Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
İleri Düzey Veri Analizi
Ders Kodu: SPYB550
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Doktora
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Bu ders kapsamında SPSS programı kullanılarak istatistiksel yöntemlerin tanıtımı yapılacaktır. Bu ders, öğrencilere istatistiksel kavramları, veri toplama ve görselleştirme tekniklerini, olasılık ve dağılım modellerini, hipotez testlerini, Tek yönlü ve iki yönlü varyans analizi, MANOVA, ileri düzey regresyon analizlerini, ölçek geliştirme süreci gibi konuları kapsayarak öğrenci gelişimine destek sağlamak.

Özet İçerik

SPSS'e Giriş, SPSS Menüler, SPSS ile Veri Girişi, SPSS ile Tanımlayıcı İstatistiklerin Hesaplanması, SPSS programı kullanılarak: Olasılık Dağılışlarından Binom ve Poisson Dağılışı, Güven Aralığı, Hipotez Testi, Regresyon ve Korelasyon Analizleri.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Arş. Gör. Ünsal ALTINIŞIK
Öğrenme Çıktıları
1.İstatistiksel veri analizi yöntemlerini anlayabilir ve uygulama becerisi geliştirebilir
2.İstatistiksel verileri doğru bir şekilde yorumlayabilir ve analiz etme becerisi geliştirebilir
3.İstatistiksel verilere dayalı karar alma sürecini analiz edebilir ve değerlendirme becerisi geliştirebilir
4.İleri düzey istatistiksel analiz yöntemlerini kullanarak karar verme becerisi geliştirebilir
5.İleri düzey istatistik veri analizi konularında güncel araştırmaları takip edebilir ve eleştirel bir perspektifle değerlendirme becerisi geliştirebilir
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.).
2.Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Cochran, J. J. (2019). Statistics for Business and Economics (14th ed.).
3.DeGroot, M. H., & Schervish, M. J. (2011). Probability and Statistics (4th ed.).
4.McClave, J. T., Benson, P. G., & Sincich, T. (2019). Statistics for Business and Economics (13th ed.).
5.Albright, S. C., Winston, W. L., & Zappe, C. J. (2016). Data Analysis and Decision Making (5th ed.).
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Tek yönlü varyans analizi
2. Hafta - Teorik
İki yönlü varyans analizi
3. Hafta - Teorik
Tekrarlı ölçümler varyans analizi
4. Hafta - Teorik
MANOVA
5. Hafta - Teorik
Tek değişkenli ve çok değişkenli lineer regresyon analizi
6. Hafta - Teorik
Lojistik regresyon analizi
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Sağ kalım analizi: Yaşam tabloları, Kaplan Meier, Logrank testi, Cox regresyon analizi
8. Hafta - Teorik & Uygulama
ROC analizi
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Test seçim yöntemi için geliştirmiş olduğumuz “Analiz Seçim Diyagramı”nın kullanımı
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Raporlama teknikleri için geliştirilen Excel formülleri ile tablolaştırma
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Veri görselleştirme
12. Hafta - Teorik & Uygulama
EndNote kullanımı
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Faktör Analizi (Ölçek Geliştirme veya Uyarlama)
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Faktör Analizi (Ölçek Geliştirme veya Uyarlama) ve Genel tekrar
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders145184
Proje1819
Ara Sınav110111
Dönem Sonu Sınavı116117
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)121
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
OÇ-1
1
2
1
1
OÇ-2
1
1
1
OÇ-3
2
1
1
1
OÇ-4
1
1
1
OÇ-5
1
1
1
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026