|
Ön koşul dersleri
|
Fen eğitiminde istatistik, bilimsel araştırma yöntmleri
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. OKTAY BEKTAŞ
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
DOÇ. DR. OKTAY BEKTAŞ
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
Yok
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin amacı
|
Çok değişkenli istatistiksel teknikleri kavramak ve problemlerin çözümünde kullanmak.
|
|
Dersin tanımı
|
Tek değişkenli ve çok değişkenli istatistik kavramlarının gözden geçirilmesi, veri inceleme ve temizleme; çoklu regresyon; lojistik regresyon; çok yönlü frekans analizi; kanonik korelasyon;
çok yönlü varyans ve kovaryans analizi; ayırma analizi; tekrarlı ölçmelerin çok değişkenli analizi; faktör analizi; yapısal eşitlik modeli; aşamalı doğrusal model; yapay sinir ağları.
|
|
1- |
Tek değişkenli ve çok değişkenli istatistik kavramlarının gözden geçirilmesi
|
|
2- |
Veri inceleme ve temizleme
|
|
3- |
Çoklu regresyon
|
|
4- |
Lojistik regresyon
|
|
5- |
Çok yönlü frekans analizi
|
|
6- |
Kanonik korelasyon
|
|
7- |
Çok yönlü varyans analizi
|
|
8- |
Çok yönlü kovaryans analizi
|
|
9- |
Tekrarlı ölçmelerin çok değişkenli analizi
|
|
10- |
Aşamalı doğrusal model
|
|
11- |
Faktör analizi
|
|
12- |
Yapısal eşitlik modeli
|
|
13- |
Proje hazırlığı
|
|
14- |
Proje sunumu
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Çok değişkenli ve tek değişkenli istatistiklerin farkını ve çok değişkenli istatistiklerin uygulama koşullarını bilir.
|
|
2- |
Çok değişkenli istatistiksel tekniklerin her birinin amacını ve ayırt edici özelliklerini bilir.
|
|
3- |
Ölçme değerlendirme alanında ve diğer disiplinlerde karşılaşılan problemlerinin çözümü için gerektiğinde çok değişkenli teknikleri uygular.
|
|
4- |
Çok değişkenli istatistiksel teknikleri çözümlemede kullanılan yazılımları araştırır ve sorunların çözümünde kullanır.
|
|
5- |
|
|
6- |
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimine sahip olma becerisi.
|
|
|
2- |
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
|
|
|
3- |
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
|
|
|
4- |
Etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
|
|
|
5- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci.
|
|
|
6- |
Bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
|
|
|
7- |
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
|
|
|
8- |
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi
|
|
|
9- |
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
|
|
|
10- |
|
|
|
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 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
|
8
|
4
|
32
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
3
|
3
|
|
Kısa sınavlar
|
3
|
1
|
3
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
6
|
6
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
2
|
2
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
1
|
6
|
6
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
6
|
6
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
2
|
2
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
144
|
|
AKTS
|
|
|
6.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
60
|
|
Kısa sınav
|
8
|
40
|
|
Ödev
|
0
|
0
|
|
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
|
Tabachnick, B. G. ve Fidell, L. S. (2001). Using Multivariate Statistics. Allyn & Bacon, 4th press.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Using SPSS for Windows and Macintosh (8th Edition) by Samuel B. Green
|
|