Ders Tanımı: Bu ders, eldeki veri setlerinin istatistik analiz için hazırlık veri kalite kontrol aşamalarına girişle başlayıp, temel betimleyici istatistiklerin hesaplanmasıyla devam eder. Bu yapılırken, temel olarak Microsoft Excel, Google Sheet ve R-programlama kullanılacaktır.
Amaç: Bu dersin amacı, öğrencileri veri kalite kontrol aşamaları ve betimleyici istatistikler konusunda teorik ve pratik olarak hazırlamaktır.
Dersin Öğrenim Çıktıları: Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler aşağıdakileri yapabilmelidir:
- Verilerin analiz için vazgeçilmez olan veri kalite aşamalarındaki eksikliklerini anlamak,
- Bu eksikliklerin giderilmesinde kulanılabilecek pratik çözüm araçlarına aşinalık geliştirmek,
- Temel betimleyici istatistikleri tanımak ve yorumlayabilmek,
- Veri setlerindeki değişken yapılarına göre hangi betimleyici istatistiğin en uygun olacağını anlamak ve uygun aracı kullanabilmek,
- Değişkenleri, yapılarına uygun şekilde tablo ve grafiklerle tanıtabilmek.
- Temel kesikli ve sürekli değişkenlerin olasılıksal yapılarını anlayabilmek
Ders kapsamı aşağıdaki konuları içermektedir ve her aşaması hem R-programlama ile hem de Microsoft Excel ve Google Sheet ile pratiğe dökülecektir:
- Değişken ve ölçüm türleri
- Analiz için veri setlerinin hazırlığında dikkat edilmesi gereken kurallar ve pratik veri şablonları
- Değişken düzeyinde veri kalite kontrol yöntemleri
- Veri seti düzeyinde kalite kontrol yöntemleri, kayıp gözlem yapıları
- Temel Betimleyici istatistikler
- Betimleyici istatistiklerin raporlaması ve yorumlaması
- İstatistiksel grafikler
- Temel değişkenlerin olasılıksal yapılarına giriş
Değerlendirme: Bu dersin final sınavı yapılmayacaktır. Final notu aşağıdaki maddelere dayalı olacaktır:
Quizler (4) 4×10% = 40%
Ara Sınav 20%
Final Sınavı 40%