Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
SPSS UYGULAMALARI II	İkinci Düzey	İME 522	Seçmeli	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	Matematik eğitimi alanında uzman düzeyinde ve güncel bir alan ve meslek bilgisine sahiptir. Matematik eğitimi alanında uzman düzeyinde ve güncel bir alan ve meslek bilgisine sahiptir.
2	Matematik eğitimi ve eğitim ile diğer disiplinler arasındaki ilişkiyi kavrar. 6-
3	Çalıştığı dönem ve bölgeye ait belge ve kaynakları okuyup değerlendirebilir.
4	Matematik eğitimi alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri araştırma ve öğretim amacıyla kullanabilir
5	Alanında elde ettiği bulguları diğer disiplin alanlarında yapılan çalışmalarla bütünleştirip yeni bilgiler oluşturabilir.
6	Araştırma, öğretim veya sunum amacı ile her türlü görsel ve işitsel teknolojileri kullanabilir.
7	Matematik eğitimi alanında var olan bir sorunu farkedebilir, olası çözüm yolları geliştirebilir, olası çözümleri uygulayarak ölçebilir, elde ettiği verileri analiz edip değerlendirerek bir sonuca varabilir.
8	Matematik eğitiminde kullanılan yöntem ve sistemlerde karşılaşılabilecek sorunlar karşısında sorumluluk alarak yeni stratejik yaklaşımlar ve çözümler geliştirebilir.
9	Araştırma, uygulama, ve öğretim çalışmalarını bağımsız veya ekip olarak yürütebilir.
10	Matematik eğitimi ile ilgili bilgi ve bulguları eleştirel ve tarafsız bir şekilde değerlendirebilir.
11	Matematik eğitimi ve eğitim alanlarında kendisinin veya diğer uzmanların yaptığı çalışmaları her kesimden insana yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli ve anlamlı bir şekilde aktarabilir.
12	Mesleki Gelişim ve Yaşamboyu Öğrenme ilkelerini kendisi ve diğerleri için uygulayabilir.
13	Mesleki ve profesyonel ortamlardaki sosyal ilişkileri eleştirel bir gözle değerlendirebilir ve gerektiğinde bunları geliştirmek üzere yapılacak çalışmalara öncülük edebilir.
14	Bir yabancı dilde en az “Avrupa Dil Portföyü B2 Genel” düzeyinde yazılı ve sözlü iletişim kurabilir.
15	Matematik eğitimi alanında uygulanan politikaları yorumlayabilir, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilir ve gerektiğinde bunları geliştirebilecek çalışmalar yapabilir.
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

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında