YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ
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	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)	Karmaşık mühendislik problemlerine yönelik yazılım proje, süreç ve ürünlerine ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek.
2)	Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılım mimarisi, bileşenleri, ara yüzleri ve sisteme ait diğer alt bileşenleri tasarlayabilmek.
3)	Kodlama, doğrulama, sınama ve hata ayıklama konularını da içerecek şekilde karmaşık yazılım sistemleri geliştirebilmek.
4)	Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılımı, programın davranışlarını beklenen sonuçlara göre sınayarak doğrulayabilmek.
5)	Karmaşık yazılım sistemlerinin çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek.
6)	Karmaşık yazılım sistemlerinde yapılan değişiklikleri izleyebilmek ve kontrol edebilmek, entegrasyonunu sağlayabilmek, yeni sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek ve riskleri yönetebilmek.
7)	Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda görev alarak karmaşık yazılım sistemleri yaşam süreçlerini tanımlayabilmek, değerlendirebilmek, ölçebilmek, yönetebilmek ve uygulayabilmek.
8)	Karmaşık mühendislik problemlerinde gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında yazılım gereksinimlerini toplama, yazılımı tasarlama, geliştirme, sınama, bakımını yapma konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri kullanabilmek.
9)	Temel kalite metrikler tanımlayabilmek, yazılım yaşam döngüsü süreçlerini uygulayabilmek, yazılım kalitesini ölçebilmek, kalite model karakteristiklerini tanımlayabilmek, standartları uygulayabilmek ve bunları karmaşık yazılım sistemlerini analiz etmekte, tasarlamakta, geliştirmekte, doğrulamakta ve sınamakta kullanabilmek.
10)	Yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara sahip olan matematik, fen bilimleri, bilgisayar mühendisliği, endüstri mühendisliği, sistem mühendisliği, ekonomi, yönetim ve sürdürülebilir kalkınma gibi diğer disiplinler hakkında teknik bilgi kazanabilmek ve bunlar aracılığıyla yenilikçi fikirleri karmaşık mühendislik problemlerinde ve girişimcilik faaliyetlerinde kullanabilmek.
11)	Yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek ve bunları yazılım mühendisliğinde uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak, meslek hayatı boyunca gerekli teknik becerileri öğrenip başarıyla uygulayabilmek.
12)	Yabancı dil ve Türkçe kullanarak etkin rapor yazabilmek ve yazılı raporları anlayabilmek, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verebilmek ve alabilmek.
13)	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları ile mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında bilgi sahibi olmak.