| 1 |
Ders tanıtımı, amaç ve öğrenim çıktıları; temel istatistik kavramlarına giriş. |
|
|
|
| 2 |
Veri türleri ve veri yönetimi; bilgisayarda veri girişi ve düzenleme (SPSS/R/Python). |
|
|
|
| 3 |
Betimleyici istatistikler: Merkezi eğilim ölçüleri (ortalama, medyan, mod). |
|
|
|
| 4 |
Dağılım ölçüleri: Varyans, standart sapma, minimum, maksimum, çeyrekler. |
|
|
|
| 5 |
Grafiksel veri gösterimi: Histogram, sütun grafiği, kutu grafiği, dağılım grafiği |
|
|
|
| 6 |
Frekans tabloları ve çapraz tablolar oluşturma ve yorumlama. |
|
|
|
| 7 |
Temel olasılık kavramları ve dağılımlar (normal, binom, Poisson). |
|
|
|
| 8 |
Ara sınav |
|
|
|
| 9 |
Korelasyon analizi: Pearson ve Spearman korelasyonları, yorumlama. |
|
|
|
| 10 |
Basit ve çoklu regresyon analizi: Model oluşturma ve bilgisayarda uygulama |
|
|
|
| 11 |
Hipotez testleri: t-testi (bağımsız ve eşleştirilmiş), anlamlılık testi. |
|
|
|
| 12 |
Varyans analizi (ANOVA) ve post-hoc testler; uygulama örnekleri |
|
|
|
| 13 |
Ki-kare testi ve kategorik veri analizi; uygulamalı örnekle |
|
|
|
| 14 |
Veri temizleme ve eksik veri yönetimi; bilgisayarda uygulamalar |
|
|
|
| 15 |
Araştırma verilerinin raporlanması; sonuçların grafik ve tablo ile sunumu |
|
|
|
