Giriş | English

Doktora > Sosyal Bilimler Enstitüsü > Asya Çalişmalari (doktora) > BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ VE ETİK
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ VE ETİK Üçüncü düzey İŞL 699 1 7.00 7.00 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. AHMET HASKÖSE
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı DOÇ. DR. VELİ AKEL
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı -
Dersin veriliş şekli Yüzyüze
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 testlerine ilişkin bilgi, açıklama ve uygulamalar sunulmaktadır.

Dersin içeriği
1- IBM SPSS Statistics''e Giriş IBM SPSS Statistics Yardım Menüsü Temel İstatistiksel Kavramlar
2- Verinin Okunması Veri Editörü Çoklu Yanıt Kümeleri Çoklu Veri Kaynakları İle Çalışma
3- Dosyaları Birleştirme: Gözlem Aktarma Dosyaları Birleştirme: Değişken Aktarma Grafikler
4- Tablolar Değişkenlerin İncelenmesi Dağılımlar ve Hipotez Testleri Değişkenler Arası İlişkileri İnceleme
5- Varyans Analizi
6- Güvenilirlik Analizi
7- Vize Sınavı
8- Regresyon Analizi -I
9- Regresyon Analizi -II
10- Regresyon Analizi -III
11- Proje Sunumları
12- Proje Sunumları
13- Genel Değerlendirme
14- Final Sınavı
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Temel istatistiksel analiz yöntemleri (t testleri, Anova vb.) öğrenir.
2- Hipotez geliştirmeyi ve araştırmada kullanılacak değişkenlerin tanımlanmasını öğrenir.
3- SPSS programında hangi durumlarda hangi analizin yapılacağını öğrenir.
4- Parametrik ve parametrik olmayan istatistik yöntemlerini tanır.
5- İşletmecilik alanında yaygın olarak kullanılan testleri öğrenir.
6- Model kurar, geliştirir ve analiz yaparak sonuçları yorumlayabilir.
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 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 2 5 10
Sunum / Seminer hazırlama 2 4 8
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 3 3 9
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     144
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 Yayıncılık

Ders ile ilgili dosyalar