Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 09/10/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
ARY621 - Nicel Veri Analizi	I.Yarıyıl	3 +0	7.5

Ders Dili	Türkçe
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Öğretim Elemanları	PROF. DR. SERVET ÜZTEMUR
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz yüze. Zorunlu hallerde çevrim içi
Dersin Verildiği Yer	Okulda
Kullanılan Eğitim Platformları	Çevrimiçi,Yüz Yüze
Önkoşullar	Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler	Bilimsel Araştırma Yöntemleri, Nicel Araştırma Yöntemleri
Önerilen Kaynaklar	Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage.Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2017). Statistics for the behavioral sciences (10th ed.). Cengage Learning.Agresti, A., & Finlay, B. (2018). Statistical methods for the social sciences (5th ed.). Pearson.Büyüköztürk, Ş. (2023). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (31. bs.). Pegem Akademi.Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2021). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (6. bs.). Pegem Akademi.Howell, D. C. (2013). Statistical methods for psychology (8th ed.). Cengage Learning.Mertler, C. A., Vannatta Reinhart, R., & Cummings, K. D. (2021). Advanced and multivariate statistical methods: Practical application and interpretation (7th ed.). Routledge.Pallant, J. (2020). SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using IBM SPSS (7th ed.). McGraw-Hill Education.Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.
Staj & Uygulama	Bu ders için uygun değildir.
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, doktora öğrencilerinin bilimsel araştırma süreçlerinde kullanılan temel ve ileri düzey nicel veri analizi yöntemlerine ilişkin kuramsal bilgi ve uygulama becerileri kazanmalarını sağlamaktır. Ders kapsamında öğrencilerin istatistiksel düşünme becerilerini geliştirmeleri, araştırma problemlerine uygun istatistiksel teknikleri seçebilmeleri, nicel verileri düzenleyip analiz edebilmeleri ve elde edilen bulguları bilimsel ölçütler doğrultusunda yorumlayabilmeleri hedeflenmektedir. Bu doğrultuda öğrencilerin betimsel istatistikler, olasılık ve örnekleme kuramı, hipotez testleri, varyans analizi, kovaryans analizi, ki-kare testi ve regresyon analizi gibi yaygın istatistiksel yöntemlerin dayandığı varsayımları kavramaları, bu yöntemleri araştırma verilerine uygulayabilmeleri ve sonuçlarını akademik araştırmalarda etkin biçimde kullanabilmeleri amaçlanmaktadır. Ders sonunda öğrencilerin bağımsız olarak nicel araştırmalar planlayabilen, uygun analiz tekniklerini seçebilen ve bilimsel yayın standartlarına uygun istatistiksel çıkarımlar yapabilen araştırmacılar olarak yetkinlik kazanmaları beklenmektedir.

Haftalar	Öğrenme Çıktıları	Konular	Öğretim Yöntemleri
1. hafta		Giriş: İstatistiğin tanımı ve işlevleri, değişken, ölçek türleri, anakütle ve örneklem
2. hafta		Verilerin düzenlenmesi ve grafiksel gösterim
3. hafta		Dağılım bilgilerinin açıklanması
4. hafta		Normal dağılım
5. hafta		Olasılık, örnekleme dağılımları ve örnekleme uygulaması
6. hafta		Hipotez testi: Ortalamaya ilişkin tek örneklem
7. hafta		Tahminleme: Ortalamaya ilişkin tek örneklem
8. hafta		Hipotez testi:Diğer istatistiklere ilişkin tek örneklem
9. hafta		Hipotez testi: İki örneklem ortalaması
10. hafta		Hipotez testi:Diğer istatistikler için iki örneklem
11. hafta		Hipotez testi:Tek yönlü varyans analizi
12. hafta		İki yönlü varyans analizi, kovaryans analizi
13. hafta		Ki kare testi.
14. hafta		Doğrusal Regresyon analizi: basit regresyon, çoklu regresyon.

Nitelikli Eğitim

Eğitim Bilimleri ve Eğitim Teknolojileri Veri Bilimi Yapay Zekâ Yenilik Becerileri

Yazılı Yoklama (Açık Uçlu Sınav) Ödev

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
1.Ara Sınav	1	40
Dönem Sonu Sınavı	1	60
Toplam (%)		100