Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
UYGULAMALI ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZ	İkinci Düzey	İŞL 662		2	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	DOÇ. DR. VELİ AKEL
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
Dersin Amacı	Bu dersin amacı öğrenciye, işletme sorunlarının çözümü sürecinde, veri toplama, modelleme, verileri ileri analiz teknikleri kullanarak analiz etme ve elde edilen bulguları yorumlayarak raporlama kabiliyeti kazandırmaktır.
Dersin Tanımı	Bu derste, verilerin düzenlenmesi ve analizine ilişkin detaylı bilgiler, istatistik uygulamaları için önemli olan hipotez kavramına ilişkin açıklamalar, parametrik ve parametrik olmayan hipotez testleri, logit, probit analizleriyle ilgili açıklama ve uygulamalar sunulmaktadır.

Dersin İçeriği

1	IBM SPSS Statistics''''''''e Giriş IBM SPSS Statistics Yardım Menüsü Temel İstatistiksel Kavramlar Verinin Okunması Veri Editörü Çoklu Yanıt Kümeleri Çoklu Veri Kaynakları İle Çalışma Dosyaları Birleştirme: Gözlem Aktarma Dosyaları Birleştirme: Değişken Aktarma Grafikler Tablolar Değişkenlerin İncelenmesi Dağılımlar ve Hipotez Testleri
2	Keşfedici faktör Analizi
3	Keşfedici faktör Analizi SPSS Uygulaması
4	Kümeleme Analizi
5	Kümeleme Analizi SPSS Uygulaması
6	Ayırma (Diskriminant Analizi)
7	Ayırma (Diskriminant Analizi) SPSS Uygulaması
8	Ara Sınav
9	Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
10	Lojistik Regresyon Modeli
11	Örnek Uygulama
12	Yapısal Eşitlik Modellemesi
13	Doğrulayıcı Faktör Analizi
14	Örnek Uygulama
15	Final Sınavı
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Temel istatistiksel analiz yöntemleri (t testleri, Anova vb.) öğrenir. Hipotez geliştirmeyi ve araştırmada kullanılacak değişkenlerin tanımlanmasını öğrenir.
2	SPSS programında hangi durumlarda hangi analizin yapılacağını öğrenir. Parametrik ve parametrik olmayan istatistik yöntemlerini tanır.
3	İşletmecilik alanında yaygın olarak kullanılan testleri öğrenir. Model kurar, geliştirir ve analiz yaparak sonuçları yorumlayabilir.
4	Faktör analizi yapabilir.
5	Lojistik regresyon analizi yapabilir.
6	Çoklu regresyon modelleri kurabilir.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
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 İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	9	3	27
Ödevler	5	1	5
Sunum / Seminer hazırlama	2	4	8
Kısa sınavlar	3	3	9
Ara sınavlara hazırlık	2	4	8
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	2	10	20
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	6	4	24
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			147
AKTS			6.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
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	Kalaycı, Ş. (Ed.) (2006). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
Yardımcı Kaynaklar	Bülent Altunkaynak , Hamza Gamgam, Regresyon Analizi, En Küçük Kareler - Değişen Seçme - Regresyon Tanıları, Şeçkin Yayıncı

Ders İle İlgili Dosyalar