SAY712 - KARMAŞIK ÖRNEKLEME ANALİZLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KARMAŞIK ÖRNEKLEME ANALİZLERİ | SAY712 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 2 | 2 | 3 | 10 |
| Önkoşul(lar)-var ise | SAY611 veya dengi | |||||
| Dersin Dili | İngilizce | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Uygulama-Alıştırma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Prof. Dr. Ahmet Sinan Türkyılmaz | |||||
| Dersin amacı | Karmaşık örnekleme özellikleri taşıyan veri setlerinin analizini öğrenmek | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Araştırmalarda hesaplamalar yapma ve karmaşık örneklem tasarımlarından sonuç çıkarma, çok aşamalı tasarım, tabakalama, küme örneklemesi, sonlu yığın düzeltmeleri, desen etkisi, etkili örneklem büyüklüğü; Örnekleme dağılımları, güven aralıkları; Taylor serisi lineerizasyonu, Jackknife tekrarlı yöntemi, dengeli olarak tekrarlanan tekrarlı yöntemler; Son Kümeleme; İstatistik programları ile örnekleme hatası hesaplama; Alt nüfus/yığın hesaplamaları, Kategorik veri analizi; Karmaşık örneklemler için lineer regresyon; karmaşık örneklemler için lojistik regresyon; poisson ve negatif binom regresyon | |||||
| Kaynaklar | Heeringa SG, West BT, Berglund PA (2010). Applied survey data analysis. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Kavramlara giriş |
| 2. Hafta | Araştırmalarda hesaplamalar ve karmaşık örneklem tasarımları için sonuç çıkarma (1. Bölüm) |
| 3. Hafta | Araştırmalarda hesaplamalar ve karmaşık örneklem tasarımları için sonuç çıkarma (2. Bölüm) |
| 4. Hafta | Betimleyici istatistikler için örnekleme hatası hesaplama, Taylor serisi lineerizasyonu yöntemi. Varyans tahminleri için tekrarlamalı yöntemler: Jackknife tekrarlı yöntemi (JRR). Dengeli olarak tekrarlanan tekrarlı yöntemler (BRR) |
| 5. Hafta | Örnekleme hatası hesaplama modelleri; Son kümeleme |
| 6. Hafta | Yüzdelik çıkarımlar, Alt nüfus/yığın hesaplamaları. Araştırma hesaplarının fonksiyonları |
| 7. Hafta | Kategorik veri için analiz yöntemleri |
| 8. Hafta | Ara Sınav |
| 9. Hafta | Lineer Regresyon tekrarı |
| 10. Hafta | Karmaşık örneklemler için lineer regresyon |
| 11. Hafta | Karmaşık örneklemler için lojistik regresyon |
| 12. Hafta | Çok terimli, sıralı lojistik regresyon |
| 13. Hafta | Poisson, negatif Binom Regresyon. |
| 14. Hafta | Eksik veriler için imputasyon. Araştırma verileri için çoklu imputasyon çıkarımı |
| 15. Hafta | Genel Sınava Hazırlık |
| 16. Hafta | Genel Sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 30 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 6 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 16 | 2 | 32 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 4 | 56 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 16 | 80 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 42 | 42 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 90 | 90 |
| Toplam İş Yükü | 37 | 154 | 300 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Araştırma yöntemleri konusunda genel teorik bilgi edinir, nicel araştırma yöntemleri ile ilgili temel kavramlar ve örnekleme teknikleri konusunda bilgi edinir, nicel veri analizinde kullanılan modeller ve teknikleri öğrenme, uygulama ve geliştirme bilgisine sahip olur ve bu bilgiyi araştırma tasarımı, uygulaması ve analizine dönüştürme ve geliştirme bilgisi kazanır. | X | ||||
| 2. Nitel araştırma yöntemleri ile ilgili temel kavramsal bilgilere, kuramsal bakış açısına ve bu bilgiyi araştırma tasarımı, örnekleme, nitel veri oluşturma, analize dönüştürme ve geliştirme bilgisi ile araştırma yöntemleri arasındaki farklılıklar ve kullanım alanları hakkında bilgi edinir, uzmanlar ve kurumlarla işbirliği içinde değerlendirir, odak grup ve derinlemesine görüşme teknikleri konusunda bilgi ve uygulama becerisi edinir. | X | ||||
| 3. Nitel ve nicel araştırmaların niteliğini değerlendirme, sonuçlarını yorumlama, geliştirme ve uzman ve kurumsal kişilerle işbirliği içinde değerlendirme becerisi kazanır, araştırma sonuçlarını sözlü ve yazılı sunumlara dönüştürerek, ulusal ve uluslararası toplantılarda sunma becerisi kazanır. | X | ||||
| 4. Genellenebilir, güvenilir araştırma tasarımı yeteneği kazanır, veri analizi sonuçlarını yorumlayarak, akademik ve etik kurallara uygun yayına dönüştürme ve geliştirme becerisi edinir, ulusal ve uluslararası araştırma projelerini hazırlayabilecek bilgi, yetenek ve bilinç ile uzmanlar ve kuruluşlarla değerlendirme becerisine sahip olur. | X | ||||
| 5. Araştırma yöntemlerini kullanarak ve özgün bir tez çalışması yaparak yöntemlerin geliştirilmesine katkıda bulunur. | X | ||||
| 6. İngilizceyi en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel düzeyinde kullanarak alanındaki uluslararası yayınları takip eder ve meslektaşlarıyla iletişim kurar. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek