PSYCHOLOGY (ENGLISH)
Bachelor	TR-NQF-HE: Level 6	QF-EHEA: First Cycle	EQF-LLL: Level 6

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Course Code:

1312121010

Ders İsmi:

Advanced Statistics in Behavioral Sciences

Ders Yarıyılı:

Spring

Ders Kredileri:

Theoretical	Practical	Credit	ECTS
3	2	4	7

Language of instruction:

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Type of course:

Necessary

Course Level:

Bachelor

TR-NQF-HE:6. Master`s Degree

QF-EHEA:First Cycle

EQF-LLL:6. Master`s Degree

Mode of Delivery:

Face to face

Course Coordinator :

Prof. Dr. Durmuş Tayyar ŞEN

Course Lecturer(s):

Prof. Dr. Durmuş Tayyar ŞEN

Course Assistants:

Dersin Amaç ve İçeriği

Course Objectives:

The goal of this course is to gain basic understanding and skills in using statistical techniques and basic statistical tests used in behavioral sciences. In line with this goal, the basic concepts of statistics, the characteristics of data distributions, the statistical techniques used to examine the relationships between psychological variables, and the calculation and analysis of these techniques through the SPSS program will be covered during the course.

Course Content:

The goal of this course is to provide an understanding of statistical techniques and basic statistical tests used in behavioral sciences. In line with this goal, basic concepts of statistics, characteristics of data distributions, and statistical techniques used to examine relationships between psychological variables will be covered during the course.

Learning Outcomes

The students who have succeeded in this course;

Learning Outcomes

1 - Knowledge
Theoretical - Conceptual
1) Understands the statistical sections of research articles published in science journals, interprets the research and keeps in mind possible errors and limitations.
2 - Skills
Cognitive - Practical
1) Applies basic statistical methods and knows when to consult a statistician.
2) Uses at least one of the statistics package programs.
3 - Competences
Communication and Social Competence
Learning Competence
1) It provides a strong foundation for further statistics education.
Field Specific Competence
Competence to Work Independently and Take Responsibility

Ders Akış Planı

Week	Subject	Related Preparation
1)	Giriş ve ders tanıtımı
2)	Frekans dağılımları
2)	SPSS yükleme ve programın arayüzleri, bir değişkeni programa işleme. Değişken ayarlarını yapma.
3)	SPSS’e veriler nasıl yüklenir. Data setin özellikleri nelerdir. Kolonlar ve satırlar neyi ifade eder. Kolon birleştirme nasıl yapılır? Ölçeğin ve alt boyutlarının ortalama puanlarını hesaplama
3)	Frekans dağılımlarının betimlenmesi
4)	Olasılık, standart normal dağılım, standart puanlar
4)	Kayıp veri, hatalı veri nedir. Kayıp ve hatalı verilerin sebepleri nelerdir? Bu tip verilerin olduğu durumlarda hangi işlemleri yapmak gerekir?
5)	Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişki
5)	SPSS’le ölçek geçerliği için faktör analizi nasıl yapılır. Uygun olmayan maddeler nasıl atılır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
6)	Basit doğrusal regresyon
6)	SPSS’le ölçek güvenirliği için Cronbah’s Alpha katsayısı nasıl hesaplanır ve yorumlanır.
7)	Anlam çıkartıcı istatistikler
7)	SPSS’de betimsel istatistikler nasıl hesaplanır, yorumlanır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
8)	MIDTERM
9)	SPSS’de normallik testleri nasıl yapılır. Parametrik ve parametrik olmayan testler nelerdir. Hangisi seçilmelidir. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
10)	Bağımsız ve bağımlı örneklem T-testi nasıl yapılır. Hangi koşullar sağlanmalıdır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
10)	Varyans analizi: Ortalamalar arası farkların test edilmesi
11)	Parametrik olmayan varyans analizi yöntemleri
11)	ANOVA (T-way ANOVA, MANOVA) nasıl yapılır. Hangi koşullar sağlanmalıdır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
12)	Güvenirlik hesapları
12)	Korelasyon testleri nelerdir. Hangi grafiklerle, tablolarla gösterilir. Katsayıları nasıl yorumlanır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
13)	Geçerlik hesapları
13)	Basit Doğrusal Regresyon testi nasıl yapılır. Hangi koşullar sağlanmalıdır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
14)	Lojistik Regresyon testi nasıl yapılır. Hangi koşullar sağlanmalıdır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.
14)	Faktör analizi
15)	Davranış bilimlerinde yapay zekâ uygulamaları
15)	Diskriminant analizi nasıl yapılır. Hangi koşullar sağlanmalıdır. Bilimsel bir araştırmada nasıl raporlanır.

Sources

Course Notes / Textbooks:

References:

Büyüköztürk, Ş., Çokluk, O., & Köklü, N. (2020). Sosyal bilimler için
istatistik [Statistics for social sciences]. Pagem Akademi.
Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel,
F. (2022). Bilimsel araştırma yöntemleri [Scientific research methods] (32th
ed.). Pagem Akademi.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate
data analysis. In Polymers (7th ed.). Pearson Education Limited.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	3	4
Program Outcomes

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

No Effect	1 Lowest	2 Low	3 Average	4 High	5 Highest

Program Outcomes

Level of Contribution

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Beyin fırtınası /Altı şapka
Course
Labs
Soru cevap/ Tartışma

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Uygulama

Assessment & Grading

Semester Requirements	Number of Activities	Level of Contribution
Final Practice	1	% 40
Semester Final Exam	1	% 30
Quiz	2	% 30
total		% 100
PERCENTAGE OF SEMESTER WORK		% 70
PERCENTAGE OF FINAL WORK		% 30
total		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Activities	Number of Activities	Duration (Hours)	Workload
Course Hours	15	3	45
Application	15	1	15
Study Hours Out of Class	15	8	120
Quizzes	2	2	4
Midterms	1	4	4
Final	1	8	8
Total Workload			196