develop engineering solutions using discipline-specific knowledge and methods.
3 Defines complex engineering problems and formulates them using fundamental science and engineering knowledge.
4 Defines and analyzes solutions to problems, taking into account the UN Sustainable Development Goals.
5 Designs creative solutions to complex engineering problems.
6 Gains the ability to design complex systems, processes, devices, or products by considering realistic constraints in the engineering problem-solving process.
7 For the analysis and solution of complex engineering problems, selects and effectively applies appropriate methods, techniques, resources, and modern engineering and computing tools, including estimation and modeling.
8 Aware of the limitations of the methods, techniques, and IT tools used, it produces and implements appropriate solutions.
9 Conducts literature research to examine complex engineering problems and collects data within the scope of these studies.
10 Using research methods, the student designs and conducts experimental or applied studies, analyze and evaluate the results.
11 Within the scope of the UN Sustainable Development Goals, the student is knowledgeable about the impacts of engineering solutions on society, health and safety, the economy, sustainability, and the environment, and analyze these impacts.
12 Gains awareness of the legal consequences of engineering solutions.
13 The student acts in accordance with professional principles and legal regulations in engineering practice and acquires knowledge about ethical responsibilities.
14 Gains awareness about non-discrimination, impartiality, and inclusiveness of diversity.
15 Gains the ability to work effectively as an individual, team member, or team leader in intra-disciplinary or multi-disciplinary team projects.
16 Gains the ability to communicate effectively in technical matters, both verbally and in writing by taking into account the differences in the target audience''s education, language, and profession.
17 Gains the ability to apply project management principles, perform time and resource planning, and conduct economic feasibility analysis.
18 Gains awareness about entrepreneurship and innovation.
19 Gains the ability to adapt to new and emerging technologies and to evaluate technological changes with a questioning and critical perspective.
20 Gains the ability to independently and continuously learn new knowledge and skills.
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