Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5009	Örnekleme ve Anket Tasarımı	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)
İstatistik Bilimsel Hazırlık (YL)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, örneklemenin temel mantığını öğretmek ve gerçek hayatta yaşanan problemler hakkında tecrübe kazandırmaktır. Ders, örneklemede kullanılan temel tekniklerden basit rastgele örnekleme, tabakalı örnekleme, sistematik örnekleme, küme örneklemesi çok aşamalı örnekleme ve büyüklükle orantılı olasılık örneklemesini kapsamaktadır. Bu yöntemler örnekleme tasarımı kapsamında daha fazla incelenecektir. Ders ayrıca sıralı küme örneklemesi gibi güncel teknikleri de kapsamaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Örnekleme araştırmasının temel unsurlarını anlayabilme
2	Örnekleme tekniklerinin teorik alt yapısını anlayabilme
3	Araştırma için uygun örnekleme yöntemini seçebilme
4	Uygun örnekleme yöntemleri ile parametre tahminlerini hesaplayabilme
5	Elde edilen sonuçları yorumlayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Örnekleme Probleminin Temel Elemanları
2	Örnekleme Araştırmasının Tasarımı
3	Basit Rasgele Örnekleme ile Kitle Ortalamasının, Toplamının ve Oranının Tahmini
4	Basit Rasgele Örneklemede Örneklem Büyüklüğünün Seçimi
5	Tabakalı Rasgele Örnekleme ile Kitle Ortalamasının, Toplamının ve Oranının Tahmini
6	Tabakalı Rasgele Örneklemede Örneklem Büyüklüğünün Seçimi
7	Sistematik Örnekleme ile Kitle Ortalamasının, Toplamının ve Oranının Tahmini
8	Sistematik Örneklemede Örneklem Büyüklüğünün Seçimi
9	Küme Örneklemesi ile Kitle Ortalamasının, Toplamının ve Oranının Tahmini
10	Küme Örneklemesinde Örneklem Büyüklüğünün Seçimi
11	Birinci Sunumlar (Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri)
12	Olasılıklı Olmayan Örnekleme Yöntemleri
13	İkinci Sunumlar (Olasılıklı Olmayan Örnekleme Yöntemleri)
14	Sıralı Küme Örneklemesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

R.L. Scheaffer, W. Mendenhall, R.L. Ott, K.G. Gerow, Survey Sampling, 7th Edition, Brooks/Cole, Canada, 2012.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, Ödev, Sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	SUN	SUNUM
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 + SUN * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınav ve sunumların değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: senem.sahan@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 86 03

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	0	0	0
Final Sınavına Hazırlık	0	0	0
Ödev Hazırlama	2	36	72
Sunum Hazırlama	2	24	48
Final Ödevi	2	3	6
Vize Sınavı	0	0	0
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			196

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10
ÖK.1	5	5	5		5		5			5
ÖK.2		5			5		5	4	5
ÖK.3			5		5	5		5		5
ÖK.4	5	5	5	5			5		4
ÖK.5	5	5	5		5	5			5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI