REHBERLİK VE PSİKOLOJİK DANIŞMANLIK
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
CNG2002	İstatistik	Bahar	3	2	4	5

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Must Course
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Doç. Dr. BERNA GÜLOĞLU
Dersi Veren(ler):	Prof. Dr. ALİ BAYKAL Dr. Öğr. Üyesi GURSU ASIK
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Statistik I
Dersin Amacı:	Dersin sonunda, öğrencilerin veri toplama ve veri analizi süreçlerinin kavranması, istatistiksel vardamlar ve yordamlar yapabilmesi, istatistik sonuçlarının doğru yorumlaması, giriş düzeyinde SPSS istatistik programının kullanılabilmesi, giriş düzeyinde istatistik yöntem ve tekniklerinin uygulayabilmesi amaçlanmaktadır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Excel ve SPSS ortamlarında veri matrisi düzenleyebilme,
2. Merkeze yığılım ölçülerini hesaplayıp yorumlayabilme,
3. Dağılım ölçülerini hesaplayabilip yorumlayabilme,
4. Değişik ölçek düzeylerindeki değişkenler arasında ilişkisel denenceleri
sınayacak yöntemleri ayırt edebilme,
5. Herhangi bir ölçek düzeyindeki bir değişkenin farklı örneklemlerdeki
ortalamalarını karşılaştırma deneceleri kurma,
6. Herhangi bir değişkenin çeşitli örneklemlerdeki ortalamaları arasındaki
farklarıını karşılaştıracak yöntemleri ayırt edebilme.

Dersin İçeriği

Betimsel İstatistik
* Yığılım ölçüleri
* Dağılım ölçüleri
Vardamlı İstatistik
* İlişkisel çözümlemeler
* Karşılaştırmalı çözümlemeler

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Değişkenler ve veriler * Sürekli değişkenler (Oranlı, Eşit aralıklı) * Kesikli değişkenler (Sıralama ve sınıflamalar)	Excel'de rastgele işlevinden yararlanarak yapay veri matrisi (N X K) üretimi * Puanlar * kümeler
2)	Betimsel istatistikler * Yığılım ölçüleri * Dağılım ölçüleri	Bir örneklemde farklı ölçek düzeyindeki değişkenlere ait verilerin üretimi Excel ve SPSS ile hesaplamalar: * Ortalama, ortanca, tepe değer * Standart sapma, varyans, en yüksek, en düşük, aralık Bulgular üzerinde yorum, değerlendirme ve uygulama önerileri.
3)	Betimsel istatistiklerin uygulaması: Ham puanların standart puanlara çevrimi ve dereceli değerlendirme	Bir öğrenci kümesinin değişik sınavlardan aldıkları ham puan verisinin üretimi. Ham puanlarını T-puanlarına dönüştürme Toplam puana dereceli not (A, B, C ... F) eşleme.
4)	İlişkisel denenceler	Farklı ölçek düzeylerindeki (Sürekli, sıralı, çok-kesimli ve iki-kesimli) değişkenler arasındaki ilişki katsayılarını tablo ile özetleme
5)	Pearson ve Spearman ilişki katsayıları	Bir denek örnekleminde 5 ayrı sürekli değişken için veri matrisi yaratılır Pearson ve Spearman formülleri gösterilir Pearson ilişki katsayısı formülle ve hazır Excel bağıntısıyla hesaplanır. Aynı veriler SPSS ortamına aktarılarak Pearson ve Spearman hesaplanır. Bulgular karşılaştırılır.
6)	Manidarlık kavramı	10 soruluk bir D/Y testi için Binom dağılımını göster. Tamamen şansla tam puan almanın ne anlama geleceğini tartış. 10 puan almanın ve 0 puan almanın eşit olasılıklı olduğunu göster. 10 puan alana Geçer not verme durumunda yanılma olsaılığını buldur. Bu deneyi a=5 seçenekli K=100 çoktan seçmeli bir sınavda şans başarısı ve şans standart sapmasını hesaplayarak puanlar artarken rastlantı olasılıklarının azalışını canlandır. Dağılımın ucundaki raslantıyı yanılma olaılığı olarak yorumla
7)	Kesikli (iki ve/veya çok kesimli) değişkenler arasındaki bağımlılık	İki tane iki kesimli ve iki tane de çok kesimli değişken için veri matrisi üret. Her değişkenin diğerleri ile gösterdiği çapraz dağılımları elde et. 2 X 2 tablolar için Phi katsayılarını 2 X k tablolar için Ki-kare (bağımlılık) katsayılarını hesapla. Verileri tam bağımlılık ve sıfır bağımlılık dağılımları için düzenle.
8)	Sürekli ve kesikli değişkenler arasındaki istatistiksel ilişkiler	N>100 deneklik bir örneklemde ölçülmüş bir sürekli bir tane iki-kesimli ve bir tane de çok-kesimli değişken için veri üretilir. İki-kesimli değişkenle sürekli değişken arasında nesnel iki kesimli, Çok-kesimli değişkenle sürekli değişken arasında da Eta ilişi katsayıları hesaplanır.
9)	Test verilerinin çözümlemesi	Çoktan seçmeli ya da Likert türü bir test için veri matrisi hazırla Madde ve denek puanlarını hesapla. Eş-yarılar, K-R-20-21 ve Cronbach Alpha güvenirliklerini hesapla, Madde-kalan toplam ilişki katsayılarını hesapla
10)	Vardamlı karşılaştırma deneceleri	Öntest-Sontest- ve Kalıcılık testi uygulanan deneysel ve denetsel araştırma sonuçlarını canlandıran veri matrisi üretilir. Deneklerde ölçülen iki-kesimli ve çok-kesimli değişkenler değerleri de eklenir. * Deney ve denetim kümelerinin ve tekrarlanmış ölçümlerin ortalamaları karşılaştırılır. * Bağımsız örneklemler için t-sınaması * Bağımlı örneklemler için t-sınaması yapılır.
11)	Bağımsız örneklemer için tek yönlü ANOVA Bağımlı (tekrarlanmış) ölçümler için tek yönlü ANOVA	Bir denek kümesi için sürekli bir değişkenin verilerini üret. Bu sürekli değişkenin yanına çok-kesimli bir değişken eşle. Sürekli değişkenin çok-kesimli değişkenin farklı kesimlerindeki ortalamalarını bağımsız kümeler için tek yönlü ANOVA ile karşılaştır. Farklılaşan alt-kümeleri uygun posthoc yöntemlerle belirle … Tek bir sürekli değişkenin tekrarlanmış ölçümlerini örneklendiren yeni bir veri matrisi hazırla. Sürekli değişken ortalamalarının tekrarlanmış ölçümlerde farklılaşıp farklılaşmadığını tekrarlanmış ölçümler için tek yönlü ANOVA (GLM/Repeated measures) ile sına. Farklılaşan türdeş alt-kümeleri Uygun posthoc tekniklerle belirle.
12)	Hiç bir yönden tekrarlanmış ölçüm olmayan iki yönlü ANOVA	N200 denek için sürekli değişken verileri oluştur. Aynı deneklere iki ayrı kesintili (iki ya da çok kesimli) değişken (etken) verisi eşleştir. Kesintili değişken kesimlerinin çapraz bileşimlerinde yer alan alt-örneklemlerin ortalamaları arasında farklılaşma olup olmadığını hiç bir etkende tekrarlanmış ölçme olmayan iki yönlü ANOVA ile karşılaştır. Ana etkenlerin çapraz etkileşimli olup olmadığını da belirle. Varsa farklılaşan alt-kümeleri uygun posthoc yöntemlerle belirle.
13)	Tek yönde tekrarlanmış ölçümlü iki yönlü ANOVA ölçümlü iki yönlü	Sürekli bir değişkenin en az iki kez ölçüldüğü bir veri matrisi hazırla. Sürekli değişkene denekleri en az kesime ayıran kesikli bir değişken daha ekle. (Örneğin ön test-son test X deneysel, denetsel küme deseni) Tekrarlanmış ölçme ortalamalarının kesikli değişkenin değişik kesimlerine göre değişip değişmediğine ilişkin denenceler geliştir. Denenceleri sınamak için tek yönde tekrarlanmış ölçümlü çift yönlü ANOVA uygula.
14)	İki yönde tekrarlanmış ölçmeler için iki yönlü ANOVA	Sağlık bilimlerinde, tarımsal denemelerde olduğu gibi eğitimde de iki ayrı zaman eksenine göre tekrarlanmış gözlemleri karşılaştırmak gerekebilir. Örneğin hastanelerde hastaların vücut sıcaklığı 5 gün boyunca ve günde üç kez ölçülmüş olabilir. Üç farklı günde sabah-akşam ölçülen bir sürekli değişken için bir veri matrisi hazırla. Bu verilerin yanyana yazılmasının zorunlu oluşu vurgulanmalıdır. İki ayrı zaman diliminin çaprazlanmış dilimlerinde gözlenen ortalamaların farklılaşıp farklılaşmadığını her iki yönde de tekrarlanmış ölçmeler için ANOVA yöntemi ile sına. Çaprazlama etkileşimi grafikle betimle.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	1. Cohen J., R. ve Swerdlik E., M. (2002). Psychological testing and assesment (5th. Ed.). New York: McGraw-Hill Book Co
Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Devam	14	% 14
Uygulama	10	% 10
Ödev	10	% 10
Final	1	% 66
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 34
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 66
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Laboratuvar	14	2	28
Uygulama	2	5	10
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	1	14
Ödevler	14	2	28
Final	1	3	3
Toplam İş Yükü			125

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