DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İleri Araştırma Yöntemleri ve Veri Analizi | PSY 601 | Güz | 03+00+00 | Zorunlu | 3 | 7.5 |
| Akademik Birim: | Psikoloji |
| Öğrenim Türü: | Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar | - |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Doktora |
| Dersin Koordinatörü: | Selahattin Adil Sarıbay |
| Dersi Veren(ler): | Selahattin Adil Sarıbay |
| Dersin Amacı: | Bu dersin temel amacı, bilimsel araştırmalarda yaygın olarak kullanılan nicel yaklaşımların ve istatistiksel testlerin altında yatan mantığı ileri düzey nüanslarıyla öğrencilere aktarmak, öğrencilerin istatistik uygulamalara eleştirel ve bütünsel bakmalarını sağlamak, yapacakları görgül araştırmaların sağlam bilgi sağlama potansiyelini arttıran pratiklerle tanıştırmak ve psikoloji alanında (ve genel olarak bilimde) sık kullanılan araştırma ve analiz yöntemlerini uygulamak için gerekli bazı temel becerileri (örn., R programlama dili) geliştirmektir. |
| Dersin İçeriği: | Yöntem ve istatistik konularında modern kaynaklardan yoğun okuma ve tartışmalar; öğrencilerin öğrendikleri yeni bakış ve becerileri kendi alanlarına uygulamaya sevk eden haftalık ödevler; R programlama dilini öğrenmelerini sağlayacak egzersiz ve ödevler |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Konu anlatımı; ders içi tartışma ve egzersizler; sunum; ödevler; proje |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Araştırma Etiği I: Alanın Durumu | Chambers (2017; Chs. 1-3) |
| 2 | R ve RStudio'ya Giriş | Ismay & Kennedy (2021; Chs. 1-3) |
| 3 | RMarkdown'a Giriş | Ismay & Kennedy (2021; Chs. 4-5) |
| 4 | Tidyverse ile Veri Düzenleme ve Görselleştirme | Andrews (2021; Chs. 3, 4) |
| 5 | Genel Doğrusal Modele Giriş | Bolin (2022; Chs. 3, 4) |
| 6 | Çoklu Regresyon ve Uzantıları | Bolin (2022; Chs., 5, 7, 8) |
| 7 | NHST'yi Doğru Kullanma | Lakens (2022; Chs. 1-2) |
| 8 | Alternatif Paradigmalar: Olasılıklar ve Bayes | Lakens (2022; Chs. 3-4) |
| 9 | Bilgilendirici Çalışmaların Tasarlanması | Lakens (2022; Ch. 5) |
| 10 | Etki Boyutları ve Güven Aralıkları | Lakens (2022; Chs. 6-7) |
| 11 | İstatistiksel Güç | Lakens (2022; Ch. 8) |
| 12 | Eşdeğerlik Testi ve Aralık Hipotezleri | Lakens (2022; Ch. 9) |
| 13 | Ölçüm ve Geçerlilik | Flake & Fried (2020); Lin et al. (2021) |
| 14 | Araştırma Etiği II: İyileştirmeler | Chambers (2017; Ch. 8); Lakens (2022; Ch. 13) |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| Andrews, M. (2021). Doing data science in R: an introduction for social scientists. SAGE. Bolin, J. E. (2022). Regression analysis in R: a comprehensive view for the social sciences. CRC Press. Chambers, C. (2017). The seven deadly sins of psychology: A manifesto for reforming the culture of scientific practice. Princeton University Press. Flake, J. K., & Fried, E. I. (2020). Measurement schmeasurement: Questionable measurement practices and how to avoid them. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 3, 456-465. Ismay, C., & Kennedy, P. C. (2021). Getting Used to R, RStudio, and R Markdown. URL: https://ismayc.github.io/rbasics-book/ Lakens, D. (2022). Improving Your Statistical Inferences. URL: https://lakens.github.io/statistical_inferences/ Lin, H., Werner, K. M., & Inzlicht, M. (2021). Promises and perils of experimentation: The mutual-internal-validity problem. Perspectives on Psychological Science, 16(4), 854-863. |
DİĞER KAYNAKLAR
| Navarro, D. J. (2015). Learning statistics with R: A tutorial for psychology students and other beginners. URL: https://learningstatisticswithr.com/ |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Katılım | 14 | 10 |
| Proje | 1 | 30 |
| Ödev | 8 | 40 |
| Sunum/Jüri | 1 | 20 |
| Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) | 14 | - |
| Total: | 38 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Proje | 1 | 40 | 40 |
| Ödev | 8 | 5 | 40 |
| Sunum/Jüriye Hazırlık | 1 | 9.5 | 9.5 |
| Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler | 14 | 4 | 56 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 187.5 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 |
| OC1 | |||||||||
| OC2 | |||||||||
| OC3 | |||||||||
| OC4 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek