| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| İSTATİSTİK I |
İkinci düzey |
İFE 531 |
Seçmeli |
1 |
7.00 |
7.00 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
-
|
|
Eğitimin dili
|
TÜRKÇE
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. OKTAY BEKTAŞ
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
PROF. DR. OKTAY BEKTAŞ
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
-
|
|
Dersin veriliş şekli
|
YÜZ YÜZE
|
|
Dersin amacı
|
İstatistiğe giriş ve istatistikte temel kavramlar, SPSS paket programını tanıma ve kullanma, SPSS programında veri oluşturma, verileri düzenleme (yeni değişken yaratma, değişkenleri tekrar kodlama, v.s.), grafikler oluşturma ve yorumlama, normal dağılım, frekans dağılımı ve betimsel istatistik, korelasyon kavramı ve alternatif korelasyon teknikleri, t-test prosedürü, ölçek geliştirme süreci (geçerlik (faktör analizi) ve güvenirlik analizi), ANOVA.
|
|
Dersin tanımı
|
İstatistiğe giriş ve istatistikte temel kavramlar, SPSS paket programını tanıma ve kullanma, SPSS programında veri oluşturma, verileri düzenleme (yeni değişken yaratma, değişkenleri tekrar kodlama, v.s.), grafikler oluşturma ve yorumlama, normal dağılım, frekans dağılımı ve betimsel istatistik, korelasyon kavramı ve alternatif korelasyon teknikleri, t-test prosedürü, ölçek geliştirme süreci (geçerlik (faktör analizi) ve güvenirlik analizi), ANOVA.
|
|
1- |
SPSS programını tanıma ve veri girişi
|
|
2- |
• Hata Kontrolü,
• Split File (Veri dosyasının bölünmesi),
• Select Cases (Katılımcıların seçimi),
• Yeni değişkeni hesaplama (Compute variable),
• Farklı değişken yaratarak yeniden kodlama (Recode into different variables),
• Aynı değişken üzerinde yeniden kodlama (Recode into same variables)
|
|
3- |
Normal Dağılım Analizi
1- Frekanslar ve Betimleyici (Descriptive) İstatistik (Ortalama, standart sapma, histogram, kurtosis, skewness, v.b.), Split file, Histogram
2- Kolmogorov Smirnov/Shapiro-Wilk
|
|
4- |
Makale /Tez okuma (Normal Dağılım)
|
|
5- |
Faktör Analizi (Yapı Geçerliği)
|
|
6- |
Faktör Analizi (Yapı Geçerliği) ve Güvenirlik Analizi
|
|
7- |
Basit (bivariate) Korelasyon
Kısmi Korelasyon
|
|
8- |
Makale /Tez okuma (Geçerlik/ Güvenirlik/ Korelasyon)
|
|
9- |
t-test prosedürü
Independent sample t-test,
Paired sample t-test
|
|
10- |
Makale /Tez okuma (t testleri)
|
|
11- |
One way ANOVA
|
|
12- |
Two way ANOVA
|
|
13- |
Split Plot ANOVA (Karışık Gruplar Arası-İçi Varyans Analizi)
|
|
14- |
Makale /Tez okuma (ANOVA)
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Ders sonunda öğrenciler;
1. SPSS paket programı hakkında bilgi sahibi olurlar
|
|
2- |
2. Bu programda bir verinin nasıl girileceğini uygulamalı olarak yaparlar
|
|
3- |
3. Bir veride değişken oluşturma, değişkenlere ad verme, yeniden kodlama, yeniden değişken oluşturma, verileri bölme gibi işlemleri yaparlar
|
|
4- |
4. Bir veride normal dağılımın nasıl sağlanacağını öğrenirler ve SPSS üzerinden uygulamalı yaparlar
|
|
5- |
5. Parametrik testler hakkında bilgi sahibi olurlar (t-test, ANOVA, v.s.)
|
|
6- |
6. Kullandıkları ölçme araçlarında hangi istatiksel analizi kullanacaklarına karar verirler
|
|
7- |
7. Bir ölçme aracında yapı geçerliği (faktör analizi) çalışmasının nasıl yapılacağını öğrenip SPSS de uygulamasını yaparlar
|
|
8- |
8. Bir ölçme aracında yapı geçerliği (faktör analizi) çalışmasının nasıl yapılacağını öğrenip LISREL de doğrulamasını yaparlar ve Güvenirlik katsayısının nasıl hesaplanacağını öğrenirler ve SPSS üzerinden bir veri setinde uygularlar.
|
|
9- |
9. FACTOR programını kullanarak Tetrakorik korelasyon yoluyla faktörlerin doğrulamasını yaparlar.
|
|
10- |
10. One way, Two way ve Split Plot ANOVA hakkında uygulama yaparlar.
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Alanı ile ilgili ileri düzeyde alan bilgisine, becerisine sahip olur ve bunu gerçek öğretim ortamlarında kullanır.
3-
4-
5-
6-
7-
8-
|
|
|
2- |
Öğretmenlik mesleği ve alanıyla ilgili ileri düzeyde pedagojik bilgi ve becerilere sahip olur.
|
|
|
3- |
Çağdaş öğretim yöntem ve tekniklerini ve ölçme ve değerlendirme yöntemlerini bilir ve uygular.
|
|
|
4- |
Bilgi ve İletişim Teknolojilerini alanı ile ilgili kavramların öğretiminde etkin şekilde kullanabilme becerisine sahip olur.
|
|
|
5- |
Mesleğini icra edeceği öğrenci grubunun gelişim özelliklerini ve öğrenme biçimlerini bilir, bu özelliklere uygun etkili planlama, materyal geliştirme ve uygulama yapabilir.
|
|
|
6- |
Bilimsel ve analitik düşünme becerilerine sahip olur
|
|
|
7- |
Bağımsız olarak bilimsel araştırma yapabilecek düzeyde bilimsel araştırma yöntem ve tekniklerini bilir ve kullanır.
|
|
|
8- |
Branşı ile ilgili alan eğitimine yönelik ulusal ve uluslarası düzeydeki gelişim ve değişimleri takip eder, öğrenir ve kullanır.
9-
|
|
|
9- |
Disiplinler arası çalışmalar yürütebilecek ve çalışmalarını farklı disiplinlerle ilişkilendirebilecek düzeyde genel kültür bilgisine sahip olur. Alanları ile ilgili konularda öğrencilere yönelik orijinal etkinlikler ve öğretim materyalleri geliştirebilecek ve uygulayabilecek bilgi ve becerilere sahip olur.
|
|
|
10- |
Mesleki Gelişim ve Yaşam boyu Öğrenme ilkelerini kendisi ve diğerleri için uygulayabilir.
|
|
|
11- |
Problem çözme yeteneklerini hem matematik eğitimi alanında hem de disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilir.
|
|
|
12- |
Alanıyla ilgili çalışmalarda etik değerleri bilir ve uyar.
|
|
|
13- |
Alanıyla ilgili çalışmaları rapor haline getirebilir ve sunabilir
|
|
|
14- |
Bilimsel çalışma sürecinde kullanacağı verileri toplama, ölçme ve istatistiksel olarak ifade etme ve yorumlama becerilerini kazanır.
|
|
|
15- |
Fenbilgisi eğitimi alanında meydana gelen gelişmeleri yerel ve evrensel boyutta değerlendirebilir.
|
|
|
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 iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
3
|
42
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
14
|
3
|
42
|
|
Ödevler
|
14
|
3
|
42
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
14
|
1
|
14
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
0
|
0
|
0
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
0
|
0
|
0
|
|
Araştırma
|
14
|
1
|
14
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
154
|
|
AKTS
|
|
|
6.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
0
|
0
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
14
|
100
|
|
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
|
Bektaş, O. ve Kızkapan, O. (2023). NİCEL ARAŞTIRMALARDA İSTATİSTİK (SPSS) UYGULAMALARI. Nobel Yayıncılık
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Kitap:
Baştürk, R. (2011). Bütün yönleriyle SPSS örnekli non-parametrik istatistiksel yöntemler (2. baskı). Ankara: Anı Yayıncılık.
Baykul, Y. ve Güzeller, C. O. (2014). Sosyal bilimler için istatistik, SPSS uygulamalı. Ankara: Pegem Akademi
Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal bilimlerde veri analizi el kitabı (22. baskı). Ankara Pegem Akademi
Cohen, B. H. ve Brooke Lea, R. (2004). Essentials of statistics for the social and behavioral sciences. New Jersey: Pearson Prentice Hall
Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS. London: SAGE Publications.
Fraenkel, J.K, ve Wallen, N. E. (1996). How to design and evaluate research in education (third education). New York: McGraw-Hill, Inc.
George, D. ve Mallery, P. (2001). SPSS for Windows (third edition). MA: Allyn &Bacon
Green S.B. ve Salkind N.J. (2005). Using SPSS for Windows (fourth edition). New Jersey: Pearson Prentice Hall.
Ho, R. (2006). Handbook of univariate and multivariate data analysis and interpretation with SPSS. New York: Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.
Stevens, J.P. (2009). Applied multivariate statistics for the social sciences (Fifth edition). New York: Routledge Taylor & Francis Group.
Pallant, J. (2007). SPSS survival manual. A step by step guide to data analysis using SPSS for windows (Third edition). Berkshire: Open University Press.
Pallant, J. (2011). SPSS survival manual. A step by step guide to data analysis using SPSS for windows (Fourth edition). Berkshire: Open University Press.
Pallant, J. (2016). SPSS kullanma kılavuzu SPSS ile adım adım veri analizi. (S. Balcı ve B. Ahi, Çeviri). Ankara: Anı Yayıncılık.
Tabachnick, B.G. ve Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statisttics (Sixth edition). New Jersey: Pearson Prentice Hall
Tez:
Bektas, O. (2011). The Effect of 5E learning cycle model on tenth grade students’ understanding in the pariculate nature of matter, epistemological beliefs and views of nature of science. Unpublished doctoral dissertation, Middle East Technical University, Turkey.
Ceylan, E. (2008). Effects of 5E learning cycle model on understanding of state of matter and solubility concepts. Unpublished doctoral dissertation, Middle East Technical University, Turkey.
Kaya, O.N. (2002). İlköğretim 7. sınıf öğrencilerinin atom ve atomik yapı konusundaki başarılarına, öğrendikleri bilgilerin kalıcılığına, tutum ve algılamalarına çoklu zeka kuramının etkisi. Unpublished Master Thesis, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Elektronik Dergi:
Journal of Research in Science Teaching; Science Education
Science Education
International Journal of Science and Mathematics Education
|
|