|
Ön koşul dersleri
|
Yok
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. YUNUS DURSUN
|
|
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.
|
|
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- |
|
|
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- |
Alan ile ilişkili teorik yaklaşımlara dair temel bir bilginin edinilmesi
|
|
|
2- |
Alan ile ilgili uygulamalara (pratiğe) yönelik temel bir bilginin edinilmesi
|
|
|
3- |
Teori ve pratikte dünya çapında meydana gelen gelişmelerin takip edilebilmesi
|
|
|
4- |
Ekip çalışması becerisinin kazanılması
|
|
|
5- |
İnisiyatif alma, kreatif çözümler geliştirebime ve analitik düşünce yeteneğinin kazanılması
|
|
|
6- |
Alanda, araştırmalarını ve/veya pratiklerini yürüten kişiler veya gruplarla iletişimde bulunmak için gerekli becerilerin kazanılması
|
|
|
7- |
Bir yabancı dili kullanarak alanda, araştırmalarını ve/veya pratiklerini yürüten yabancı kişiler veya gruplarla iletişimde bulunmak için gerekli becerilerin kazanılması
|
|
|
8- |
Alandaki çeşitli yazılımları ve/veya teknik ekipmanları kullanabilme yeteneğinin kazanılması
|
|
|
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 iş 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
|
|