İstatistik ve Bilgisayar Analizi(SOC271)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SOC271 | İstatistik ve Bilgisayar Analizi | 3 | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul | |
| Derse Kabul Koşulları |
| Dersin Dili | Fransızca |
| Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Lisans |
| Dersi Veren(ler) | Ünal Halit ÖZDEN uhozden@gmail.com (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı |
Dersin amacı öğrenciye aşağıdaki konularda temel kavramları ve karşılaşılan durumlarda uygun istatistiksel yöntemlerin kullanılmasını öğretmektir : 1) Tanımsal istatistik (verilerin düzenlenmesi, grafikler olarak ifadesi, merkezde yığılma ve dağılma ölçüleri), 2) Olasılık tanımı ve kanunları (olasılıkların toplamı ve çarpımı kanunları, şartlı olasılık), 3) Kesikli ve sürekli olasılık dağılımları (binom dağılımı, Poisson dağılımı, hipergeometrik dağılım, normal dağılım, t dağılımı vs.) 4) İstatistiksel tahmin yöntemleri (ana kitle ortalaması veya oranının noktasal tahmini, güvenli aralıkta tahmini) 5) Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi. |
| İçerik |
1) Giriş, araştırma projesinin adımları, verilerin düzenlenmesi ve analizi. 2) Verilerin düzenlenmesi ve analizi, tekerrür dağılımları. 3) Tekerrür dağılımlarının grafik olarak gösterilmesi. 4) Dağılımlar ile ilgili merkezde yığılma ve dağılma ölçüleri. 5) Olasılık, olasılık kanunları. 6) Kesikli olasılık dağılımları. 7) Sürekli olasılık dağılımları. 8) Örnekleme, örnekleme kavramı ve veri toplama yöntemleri. 9) Örnekleme ve istatistiksel tahmin yöntemleri, (Ana kitle ortalaması ve oran tahmini) 10) Örnekleme, örnekleme ve istatistiksel tahmin yöntemleri, (Ana kitle oranı ve varyansının tahmini) 11) Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları |
Bu dersin başarı ile tamamlanması sonucunda öğrenci, 1) Tanımsal istatistikle ilgili temel kavramlar ile veri analiz tekniklerini kullanma ve verileri çeşitli tipte grafiklerle anlamlandırma becerisini kazanacaktır. 2) Öğrenci uygun olasılık kanunlarını kullanarak karşılaşılan farklı durumlarda olasılıkları hesaplayacaktır. 3) İstatistik yöntemleri kullanarak karşılaşılan problemleri mantık ve istatistik ölçüleri açısından çözümleyecektir. 4) İstatistik veri analizi ile ilgili terim ve kavramlara hakim olarak elindeki verilerden, istatistik tahmin yöntemlerini kullanarak olası çıkarımları yapacaktır. 5) Amaçlara uygun olarak örneklem büyüklüğünü belirleyerek bir araştırma için örneklemi belirleyebilecektir. |
| Öğretim Yöntemleri |
Ders önce örnekler eşliğinde teorik olarak işlenecek, işlenen konunun sonunda konu ile ilgili alıştırma ve problemler yapılacaktır. Ayrıca yeri geldiğinde MS Excel programı yardımıyla grafik çizimleri ve mevcut fonksiyonlar kullanılarak olasılık hesaplamaları bilgisayar uygulamalı olarak gösterilecektir. Öğrencinin gereksinim duyacağı hazırlıklar ve örnek problemler gerektiğinde ders içinde bildirilecektir. Diğer taraftan işlenen konular ile ilgili çalışma soruları ve ödevler yardımıyla öğrencinin derse katılımı ve işlem yeteneği kazanması sağlanacaktır. |
| Kaynaklar |
Calot, Gérard, Cours de Statistique Descriptive, Dunod, Paris Daniel Wayne W. & Terrell James C., Business Statistics, 5. edition, Houghton Miflin, USA. Newbold, Paul, Statistics for Business and Economics, Pearsons Education Newbold, Paul, İşletme ve İktisat için İstatistik, Çeviren Ümit Şenesen, Literatür Yayıncılık Orhunbilge, Prof. Dr. Neyran, Tanımsal İstatistik, Olasılık ve Olasılık Dağılımları, İ.Ü.İşletme Fak. Yayınları Avcıol Basım Yayın, İstanbul 2000 Orhunbilge, Prof. Dr. Neyran, Örnekleme Yöntemleri ve Hipotez Testleri, İ.Ü.İşletme Fak. Yayınları Avcıol Basım Yayın, 2. Baskı, İstanbul 2000. Baille, Alain et Van Kutsem, Philippe. Méthodes et modèles en statistique non-paramétrique. Dunod, Paris, 1988. Blum, Alain. Mathématiques et statistique appliqués aux sciences sociales. Bordas, Paris, 1991. Çakır, Filiz, Sosyal Bilimlerde İstatistik, Alfa Yayınları, 2000 Grais, Bernard. Exercices corrigés de statistique descriptive. Dunod, Paris, 1991. Jaffard, Paul. Initiation aux méthodes de la Statistique et du calcul de probabilité. Masson, Paris, 1996. Rouanet, Henry, Bernard, Jean-Marc et Le Roux, Brigtitte. Analyse de données - Statistique en Sciences Humaines. Dunod, Paris. 1990. |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Giriş, araştırma projesinin adımları, verilerin düzenlenmesi ve analizi. |
| 2 | Verilerin düzenlenmesi ve analizi, tekerrür dağılımları. |
| 3 | Tekerrür dağılımlarının grafik olarak gösterilmesi. |
| 4 | Dağılımlar ile ilgili merkezde yığılma ve dağılma ölçüleri. |
| 5 | Dağılımlar ile ilgili merkezde yığılma ve dağılma ölçüleri. |
| 6 | Olasılık ve olasılık kanunları. |
| 7 | Olasılık, olasılık kanunları ve kesikli olasılık dağılımları. |
| 8 | Sürekli olasılık dağılımları. |
| 9 | Sürekli olasılık dağılımları. |
| 10 | Ara sınav. |
| 11 | Örnekleme, örnekleme kavramı ve veri toplama yöntemleri. |
| 12 | Örnekleme ve istatistiksel tahmin yöntemleri (Ana kitle ortalamasının tahmini). |
| 13 | Örnekleme, örnekleme ve istatistiksel tahmin yöntemleri, (Ana kitle oranı ve varyansının tahmini) |
| 14 | Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi. |
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 2 | 50 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 3 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 1 | 15 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 35 |
| Proje | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Toplam | 2 | 50 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Mezun olan öğrenci hem sosyolojide hem de ilgili sosyal bilim alanlarındaki kuramsal perspektifleri tanımlayabilir ve değerlendirebilir. | |||||
| 2 | Mezun olan öğrenci temel kuramsal çözümlemeleri ve sosyolojik kavramları kendi araştırma alanında kullanabilir. | |||||
| 3 | Mezun olan öğrenci sosyolojik perspektif ve akıl yürütmeyi, toplumsal ve tarihsel olgulara eklemleyebilir; toplumsal ve tarihsel meseleleri sosyolojik bir gözle yorumlayabilir. | |||||
| 4 | Mezun olan öğrenci sosyoloji ve ilgili araştırma alanlarındaki klasik ve çağdaş araştırmaları ve bilgi üretimini takip edebilir ve değerlendirebilir. | |||||
| 5 | Mezun olan öğrenci sosyolojik bir araştırmayı uygun kuramsal çatı ve ampirik yöntemlerle tasarlayabilir ve yürütebilir. | |||||
| 6 | Mezun olan öğrenci araştırma sorularıyla ampirik bulguları ilişkilendiren yazılı bir araştırma raporu üretebilir. | |||||
| 7 | Mezun olan öğrenci hem niteliksel hem niceliksel yöntemleri uygun şekilde kullanabilir. | |||||
| 8 | Mezun olan öğrenci veri işlemek ve çözümlemek için gerekli istatistik yazılım programlarından uygun şekilde faydalanabilir. | |||||
| 9 | Mezun olan öğrenci sosyoloji ve ilgili alanlardaki kuramsal ve ampirik bilgi üretimini eleştirel bir şekilde değerlendirebilir. | |||||
| 10 | Mezun olan öğrenci Türkçe, Fransızca ve İngilizce’de yapılan bilimsel üretimi takip edebilir. | |||||
| 11 | Mezun olan öğrenci sosyolojiyi geniş bir sosyal bilim çerçevesiyle bütünleştiren disiplinlerarası ve karşılaştırmalı bir bakış açısı geliştirebilir. | |||||
| 12 | Mezun olan öğrenci Türkiye’nin tarihini ve modernleşmesini sosyolojik sonuçları itibarıyla ve dünya tarihi çerçevesinde yorumlayabilir. | |||||
| 13 | Mezun olan öğrenci toplumsal eşitsizliklerin ve ayrımcılıkların neden olduğu sorunlara olası çözümler üretmek için siyasal ve toplumsal süreçlere müdahil olabilir. | |||||
| 14 | Mezun olan öğrenci sosyolog olarak olduğu gibi, araştırmacı olarak da konumu hakkında düşünümsel bir bakış açısı geliştirebilir. | |||||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 7 | 3 | 21 |
| Ödevler | 1 | 3 | 3 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 10 | 10 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 22 | 22 |
| Toplam İş Yükü | 84 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 3,36 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 3 | ||