DERS ADI

: Çok Değişkenli Veri Analizi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
DBA 6180 Çok Değişkenli Veri Analizi ZORUNLU 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF. DR. AYSUN KAPUÇUGİL İKİZ

Dersi Alan Birimler

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Belirli bir araştırma sorusu için uygun çok değişkenli tekniği/teknikleri belirlemek.
2   Çok değişkenli bir analizde yer alan ana aşamaları ve önemli konuları tanımlamak.
3   Çok değişkenli bir modeli ve analiz planını geliştirmek.
4   Çok değişkenli yöntemlerin altında yatan varsayımları değerlendirmek.
5   Çok değişkenli modeli tahmin etmek ve genel model uyumunu değerlendirmek.
6   Çok değişkenli bir analizin sonuçlarını yorumlamak, doğrulamak ve raporlamak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Dersin Tanıtımı / Temel istatistik bilgileri
2 Çok değişkenli yöntemler ve modelleme
3 Verinin analize temizlenmesi ve incelenmesi
4 Faktör analizi
5 Regresyon analizi
6 Varyans Analizi
7 Makale incelemeleri
8 Diskriminant analizi
9 Lojistik Regresyon
10 Kümeleme Analizi
11 Yapısal Eşitlik Modellemesi
12 Yapısal Eşitlik Modellemesi
13 Makale incelemeleri
14 Proje sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Dersler ve sınıf içi tartışmalar
2. Bilgisayar uygulamaları
3. Ödevler / Analizler
4. Makale incelemeleri/sunumları
5. Uygulama projesi

Dersler, kavramanın ek açıklamalar ve örneklerle önemli ölçüde pekiştirildiği bir ortamda temel ve ileri düzey çok değişkenli tekniklerinin aktarımına yöneliktir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA
3 YYS YARIYIL SONU SINAVI
4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + YYC* 0.40 + YYS* 0.40
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS* 0.20 + YYC * 0.40 + BUT* 0.40


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

1. Sınavlar, gerçek araştırma problemlerine uygun istatistik ve/veya yönteminin belirlenmesi ve uygulanması becerisini ölçecektir. Her sınav ders materyallerini kapsayacak ve ödev olarak verilen sorular, ders materyallerindeki sorular ve sınıfta işlenen ek öğelere benzer problemleri içerecektir.
2. Sık sık ödevler verilecektir. Ödevler, öğrencilerin çeşitli araştırma problemlerine yönelik çok değişkenli analiz gerçekleştirmesi ve çözüm geliştirmesi için çok iyi bir fırsat sunacaktır. Öğrencinin bu ödevler üzerinde çalışması ve bunları anlaması, dersi başarıyla tamamlayabilmesi için şarttır. Ödevlerini tamamlayarak, her öğrenci analitik becerilerini geliştirecek ve aynı zamanda veri girişi ve analizi için bir veri analizi aracı ve/veya bir istatistiksel paket programı üzerinde yetkinliğini artıracaktır.

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 12 3 36
Makale Sunumu 2 3 6
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 2 20
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavına Hazırlık 1 15 15
Ödev Hazırlama 4 8 32
Proje Hazırlama 1 25 25
Final Sınavı 1 3 3
Vize Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 155

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5
ÖK.15553
ÖK.255
ÖK.355
ÖK.45
ÖK.55
ÖK.655