| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Bilgisayar Destekli İstatistik | KAL 502 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. BAYRAM TOPAL |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. BAYRAM TOPAL, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | İşletmelerde her gün çok sayıda veri bilgisayar ortamlarında toplanmaktadır. Bu verilerin istatistik teknikler kullanılarak analiz edilmesi ve veriden bilgiye dönüştürülmesi ile faydalı sonuçlara ulaşmak mümkün olacaktır. Dersin amacı veride mevcut fakat gizli kalmış olan bu faydalı bilgileri elde ederek işletmede müşteri memnuniyeti olgusunu geliştirecek çalışmalara ışık tutmaktır. |
| Dersin İçeriği | Betimsel istatistikler, Grafiksel gösterimler, İstatistik karar verme hipotez testleri, Ki kare analizleri, Varyans analizi, Regresyon analizi, çoklu regresyon ve korelasyon, Kümeleme analizi |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri analizi ile ilgili, temel kavramlar, veri toplama ve veri ölçüm yöntemleri | |
| 2 | Verilerilerin temizlenmesi, sınıflanması düzenlenmesi ve analize hazırlanması | |
| 3 | Verilerin frekans dağılımı ve çapraz tablolara dönüştürülmesi, grafiklerle gösterilmesi | |
| 4 | Merkezi eğilim ölçüleri, sapma ölçüleri asimetri ve basıklık ölçüleri ile betimlenmesi | |
| 5 | Parametrik hipotez testleri ve güven aralıklarının oluşturulması | |
| 6 | Parametrik olmayan testler | |
| 7 | Değişkenler arası ilişkiler: korelasyon, determinasyon, kısmi korelasyon ve sıra korelasyonu | |
| 8 | Regresyon analizi, en küçük kareler yöntemi, basit doğrusal, eğrisel regresyon analizi | |
| 9 | Çoklu regresyona analizi, regresyon modelinin ve parametrelerin testi | |
| 10 | Ki kare dağılımı ve çapraz tablolarda bağımsızlık testleri | |
| 11 | F dağılımı, Varyans anaizi, tek ve çok yönlü varyans analizi | |
| 12 | Çok değişkenli istatistik teknikler: Diskriminant analizi, faktör analizi | |
| 13 | Kümeleme analizi | |
| 14 | Veri analizi için SPSS ve Minitab kullanımı |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | 1.Statisticval Methods- For Business and Economics; 4th edi., Donald L. Harnett; Ashok K. Soni; Addison-Wesley Pub. Comp., 1991. 2.Özdamar, K., Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi I ve II , Kaan Kitabevi, 2004 3.Anderson, T, W., An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, John Wiley, 2003 4.Johnson, R,A., Wichern, D, W.,Applied Multivariate Statistical Analysis, Pearson Ed., 2001 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapabilmek | ||||||
| 2 | Kalite alanındaki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilmek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilmek | ||||||
| 3 | Kalite alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek | ||||||
| 4 | Kalite alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilmek | ||||||
| 5 | Kalite alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmek | ||||||
| 6 | Kalite alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek | ||||||
| 7 | En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olmak | ||||||
| 8 | Kalite alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilmek ve geliştirebilmek | ||||||
| 9 | Kalite alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetlemek | ||||||
| 10 | Kalite alanında özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilmek | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 |
|---|
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 25 |
| Toplam | 25 |
| 1. Final | 55 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 45 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Kısa Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 2 | 15 | 30 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 165 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,6 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||