| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kategorik Veri Analizine Giriş | IST4242 | 3 | 5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik Lisans Programı (%30 İngilizce) Seçmeli @ Matematik Lisans Programı Seçmeli @ Moleküler Biyoloji ve Genetik Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Serpil Kılıç Depren |
| Dersi Veren(ler) | Serpil Kılıç Depren |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilerin sosyal bilimlerde araştırma yaparak kategorik veri analizi yöntemlerini öğrenmesini, teorik ve uygulama alt yapılarına ait bilgi düzeylerini geliştirmesini sağlamaktır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Kategorik veri tanımları ve uygun kategorik tekniklerin uygulanması; kategorik verilerin sınıflanması; kontenjans tabloları; iki yönlü kontenjans tabloları; çok yönlü kontenjans tabloları; kontenjans tablolarında ilişki katsayıları. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Kategorik veri analizinin temel kavramlarını tanımlayabileceklerdir.
- Kategorik veri analizinin kullanım alanlarını ve uygulamalarını yorumlayabileceklerdir.
- Gerçek verilerde Binom ve Poison değişkenlerinin analizini yapabileceklerdir.
- Kategorik verinin görselleştirilmesini ve analizini gerçekleştirebileceklerdir.
- Bilgisayar yazılımı kullanarak kategorik veriyi analiz edebileceklerdir.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Dersin amacı, kapsamı, değerlendirme kriterleri, kategorik verinin tanımı, ölçek türleri | Kategorik veri ve ölçek türleri kavramına ilişkin ön bilginin hatırlanması ve etkinleştirilmesi. Kaynak: Ders Kitabı, Bölüm 1, 1-9. |
| 2 | Kesikli Olasılık Dağılımları | Kesikli olasılık dağılımlarına ilişkin bölümün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, Bölüm 1, 9-17. |
| 3 | Tek ve iki yönlü frekans tabloları oluşturma, grafiksel gösterimler | Tek ve iki yönlü frekans tablolarının grafiksel gösterimi konularına ilişkin bölümün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, Bölüm 2, 17-36. |
| 4 | Frekans tablolarında marjinal ve koşullu olasılıklar | Frekans tablolarında marjinal ve koşullu olasılıklar kavramlarına ilişkin ön bilgilerin hatırlanması ve etkinleştirilmesi. Kaynak: Ders Kitabı, Bölüm 2, 36-55. |
| 5 | Ki-kare testleri, Fisher!in kesin testi, Pearson Ki-kare testi | Ki-kare testlerinin uygulamasına ilişkin bölümün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, Bölüm 2, 55-83. |
| 6 | Kontenjans tablolarında logaritmik doğrusal modeller | Kontenjans tablolarında logaritmik doğrusal modeller bölümünün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, Bölüm 3, 83-111. |
| 7 | Uygun modelin seçilmesi, model uyum iyiliğinin testi | Model uyum iyiliğinin testine ilişkin bölümün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, Bölüm 3, 111-127. |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Lojit Modeller | Lojit modeler konusunu içeren bölümün okunması. Kaynak: Zorunlu Kaynaklar [1], Bölüm 6, 175-191. |
| 10 | Lojistik regresyon | Lojistik regresyon modeli konusuna ilişkin bölümün okunması. Kaynak: Zorunlu Kaynaklar [1], Bölüm 7, 191-209. |
| 11 | Sıralanabilir log-doğrusal modeller | Sıralanabilir log-doğrusal modeller konusuna ait bölümün okunması. Kaynak: Zorunlu Kaynaklar [1], Bölüm 8, 209-224. |
| 12 | Sıralanabilir log-doğrusal modeller | Sıralanabilir log-doğrusal modellere ilişkin ön bilgilerin hatırlanması ve etkinleştirilmesi. Kaynak: Zorunlu Kaynaklar [1], Bölüm 8, 224-269. |
| 13 | Uyum Analizi | Uyum analizi ile ilgili bölümün okunması. Kaynak: Zorunlu Kaynaklar [1], Bölüm 10, 279-295. |
| 14 | RxR bağımlı çapraz tablo çözümlemeleri | RxR bağımlı çapraz tablo analizine ilişkin bölümün okunması. Kaynak: Zorunlu Kaynaklar [1], Bölüm 11, 295-323. |
| 15 | Uygulamalı Vaka Çalışması | Vaka çalışması üzerine yapılacak değerlendirme |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 4 | 30 |
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 5 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 4 | 2 | |
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
