LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Deneysel Psikoloji Doktora Programı
PSY 601 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Psikolojide Bilgisayar Uygulamalı Niceliksel Yöntemler
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
PSY 601
|
Güz
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
| Dersin Türü |
Zorunlu
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Doktora
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | TartışmaSoru & CevapAnlatım / Sunum | |||||
| Dersin Koordinatörü | - | |||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | - | |||||
| Dersin Amacı | Bu ders psikolojide kullanılan ileri istatistiksel teknikler üzerine odaklanmaktadır. Bu derste öğrencilerin psikolojik araştırmalarda kullanılan karmaşık istatistiksel hipotezlerin oluşturabilmesini, bu hipotezleri test edebilmek için doğru istatistiksel analizi seçebilmelerini ve analizleri R istatistik programını kullanarak yapabilmelerini sağlamak amaçlanmaktadır. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders; R diline giriş ve R ortamı, ortalamaların karşılaştırılması, doğrusal karmaşık etki modelleri, sinyal tespit kuramı ve analizini içermektedir. |
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Ders içeriğinin tanıtılması | |
| 2 | R Diline Giriş ve R ortamı | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 3 Braun W. J. and Murdoch, D. J. (2007). A First Course in Statistical Programming with R. Cambridge: Cambridge University Press. Bölüm 1 & 2 |
| 3 | Ortalamaların karşılaştırılması: ANOVA | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 10 |
| 4 | Tekrarlı Ölçümler için ANOVA | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 13 |
| 5 | Karmaşık Desenlerin Analizi | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 15 |
| 6 | Doğrusal Karmaşık Etkiler Modelleri | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 19 |
| 7 | Doğrusal Karmaşık Etkiler Modelleri | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 19 |
| 8 | Bayram tatili | |
| 9 | Doğrusal Gelişim Modelleri | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 19 |
| 10 | Doğrusal Gelişim Modelleri | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Bölüm 19 |
| 11 | Bin Analizi | Tagliabue, M., Zorzi, M., Umilta, C., & Bassignani, F. (2000). The role of long-term-memory and short-term-memory links in the Simon effect. Journal of experimental psychology. Human perception and performance, 26 2, 648-70.Nuerk, H.-., Weger, U.W., & Willmes, K. (2001). Decade breaks in the mental number line? Putting the tens and units back in different bins. Cognition, 82, b25-b33. |
| 12 | Sinyal Tespit Kuramı ve Analizi | Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Calculation of signal detection theory measures. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 31, 137–149. |
| 13 | Difüzyon modeli | Ratcliff, R., & McKoon, G. (2008). The Diffusion Decision Model: Theory and Data for Two-Choice Decision Tasks. Neural Computation, 20, 873–922. https://doi.org/10.1162/neco.2008.12- 06-420 Schwarz, W. (2001). The ex-Wald distribution as a descriptive model of response times. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 33(4), 457–469. https://doi.org/10.3758/BF03195403 |
| 14 | Difüzyon modeli | Ratcliff, R., & McKoon, G. (2008). The Diffusion Decision Model: Theory and Data for Two-Choice Decision Tasks. Neural Computation, 20, 873–922. https://doi.org/10.1162/neco.2008.12- 06-420 Schwarz, W. (2001). The ex-Wald distribution as a descriptive model of response times. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 33(4), 457–469. https://doi.org/10.3758/BF03195403 |
| 15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final |
| Ders Kitabı | Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. ISBN-13: 978-1446200469
ISBN-10: 1446200469.
Braun W. J. and Murdoch, D. J. (2007). A First Course in Statistical Programming with R. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-57646-9
|
| Önerilen Okumalar/Materyaller |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev |
3
|
40
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje |
1
|
30
|
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav | ||
| Final Sınavı |
1
|
30
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
4
|
70
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
30
|
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
13
|
5
|
65
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
3
|
14
|
42
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
1
|
30
|
30
|
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
0
|
||
| Final Sınavı |
1
|
40
|
40
|
| Toplam |
225
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | Yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak psikoloji bilim alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce ve/veya araştırma ile uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve bilime yenilik getirecek özgün katkılarda bulunur. |
X | ||||
| 2 | İnsan zihni ve davranışlarına ilişkin mekanizmalar hakkında disiplinler arasındaki etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirlerin analiz, sentez ve değerlendirmelerinde uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır. |
X | ||||
| 3 | Bilimsel psikolojinin yöntembilimi ile ilgili yeni bilgilere sistematik bir biçimde yaklaşır ve zihin-davranış-beyin ile ilgili araştırma yöntemlerinde üst düzey beceri kazanır. |
X | ||||
| 4 | Bilime yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem geliştirir ya da bilinen bir yöntemi farklı bir alana uygulayarak özgün bir konuyu araştırır. |
X | ||||
| 5 | Yeni ve karmaşık fikirlerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. |
X | ||||
| 6 | Yaratıcı ve eleştirel düşünme, sorun çözme ve karar verme gibi üst düzey zihinsel süreçleri kullanarak psikoloji bilimine yönelik yeni fikirler geliştirir. |
X | ||||
| 7 | Psikoloji ile ilgili bir görgül makaleyi ulusal ya da uluslararası hakemli dergilerde yayınlayarak psikolojiye ilişkin bilginin sınırlarını genişletir. |
X | ||||
| 8 | Özgün ve disiplinler arası sorunların çözümlenmesini amaçlayan panel, atölye ve konferans gibi etkinlikleri amacına uygun şekilde tespit eder, katılır, organize eder ve bu ortamlarda liderlik yapar. |
X | ||||
| 9 | Zihin-Davranış-Beyin üçlüğüne ilişkin öncü ve yenilikçi kuramları ve yöntemleri takip eder, çözümleme ve araştırmalarda bu kuram ve yöntemleri kullanır ve bilgi toplumu olma sürecine katkıda bulunur. |
X | ||||
| 10 | Deneysel psikoloji bağlamında ilişkiler ve süreçlerin stratejik çözümlemesini yapar, işlevsel ve etkili iletişim olanakları geliştirir. |
X | ||||
| 11 | Psikoloji bilimi ve iş hayatı çerçevesinde toplumsal, bilimsel ve etik sorunlara yaratıcı çözümler bulur ve bu çözümleri destekleyen değerleri yaygınlaştırır. |
X | ||||
| 12 | Deneysel Psikoloji alanı ile ilgili kıstaslara uygun, özgün bir tez hazırlar. |
X | ||||
| 13 | Psikoloji disiplininde ağırlıklı kullanılan İngilizce dilinde yetkindir ve bu dilde sözlü ve yazılı iletişim kurar. |
X | ||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
