| 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.
