GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
KATEGORİK VERİ ÇÖZÜMLEMESİ/İST-425
Dersin Adı: KATEGORİK VERİ ÇÖZÜMLEMESİ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 5
Dersin Yarıyılı: 7 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  TÜRKÇE
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Yrd.Doç.Dr.Meltem Ekiz
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/mekiz
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  ozmeltem@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Kategorik değişkenlerin tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını öğrenir .
Kategorik değişkenlerin kullanıldığı istatistiksel analiz yöntemlerini öğrenir.
Elde edilen verilere ilişkin modeller kurmayı öğrenir.
SPSS programını kullanarak analiz sonuçlarını elde eder.





 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Temel kavramlar
2. Hafta  Tek değişkenli analizler, Binom ve çok terimli dağılım, Poisson dağılımı
3. Hafta  Tahmin, uyum iyiliği testleri
4. Hafta  Örnek büyüklüğü ve sıfırlar, model testi
5. Hafta  Olumsallık tabloları
6. Hafta  Bağımsızlık için ki-kare testleri
7. Hafta  2×2 tablolar, I×2 Tablolar, I×J olumsallık tabloları
8. Hafta  Ara sınav
9. Hafta  Küçük örnekler için kesin çıkarımlar, Fisher's kesinlik testi
10. Hafta  Üç yönlü tablolar, marjinal ve koşullu odds oranı ve bağımsızlık
11. Hafta  Olumsallık tablolarında log-lineer model
12. Hafta  Üç yönlü tablolar için log-lineer model
13. Hafta  Model seçimi, analiz özeti ve yorumlanması
14. Hafta  Lojit analiz, model seçimi, analiz özeti ve yorumlanması
15. Hafta  Uyum analizi, analiz özeti ve yorumlanması
16. Hafta  Final Sınavı
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Agresti, A., 1990, Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons. Azen, R. And Walker, C.M., 2011, Categorical Data Analysis for the Behavioral and Social Sciences, Taylor&Francis Group, LLC. Freeman, D. H., 1987, Applied Categorical Data Analysis, MarcelDekker. Lawal, B., 2003, Categorical Data Analysis with SAS and SPSS Applications, Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
30
 Ödev
3
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
14
2
28
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
14
2
28
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
3
3
9
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
1
8
8
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
2
8
16
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
131
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
5.24
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. İstatistik konusundaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen bilimsel yaklaşımı ön plana alacak şekilde lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.X
2
2. Edindiği lisans düzeyindeki bilgi ve becerileri kullanarak, verileri modeller, çözümler, yorumlar ve karar verir.X
3
3. İstatistikte güncel teknolojik gelişmelere paralel sorunları tanımlar, analiz eder, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
4
4. İstatistik konusunda edindiği lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim teknolojilerini kullanabilir.X
6
6. Disiplin içi ve disiplinler arası çalışmalarda bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır.
7
7. İstatistik konusundaki gelişmeleri takip edebilecek bilgi ve donanıma sahip olup, yaşamı boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir.X
8
8. İngilizceyi kullanarak, istatistik konusundaki bilgileri izleyebilir, meslektaşları ile iletişim kurabilir.
9
9. İstatistik konusunda edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.
10
10. Toplumsal duyarlılık ve sosyalleşme becerisine sahiptir.
11
11. Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.