Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Psikoloji | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| School/Faculty/Institute | Faculty of Economics, Administrative and Social Sciences | ||||||
| Course Code | MATH 126 | ||||||
| Course Title in English | Statistics for Social Sciences | ||||||
| Course Title in Turkish | Sosyal Bilimler için İstatistik | ||||||
| Language of Instruction | EN | ||||||
| Type of Course | Exercise,Flipped Classroom,Laboratory Work,Lecture,Practical | ||||||
| Level of Course | Introductory | ||||||
| Semester | Spring | ||||||
| Contact Hours per Week |
|
||||||
| Estimated Student Workload | 146 hours per semester | ||||||
| Number of Credits | 6 ECTS | ||||||
| Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||||
| Pre-requisites | None | ||||||
| Expected Prior Knowledge | None | ||||||
| Co-requisites | None | ||||||
| Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||||
| Overall Educational Objective | To learn the basic statistical concepts with on hands applications using modern tools to summarize and analyze data via graphical and quantitative tools, to learn to drive conclusions using statistical analysis and modern tools. | ||||||
| Course Description | The aim of the course is to give the fundamentals of statistical analysis. This course introduces the basics of statistics for social sciences to summarize numerical and categorical data obtained from surveys, experiments, etc. The topics include different data types, measures of location, variability, shape, and association between variables. The students are expected to learn the fundamental concepts of hypothesis testing and locate apply appropriate tests for population mean, proportion, and difference, independence, and goodness to fit. Students will be able to apply Analysis of Variance and Simple Linear Regression using modern tools. | ||||||
| Course Description in Turkish |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) Sayısal ve kategorik verileri frekans dağılımı, histogramlar ile özetlemek ve betimleyici istatistikleri (ortalama, medyan, varyans) elle ve/veya Excel kullanarak hesaplamak 2) İki değişken arasındaki ilişkiyi kovaryans ve korelasyon katsayısını kullanarak analiz etmek ve yorumlamak, bunu elle ve/veya Excel kullanarak yapmak. 3) Temel hipotez test etme kavramlarını (tip I ve II hatalar) anlamak, çeşitli istatistiksel teknikler arasındaki farkları açıklamak ve belirli bir değişken seti ve araştırma soruları için uygun bir tekniği belirlemek. 4) Popülasyon ortalaması, popülasyon oranı ve popülasyon farklarına ilişkin hipotez testlerini (t-testi, z-testi) tasarlamak, çözmek ve sonuçlarını yorumlamak. 5) Uygunluk ve bağımsızlık testlerine ilişkin hipotez testlerini (ki-kare testi) tasarlamak, çözmek ve sonuçlarını yorumlamak 6) Popülasyon ortalamalarını karşılaştırmak için Varyans Analizini (ANOVA) tasarlamak, çözmek ve sonuçlarını yorumlamak 7) Sayısal verileri grafiklerle analiz etmek, Excel kullanarak basit bir doğrusal regresyon modeli oluşturmak ve geçerliliğini test etmek, ayrıca regresyon modellerinin tahmin ve kestirimde kullanılmasını anlamak |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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. | S | Exam |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Project |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | S | Exam,HW,Project |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | S | Exam,HW,Project |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW,Project |
| 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. | N | |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | H | Exam,Project |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | N | |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | N |
| Prepared by and Date | BANU FEMİR GÜRTUNA , November 2023 |
| Course Coordinator | BANU FEMİR GÜRTUNA |
| Semester | Spring |
| Name of Instructor | Dr. Öğr. Üyesi BANU FEMİR GÜRTUNA |
Course Contents
| Hafta | Konu |
| 1) | Veri İstatistiği |
| 2) | Betimsel İstatistik |
| 3) | Betimsel İstatistik |
| 4) | Betimsel İstatistik |
| 5) | Betimsel İstatistik - İki Değişken arasındaki ilişkinin ölçülmesi |
| 6) | Hipotez Testi - Nül ve Alternatif Hipotezler, TİP 1 ve TİP 2 Hata |
| 7) | Hipotez Testi - Popülasyon ortalaması, varyans |
| 8) | Hipotez Testi - Popülasyon farklılıklarını ölçmek |
| 9) | Hipotez Testi |
| 10) | Varyans Analizi |
| 11) | Varyans Analizi II |
| 12) | Basit Linear Regresyon |
| 13) | Basit Linear Regresyon |
| 14) | Farklı Problemler İçin Uygun Testlerin Belirlenmesi Üzerine Gözden Geçirme - Quiz 8 (Regresyon Üzerine) |
| 15) | Final |
| 16) | Final |
| Required/Recommended Readings | Modern Business Statistics with Microsoft Excel by David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams, 5th edition. Stats: Modeling the World (4th edition) by David E. Bock, Paul F. Velleman, Richard D. De Veaux, Pearson. Applied Statistics for Social and Management Sciences by Abdul Quader Miah, Springer. | ||||||||||||||||||
| Teaching Methods | Flipped classroom/ laboratory | ||||||||||||||||||
| Homework and Projects | |||||||||||||||||||
| Laboratory Work | |||||||||||||||||||
| Computer Use | Students will apply the methods they learned using excel at the laboratory hours. | ||||||||||||||||||
| Other Activities | |||||||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
||||||||||||||||||
| Course Administration |
femirb@mef.edu.tr Attendance: All students are expected to attend the lectures according to the university regulations. Grading and Evaluation: The course will be instructed by Tuna Çakar. Only the best five of the eight quizzes will be taken into account. Students are required to achieve 30% of success rate in order to enter the final exam. 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 for any cheating suspicion/action. Academic dishonesty and plagiarism: YÖK Disciplinary Regulation. |
||||||||||||||||||
ECTS Student Workload Estimation
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| Ders Saati | 14 | 3 | 3 | 1 | 98 | ||
| Küçük Sınavlar | 2 | 7 | 14 | ||||
| Ara Sınavlar | 2 | 7 | 2 | 18 | |||
| Final | 1 | 14 | 2 | 16 | |||
| Total Workload | 146 | ||||||
| Total Workload/25 | 5.8 | ||||||
| ECTS | 6 | ||||||