| Akademik Birim: | 
    Psikoloji | 
  
  
    | Öğrenim Türü: | 
    Örgün Eğitim | 
  
  
    | Ön Koşullar | 
    Yok | 
  
  
    | Öğrenim Dili: | 
    İngilizce | 
  
  
    | Dersin Düzeyi: | 
    Yüksek Lisans | 
  
  
    | Dersin Koordinatörü: | 
    
        Mehmet Harma             | 
  
	
  
    | Dersin Amacı: | 
    Bu dersin amacı, diskriminant fonksiyon analizi, ikili analizler, yol analizleri ve MPlus kullanarak yapısal denklem modellemesi gibi ileri çok değişkenli istatistiklerin bazılarını tanıtmaktır. | 
  
  
    | Dersin İçeriği: | 
    Ders iki ana bölümden oluşacaktır. İlk bölümde, genel olarak diskriminant fonksiyon analizleri ve çeşitli regresyon modelleri ikinci bölümde ise  Doğrulayıcı faktör analizi ve yapısal eşitlik modellemesi tanıtılacaktır. | 
  
  
    | Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): | 
     - 1- Teori / model tabanlı ölçüm, test ve analiz anlayışını geliştirmek
 - 2- Sosyal bilimlerde yapısal eşitlik modelleme ve ilgili istatistiklerin neden yararlı olduğunu kavramak
 - 3- SPSS & MPlus kullanarak veri analizi becerisi kazanmak
 
  | 
  
    
    | Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | 
    Öğrenme aktiviteleri: ödevler, ara sınav ve final sınavları Öğretim yöntemi: Anlatım | 
  
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | 
	| 1 | 
    Discriminat Function Analysis | 
     | 
    
	| 2 | 
    Multiple Regression-Moderation&Mediation | 
     | 
    
	| 3 | 
    Overview of Structural Equation Modeling –SEM | 
     | 
    
	| 4 | 
    Introduction to MPlus: Using Commands | 
     | 
    
	| 5 | 
    Regression and Path Analyses with Observed Variables using and Reading MPlus printout: Application MPlus | 
     | 
    
	| 6 | 
    Specification, Identification, and Estimation in SEM | 
     | 
    
	| 7 | 
    Fit assessment and indices, and Measurement models: Confirmatory Factor Analyses | 
     | 
    
	| 8 | 
    Structural Equation model with latent variables | 
     | 
    
	| 9 | 
    Using Parcels in SEM Applications, Model Modification | 
     | 
    
	| 10 | 
    Dyadic Data Analyses I | 
     | 
    
	| 11 | 
    Dyadic Data Analyses II | 
     | 
    
	| 12 | 
    Multi-Sample/Group Analyses | 
     | 
    
	| 13 | 
    Model Modification & Reporting SEM Results | 
     | 
    
	| 14 | 
    Wrapping up | 
     | 
    
     Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
	
	
	
		PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
		
		
| # | 
PY1 | 
PY2 | 
PY3 | 
PY4 | 
PY5 | 
PY6 | 
PY7 | 
PY8 | 
PY9 | 
| OC1 | 
3 | 
  | 
  | 
  | 
  | 
  | 
  | 
  | 
  | 
| OC2 | 
  | 
2 | 
  | 
1 | 
  | 
  | 
  | 
  | 
  | 
| OC3 | 
  | 
  | 
  | 
1 | 
  | 
  | 
  | 
  | 
  | 
		
		
		    Katkı Düzeyi:  1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek