| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| 2017 - Sınıf Öğretmenliği | EGT8022 | Eğitimde İleri İstatistik | Seçmeli | 1 | 6,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Doktora - Eğitim Bilimleri Enstitüsü - Temel Eğitim
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, ileri düzey istatistik kavramlarının teori ve uygulama örnekleri ile birlikte sunulması, öğrencilerin var olan istatistik yeterliklerinin geliştirilerek üst düzey istatistiksel beceriler kazandırılmasının sağlanmasıdır.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Bu ders, eğitim araştırmalarında kullanılacak üst düzey istatistiksel becerilerin kazanılmasını sağlayacak teorik ve uygulamalı çalışmaları içermektedir.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Anlatım, sunum, soru-cevap, makale incelemesi, örnekler üzerinden alan uygulamaları
Staj Durumu
yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2000). Statistics for the Behavioral Sciences (5th Ed.). Belmont, CA:Wadsworth Thomson Learning. Vogt, W. P. (2007). Quantitative Research Methods. Boston, MA: Pearson. Salkind, N. (2014). İstatistikten nefret edenler için İstatistik (Çev. Ed: A. Çuhadaroğlu, Z. Ç. Özcan ve Y. İmamoğlu). Ankara: PegemAkademi. Büyüköztürk, Ş., Çokluk, Ö., & Köklü, N. (2011). Sosyal Bilimler için İstatistik. Ankara: PegemA Yayınevi. Baştürk, R. (2011). Nonparametrik istatistiksel yöntemler. Ankara: Anı yayınları.
Dersin Web Sayfası
yok
Öğrenme Çıktıları
- İleri istatistik kavramlarını (ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, Regresyon, SEM vb.) bilir.
- İleri istatistik kavramlarına ilişkin veri-tabanlı uygulamalar yapabilir.
- Eğitim araştırmalarında amaca uygun istatistiksel yöntem seçimi konusunda beceri kazanır.
- Eğitim araştırmalarında kullanılan istatiksel yöntemlere yönelik eleştirel bakış geliştirebilir.
- İstatiksel uygulamalarda karşılaşılan problemlere yönelik çözüm üretebilir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Ders içeriğinin tanıtımı |
| 2 | İstatistiğe ilişkin temel kavramlar |
| 3 | İstatistik araştırmalarında varsayımlar ve örneklem seçimi |
| 4 | Parametrik ve nonparametrik testler ve uygulama alanları |
| 5 | Bağımsız ve tekrarlayan ölçümler t testleri & Makale incelemesi |
| 6 | ANOVA (Analysis of variance) & Makale incelemesi |
| 7 | ANCOVA (Analysis of Covariance) & Makale incelemesi |
| 8 | Ara Sınav Haftası |
| 9 | MANOVA (Multiple Analysis of Variance) & Makale incelemesi |
| 10 | MANCOVA (Multiple Analysis of Covariance) & Makale incelemesi |
| 11 | Regresyon (Hierarchical Regression Analyses) & Makale incelemesi |
| 12 | SEM (Structural Equation Modeling) & Makale İncelemesi |
| 13 | Ki kare testi ve Mann Whitney U (Nonparametrik testler) & Makale incelemesi |
| 14 | Wilcoxon ve Kruskal Wallis H testi (Nonparametrik testler) & Makale incelemesi |
| 15 | Alan uygulamalarının değerlendirilmesi & Makale incelemesi |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 10 | 3 | 30 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 10 | 3 | 30 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 |
| Rapor ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 |
| Teorik Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | ||||||||||
| ÖÇ2 | ||||||||||
| ÖÇ3 | ||||||||||
| ÖÇ4 | ||||||||||
| ÖÇ5 |