TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | BSB609 |
| Ad | Çok Değişkenli İstatistik Yöntemleri |
| Dönem | 2023-2024 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. AHMET DOĞANAY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin genel amacı, problemlere uygun çok değişkenli istatistik tekniğini belirleme, verileri uygun olarak girme ve analiz yaparak, bulguları sunma ve yorumlama becerilerini kazanmadır.
Dersin İçeriği
Çok değişkenli istatistiklerin varsayımları, Basit ve çoklu doğrusal regrasyon, Logistik regrasyon, Tek faktör üzerinde tekrarlı ölçümler için iki faktörlü ANOVA, Çok değişkenli varyans analizi (MANOVA), Faktör analizi, Ayırma (discriminant) analizi
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
Notlar
Williams, F. (1992). Reasoning with statistics: How to read quantitative research. Fort Worth Philadelphia: Harcaurt Brace Javanovich College Publishers Büyüköztürk, Ş. (2017). Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı. Ankara: Pegem Akademi
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Problemlere uygun çok değişkenli istatistik tekniğini belirler. |
| ÖÇ02 | Verileri uygun bir şekilde girer. |
| ÖÇ03 | Verileri uygun bir şekilde analiz eder. |
| ÖÇ04 | Bulguları uygun şekilde yorumlar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Belirsiz | Disiplinlerarası alanlarda çalışma becerisi kazanır. | 4 |
| PÖÇ02 | Belirsiz | Antrenörlük, sağlık, spor yönetimi alanlarında, sporda beceri öğretimi, turizm ve diğer sektörlerde sporun gelişmesine katkı sağlayacak mesleki bilgi ve beceriler kazanır. | |
| PÖÇ03 | Belirsiz | Spor bilimleri alanına özgü temel konular ve bunların dayandığı kuram, kavram, ilke ve yöntemlerde ileri düzeyde uzmanlaşır. | |
| PÖÇ04 | Belirsiz | Spor bilimleri ile ilgili konularda yetkinlik kazanır. | |
| PÖÇ05 | Belirsiz | Ulusal ve uluslararası düzeyde spor bilimleri alanıyla ilgili literatürü takip eder. | 3 |
| PÖÇ06 | Belirsiz | Bağımsız ve özgün bilimsel araştırma yaparak yeni sentezlere ulaşabilme yetisi kazanır. | 3 |
| PÖÇ07 | Belirsiz | Bilgisini paylaşabilir, öğrendiklerini aktarabilir. | |
| PÖÇ08 | Belirsiz | Bilgi ve yetkinliklerini etik ilkeler çerçevesinde toplum yararına kullanabilir. | |
| PÖÇ09 | Belirsiz | Alanın sorunlarını tanımlayabilir, analitik çözümler üretebilir. | |
| PÖÇ10 | Belirsiz | Spor bilimlerine yenilik getirebilecek özgün çalışmalar yapabilir. | 2 |
| PÖÇ11 | Belirsiz | Spor bilimleri ile ilgili konularda teknolojik gelişmeleri takip edebilir, bu gelişmeleri alanında uygulayabilir. | |
| PÖÇ12 | Belirsiz | Spor bilimlerinin farklı alanlarında projelerde görev alabilir, sorunlara bütüncül yaklaşabilir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Çok değişkenli istatistiklerin varsayımları | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 2 | Çok değişkenli istatistiklerin varsayımları 2 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 3 | Basit ve çoklu doğrusal regresyon | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 4 | Basit ve çoklu doğrusal regresyon 2 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 5 | Logistik regresyon | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 6 | Logistik regresyon 2 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Tek faktör üzerinde tekrarlı ölçümler için iki faktörlü ANOVA | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınav | Sınava hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Tek faktör üzerinde tekrarlı ölçümler için iki faktörlü ANOVA 2 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) 2 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Faktör analizi | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Faktör analizi 2 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Faktör analizi 3 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Ayırma (discriminant) analizi | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Ayırma (discriminant) analizi 2 | İlgili kaynakları araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 17 | Final Sınavı ve Ödevlerin Teslimi | Sınava hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Proje / Tasarım |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 12 | 12 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,56 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||