PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
EKNM 310	KATEGORİK VERİ ÇÖZÜMLEMESİ	3 + 0	8. Yarıyıl	5

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Kategorik veri çözümlemesini öğretmek.
Ders İçeriği	Temel Kavramlar, İki Boyutlu Olumsallık Tabloları, İlişki Ölçüleri, Çok Boyutlu Tablolar, Bağımsızlık Testleri, Odds Oranı
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Öğrenci, kategorik verilerin temel özelliklerini, türlerini ve veri yapısını ayırt edebilir.
2	Kategorik verilerin özetlenmesinde kullanılan frekans tabloları, çapraz tablolar ve grafiksel yöntemleri oluşturur ve yorumlar.
3	İki veya daha fazla kategorik değişken arasındaki ilişkileri ki-kare (χ²) testleri ile analiz eder ve sonuçları istatistiksel olarak değerlendirir.
4	Olasılık modelleri ve oran (odds) kavramlarını kullanarak kategorik veriler için uygun istatistiksel çıkarımlar yapar.
5	Kategorik veri analizinde kullanılan temel modelleme yaklaşımlarını tanır ve basit düzeyde uygular.
6	Analitik düşünme yeteneği kazanır.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

No	PY 01	PY 02	PY 03	PY 04	PY 05	PY 06	PY 07	PY 08	PY 09	PY 10	PY 11	PY 12
ÖK 001	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5
ÖK 002	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5
Ara Toplam	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10
Katkı	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	13	4	52
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)	13	4	52
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	13	13
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	13	13
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			130 5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

Yazdır

Ders Şube Detayları

Dersin Kodu	Dersin Ad	Saat (T+P)	Şube No	Öğretim Dili	Şube Dönemi	Öğretim Sistemi
EKNM 310	KATEGORİK VERİ ÇÖZÜMLEMESİ	3 + 0	1	Türkçe	2025-2026 Bahar	Yüz Yüze

Öğretim Elemanı	E-Posta	İç Hat	Ders Yeri	Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. ATALAY ÇAĞLAR	acaglar@pau.edu.tr		İİBF C0205	Dersin Devam Yüzdesi : %70

Amaç		Kategorik veri çözümlemesini öğretmek.
İçerik		Temel Kavramlar, İki Boyutlu Olumsallık Tabloları, İlişki Ölçüleri, Çok Boyutlu Tablolar, Bağımsızlık Testleri, Odds Oranı

Haftalık Konu Başlıkları

Hafta	Konular
1	Giriş, Binom Dağılımı
2	Hipergeometrik Dağılım, Çokterimli Dağılım
3	İki Yönlü Kontenjans Tablosu
4	Oranların Farkı için Hipotez Testi, Kısmi Risk, Odds Oranı
5	Bağımsızlık Testleri: Pearson Ki-Kare Testi, Olabilirlik Oran Testi, Artıklara Dayanan Bağımsızlık Testi
6	İki Yönlü Nominal-Ordinal Tablolarda Bağımsızlık Testleri, Mann Whitney Wilcoxon Testi
7	İki Yönlü Nominal-Ordinal Tablolarda Bağımsızlık Testleri, Kruskal Wallis Testi
8	İki Yönlü Ordinal-Ordinal Tablolarda Bağımsızlık Testleri (Jonckheere-Terpstra Testi)
9	Küçük Örneklemlerde Bağımsızlık Testleri
10	Üç Yönlü Kontenjans Tabloları
11	Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) Testi
12	Kontenjans Tablolarında İlişki Katsayıları
13	Kontenjans Tablolarında İlişki Katsayıları
14	Paket program uygulamaları

Materyaller

Materyal belirtilmemiştir.

Kaynaklar

Kaynaklar	Kaynak Dili
Categorical Data Analysis, Agresti A., 2002, John Wiley & Sons, Inc., 688p, New Jersey	English
Sosyal Bilimlerde Kategorik Verilerle İlişki Analizi Kontenjans Tabloları Analizi, Arıcıgil Çilan, Ç., 2013, Pegem Akademi197s., Ankara	Türkçe
Kategorik Veri Çözümlemesi, Aktaş Altunay, S., Yılmaz, A.E., Bahçecitapar, M., Bakacak Karabenli, L., 2021, Seçkin Yayınevi, 334s., Ankara.	Türkçe
Kategorik Veri Analizi, Saraçbaşı, T., Aktaş Altunay, S., 2016, Hacettepe Yayınları, Ankara	Türkçe
Categorical Data Analysis for the Behavioral and Social Sciences, Azen, R., Walker, C.M., 2021, Routledge, 326p, New York	English

Ders Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Yöntemi	Katkı Yüzdesi (%)	Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı	60	Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav	40	Ara Sınav

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci