| Ders Sorumluları
|
|
| Dersin Sunulduğu Dil |
Türkçe (Turkish) |
| Dersin Türü |
Zorunlu |
| Ön Koşul |
Dersin bir önkoşulu bulunmamaktadır. |
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
|
| Dersin Amacı |
Kategorik değişkenleri sınıflayarak kategorik verilere ilişkin analiz yöntemlerini kavratmak. |
| Dersin İçeriği |
Kategorik değişkenlerin tanımlanması, kategorik değişkenlerin olasılık dağılımları, olumsallık tabloları ve analizleri, genelleştirilmiş lineer modeller, log lineer modeller, lojit ve probit modeller, lojistik regresyon ve uygulamalar. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) |
Bu dersi tamamlayan ve başarılı olan öğrencilerin sayısal yöntemler alanı ile ilgili elde edeceği kazanımlar şunlardır;
1. Kategorik değişkenlerin tanımlanması ve sınıflandırılmasını öğretir.
2. Kategorik değişkenleri kullanarak yapılan istatistiksel analizleri incelemeyi öğrenir.
3.SPSS programını kullanarak sonuçları elde etmeyi öğrenir. |
| Dersin Veriliş Biçimi |
Örgün Öğretim |
| Dersin Gidişatı |
| Hafta |
Konular |
| 1. Hafta |
Temel tanım ve kavramlar |
| 2. Hafta |
Kategorik değişkenlerin olasılık dağılımları |
| 3. Hafta |
Tahmin ve uyum iyiliği testleri |
| 4. Hafta |
İki kategorik değişken için olumsallık tabloları |
| 5. Hafta |
2x2, RxC tipindeki olumsallık tabloları |
| 6. Hafta |
Homojenlik ve bağımsızlık testleri ve Fisher’in kesinlik testi |
| 7. Hafta |
İlişki ölçüleri |
| 8. Hafta |
Üç kategorik değişken için olumsallık tabloları |
| 9. Hafta |
Genelleştirilmiş lineer modeller |
| 10. Hafta |
Olumsallık tabloları için log lineer model |
| 11. Hafta |
Model seçimi ve analizi |
| 12. Hafta |
Lojit ve probit modeller ve analizler |
| 13. Hafta |
Lojistik regresyon analizi |
| 14. Hafta |
Gerçek veriler üzerinde örnek uygulamalar |
|
| Değerlendirme Ölçütleri |
| |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav (%) |
40 |
| Kısa Sınavlar (%) |
|
| Ödevler (%) |
|
| Uygulamalar (%) |
|
| Laboratuar (%) |
|
| Projeler/Alan Çalışması (%) |
|
| Seminerler/Çalışma Grupları (%) |
|
| Final (%) |
60 |
| Diğer (%) |
|
| Toplam(%) |
100 |
|
| Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar |
1. Agresti, A., 2002, Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons.
2. Lawal B.,2003,Categorical Data Analysis with SAS and SPSS Applications, Lawrance Erlbaum Associates. |
| Staj / Uygulama |
|
| Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi |
| PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 | PY12 | PY13 | ÖÇ1 | 5 | 5 | | 3 | | | 5 | | | 2 | | | 3 | ÖÇ2 | | 5 | | 3 | | | 3 | | | 2 | 1 | | | ÖÇ3 | | 5 | | 5 | | | | | | 2 | | | 5 |
Katkı Düzeyi: 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |