| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Psikoloji'de İleri Seviye Araştırma Yöntemleri ve İstatistik Analizleri II | PSY 502 | 5 | 2 | 3 + 2 | 4 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Sosyal bilimlerde, ileri düzeyde çok değişkenli analiz teknikleri hakkında kavramsal bilgi sahibi olmak |
| 2. Farklı ileri analiz tekniklerinin temel varsayımlarını ve kısıtlılıklarını anlamak. |
| 3. Sosyal bilimlerde, ileri düzeyde çok değişkenli analiz tekniklerini yürütme becerisi kazanmak. |
| 4. Farklı analiz tekniklerinin sonuçlarını rapor etme becerisi kazanmak. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | PSY 501 |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders psikoloji alanında kullanılan bazı ileri seviye çok değişkenli istatistik analizi tekniklerini tanıtmaktadır. Çok Değişkenli Regresyon Analizi, Düzenleyici Değişkenli Regresyon Analizi, Lojistik Regresyon, Yapısal Eşitlik Modelleme, Faktör Analizi gibi analizlerin kavramları ve varsayımları açıklanmakta, derste bu analizlerin demonstrasyonu yapılmakta ve öğrenciler bu analizleri lab/uygulama saatlerinde kendileri yürütmekte ve raporlamasını yapmaktadır. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrencilerin mevcut derste üretken yapay zeka (ÜYZ) araçlarını kullanmaları ders değerlendirme sistemi için bir kısıt oluşturmamaktadır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Ders Tanıtımı |
| 2 | Genel Doğrusal Modelin tekrarı |
| 3 | Veri Temizleme |
| 4 | Çoklu Regresyon |
| 5 | Çoklu Regresyon |
| 6 | Binary Lojistik Regresyon Analizi |
| 7 | Binary Lojistik Regresyon Analizi |
| 8 | Yönetsel Regresyon |
| 9 | Mediation |
| 10 | Yönetsel Regresyon / Mediation |
| 11 | Ara Sınav |
| 12 | Faktör Analizi |
| 13 | Doğrulayıcı Faktör Analizi |
| 14 | Yapısal Eşitlik Modeli |
| |
| Kaynaklar: |
| Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2014). Using Multivariate Statistics. Pearson
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Sınıf içi öğrenim ve laboratuvar dersleri
|
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Aktiviteler | 1 | %30 |
| Aktiviteler | 5 | %30 |
| Aktiviteler | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Temel kavramsal bilgiler üzerine ileri düzey bir birikime sahip olmak ve bu bilgilerin sosyal ve davranışsal bilimler bağlamındaki uygulamalarını değerlendirebilmek. | 4 |
| 2 | Toplumlar arası ilişkilerin prensiplerine dair temel bir bilgi birikimine sahip olmak. | 0 |
| 3 | Alanla ilgili kavramsal bilgileri analiz edebilmek ve bu bilgilerin uygulamadaki yansımalarını değerlendirebilmek. | 4 |
| 4 | Sosyal ve davranışsal bilim alanlarındaki özgün içeriklere yazılı ve görsel kaynaklar aracılığı ile ulaşabilmek. | 1 |
| 5 | Teknolojik yöntemler kullanılarak işlenen verilerden bilgiler elde edebilmek ve bu bilgileri sonrasında teknolojik ekipmanlar yardımı ile sunabilmek | 4 |
| 6 | Alanın alt dalları ve sosyal bilimlerin diğer alanları ile temas halinde olarak disiplinlerarası çıkarımlar ve analizler yapabilmek. | 2 |
| 7 | Alandaki uygulamalar esnasında beklenmedik ve karmaşık problemler ile yüzleşildiğinde, bu problemleri çözebilmek adına hem bir ekip elemanı hem de bireysel olarak sorumluluk alabilmek. | 0 |
| 8 | Alanda kazanılan bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşım ile değerlendirebilmek. | 1 |
| 9 | Hayat boyu öğrenim ve sorgulama üzerine bir farkındalık kazanmak. | 1 |
| 10 | İnsanları ve enstitüleri bilgilendirmek, alanda karşılaşılabilecek problemlere dair fikir alışverişinde bulunmak. | 0 |
| 11 | Sosyal sorumluluk bilinci ile içinde bulunulan sosyal çevre için projeler ve aktiviteler organize etmek ve bunları uygulamak. | 0 |
| 12 | Alandaki gelişmeleri takip etmek ve bu konularda alandaki diğer kişilerle (en az Avrupa Dil Portfolyosu B1 seviyesinde olmak üzere) yabancı bir dil kullanarak iletişim içerisinde olmak. | 1 |
| 13 | Veri toplama, yorumlama, uygulama ve bildirme aşamalarını kültürel, bilimsel ve etik değerleri göz önünde bulundurarak denetlemek. | 0 |
| 14 | Sosyal haklar ve adalet, kültürel değerler, çevrenin korunması, işçi sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bir bilince sahip olmak | 0 |
| 15 | Değişime ve yeniliğe karşı açık olmak. | 0 |