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 ders öğrencilerin sosyal bilimlerde tek ve çok değişkenli istatistiksel yöntemler hakkında bilgi sahibi olmaları ve en az bir istatistik programında uygulamalı olarak ileri düzey istatistiksel işlemler yapabilecekleri beceriler edinmelerini amaçlamaktadır.

Özet İçerik

Araştırma sürecinde kullanılacak ileri veri analiz teknikleri (varyans analizi ve regresyon analizi türleri), SPSS programına verilerin girilmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Nurtaç ÜSTÜNDAĞ KOCAKUŞAK
Öğrenme Çıktıları
1.Eğitimde ileri düzey istatistiki analizlere ilişkin kavramları açıklar.
2.Bilimsel araştırma problemlerine uygun istatistik yöntemlerini seçer.
3.Çok değişkenli istatistiksel teknikleri doğru şekilde kullanır.
4.İstatistiksel analizlerin sonuçlarını yorumlar.
5.İstatistiksel analizlerin sonuçlarını APA kurallarına uygun şekilde raporlar.
6.Eğitim araştırmalarındaki farklı istatistik yöntemlerini değerlendirir.
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
Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Çoklu doğrusal regresyon analizi (Arasınav)
9. Hafta - Teorik
Hiyerarşik regresyon analizi
10. Hafta - Teorik
Lojistik regresyon analizi
11. Hafta - Teorik
Doğrulayıcı faktör analizi
12. Hafta - Teorik
Aracılık analizi
13. Hafta - Teorik
Yol analizi
14. Hafta - Teorik
Yapısal eşitlik modellemesi
15. Hafta - Teorik
Yapısal eşitlik modellemesi ve model karşılaştırma
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
OÇ-6
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026