Bizi takip edin
|
EN

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

Deneysel Psikoloji Doktora Programı

PSY 611 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Çok Düzeyli Modelleme
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
PSY 611
Güz/Bahar
3
0
3
7.5

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Doktora
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri -
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu ders içiçe geçmiş/hiyerarşik veri için kullanılan çok düzeyli modelleme ve söz konusu modellemenin psikolojide uygulamaları üzerine odaklanmaktadır. Öğrencilere ne durumlarda çok düzeyli modellemeye gereksinim olduğu, bu modeller kullanılarak ne tür hipotezlerin test edilebileceği ve bu tür verinin analizinde kullanılan farklı istatistiksel yaklaşımların öğretilmesi amaçlanmaktadır. Söz konusu verinin analizinde kullanılan MLwiN ve Mplus paket programları ve bu tür verinin analizinden elde edilen bulgular ile bulguların yorumlanması ve rapor edilmesinin dersin amaçları arasındadır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • hiyerarşik verinin analizinde kullanılan temel kavramları betimleyebilecektir.
  • hiyerarşik verinin analizinde kullanılan farklı istatistiksel yaklaşımları ayırt edebilecektir.
  • veri hiyerarşik yapıda olduğunda araştırma problemlerini doğru bir şekilde belirleyebilecektir.
  • veri hiyerarşik yapıda olduğunda araştırma problemlerini doğru bir şekilde belirleyebilecektir.
  • hiyerarşik verinin analizinde doğru istatistiksel teknikleri farklı paket programlar (MLwiN ve Mplus) kullanarak uygulayabilecektir.
  • Hiyerarşik verinin analizinde kullanılan farklı istatistiksel yaklaşımları ayırt edebilecektir.
Ders Tanımı Bu ders hiyerarşik yapıdaki verinin analizinde kullanılan istatistiksel modelleri kapsamaktadır. Bu ders hem geleneksel regresyon analizi hem de yapısal eşitlik modellemesi çerçevesinde yürütülmektedir.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Ders içeriğinin gözden geçirilmesi ve giriş
2 Çoklu Regresyonun gözden geçirilmesi Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics: and sex and drugs and rock 'n' roll (4th ed.). Dubai: Sage Publications, Bölüm 8
3 Çok düzeyli modellemeye giriş Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge, Bölüm 1
4 İki-düzeyli regresyon modeli Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge, Bölüm 2
5 Tahminleme ve Çok düzeyli regresyonda hipotez test etme Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge, Bölüm 3
6 Seçkisiz Sabit ve Eğim Modelleri Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (1999). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling. Bölüm 5
7 Seçkisiz Sabit ve Eğim Modelleri Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (1999). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling. Bölüm 5
8 Ara Sınav
9 Yapısal Eşitlik Modellerinin gözden geçirilmesi Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York: Guilford Press, Bölüm 4
10 Çok düzeyli Ölçme Modelleri Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge, Bölüm 14
11 Çok düzeyli Ölçme Modelleri Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge, Bölüm 14
12 Çok düzeyli Yol Analizi Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge, Bölüm 15
13 Çok düzeyli Yapısal Regresyon Modelleri Muthe´n, L. K., & Muthe´n, B. O. (1998-2015). Mplus users’ guide. Los Angeles, CA: Muthe´n & Muthe´n.
14 Çok düzeyli Yapısal Regresyon Modelleri Muthe´n, L. K., & Muthe´n, B. O. (1998-2015). Mplus users’ guide. Los Angeles, CA: Muthe´n & Muthe´n.
15 Çok düzeyli Yapısal Regresyon Modelleri Muthe´n, L. K., & Muthe´n, B. O. (1998-2015). Mplus users’ guide. Los Angeles, CA: Muthe´n & Muthe´n.
16 Dönemin gözden geçirilmesi

 

Ders Kitabı
Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics: and sex and drugs and rock 'n' roll (4th ed.). Dubai: Sage Publications. ISBN 978-1-84787-906-6. ISBN 978-1-84787-907-3
 
Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge. ISBN 978–1–84872–845–5
 
Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (1999). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling. ISBN 9781849202015.
 
Muthe´n, L. K., & Muthe´n, B. O. (1998-2015). Mplus users’ guide. Los Angeles, CA: Muthe´n & Muthe´n
Önerilen Okumalar/Materyaller

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
4
40
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
30
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
5
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
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
16
5
80
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
4
10
40
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
0
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
25
25
Final Sınavı
1
32
32
    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

 


İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.