Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
İleri İstatistik
Ders Kodu: EPÖ608
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Doktora
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Bu derste, SPSS temelli uygulamalar ile araştırmalarda kullanılacak istatistiksel tekniklere ilişkin bilgi ve becerileri kazandırmak amaçlanmaktadır.

Özet İçerik

Araştırma sürecinde kullanılacak ileri veri analiz tekniklerinin tanıtılması ve istatisitk teknikleri hakkında bilgi kazandırma. SPSS programına verilerin girilmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Nurtaç ÜSTÜNDAĞ KOCAKUŞAK
Öğrenme Çıktıları
1.Veri analizl teknikleri arasındaki farklılıkları tartışır
2.SPSS programının temel özelliklerini ve nasıl kullanılacağını açıklar
3.Bir araştırmadan elde edilen verileri analiz eder
4.SPSS programını kullanarak elde ettiği bir araştırma sonucunu istatistiksel esaslara uygun olarak rapor haline getirir
5.Farklı istatistik tekniklerinin tartışır.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Tabachnick, B. G., & Fidell, L.S. (2020). Çok değişkenli istatistiklerin kullanımı (6. basımdan çeviri) (Çev. Ed. M. Baloğlu). Nobel.
2.Kalaycı, Ş. (2006). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri (Vol. 2). Asil Yayın Dağıtım.
3.Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum.
4.Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Pegem Akademi.
5.Albayrak, A. S. (2006). Uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Asil Yayın Dağıtım.
6.Salkind, N. (2015). İstatistikten nefret edenler için istatistik (4. Baskı) (Çev. Ed. A. Çuhadaroğu). Pegem.
7.Baştürk, R. (2019). Bütün yönleriyle SPSS örnekli nonparametrik istatistiksel yöntemler (3. Baskı). Anı.
8.Aksu, G., Eser, M. T. ve Güzeller, C. O (2025). Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi ile yapısal eşitlik uygulamaları (2. baskı). Pegem Akademi.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
İstatistikle ilgili temel kavramlar ve istatistik programının kurulumu
2. Hafta - Teorik
Tanımlayıcı istatistikler
3. Hafta - Teorik
t-testi ve ANOVA
4. Hafta - Teorik
Çok değişkenli varyans analizi (MANOVA)
5. Hafta - Teorik
Kovaryans analizi (ANCOVA)
6. Hafta - Teorik
Çok değişkenli kovaryans analizi (MANCOVA)
7. Hafta - Teorik
Çok yönlü regresyon analizi
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Arasınav
9. Hafta - Teorik
Hiyerarşik regresyon analizi
10. Hafta - Teorik
Lojistik regresyon analizi
11. Hafta - Teorik
Açımlayıcı faktör analizi
12. Hafta - Teorik
Doğrulayıcı faktör analizi
13. Hafta - Teorik
Aracı değişken
14. Hafta - Teorik
Yol analizi
15. Hafta - Teorik
Yapısal eşitlik modellemesi
16. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%30
Derse Katılım (Performans)1%20
Dönem Ödevi1%30
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140342
Ödev141014
Dönem Ödevi1404
Okuma142028
Ara Sınav115116
Dönem Sonu Sınavı115116
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)120
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
OÇ-1
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
OÇ-2
5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
4
OÇ-3
5
5
5
5
5
4
4
4
5
5
5
OÇ-4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
OÇ-5
4
5
5
4
4
4
4
4
5
5
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026