Dersin amacı, bilimsel araştırmanın önemini açıklamak ve ileri nicel araştırma tekniklerinin uygulanmasını göstermektir. Bu ders temel olarak ampirik yaklaşımı, ölçüm sürecini ve istatistiksel tekniklerin veri analizi amacıyla kullanımını öğretmeyi amaçlamaktadır.
Bu ders araştırma yöntemleri hakkında genel bir bilgi vererek; problem alanlarını belirleyebilme, araştırma yapabilme ve araştırma raporu yazabilme becerisini geliştirmeyi ve sosyal bilimlerde istatistiksel yöntemlerin kullanılmasını amaçlar.
Dikey Sekmeler
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Dersin Öğrenme Çıktıları | Program Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|
1,2,3,4 | 1,2,3,4 | A, B, D |
|
1,2,3,4 | 1,2,3,4 | A, B, D |
|
1,2,3,4 | 1,2,3,4 | A, B, D |
|
1,2,3,4 | 1,2,3,4 | A, B, D |
Dersin Akışı
| DERS AKIŞI | ||
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Araştırma sürecini anlama, ölçme, veri toplama ve anket tasarımı. | İlgili bölümler |
| 2 | Örnekleme prosedürleri. | İlgili bölümler |
| 3 | Formal istatistiksel testleri anlama. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 4 | SPSS ile parametrik ve parametrik olmayan testler. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 5 | SPSS ile varyans analizi (ANOVA, ANCOVA ve MANCOVA analizleri). | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 6 | SPSS ile istatistiksel ilişkinin ölçülmesi. (Korelasyon analizi ve regresyon analizi) | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 7 | SPSS ve PROSESS kullanarak regresyon analizi ile aracılık testi. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 8 | Ara sınav | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 9 | SPSS ve PROCESS kullanarak regresyon analizi ile moderasyon testi. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 10 | AMOS ile Yapısal Eşitlik Modellemesi (Doğrulayıcı faktör analizi) | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 11 | AMOS ile Yapısal Eşitlik Modellemesi (Yol analizi) | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 12 | AMOS'ta Kullanıcı Tanımlı Tahminlerle Özel Dolaylı Etki Analizi. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 13 | AMOS ve SmartPLS ile çoklu grup analizi. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 14 | SmartPLS ile Önem-Performans analizi. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 15 | SmartPLS ile kümeleme analizi. | İlgili bölümler Alıştırmalar / vakalar |
| 16 | Final sınavı | |
Kaynaklar
| RECOMMENDED SOURCES | |
| Textbook |
Hair, J. F,Black, W., Babin, B., Anderson, R and Tatham,R., (2006), Multivariate Data Analysis, Pearson Prentice Hall, Sixth Edition.
Hair, J. F,Black, W., Babin, B., and Anderson, R., Multivariate Data Analysis, (2010), Pearson Prentice Hall, Seventh Edition. Cox, D.R.ve Snell, E.J. (1989),Applied Statistics: Principles And Exaples, Chapman And Hall. Hoaglin, D.C., Mosteller, F. Ve Tukey, J.W. (1983), Understanding Robust and Exploratory Data Analysis, John Wiley & Sons. Wilson, J.H., Keating, B., and John Galt Solutions, (2009), “Business Forecasting with ForecastX”, McGraw-Hill Editions, Sixth Ed. Miles.M., Huberman,A. and Saldana (2013) ;J, Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook .Third Edition Edition. ISBN-13: 978-1452257877. ISBN-10: 1452257876 Myatt,J and Johnson,W.P., (2014). Making Sense of Data I: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining. 2nd Edition. ISBN-13: 978-1118407417 ISBN-10: 1118407415 Huizingh, E., 2007., “Applied Statistics with SPSS”, ISBN-13: 978-1412919319 ISBN-10: 1412919312 Kerr,A. And Hall, H., 2002., “ Doing Statistics With SPSS”. ISBN-13: 978-0761973850 ISBN-10: 0761973850 |
| Additional Resources | SPSS Package program |
Materyal Paylaşımı
| MATERYAL PAYLAŞIMI | |
| Dökümanlar | - Sınıfta tartışılan tüm kavramlarla ilgili power point sunumu. |
| Ödevler | -Araştırma projesi |
| Sınavlar | -Bir ara sınav, bir final sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| DEĞERLENDİRME SİSTEMİ | ||
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI | SAYI | KATKI YÜZDESİ |
| Ara Sınav | 1 | 40 |
| Finalin Başarıya Oranı | 1 | 60 |
| Toplam | 100 | |
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
| COURSE'S CONTRIBUTION TO PROGRAM | |||||||
| No | Program Learning Outcomes | Contribution | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Program graduate has the skills and the knowledge to design models for scientific analyses, as required by companies. | X | |||||
| 2 | Program graduate has the skills and the knowledge to identify strategies for companies for their information requirements and IT investments. | X | |||||
| 3 | Program graduate has the skills and the knowledge to design and implements IT strategies and systems that would align with the companies’ business strategies. | ||||||
| 4 | Program graduate has the skills and the knowledge to develop and implement strategies that would be applied to the company’s new distribution channels, and if necessary be able to manage thre related IT projects. | ||||||
| 5 | Program graduate has the skills and the knowledge to manage projects involving IT systems within any industry. | X | |||||
| 6 | Program graduate has the skills and the knowledge to design, tu use and to implement IT systems that would analyze customer data and discover valuable knowledge, which would be acted upon as a competitive advantage. | X | |||||
| 7 | Program graduate has the skills and the knowledge to develop and implement IT systems that would analyze both internal and external data to resolve issues, based on scientific and applied methods. | X | |||||
| 8 | Program graduate has the skills and the knowledge for implementation of ERP software, which requires requirements analysis, business process reengineering, and project team management. | ||||||
ECTS
| AKTS İŞ YÜKÜ TABLOSU | |||
| Etkinlik | Sayısı |
Süresi
(Saat) |
Toplam
İş Yükü (Saat) |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16xtoplam ders saati) | 15 | 3 | 45 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 15 | 15 | 225 |
| Ara Sınav | 2 | 4 | 8 |
| Ödev | 3 | 25 | 75 |
| Final | 1 | 7 | 7 |
| Toplam İş Yükü | 360 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 20 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 20 | ||