GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ZTE6006-10 | ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER VE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI | Ders | 1 | 1 | 6.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
[DersinAmaci]
Tek değişkenli analiz yöntemlerine göre üstünlüklerinin ve hangi durumlarda kullanılacaklarının açıklanması, çok sayıda değişkeni boyut indirgeme yöntemleriyle daha az sayıdaki değişkenle ifade ederek birimleri sınıflandırılması ve birimler arasındaki bağımlılık yapısının incelenmesi, farklı istatistik programlarda uygulamalarının gösterilmesi, analiz sonucunda elde edilen sonuçların nasıl yorumlanabileceğinin açıklanması.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi / Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Yeliz KAŞKO ARICI
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Çok değişkenli veri setlerinde ilgili çıkarımlarda bulunmak amacıyla gerekli koşulları bilir. |
| 2 | Verileri hangi çok değişkenli istatistiksel analiz tekniği ile analiz edebileceğini öğrenir. |
| 3 | Çok değişkenli istatistiksel analizler ile elde edilen sonuçları raporlayabilir, yorumlayabilir ve değerlendirebilir. |
| 4 | Farklı tahmin yöntemlerini bir model dahilinde tartışabilir ve sonuçlarını karşılaştırabilir. |
| 5 | IBM SPSS istatistik programında çok değişkenli istatistiksel analizleri nasıl yapabileceğini öğrenir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinin kullanılabileceği koşulların açıklanması, istatistik programlarda uygulamalarının gösterilmesi ve sonuçlarının değerlendirilmesi. Temel matris hesaplamaları, çok değişkenli tekniklerin tek değişkenli tekniklere göre avantajları ve dezavantajları, çok değişkenli normal dağılım, çok değişkenli hipotez kontrolleri, Hotelling T2, Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA), Temel Bileşenler Analizi, Diskriminant (Ayırma) Analizi, Kümeleme Analizi, Faktör Analizi, Kanonik Korelasyon Analizi, Çok Değişkenli Regresyon Analizi.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Çok değişkenli istatistiksel analizin temel kavramları, avantaj/dezavantajları ve kullanım alanları | Bilgisayar uygulamaları | |
| 2 | Çok değişkenli istatistiksel analizler için matris hesaplamaları | Bilgisayar uygulamaları | |
| 3 | Çok değişkenli normal dağılım | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 4 | Çok değişkenli hipotez testleri, Hotelling T2 | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 5 | Çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 6 | Temel bileşenler analizi | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 7 | Diskriminant (Ayırma) analizi | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 8 | Kümeleme analizi - 1 | Bilgisayar uygulamaları | |
| 9 | Kümeleme analizi - 2 | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 10 | Faktör analizi - 1 | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 11 | Faktör analizi - 2 | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 12 | Kanonik korelasyon analizi | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 13 | Çok değişkenli regresyon analizi - 1 | IBM SPSS Uygulamaları | |
| 14 | Çok değişkenli regresyon analizi - 2 | IBM SPSS Uygulamaları |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
1. Hüseyin Tatlıdil, Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık A. Ş. Ankara, 2002. 2. Reha Alpar, Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, 2011. 3. Wolfrang Karl Hardle & Leopold Simar, Applied Multivariate Statistical Analysis, Springer-Verlag, 2012. 4. Brian Everitt & Torsten Hothorn, An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Springer, 2011. 5. Bruce L. Brown, Suzanne B. Hendrix, Dawson W. Hedges, Timothy B. Smith, Multivariate Analysis for the Biobehavioral and Social Sciences: A Graphical Approach, John Wiley & Sons., 2012. 6. Joseph F. Hair, William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, 2009.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 30 | 30 |
| Uygulama/Pratik | 1 | 28 | 28 |
| Seminer | 1 | 30 | 30 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 28 | 28 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 1 | 28 | 28 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 36 | 36 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 180 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| [PC] 1 | [PC] 2 | [PC] 3 | [PC] 4 | [PC] 5 | [PC] 6 | [PC] 7 | |
| [OC] 1 | 1 | 3 | 3 | 1 | 2 | 1 | 3 |
| [OC] 2 | 2 | 3 | 3 | 1 | 4 | 1 | 3 |
| [OC] 3 | 3 | 5 | 3 | 1 | 5 | 3 | 3 |
| [OC] 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | 5 | 3 | 3 |
| [OC] 5 | 3 | 3 | 3 | 1 | 3 | 1 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek