Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
UYGULAMALI ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZ	Birinci Düzey	PAZ 604		2	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	DOÇ. DR. KUMRU YALÇINKAYA
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	DOÇ. DR. KUMRU YALÇINKAYA
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, öğrencilerin çok değişkenli analiz tekniklerinin mantığını, kullanım koşullarını, varsayımlarını ve yorumlama ilkelerini doktora düzeyinde kavramalarını; sosyal bilimlerde kullanılan nitel ve nicel veriler için uygun analiz yöntemlerini seçebilmelerini; faktör analizi, lojistik regresyon, diskriminant analizi, kümeleme analizi ve yapısal eşitlik modeli gibi teknikleri bilgisayar destekli istatistik programlarıyla uygulayabilmelerini ve elde edilen sonuçları bilimsel araştırma süreçlerinde etkili biçimde yorumlayıp raporlayabilmelerini sağlamaktır.
Dersin Tanımı	Bu ders, sosyal bilimlerde çok değişkenli veri yapılarının analizine yönelik temel ve ileri istatistiksel teknikleri doktora düzeyinde ele alır. Ders kapsamında güvenilirlik analizi, keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizi, lojistik regresyon analizi, diskriminant analizi, kümeleme analizi ve yapısal eşitlik modeli gibi çok değişkenli analiz tekniklerinin kuramsal temelleri, varsayımları, uygulama süreçleri ve yorumlanması incelenir. Ders, öğrencilerin araştırma problemlerine uygun analiz tekniğini seçebilme, bilgisayar destekli programlarla uygulayabilme ve sonuçları bilimsel biçimde raporlayabilme yetkinliği kazanmalarını amaçlar.

Dersin İçeriği

1	Dersin tanıtımı ve çok değişkenli analizlere giriş
2	Ölçek değerlendirme ve güvenilirlik analizi
3	Faktör analizine giriş ve temel kavramlar
4	Keşfedici faktör analizinin varsayımları ve uygunluk testleri
5	Faktör çıkarımı ve faktör sayısının belirlenmesi
6	Rotasyon ve faktörlerin yorumlanması, Faktör analizi sonuçlarının raporlanması
7	Doğrulayıcı faktör analizi ve yapısal eşitlik modeline giriş
8	Lojistik regresyon analizi
9	Diskriminant analizi
10	Kümeleme analizi
11	Analiz tekniklerinin karşılaştırılması ve yöntem seçimi
12	Uygulama sunumları ve genel değerlendirme
13	Uygulama sunumları ve genel değerlendirme
14	Uygulama sunumları ve genel değerlendirme
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Çok değişkenli analizlerin temel kavramlarını, varsayımlarını ve kullanım amaçlarını doktora düzeyinde açıklar.
2	Araştırma problemlerine uygun analiz tekniğini seçer ve seçimin gerekçesini bilimsel olarak tartışır.
3	Güvenilirlik analizi, faktör analizi, lojistik regresyon, diskriminant analizi, kümeleme analizi ve yapısal eşitlik modelini bilgisayar destekli programlarla uygular.
4	Çok değişkenli analiz sonuçlarını istatistiksel ve kuramsal açıdan yorumlar.
5	Farklı analiz yöntemlerinin avantaj, sınırlılık ve kullanım koşullarını karşılaştırır.
6	Çok değişkenli analiz bulgularını akademik rapor ve sunum formatında bilimsel ölçütlere uygun biçimde aktarır.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Sanat ve tasarım bilgilerini tanımlama, çözümleme ve grafik tasarım alanında uygulayabilme becerilerine sahip olabilmek.
2	Alanla ilgili yazılım bilgisine sahip olabilme, çağın gerektirdiği teknolojik yeniliklere ayak uydurabilmek.
3	Yaşam boyu eğitimin önemini kavrama ve gerekliliklerinin yerine getirebilme becerisine sahip olabilmek.
4	Çağın sorunlarını, toplumun değişen dinamiklerini takip edebilmek.
5	Etkili iletişim kurabilmek, ikna becerisine sahip olabilmek.
6	Fikir ve sanat eserleri hakkında mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olabilmek.
7	Araştırma, deneyimleme, analiz, değerlendirme ve yorumla becerilerine sahip olabilmek.
8	Sorun ve gereksinimleri karşılayacak, hedef kitleye ulaşabilecek tasarımlar üretebilmek.
9	Disiplinler arası ortak çalışabilmek.
10	Sanat ve tasarım problemlerinin çözümünde gerekli malzemeleri kullanabilme yetkinliğine sahip olabilmek.
11	Ekip ve bireysel olarak çalışabilmek.
12	Zamanlama, sabır, iş bilinci, uzlaşmacılık, özgüven ve düzenlilik becerilerine sahip olabilmek.
13	Tasarım problemlerini çözümlemede kullanılan malzemelerin seçiminde çevreye karşı duyarlı olabilmek.
14	Toplumsal, kültürel, bilimsel ve sanatsal değerler karşı sorumluluk sahibi olabilmek.
15	Dilini doğru kullanmak ve tasarımlarda bu konuda sorumluluk göstermek.
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	0	0	0
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	0	0	0
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
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	0	0	0
Toplam iş yükü			0
AKTS			0.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	0	0
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		0
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		0
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		0
Genel toplam		0

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Gürbüz, S. ve Şahin, F. Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri. Seçkin Yayıncılık. Joseph F. Hair Jr., William C. Black, Barry J. Babin ve Rolph E. Anderson, Multivariate Data Analysis.
Yardımcı Kaynaklar	Ders notları makaleler

Ders İle İlgili Dosyalar

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında