Ders Tanımı: Bu ders, analize hazır hale getirilmiş bir veri setinden hareketle, eldeki araştırma sorusuna uygun olarak veri analiz aşamalarını tanıtmayı, ve örnek veri setleri ve analizlerle analiz yöntemlerini somutlaşrımayı hedeflemektedir. İstatistik veri analizinde Microsoft Excel ve Google Sheet’in sunduğu Pratik araçlar da gösterilecek olsa da, temelde R-programlama kullanılacaktır.
Amaç: Bu dersin amacı, öğrencileri herhangi bir araştırma sorusunu doğru anlayıp, uygun analiz yöntemlerini seçerek yorumlamaları sağlayacak teorik ve Pratik bilgilerle donatmayı hedeflemektedir.
Dersin Öğrenim Çıktıları: Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler aşağıdakileri yapabilmelidir:
- Hipotez testleri mantığını ve yapısını anlamak,
- Değişken yapısına ve araştırma sorusuna göre, hangi istatistiksel testin uygunluğunu tespit edebilmek,
- İki değişken arasındaki ilişkiyi, değişken yapısına göre tanımlayabilmek ve yorumlayabilmek,
- Lineer regresyon modellemesi altyapısını ve arkaplanını kavrayabilmek, bu modeller için verinin uygunluğunu değerlendirebilmek, bu modelleri kurabilmek ve yorumlayabilmek
- Logistik regresyon modellemesi altyapısını ve arkaplanını kavrayabilmek, bu modeller için verinin uygunluğunu değerlendirebilmek, bu modelleri kurabilmek ve yorumlayabilmek
Ders kapsamı aşağıdaki konuları içermektedir ve her aşaması hem R-programlama ile hem de Microsoft Excel ve Google Sheet ile pratiğe dökülecektir:
- Hipotez testlerine giriş
- Temel istatistik testleri: Z-testi, T-testi, Ki-kare Testi
- İstatistik Modellemeye Giriş: Tek-Yönlü Varyans Analizi, Kovaryans Analizi
- Basit lineer modelleme
- Çok değişkenli lineer modelleme ve değişken seçim teknikleri
- Logistik regresyona giriş ve değişken seçim teknikleri
Değerlendirme: Bu dersin final sınavı yapılmayacaktır. Final notu aşağıdaki maddelere dayalı olacaktır:
Quizler (4) 4×10% = 40%
Ara Sınav 20%
Final Sınavı 40%