| School/Faculty/Institute |
Faculty of Economics, Administrative and Social Sciences |
| Course Code |
MATH 204 |
| Course Title in English |
Probability and Statistics for Social Sciences II |
| Course Title in Turkish |
Sosyal Bilimler için Olasılık ve İstatistik II |
| Language of Instruction |
EN |
| Type of Course |
Lecture |
| Level of Course |
Introductory |
| Semester |
Fall |
| Contact Hours per Week |
| Lecture: 3 |
Recitation: 0 |
Lab: 0 |
Other: 0 |
|
| Estimated Student Workload |
150 hours per semester |
| Number of Credits |
6 ECTS |
| Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
| Pre-requisites |
MATH 203 - Probability and Statistics for Social Sciences I
|
| Expected Prior Knowledge |
Knowledge of introductory level mathematical concepts |
| Co-requisites |
None |
| Registration Restrictions |
None |
| Overall Educational Objective |
To learn the basic concepts of probability and statistics, recognize and distinguish the properties of important distributions and apply probability and statistics concepts in solving real life economic and business problems.
|
| Course Description |
This is the second part of a basic statistics course for economics and business administration majors. Upon successful completion of the course, the participants are expected to be able to understand the basic concepts of sampling distributions, estimation, confidence intervals, and hypothesis testing (type I and II errors), explain the differences among various statistical techniques and identify an appropriate technique for a given set of variable and research questions; design, solve and interpret the results of hypothesis tests (t-test, z-test, chi-square tests) related to the population mean, population proportion and population differences. |
| Course Description in Turkish |
Bu ders ekonomi ve işletme öğrencileri için hazırlanmış olan temel istatistik dersinin ikinci kısmıdır. Ders başarı ile tamamlandığında, öğrenci başlangıç seviyesindeki istatistiki konular hakkında fikir sahibi olmalı, örnekleme ve örnekleme dağılımı, güven aralığı, hipotez testi, iki anakütle testi, varyans analizi ve örnekleme yöntemleri konularına hakim olabilmeli ve bu konularda veri setinden elde edilen sonuçları yorumlayabilmelidir. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) Örneklem dağılımlarının temel kavramlarını anlama
2) Tahmin yöntemlerini, güven aralıklarını ve hipotez testlerini (tip I ve II hataları) öğrenme ve uygulama
3) Popülasyon ortalaması, oranı ve farklarıyla ilgili hipotez testlerini (t-testi, z-testi, ki-kare testleri) tasarlama, çözma ve sonuçlarını yorumlama
4) Çeşitli istatistiksel teknikler arasındaki farkları açıklama ve verilen bir değişken ve araştırma soruları seti için uygun bir teknik belirleme ve tekniği uygulama
|
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
|
|
|
|
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
|
|
|
|
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
|
|
|
|
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
|
|
|
|
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
|
|
|
|
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
|
|
|
|
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
|
|
|
|
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
|
|
|
|
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
|
|
|
|
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
| N None |
S Supportive |
H Highly Related |
| |
|
|
| |
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
| 1) |
Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
N |
|
| 2) |
Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
| 3) |
Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
H |
Exam,HW,Participation
|
| 4) |
Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
| 5) |
Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
N |
|
| 6) |
Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
N |
|
| 7) |
Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
N |
|
| 8) |
Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
N |
|
| 9) |
Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
S |
Participation
|
| 10) |
Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
S |
HW,Participation
|
| 11) |
Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
N |
|
| 12) |
Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
S |
Exam,HW
|
| 13) |
Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
H |
Exam,HW
|
| Prepared by and Date |
NAROD ERKOL , December 2023 |
| Course Coordinator |
MUHAMMED ABDULLAH ALTUNDAL |
| Semester |
Fall |
| Name of Instructor |
Dr. Öğr. Üyesi NAROD ERKOL |
Course Contents
| Hafta |
Konu |
| 1) |
Derse giriş ve MATH 203 kısa tekrarı |
| 2) |
Örnekleme ve örnekleme dağılımı |
| 3) |
Örnekleme ve örnekleme dağılımı |
| 4) |
Örnekleme ve örnekleme dağılımı |
| 5) |
Güven aralığı tahmini: tek evren |
| 6) |
Güven aralığı tahmini: tek evren |
| 7) |
Güven aralığı tahmini: tek evren |
| 8) |
Ara sınav |
| 9) |
Güven aralığı tahmini: Çoklu evren ve diğerleri |
| 10) |
Tek evrende hipotez testi |
| 11) |
Tek evrende hipotez testi |
| 12) |
Çoklu evrende hipotez testi |
| 13) |
Çoklu evrende hipotez testi |
| 14) |
Konu tekrarları ve sınava hazırlık |
| 15) |
Final sınavı |
| Required/Recommended Readings | Newbold, P., Carlson, W.L., Thorne, B.M. (2013) Statistics for Business and Economics, ninth edition. Pearson. |
| Teaching Methods | Active Learning
Flipped Learning |
| Homework and Projects | Post-class assignments |
| Laboratory Work | NA |
| Computer Use | NA |
| Other Activities | Scheduled and unscheduled quizzes |
| Assessment Methods |
| Assessment Tools |
Count |
Weight |
| Küçük Sınavlar |
5 |
% 10 |
| Ödev |
4 |
% 25 |
| Ara Sınavlar |
1 |
% 30 |
| Final |
1 |
% 35 |
| TOTAL |
% 100 |
|
| Course Administration |
erkoln@mef.edu.tr
02123953670
Course Instructor: Asst. Prof. Narod Erkol (erkoln@mef.edu.tr)
Attendance/participation: Students are expected to prepare for the lecture via pre-class assignments, videos and reading materials. Students are responsible to follow the announcements, course materials available on Blackboard system.
Formal use of e-mails: Students are expected to use their @mef accounts for email traffic. The instructor is only responsible for the information sent/received through Blackboard system and emails using @mef account. The course instructor assumes that any information sent through email will be received in 24 hours, unless a system problem occurs.
Grading and evaluation: Evaluation will be based on the student learning outcomes. It is strongly recommended to complete all the work in a timely fashion. Late submissions will not be accepted.
Missing projects: No make up unless a legitimate proof of absence is presented.
Missing final exam: Faculty regulations.
Academic integrity: All students of MEF University are expected to be honest and comply with academic integrity. Students are expected to do their own work and neither give nor receive unauthorized assistance. Disciplinary action will be taken in case of suspicion.
Improper behavior, academic dishonesty and plagiarism: Law on Higher Education Article 54.
Important: If the learner cannot collect at least 30 points from the activities other than the final exam, they can not take the final exam and will get an FZ grade. |
Bilgi Paketi / Ders Kataloğu