MATEMATİK
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
EDT5012	İstatiksel Veri Analizi	Bahar Güz	3	0	3	8

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Prof. Dr. ALİ BAYKAL
Dersi Veren(ler):	Prof. Dr. HASAN KEMAL SUHER Doç. Dr. MEHMET SENCER ÇORLU Prof. Dr. ALİ BAYKAL Dr. Öğr. Üyesi GURSU ASIK
Opsiyonel Program Bileşenleri:	YOK
Dersin Amacı:	Bu ders, daha çok nicel veri analizi üzerinde yoğunlaşacaktır. Derste işlenecek başlıklardan bazıları şunlardır: Tanımlayıcı istatistik, hipotez test etme, örneklem dağılımları, t testi, varyans analizi (ANOVA) ve regresyon. Bu konulara paralel ikinci bir etkinlik, öğrencilerin yukarıda sayılan analiz türlerini gerçekleştirebilmeleri için SPSS istatistiksel analiz programını kullanmayı öğrenmeleri olacaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersin sonunda öğrenciler:
• Nicel araştırma türleri ile bunlara karşılık gelen istatistiksel veri analiz çeşitleri arasındaki ilişkiyi anlayacaklardır.
• Temel istatistiksel kavram, terim ve prensiplerle ilgili bir bilgi tabanına sahip olacaklardır.
• Giriş düzeyindeki istatistiksel yöntemlerle ilgili bilgi edineceklerdir.
• Farklı nicel araştırma çeşit ve/veya dizaynları için yapılması gereken istatistiksel veri analizlerini gerçekleştirme becerileri geliştireceklerdir.
• Nicel veri analizi için bir istatistiksel veri analiz bilgisayar programı kullanma becerileri geliştireceklerdir.
• Nicel veri analiz sonuçlarını raporlama bilgi ve becerisi geliştireceklerdir.

Dersin İçeriği

Tanımlayıcı istatistik, hipotez test etme, örneklem dağılımları, t testi, varyans analizi (ANOVA), regresyon, bu analizleri SPSSte gerçekleştirme ve sonuçları yorumlama, nicel veri analiz sonuçlarını yazma

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	İstatistiksel yöntemlere giriş	YOK
2)	Tanımlayıcı istatistik	Ch. 1 and 2: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 1, 2, and 3: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
3)	Tanımlayıcı istatistik	Ch. 1 and 2: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 1, 2, and 3: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
4)	Normal dağılım	Ch. 3: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 1, 2, and 3: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
5)	Normal dağılım	Ch. 3: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 1, 2, and 3: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
6)	Örneklem dağılımı ve temel hipotez test etme	Ch. 4: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth.
7)	Örneklem dağılımı ve temel hipotez test etme	Ch. 4: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth.
8)	İki grubun ortalamalarının karşılaştırılması	Ch. 7: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 9: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
9)	İki grubun ortalamalarının karşılaştırılması	Ch. 7: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 9: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
10)	Üç ya da daha fazla grubun ortalamalarının karşılaştırılması	Ch. 11: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 10: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
11)	Üç ya da daha fazla grubun ortalamalarının karşılaştırılması	Ch. 11: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 10: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
12)	Basit regresyon	Ch. 9 and 15: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 7: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
13)	Basit regresyon	Ch. 9 and 15: Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth. Ch. 7: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage.
14)	Veri analiz sonuçlarını yazma	YOK

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage. Howell, D.C. (2007). Statistical methods for psychology (6th ed.).Belmont, CA: Thomson Wadsworth.
Diğer Kaynaklar:	Cozby, P.C. (2007). Methods in behavioral research (9th ed.). Boston: McGraw Hill. Pedhazur, E.J. & Schmelkin, L.P. (1991). Measurement, design, and analysis: An integrated approach. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Salkind, N.J. (2004). Statistics for people who (think they) hate statistics (2nd ed.). London: Sage.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Devam	1	% 20
Ara Sınavlar	2	% 40
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	7	98
Ara Sınavlar	2	15	30
Final	1	20	20
Toplam İş Yükü			190

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Temel matematik, uygulamalı matematik teori ve uygulamalarını kavramış olmak
2)	Matematiksel ispatları anlamak ve onlara erişebilmek ve uygun ispatları inşa edebilmek ve ayrıca, problemleri tanımlayabilmek, onları analiz edebilmek ve problemlere bilimsel metotlara dayalı çözümler bulmak
3)	Matematiği disiplinler arası bir yaklaşım ile gerçek hayata uygulayabilmek ve bunların etkin potansiyelini keşfetmek
4)	Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek	4
5)	Teorik ve teknik bilgileri detaylı bir biçimde uzmanlara, basit ve anlaşılabilir bir biçimde uzman olmayanlara anlatabilmek
6)	Matematik alanında kullanılan bilgisayar programlarına aşina olmak ve bunlardan en az birini İleri Düzey Avrupa Bilgisayar Ehliyeti(the European Computer Driving Licence Advanced Level) seviyesinde kullanmak
7)	Görev aldığı projelerin her adımında sosyal, bilimsel ve etik değerlere uygun davranmak ve çevre katılımı kapsamında proje tanıtımı ve uygulamaları yapabilmek
8)	Evrensel anlamda bir entelektüel birikime sahip olarak tüm süreçleri etkin bir biçimde değerlendirmek ve kalite yönetimi hakkında yeterli farkında lığa sahip olmak	4
9)	Soyut düşünme yeteneğine sahip bir biçimde somut olaylar arasında ilgi kurmak, çözümleri aktarmak, deneyler tasarlamak, veri toplamak ve sonuçları bilimsel metotlarla analiz etmek ve müdahil olmak
10)	Yaşam boyu öğrenme hakkında bilinçli olarak, program boyunca edinilen bilgi, beceri ve yeteneklerini yenileyerek yaşam boyu öğrenmenin devamını sağlamak
11)	Cebir, analiz, sayılar teorisi, mantık, geometri ve topoloji gibi matematik alanlarında kazandığı bilgiyi ortaöğretim seviyesine uyarlamak ve aktarmak
12)	Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek