İSTATİSTİK

Ders Açıklaması

Bu ders bilimsel araştırma yapabilmek için gerekli olan temel istatistik tekniklerini kapsamaktadır. Bu derste betimsel istatistik ile anlam çıkartıcı istatistiğin ana konuları işlenecektir: Değişkenler ve ölçüm düzeyleri; merkez eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, ortanca ve tepedeğer); çizge ve çizelgeler kullanarak verilerin görselleştirilmesi ve özetlenmesi; evren ve evrenden oluşturulan örneklemler; değişkenlik ölçüleri (dağılım genişliği, varyans ve standart sapma); normal dağılım (çan eğrisi); istatistiksel karar vermede kullanılan olasılık kavramı; ortalamanın ve farkın örnekleme dağılımı; güven aralığı oluşturma; hipotez testi; değişkenler arası ilişkileri belirlemek için bağıntı (korelasyon); istatistiksel kestirme için regresyon; farkları belirlemek için t-testi, varyans analizi (ANOVA), kovaryans analizi (ANCOVA); sınıflanmış veriler için non-parametrik teknikler (ki-kare testi); diğer non-parametrik testler.

İSTATİSTİK

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

1. 01 SPSS programını kullanarak verilerin tanımlayıcı istatistiklerini elde edebilir.
2. 02 SPSS programindaki grafikleri kullanarak ver setlerini ozetleyebilirler.
3. 03 Arastirma problemlerinin hipotezlerini olusturabilirler
4. 04 Verilen araştırma problemlerine uygun t testleri ile ikili grupları mukayese edebilir. 4
5. 05 İkiden fazla grup ortalamasını karşılaştırmak için varyans analizinin gerekliliğini anlayabilir ve uygulayabilirler.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Green, S. B., Salkind, N. J. (2014). Using SPSS For Windows And Macintosh -7TH Edition. Boston: Pearson.
2. 02 Elzey, F. F. (1985). Elementary Statistical Techniques. California: Brooks/Cole.
3. 03 Coursepack prepared by the instructor.

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. Literatürü eleştirel bir şekilde analiz ederek, araştırma boşluklarını belirleyerek ve MIS teorisine ve pratiğine katkıda bulunan orijinal çalışmalar tasarlayarak ileri araştırma metodolojilerine (nicel, nitel ve karma yöntemler) hakim olduğunu gösterebilir.
2. Bağımsız bilimsel araştırmayı, akademik titizliği ve MIS alanındaki bilginin ilerlemesine önemli bir katkıyı yansıtan özgün bir doktora tezi hazırlayabilir ve savunabilir.
3. Araştırma paradigmalarının felsefi temellerini açıklayarak, araştırmasını bu çerçeveler içerisinde konumlandırarak ve akademik eleştirilere yanıt vererek tez izleme ve savunmasına hazır olduğunu gösterebilir.
4. Veri toplama, analiz, raporlama ve yayınlama dahil olmak üzere araştırma sürecinin tüm aşamalarında etik ilkeleri, akademik dürüstlüğü ve sorumlu araştırma yürütmeyi uygulayabilir.
5. Bilişim sistemleri araştırmalarının ve örgütsel ve toplumsal bağlamlardaki uygulamalarının sosyal, yasal ve etik etkilerini belirleyebilir.
6. Karmaşık veri kümelerini incelemek ve MIS araştırmalarında anlamlı içgörüler çıkarmak için istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve yapay zeka tabanlı analizler de dahil olmak üzere gelişmiş veri bilimi tekniklerini kullanabilir.
7. Yapay zeka, büyük veri, blok zinciri ve nesnelerin interneti gibi ortaya çıkan teknolojileri tanıyabilir ve değerlendirebilir; bu teknolojilerin kurumsal süreçler ve dijital ekosistemler üzerindeki dönüştürücü etkilerini değerlendirebilir.
8. Disiplinlerarası araştırma ortamlarında işbirliği yapabilir ve liderlik edebilir, üretken bilimsel ortaklıklar kurabilir ve farklı akademik bakış açılarını bütünleştiren araştırma projelerini yönetebilir.
9. Hakemli dergilerde yüksek kaliteli araştırmalar yayınlayabilir, bulgularını uluslararası konferanslarda sunabilir ve dergi hakemliği, konferans organizasyonu ve komite katılımı gibi akademik hizmetlerde aktif olarak yer alabilir.
10. Bilişim sistemleri, teknoloji ve kurumsal stratejinin kesişim noktasında zorlukları belirleyebilir ve yenilikçi, araştırmaya dayalı çözümler önerebilir.
11. İleri düzeyde YBS dersleri sunabilir, lisansüstü araştırmaları denetleyebilir ve etkili rehberlik ve akademik öğretim yoluyla akademik gelişimi destekleyebilir.
12. Sistem düşüncesi ve yenilikçi tasarım metodolojilerini kullanarak BT yeteneklerini kurumsal stratejilerle uyumlu hale getiren gelişmiş bilişim sistemleri ve karar destek sistemleri geliştirebilir.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.