|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Varyans Analizi Ve Deneysel Tasarımlar |
|
| Dersin Kodu |
: |
İSB312 |
|
| Dersin Türü |
: |
Zorunlu |
|
| Dersin Aşaması |
: |
Birinci Aşama (Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
3 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
5 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Dr.Öğr. ÜyesiDr. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
Varyans analizi ile ilgili temel kavramları ve varyans analizinin neden kullanıldığını açıklayabilir.
Tek yönlü varyans analizi modelini oluşturabilir ve analiz edebilir.
Varyans analizi modeli için gerekli varsayımları sınayabilir.
Varyans analizi modellerinde bilinmeyen parametreler için tahmin yöntemlerini uygulayabilir.
Beklenen hata kareler ortalamasını sabit etkili ve rasgele etkili olma durumuna göre oluşturabilir, ikisi arasındaki farkı ayırt edebilir.
İstenen güven aralıklarını oluşturabilir ve hipotez testi yapabilir.
Sıfır hipotezinin reddedilmesi durumunda farklılığın hangi deneme ya da denemelerden kaynaklandığını belirleyebilir.
SPSS ve Minitab Paket programları kullanarak varyans analizi yapabilir.
İki yönlü varyans analizi modellerini oluşturabilir ve onu analiz eder.
Latin karesi- Greko latin Karesi tasarım modellerini oluşturup, analiz edebilir.
İç-içe tasarımlar ve faktöriyel tasarımlar oluşturabilir ve onları analiz edebilir.
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Lisans öğretimi içerisinde gerekli teorik alt yapıyı oluşturmak, kamu ve özel sektörde karşılaşabilecekleri verilerin analizlerini yapabilmek, analiz sonuçlarını yorumlayabilecek düzeyde bilgi, beceri ve pratikliğin kazandırılması.
|
|
| Dersin İçeriği |
: |
Tek yönlü Anova, İkili ve çoklu karşılaştırmalar, İki yönlü Anova, Latin Karesi ve Greko-Latin karesi tasarımı, İçiçe tasarımlar, Faktöriyel tasarımlar |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe |
|
| Dersin Yeri |
: |
Fen Edebiyat Fakültesi, Ek bina derslikleri |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Varyans analizi ile ilgili temel kavamlar, Tek yönlü varyans analizi kurulması ve model varsayımlarının sınanması |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
2 |
Parametrelerin tahmin edilmesi ve parametreler için güven aralıklarının oluşturulması |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
3 |
Kareler toplamının parçalanması; ANOVA tablosunun oluşturulması, hipotezlerin test edilmesi, beklenen kareler ortalamasının elde edilişi |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
4 |
İkili ve Çoklu karşılaştırmalar |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
5 |
SPSS ve Minitab Paket programları ile varyans analizi örnekleri |
Kaynak okuma |
İstatistiksel paket programlarını kullanma |
|
6 |
İki yönlü varyans analizi modeli (1. Durum) ,parametrelerin tahminleri , kareler toplamının parçalanması, ANOVA tablosunun oluşturulması |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
7 |
İki yönlü varyans analizi modeli (2. ve 3.Durum), parametrelerin tahminleri , kareler toplamının parçalanması, ANOVA tablosunun oluşturulması |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
8 |
Ara sınav |
Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi |
Yazılı sınav |
|
9 |
İki yönlü varyans analizi modeli için beklenen kareler ortalamasının elde edilişi, kayıp gözlemler |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
10 |
Latin Karesi tasarımı, parametrelerin tahminleri , kareler toplamının parçalanması, ANOVA tablosunun oluşturulması |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
11 |
Greko Latin Karesi Tasarımı, parametrelerin tahminleri , kareler toplamının parçalanması, ANOVA tablosunun oluşturulması, beklenen kareler ortalamasın elde edilişi |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
12 |
İç içe tasarımlar; iki aşamalı iç içe tasarımlar, üç aşamalı iç içe tasarımlar |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
13 |
l aşamalı iç içe tasarımlar, beklenen kareler ortalamasının elde edilişi, SPSS ve Minitab Paket programları ile varyans analizi örnekleri |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, Problem çözme, İstatistiksel paket programlarını kullanma |
|
14 |
Faktöriyel tasarımlar |
Kaynak okuma |
Düz anlatım ve problem çözme |
|
15 |
Faktöriyel tasarımlar ve bilgisayar uygulaması |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, Problem çözme, İstatistiksel paket programlarını kullanma |
|
16/17 |
Fimal sınavı |
Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi |
Yazılı sınav |
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 Semra Oral Erbaş, Hülya Olmuş, 2005 "Deney Düzenleri ve İstatistik Analizleri" Gazi Kitabevi
Birdal Şenoğlu, Şükrü Acıtaş, 2011 "İstatistiksel Deney Tasarımı Sabit Etkili Modeller" (2. Baskı) Nobel Kitabevi
Ruth M. Mickey, Olive Jean Dunn ve Virginia A. Clark “Applied Statistics: Analysis of Variance and Regression” (3. Baskı) 2004, John Wiley, New York.
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
60 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
2 |
40 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır |
4 |
|
2 |
İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular |
5 |
|
3 |
İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar |
5 |
|
4 |
İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir |
3 |
|
5 |
Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur |
0 |
|
6 |
İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar |
5 |
|
7 |
İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder |
5 |
|
8 |
İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur |
2 |
|
9 |
İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar |
3 |
|
10 |
Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur |
1 |
|
11 |
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
2 |
|
12 |
Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar |
3 |
|
13 |
Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir |
5 |
|
14 |
İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar |
0 |
|
15 |
Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir |
4 |
|
16 |
Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama |
5 |
|
17 |
İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır |
4 |
|
18 |
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir |
0 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
3 |
42 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
3 |
42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
2 |
10 |
20 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
10 |
10 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
20 |
20 |
|
Toplam İş Yükü: | 134 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 5.36 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 |
|
|
|