Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Eksik Veri Analizi
Ders Kodu: BİS633
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Doktora
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 2
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Öğrencilere eksik verinin tanımının verilmesi ve eksik veri olması durumunda hangi yöntemlerin kullanılacağının öğretilmesi.

Özet İçerik

Eksik verinin tanımı, Eksik gözlemler için varyans analizi, Tekrarlı veri setlerinde eksik veri analizi, Kategorik veri analizinde eksik veri analizi, Çok değişkenli eksik verilerin incelenmesi, Eksik veri tahminleri, Paket programlar ile uygulama

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Eksik verinin tanımını ve eksik veri olması durumunda hangi yöntemi kullanacağını öğrenme
2.Farklı eksik veri türlerini anlamak
3.Eksik verileri analiz edilebilecek hale dönüştürülmesi
4.Tekrarlı veri setlerinde verileri kullanılacak analiz yöntemine uygun hale getirmeyi öğrenme
5.Eksik veri olduğunda paket programlarında hangi yöntemleri kullanılacağını öğrenmek
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Enders, C. (2010). Applied Missing Data Analysis,Publisher: Guilford Press, New York, NY, USA.
2.National Research Council. (2010). The prevention and treatment of missing data in clinical trials. National Academies Press.
3.Alpar, R. (2013). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler. Detay Yayıncılık.
4.Enders, C. K. (2010). Applied missing data analysis. Guilford press.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Eksik verinin tanımı
1. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
2. Hafta - Teorik
Eksik gözlemler için varyans analizi
2. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
3. Hafta - Teorik
Eksik gözlemler için varyans analizi
3. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
4. Hafta - Teorik
Tekrarlı veri setlerinde eksik veri analizi
4. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
5. Hafta - Teorik
Tekrarlı veri setlerinde eksik veri analizi
5. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
6. Hafta - Teorik
Kategorik veri analizinde eksik veri analizi
6. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
7. Hafta - Teorik
Kategorik veri analizinde eksik veri analizi
7. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
8. Hafta - Teorik
Literatür tarama ve tartışma (Ara sınav)
9. Hafta - Teorik
Çok değişkenli eksik verilerin incelenmesi
9. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
10. Hafta - Teorik
Çok değişkenli eksik verilerin incelenmesi
10. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
11. Hafta - Teorik
Eksik veri olması durumunda kullanılacak diğer yöntemler
11. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
12. Hafta - Teorik
Eksik veri olması durumunda kullanılacak diğer yöntemler
12. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
13. Hafta - Teorik
Eksik veri tahminleri
13. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
14. Hafta - Teorik
Eksik veri tahminleri
14. Hafta - Uygulama
Paket programlar ile uygulama
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Ödev1%5
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Uygulamalı Ders140228
Ödev25214
Kısa Sınav42112
Ara Sınav120222
Dönem Sonu Sınavı120222
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)126
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
OÇ-1
5
5
5
4
4
5
4
OÇ-2
OÇ-3
4
5
4
5
4
5
4
OÇ-4
OÇ-5
3
4
3
5
3
5
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026