ENS5040 - Çok Değişkenli İstatistiksel Veri Analizleri

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

ENDÜSTRİYEL SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK - YL

(2025 - 2026) Ders Bilgi Formu

Ders Adı	Kodu	Yarıyıl	T+U Saat	AKTS	Z / S
Çok Değişkenli İstatistiksel Veri Analizleri	ENS5040		3 + 0	7,5	Seçmeli

Birim Bölüm	Endüstriyel Sürdürülebilirlik - YL - Lisansüstü (Yüz yüze)
Amaç	Bu dersin amacı, çok değişkenli veri analizlerine ilişkin kavramları tanıtmak, bu analizlerin kullanım alanları özelinde uygulamasının nasıl yapılabileceğini aktarmaktır.
Ders İçeriği	Çok değişkenli analizlere ilişkin genel kavramsal bir giriş, verilerin çok değişkenli analizler için uygun hale getirilmesi, keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizleri, çok değişkenli regresyon ve ayırma (diskriminant) analizleri, kategorik bağımlı değişken tahmini (lojistik regresyon), kümeleme analizi, çok boyutlu ökçekleme, yapısal eşitlik modellemesi hakkında genel bilgilendirme, kovaryans tabanlı (CB-SEM) ve en küçük kareler yöntemi tabanlı (PLS-SEM) yapısal eşitlik modellemesine ilişkin hipotez testleri ders kapsamında işlenecektir. Derste kavramsal tartışmaların yanında, işlenen konular uygun paket programlar üzerinden açıklanacak ve uygulamaların yapılması sağlanacaktır.
Ders Veren	Bülent TURAN

Hafta	Konu
1	Dersin planının tanıtımı ve Çok Değişkenli Analiz Yöntemlerine Genel Bakış
2	Verilerin çok değişkenli analiz teknikleri için uygun hale getirilmesi
3	Keşfedici Faktör Analizi ve Örnek Uygulamalar
4	Çok Değişkenli Varyans Analizi ve Örnek Uygulamalar
5	Çoklu Regresyon Analizi ve Örnek Uygulamalar
6	Diskriminant analizi ve örnek uygulamalar
7	Kümeleme analizi ve örnek uygulamalar
8	Ara sınav
9	Lojistik Regresyon Analizi ve Örnek Uygulamalar
10	Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ve Örnek Uygulamalar
11	Yapısal Eşitlik Modellemesine Genel Bakış
12	Doğrulayıcı Faktör Analizi ve Örnek Uygulamalar
13	Yapısal Eşitlik Modellemesi ve Örnek Olaylar
14	yapısal Eşitlik Modellemesi ve Örnek Olaylar
15	Genel Değerlendirme
16	Final sınavı

Ders İş Yükü	Çalışma Türü / Öğretim Metotlar	Süresi (Saat)	Sayısı
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma	İnceleme / Anket Çalışması	3	6
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim	Sınıf Dışı Çalışma	5	14
Dinleme ve anlamlandırma	Ders	3	14
Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması	Laboratuar	3	6
Ara Sınav 1		15	1
Ödev 1		10	1
Final		20	1
Ders İş Yükü:		193
AKTS (Ders İş Yükü / 25.5):		7,57

Program Çıktıları
1	Sürdürülebilir Kalkınmanın gerçekleştirilmesi amacıyla ulusal ve uluslararası mevzuat ve yönetmeliklere uygun olarak doğal ve endüstriyel kirlenmenin önlenmesine yönelik endüstriyel sürdürülebilirlik (döngüsel ekonomi) modelinin benimsenmesi,
2	Endüstriyel süreçlerde çevresel sürdürülebilirliğin sağlanması için endüstriyel sürdürülebilirlik (döngüsel ekonomi) modeline uygun projelerin benimsenmesi,
3	Yeşil Mutabakat ve Yeşil Dönüşümü gerçekleştirmek amacıyla endüstriyel sürdürülebilirlik (döngüsel ekonomi) modeline uygun üretim, hizmet, tasarım, iyileştirme, lojistik, pazarlama ve dijital iş süreçlerinin geliştirilmesini öğrenme,
4	Sürdürülebilir Kalkınma, Yeşil Mutabakat, uluslararası standartlar (Çevre Yönetim Sistemi, Enerji Yönetim Sistemi gibi), mevzuatlar, politikalar arasındaki ilişkiyi değerlendirerek uygulamak,
5	Endüstriyel sürdürülebilirlik (döngüsel ekonomi) modelinin uygulanmasında bilimsel ve istatistik tekniklere göre veriyi toplayıp yorumlayarak kendi alanında etik değerlere göre yayma ve uygulama amacıyla bilgiyi ileri seviyede kullanabilmek,
6	Endüstriyel sürdürülebilirlik (döngüsel ekonomi) modelinin uygulanması amacıyla kendi alanında problemleri belirleyerek çözüm sunabilmek

Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)

Ders Öğrenme Çıktısı	PÇ 1	PÇ 2	PÇ 3	PÇ 4	PÇ 5	PÇ 6
Öğrenciler çok değişkenli istatiksel veri analizlerini kavramsal olarak tanımlayabilecektir.	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler çok değişkenli veri analizlerinin varsayımlarını öğrenecektir.	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler verilerin varsayımlara uygun olmadığı durumlarda neler yapılabileceğini öğreneceklerdir.	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler ellerinde bulunan verilerle hangi analizi yapabileceklerine karar verebileceklerdir.	-	-	-	-	-	-
Öğrenciler verilerin (SPSS, AMOS, PLS-SEM) gibi paket programlarda nasıl uygulanabileceğini öğreneceklerdir.	-	-	-	-	-	-
Ortalama Değer	-	-	-	-	-	-

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/428197