Ders Notları

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

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Doç. Dr. Polat Şendurur *

(*) 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

Ders notları, sunumlar

Dersin İçeriği

Bu ders; tanımlayıcı istatistikler, parametrik ve parametrik olmayan testler, regresyon teknikleri, çok değişkenli analizler ve öğrenme analitiklerine yönelik istatistiksel yaklaşımları kapsamaktadır. Ayrıca veri görselleştirme, veri temizleme süreçleri ve eğitim teknolojilerinde sık kullanılan yazılımların (SPSS, R, Python) temel komutları incelenmektedir.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, eğitim teknolojileri alanında yapılan araştırmalarda kullanılan temel ve ileri düzey istatistiksel yöntemleri öğretmek; öğrencilerin veri analizi yapma, sonuçları yorumlama ve istatistiksel bulguları akademik bir dille raporlama becerilerini geliştirmektir. Öğrencilerin eğitim araştırmalarından elde edilen verileri doğru istatistiksel yaklaşımlarla analiz ederek bilimsel karar verme süreçlerini desteklemesi hedeflenir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Eğitim Teknolojilerinde İstatistiğe Giriş
2 Veri Türleri, Ölçme Düzeyleri ve Temel Kavramlar
3 Tanımlayıcı İstatistikler ve Veri Görselleştirme
4 Normallik Testleri ve Parametrik/Parametrik Olmayan Yaklaşımlar
5 Bağımsız ve Bağımlı Örneklemler t-Testi
6 ANOVA ve MANOVA
7 Ki-Kare Testleri
8 Korelasyon Analizleri (Pearson, Spearman)
9 Basit ve Çoklu Regresyon Analizi
10 Lojistik Regresyon
11 Faktör Analizi ve Güvenirlik Çalışmaları
12 Öğrenme Analitiklerinde İstatistiksel Yaklaşımlar
13 SPSS/R/Python ile Veri Analizi Uygulamaları
14 Applied Data Analysis with SPSS/R/Python