ANTALYA BİLİM ÜNİVERSİTESİ
Ders Bilgi Paketi

PSYC 2001 - İstatistik I

Ders Öğretim Planı

Ders Kodu:
PSYC 2001
Ders Adı:
İstatistik I
Dersin Sunulduğu Dil:
İngilizce
Dersin Türü:
Ders
Dersin Derecesi:
Lisans
AKTS:
7.00
Dersin Sorumlusu:
Dr. Öğr. Üyesi Demet KARA

Dersin Amacı

Bu ders öğrencilere temelden ileri düzey istatistiksel analiz tekniklerine aşinalık kazandırmayı amaçlamaktadır. Ders, niceliksel istatistiksel yöntemlere, öğrencilere SPSS'yi tanıtmaya ve uygun istatistiksel testlerin ilgili araştırma yöntemleriyle uygulanmasına odaklanır.

Dersin İçeriği

Bu ders psikoloji öğrencilerine araştırmada kullanılan istatistiksel analizin temellerini tanıtmaktadır. Öğrenciler veri dağılımı, merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ve istatistiksel önem gibi temel kavramları öğreneceklerdir. Ders, frekans analizi, korelasyon, regresyon ve t-testleri dahil olmak üzere verileri analiz etmek için temel teknikleri kapsar ve SPSS yazılımı kullanılarak pratik uygulamaya odaklanır. Dersler, sınavlar ve uygulamalı beceri egzersizleri aracılığıyla öğrenciler verileri yorumlamak ve psikolojik araştırmalarda istatistiksel yöntemleri uygulamak için gerekli becerileri geliştireceklerdir.

Dersin Ön Koşulu / Yan Koşulu

PSYC 1001 veya PSYC 1002 ve PSYC 1004

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Andy Field. Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (4th Edition)

Öğrenim Çıktısı

Kod Açıklama
ÖÇ1 Geçerli ve güvenilir veri toplayacak çalışmalar tasarlayabilmek
ÖÇ2 Verilerin grafiksel ve sayısal özetlerini üretip yorumlayabilmek
ÖÇ3 Olaylara olasılık atamak için teorik dağılımları anlayabilmek ve kullanabilmek
ÖÇ4 Niceliksel değişkenler arasındaki ilişkileri grafiksel ve sayısal olarak tanımlayabilmek
ÖÇ5 Bir örneklemden popülasyonun özelliklerini çıkarımlamak ve bir dizi gösterge değişkenini kullanarak bir sonuç değişkeninin değerlerini tahmin edebilmek

Haftalık Ders İçeriği

Hafta İçerik
1 Giriş ve İzlencenin Gözden Geçirilmesi
2 Nicel yöntemlere giriş: araştırma sorusu, hipotez, tahmin, değişkenler, istatistiksel anlamlılık
3 Frekans dağılımları ve Merkezi eğilim
4 Dağılım şekilleri ve istatistikte standart birimler: Varyans, standart sapma
5 Dağılım şekilleri ve istatistikte standart birimler: Varyans, standart sapma
6 Z-puanı hesaplamaları, SPSSe giriş ve Korelasyon Analizine Giriş
7 Korelasyon Analizi- Gözden geçirme
8 Ara Sınav
9 Ortalamaları karşılaştırma: Tek örneklem t-testi ve Eşleştirilmiş örneklem t-testi analizi
10 Ortalamaları karşılaştırma: Bağımsız örneklem t-testi analizi
11 Tek Yönlü ANOVA
12 Tek Yönlü ANOVA
13 Sunumlar
14 Ki-kare Testi
15 Tekrar

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam
Derse Katılım 14 3.00 42.00
Uygulama / Pratik 14 2.00 28.00
Ders Öncesi Bireysel Çalışma 14 2.00 28.00
Ders Öncesi Bireysel Çalışma 14 2.00 28.00
Ara Sınavı/Hazırlık 1 20.00 20.00
Final Sınavı/Hazırlık 1 20.00 20.00
Quiz Hazırlık 3 5.00 15.00
Ev Ödevi 1 20.00 20.00
Araştırma Sunumu 1 5.00 5.00
Toplam İş Yükü (Saat) 206
AKTS Kredisi (İş Yükü / 25) 7

Değerlendirme

# Değerlendirme Tipi Katkı Yüzdesi (%)
1 Vize %20
2 Quiz %15
3 Proje %25
4 Final %40
TOPLAM %100

PÇ - ÖÇ Matrisi

PÇ \ ÖÇ
ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
PÇ-15
PÇ-16
1
Düşük Katkı
2
Orta Katkı
3
Yüksek Katkı

Dersin Eğitim - Öğretim Metodları

# Yöntem Adı Faal Araçlar
1 Ders (anlatım), etkileşimli tartışma Dinleme, not alma, tekrar etme, derste getirilen eğitim materyalleri üzerinden gösterilenleri uygulama Standart derslik teknolojileri, çoklu ortam araçları (projektör, bilgisayar, dijital sunumlar)
2 Grup Çalışması 2 ogrenci iceren proje tasarım ve sunum araçları
3 Laboratuar Dinleme, not alma, kavramsal analiz, eleştirel düşünme, soru sorma ve tartışmaya katılım Yörükoğlu firması yetkilileri ile peynir yapımı Özel donanım
4 Ödev Bilgisayar ve Excel kullanarak ödev sorularının çözülmesi ve analiz edilmesi Bilgisayar
5 Sonuçlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, durumları işleme, soru geliştirme, yorumlama, sunum Sonuç raporu

Akademik Dürüstlük ve Yapay Zeka

Yazılı ödevlerde Yapay Zekâ (YZ) araçlarının kullanımı sınırlı ve sorumlu bir şekilde yapılmalıdır. Yapay zekâ tarafından üretilen içeriğe aşırı derecede dayanılması (%30’dan fazla) ve/veya Turnitin benzerlik oranının %30’un üzerinde olması akademik dürüstlük ihlali olarak değerlendirilecektir. Bu tür ihlallerin sonuçları not indirimi, ödevin değerlendirmeye alınmaması veya üniversitenin ilgili yönetmelikleri doğrultusunda disiplin sürecine sevk edilme gibi yaptırımları içerebilir. Öğrencilerin yapay zekâ araçlarını yalnızca destekleyici kaynaklar (örneğin fikir geliştirme veya dilbilgisi kontrolü) olarak kullanmaları ve teslim ettikleri çalışmaların kendi özgün düşüncelerini ve emeklerini yansıtmasını sağlamaları beklenmektedir.