Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Doç. Dr. Ali Kahramanoğlu Doç. Dr. Samet Hasan Abacı *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2025, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E, Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., Demirel, F. (2017). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi, Ankara

Dersin İçeriği

Bu ders, girişimcilik süreçlerinde veri toplama ve analiz yöntemlerinin önemini vurgulayarak, öğrencilere doğru ve etkili kararlar alabilmeleri için gerekli temel bilgileri kazandırmayı amaçlamaktadır. Ders kapsamında, girişimcilikte kullanılan farklı veri türleri ve bu verilerin nasıl toplanabileceği anlatılacaktır. Birincil veri toplama yöntemleri olarak anketler, görüşmeler, gözlem ve odak grup çalışmaları detaylandırılırken, ikincil veri kaynakları olan raporlar, araştırmalar ve dijital platformlar üzerinde durulacaktır. Ayrıca, dijital analiz araçları ve veri görselleştirme teknolojileri kullanımıyla ilgili uygulamalı bilgiler sunulacaktır. Veri analizi aşamasında betimleyici analizler, t testi, varyans analizi, ki kare, korelasyon ve regresyon teknikleri gibi temel istatistiksel yöntemler ele alınacak, verilerin anlamlandırılması ve raporlanması konularına değinilecektir. Bu süreçlerde, pazar araştırması, müşteri analizi, rekabet analizi ve ürün geliştirme gibi girişimcilik alanlarında veri kullanımı örnekleriyle desteklenerek, katılımcıların veri odaklı karar verme becerileri geliştirilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca, vaka çalışmaları ve proje çalışmalarıyla, girişimcilikte veri kullanımının gerçek hayattaki uygulamaları gösterilecek ve öğrencilerin uygulamalı deneyim kazanmaları sağlanacaktır.

Dersin Amacı

Girişimcilik süreçlerinde karar verme ve strateji geliştirme amacıyla veri toplama ve analiz yöntemlerini öğrenmek. Öğrencilerin, girişimcilik ortamında doğru ve etkili veri kullanımı becerilerini kazanmalarını sağlamak.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Giriş ve Ders Tanıtımı
2 Veri ve Veri Türleri
3 Veri Toplama Yöntemleri (Birincil Veri)
4 Veri Toplama Yöntemleri (İkincil Veri)
5 Veri Toplama Araçları ve Teknolojileri
6 Örnek büyüklüğünün belirlenmesi ve örneklendirme yöntemleri
7 Temel İstatistiksel Kavramlar ve Analiz Yöntemleri
8 Tanımlayıcı testler, normallik ve varyans homojenlik testleri
9 Hipotez Testleri, t testi, eşli t testi
10 Hipotez Testleri, Mann Whitney U testi, Wilcoxon Testi
11 Varyans Analizi Varsayımarı ve Varyans Analizi - Kruskal Wallis H Testi
12 Ki Kare Uyum İyiliği Testi, 22 seviyeli Ki Kare Bağımsızlık Testi ve rp seviyeli Ki Kare Bağımsızlık Testi
13 Korelasyon ve Regresyon Analizi
14 Logisitk Regresyon Analizi
15 Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı