Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
SPSS UYGULAMALARI II Birinci Düzey İME 522 1 7.00 7.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri SPSS UYGULAMALARI I
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DOÇ. DR. SERHAT AYDIN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. SERHAT AYDIN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Dersin temel amacı, öğrencilerin karmaşık veri setleri üzerinde araştırma hipotezlerine uygun çıkarımsal istatistiksel yöntemleri bağımsız bir şekilde seçebilme becerisini geliştirmektir. Öğrencilerin; normallik, varyans homojenliği ve doğrusallık gibi temel varsayımları test ederek analiz sonuçlarının geçerliliğini denetlemelerini sağlamayı hedefler. Analiz sürecinde SPSS yazılımını etkin bir şekilde kullanarak p-değeri, etki büyüklüğü ve güven aralıkları gibi kritik istatistiksel çıktıları doğru okuma yetkinliğini kazandırmayı amaçlar. Ayrıca, aday araştırmacıların analiz sonuçlarını bilimsel raporlama kurallarına uygun olarak düzenleyebilmelerini ve veriye dayalı sonuçları mantıksal bir çerçevede tartışabilmelerini sağlamaktır.
Dersin Tanımı Bu ders, temel betimsel istatistiklerin ötesine geçerek değişkenler arasındaki ilişkileri ve gruplar arası farkları belirlemeye yönelik çıkarımsal istatistik tekniklerini kapsar. Öğrencilere, araştırma sorularına uygun istatistiksel testlerin seçilmesi için gerekli olan karar ağaçlarını ve genel lineer model mantığını sistematik bir şekilde sunar. Müfredat; Ki-kare gibi parametrik olmayan testlerden başlayarak korelasyon, regresyon, t-testleri ve Varyans Analizi (ANOVA) gibi temel parametrik yöntemlerin SPSS üzerindeki pratik uygulamalarını içerir. Son olarak ders, elde edilen sayısal bulguların bilimsel standartlara (APA stili) uygun şekilde tablolaştırılması ve akademik bir dille yorumlanması sürecini yapılandırır.

Dersin İçeriği
1 Giriş: Çıkarımsal İstatistik Mantığı (Bölüm 6): Hipotez kurma süreçleri, p-değeri analizi, Tip I ve Tip II hata kavramlarının teorik anlatımı.
2 İstatistiksel Test Seçimi (Bölüm 6): Araştırma sorularına ve değişken türlerine göre karar ağaçlarını kullanma pratiği.
3 Parametrik Olmayan Testler: Ki-Kare (Bölüm 7): Ki-Kare ve Phi/Cramer’s V testlerinin SPSS uygulaması ve etki büyüklüğü yorumu.
4 Risk ve Olasılık Oranları (Bölüm 7): Odds Ratio ve Risk Ratio hesaplamaları ile bulguların matematik eğitimi bağlamında yorumlanması.
5 Değerlendirici Güvenilirliği (Bölüm 7): Cohen’s Kappa analizi ve nominal kategorik verilerin uyum düzeylerinin belirlenmesi.
6 Korelasyon Analizleri (Bölüm 8): Pearson ve Spearman korelasyon katsayıları ile saçılma grafiklerinin (scatterplot) oluşturulması.
7 Basit Doğrusal Regresyon (Bölüm 8): Yordama mantığı, regresyon denkleminin kurulması ve R-kare değerinin anlamlandırılması.
8 Çoklu Regresyon (Bölüm 8): Birden fazla bağımsız değişkenle modelleme, modele giriş yöntemleri ve çoklu doğrusallık varsayımları.
9 ARA SINAV: Dönemin ilk yarısına ait teorik bilgiler ve SPSS çıktılarını yorumlama becerisinin ölçülmesi.
10 Ölçek Güvenirlik Analizi (Bölüm 8): Cronbach’s Alpha ile iç tutarlılık katsayısının hesaplanması ve madde analizleri.
11 İki Grubu Karşılaştırma: t-Testleri (Bölüm 9): Tek örneklem ve ilişkisiz (bağımsız) örneklemler t-testi süreçleri ve raporlanması.
12 İlişkili Örneklemler ve Non-Parametrik Alternatifler (Bölüm 9): Paired samples t-testi ile Mann-Whitney U ve Wilcoxon testlerinin karşılaştırmalı analizi.
13 Varyans Analizi (ANOVA) - I (Bölüm 10): Tek yönlü (One-Way) ANOVA uygulaması ve varyansların homojenliği gibi varsayımların kontrolü.
14 ANOVA - II: Post-Hoc ve Non-Parametrik (Bölüm 10): Çoklu karşılaştırma (Tukey, Scheffe vb.) testleri ve Kruskal-Wallis testi uygulaması.
15 Veri Analizi ve Raporlama Atölyesi (Bölüm 6-10): Tüm dönem analizlerinin APA 7 standartlarına göre tablo ve metin haline getirilmesi çalışması.
16 DÖNEM SONU SINAVI / PROJE SUNUMU: Kapsamlı bir veri setinin analizi ve bilimsel rapor formatında sunulması.
17 DÖNEM SONU SINAVI / PROJE SUNUMU: Kapsamlı bir veri setinin analizi ve bilimsel rapor formatında sunulması.
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Araştırma sorularının doğasına ve değişken türlerine (nominal, ordinal, ölçek) uygun çıkarımsal istatistiksel testi karar ağaçlarını kullanarak seçer.
2 İstatistiksel analiz sonuçlarını yorumlarken p-değeri, etki büyüklüğü ve güven aralığı kavramlarını bir bütün olarak değerlendirir.
3 Kategorik değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek amacıyla Ki-kare ve Phi/Cramer’s V testlerini SPSS ortamında yürütür.
4 Sürekli değişkenler arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü saptamak için Pearson ve Spearman korelasyon analizlerini uygular.
5 Bir bağımlı değişkeni, bir veya birden fazla bağımsız değişkenle açıklamak amacıyla basit ve çoklu doğrusal regresyon analizlerini gerçekleştirir.
6 Bir ölçme aracının maddeleri arasındaki iç tutarlılığı belirlemek için Cronbach’s Alpha katsayısını hesaplar ve yorumlar.
7 İki bağımsız grubun ortalamaları arasındaki farkın anlamlılığını, varsayımları kontrol ederek ilişkisiz örneklemler t-testi ile analiz eder.
8 Parametrik test varsayımlarının karşılanmadığı durumlarda Mann-Whitney U ve Wilcoxon gibi parametrik olmayan alternatif testleri kullanır.
9 Üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için tek yönlü varyans analizini (ANOVA) ve anlamlı farkın kaynağını belirleyen post-hoc testlerini uygular.
10 SPSS analiz çıktılarını, akademik yazım kurallarına ve APA 7 raporlama standartlarına uygun şekilde tablo ve metin haline getirir.

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Temel Bilimler, Ziraat Mühendisliği ve Tarla Bitkileri disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık Ziraat Mühendisliği problemlerinde kullanabilme becerisi
2 Ziraat Mühendisliği Tarla Bitkileri alanında karmaşık problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi, bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
3 Tarla Bitkileri alanıyla ilgili karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü eldeki imkanlar dahilinde ve söz konusu alanın mevcut durumu dikkate alınarak belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini kullanma ve uygulama becerisi
4 Ziraat Mühendisliği Tarla Bitkileri uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern araçları seçme, geliştirme ve kullanma becerisi, bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
5 Ziraat Mühendisliği Tarla Bitkileri alanında karşılaşılan karmaşık problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, alan çalışması, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
7 Alanında etkin rapor yazma ve yazılı olan raporları anlama ve yorumlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılabilir talimat alma ve verme becerisi
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Ziraat Mühendisliği Tarla Bitkileri alanıyla ilgili proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık;
11 Sürdürülebilir kalkınma hakkında farkındalık
12 Ziraat Mühendisliği 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
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 16 3 48
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 16 2 32
Ödevler 6 3 18
Sunum / Seminer hazırlama 1 6 6
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 10 10
Ara sınavlar 1 1 1
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 10 10
Laboratuvar 16 2 32
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 10 10
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 1 10 10
Toplam iş yükü     177
AKTS     7.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 6 50
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 Aydın, S. (2026). SPSS uygulamaları: Temel kavramlar, içerik ve öğretim. (E-kitap).
Yardımcı Kaynaklar Morgan, G. A., Leech, N. L., Gloeckner, G. W., & Barrett, K. C. (2004). SPSS for introductory statistics: Use and interpretation. Psychology Press. (datasets included)

Ders İle İlgili Dosyalar