| 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,Lecture,Laboratory Work,Practical,Flipped Classroom | ||||||
| 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 | ||||||
| Co-requisites | None | ||||||
| Expected Prior Knowledge | 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 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. |
| 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 | Sınav |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Sınav,Ödev,Proje |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | S | Sınav,Ödev,Proje |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | S | Sınav,Ödev,Proje |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | H | Sınav,Ödev,Proje |
| 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 | Ödev |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | H | Sınav,Proje |
| 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 |
| 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 | Midterm & final exam | ||||||||||||||||||
| Laboratory Work | None | ||||||||||||||||||
| Computer Use | Using basic excel. | ||||||||||||||||||
| Other Activities | None | ||||||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
||||||||||||||||||
| Course Administration |
femirb@mef.edu.tr Throughout the semester, students are responsible for following announcements, working on the uploaded material and responding to the discussions on the blackboard on a weekly basis. Coming class prepared is compulsory to be able to follow the course and stay engaged within the class. Students can submit a paper assignment on a rescheduled date and take make-up exams only if they submit an official health report to the faculty secretary’s office. The format of the make-up exams might differ from the exam delivered on time. Students are expected to come to class on time and be respectful of the teaching and learning environment at all times. Academic dishonesty will not be tolerated and is strictly penalized. Academic dishonesty includes any commitment of cheating, lying and deceit in any form such as plagiarism or cheating during exams. Students are strictly responsible for submitting their own work, not that of others or other agents. Full citation of others’ work is required. Academic dishonesty and plagiarism: YÖK Disciplinary Regulation. |
||||||||||||||||||
| 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 | ||||||