EN
  • Anasayfa
  • IKT364 Uygulamalı İstatistik (2019 - 2020 / 6. Yarıyıl)
  • EN
IKT364 - Uygulamalı İstatistik
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat AKTS Pdf
Uygulamalı İstatistik IKT364 6 2 + 1 5,0 Pdf
Birim Bölüm
İKTİSAT
Derece Seviye Lisans - Seçmeli - Türkçe
Dersin Verilişi Teorik ve Uygulamalı Sözlü Anlatım
EBS Koordinatörü
Ders Veren
Amaç

İstatistik analizleri bilgisayar destekli olarak SPSS paket programlar ile uygulamak. İstatistik analiz tekniklerini öğretmek ve çözümlerin yorumlanmasını doğru olarak yapmalarını sağlamak. Araştırma sorularına uygun istatistiksel analizleri gerçekleştirebilecek kazanımlar sağlamak.

Ders İçeriği

Ders kapsamında SPSS programı kullanılarak veri girişi, veri düzenlemesi, betimleyici istatistikler, korelasyon, regresyon ve fark testleri konularına yer verilecektir.

Ders Kaynakları Özdamar, Kazım, (1999), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -1, Kaan Kitabevi, Eskişehir
Özdamar, Kazım, (2002), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -2 (Çok Değişkenli Analizler) , Kaan Kitabevi, Eskişehir
Johnson, Richard A., -Wichern, Dean W., (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, Inc., U.S.A.
Özdamar, Kazım, (1999), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -1, Kaan Kitabevi, Eskişehir
Özdamar, Kazım, (2002), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -2 (Çok Değişkenli Analizler) , Kaan Kitabevi, Eskişehir
Johnson, Richard A., -Wichern, Dean W., (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, Inc., U.S.A.
Özdamar, Kazım, (1999), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -1, Kaan Kitabevi, Eskişehir
Özdamar, Kazım, (2002), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -2 (Çok Değişkenli Analizler) , Kaan Kitabevi, Eskişehir
Johnson, Richard A., -Wichern, Dean W., (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, Inc., U.S.A.
Özdamar, Kazım, (1999), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -1, Kaan Kitabevi, Eskişehir
Özdamar, Kazım, (2002), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi -2 (Çok Değişkenli Analizler) , Kaan Kitabevi, Eskişehir
Johnson, Richard A., -Wichern, Dean W., (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, Inc., U.S.A.
Açıldığı Öğretim Yılı 2018 - 2019
Yarıyıl İçi Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam 0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam %0
Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı %0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar %0
Toplam %0
Kategori Ders İlişki Yüzdeleri (%)
Aktarılabilir Beceri Dersleri
0
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
0
Destek Dersleri
0
Ek Dersler
0
Kategori
0
Mesleki Seçmeli Dersler
0
Temel Meslek Dersleri
0
Uygulama Dersleri
0
Uzmanlık / Alan Dersleri
0
Ders İş Yükü Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu Süresi (Saat) Sayısı Toplam İş Yükü (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat) 0
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) 0
AKTS
Hafta Konu Öğretim Metodu
1 Veri ve değişken türleri
2 Ölçme ve ölçek türleri
3 Temel matris işlemleri
4 Çok değişkenli istatistiğin temel kavramları
5 İstastistik paket programların tanıtımı
6 Paket programlar yardımıyla normal dağılıma uygunluk testleri
7 Paket programlar yardımıyla “açıklayıcı (exploratory) faktör analizi”
8 Hiyerarşik kümeleme (cluster) analizi
9 Hiyerarşik olmayan kümeleme (cluster) analizi
10 Paket programlar yardımıyla “uyum (correspondence) analizi”
11 Paket programlar yardımıyla “çok boyutlu ölçekleme (MDS)”
12 Paket programlar yardımıyla “çoklu ve çok değişkenli regresyon analizi”
13 Paket programlar yardımıyla “doğrulayıcı (confirmatory) faktör analizi”
14 Paket programlar yardımıyla “yapısal denklem modelleme (SEM)”
Ders Öğrenme Çıktısı Ölçme Değerlendirme Öğretim Metodu Öğrenme Faaliyeti
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme.
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme.
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme.
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme.
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI
PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12 PÇ 13
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma - - - - - - - - - - - - -
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme - - - - - - - - - - - - -
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme - - - - - - - - - - - - -
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme - - - - - - - - - - - - -
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme - - - - - - - - - - - - -
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme. - - - - - - - - - - - - -
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma - - - - - - - - - - - - -
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme - - - - - - - - - - - - -
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme - - - - - - - - - - - - -
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme - - - - - - - - - - - - -
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme - - - - - - - - - - - - -
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme. - - - - - - - - - - - - -
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma - - - - - - - - - - - - -
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme - - - - - - - - - - - - -
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme - - - - - - - - - - - - -
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme - - - - - - - - - - - - -
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme - - - - - - - - - - - - -
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme. - - - - - - - - - - - - -
Araştırmanın amacına uygun faktörler belirleyebilme ve buna uygun veri toplama yöntemini kullanma - - - - - - - - - - - - -
. İstatistik paket programlara verileri kodlayarak girme - - - - - - - - - - - - -
Şimdiye kadar belirlenen hedefleri çeşitli istatistik paket programları kullanarak gerçekleştirebilme - - - - - - - - - - - - -
Birimleri özelliklerine göre belirli gruplar içerisinde kümeleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Temel uzaklık ölçülerinin arasındaki farkları ayırabilme - - - - - - - - - - - - -
Girdi ve çıktı özelliğindeki değişkenlerin birbirlerini ne derecede etkilediklerini yapısal denklem modeli kurarak analiz edebilme - - - - - - - - - - - - -
Çok boyutlu uzayda değişik özelliklerine göre birimlerin birbirlerine göre koordinatlarını belirleyebilme - - - - - - - - - - - - -
Verileri özelliklerine ve ölçeklerine göre ayırabilme. - - - - - - - - - - - - -