| Akademik Birim: |
Sosyal Bilimler Enstitüsü |
| Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar |
Yok |
| Öğrenim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Düzeyi: |
Doktora |
| Dersin Koordinatörü: |
Ezgi MERDİN UYGUR |
| Dersi Veren(ler): |
Ezgi MERDİN UYGUR |
| Dersin Amacı: |
Bu dersin temel amacı öğrencilere araştırma süreci ve araştırma tasarımı tipleri, çok değişkenli veri analizi için gerekli varsayımlar ve çok değişkenli veri analizi yöntemleri hakkında genel bir bilgi sağlamaktır. |
| Dersin İçeriği: |
Dersin içeriği temel olarak şu konulardan oluşmaktadır: veri toplama yöntemleri, tutum ölçümleri, tek yönlü (değişkenli) veri analizi yöntemleri, çok değişkenli veri analizi için gerekli varsayımlar ve çok değişkenli veri analizi yöntemleri. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
- 1- Literatürdeki farklı istatistiki analizleri anlama ve uygulama becerisinin gelişmesi.
- 2- Her bir “çok değişkenli veri analizi” yönteminin avantaj ve dezavantajların eleştirel bir biçimde değerlendirilebilmesi.
- 3- Her bir “çok değişkenli veri analizi” yönteminin ne zaman kullanılabileceğine ve sonuçlarının değerlendirilebilmesine yönelik bilgi ve becerinin gelişmesi.
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
Okumalar; sınıf içi tartışmalar; ödev, sunum |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 |
Araştırma tasarımı, keşifsel araştırma, nitel veri |
Iacobucci D. ve Churchill, G.A (2019)’dan ilgili bölümler |
| 2 |
Tanımlayıcı araştırma ve nedensel tasarım |
Iacobucci D. ve Churchill, G.A (2019)’dan ilgili bölümler |
| 3 |
Veri toplama ve anket tasarımı |
Iacobucci D. ve Churchill, G.A (2019)’dan ilgili bölümler |
| 4 |
Tutum ölçümleri, örnekleme prosedürleri |
Iacobucci D. ve Churchill, G.A (2019)’dan ilgili bölümler |
| 5 |
Tek değişkenli (yönlü) analiz tekniklerine genel bir bakış |
Iacobucci D. ve Churchill, G.A (2019)’dan ilgili bölümler |
| 6 |
Çok değişkenli analizle için hazırlık: Veri inceleme |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 7 |
Faktör analizi |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 8 |
Çoklu regresyon |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 9 |
Diskriminant ve lojistik regresyon |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 10 |
MANOVA |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 11 |
Kümeleme Analizi |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 12 |
Yapısal eşitlik modeline genel bir bakış |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 13 |
Doğrulayıcı faktör analizi |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
| 14 |
Yapısal eşitlik modeli: Model testi |
Hair ve diğerlerinden (2010) ilgili bölümler |
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 |
| OC1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
| OC3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek
