İşletme
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi
İşletme Programı
Ders Bolognaları
İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi
İşletme Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 99700015 | İstatistik II | 2 | Bahar | 4 | 3+0+0 | 4 | 4 |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi Fatma ÇİFTCİ |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Dr. Öğr. Üyesi Fatma ÇİFTCİ | C-105 | [email protected] | 7429 | Çarşamba 14:00 |
Dersin İçeriği
İstatistik dersi, iş dünyasında etkili veri analizi ve karar verme için gerekli olan kapsamlı bir dizi konuyu kapsamaktadır. Temel çalışma alanları arasında tanımlayıcı istatistikler, olasılık teorisi ve çeşitli olasılık dağılımları yer almaktadır. Öğrenciler hipotez testi, güven aralıkları ve regresyon analizi dahil olmak üzere çıkarımsal istatistikler hakkında bilgi edineceklerdir. Ders ayrıca veri analizi ve görselleştirme için istatistiksel yazılım kullanımını da ele almaktadır. Vaka çalışmaları ve pratik alıştırmalar yoluyla pazar araştırması, kalite kontrol ve finansal analiz gibi gerçek dünya uygulamalarına vurgu yapılacaktır. Dersin sonunda öğrenciler, iş verilerini analiz etmek ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için istatistiksel teknikleri uygulama konusunda yetkin olacaklardır.
Dersin Amacı
İstatistik dersinin amacı, öğrencileri verileri analiz etmek ve bilinçli iş kararları almak için gerekli temel istatistiksel beceri ve bilgilerle donatmaktır. Bu ders, öğrencilerin nicel bilgileri toplama, yorumlama ve sunma yeteneklerini geliştirmeyi, istatistiksel yöntemler ve bunların iş bağlamındaki uygulamaları konusunda sağlam bir temel sağlamayı amaçlamaktadır. Teorik kavramları pratik uygulamalarla bütünleştirerek, öğrenciler iş problemlerini çözmek, operasyonları optimize etmek ve stratejik planlamayı desteklemek için istatistiksel araçları yöntemleri kullanmaya hazır olacaklardır.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | X |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P1 | İşletmelerin temel fonksiyonları (yönetim ve organizasyon, muhasebe ve finansman, üretim yönetimi ve pazarlama) ile ilgili ileri düzeyde teorik ve/veya uygulamalı bilgi, becerilere sahip olur. | 2 |
| P2 | İşletmelerin mevcut ve potansiyel problemlerini eleştirel bir biçimde düşünerek belirleyebilir, analiz edebilir, değerlendirebilir ve bilimsel metotlar kullanarak alternatif çözüm önerileri geliştirebilir. | 4 |
| P5 | İşletmecilik alanıyla ilgili bilgileri araştırabilir, analiz edebilir ve elde ettiği sonuçlara göre operasyonel, taktiksel ve stratejik hedefler belirleyebilir. | 4 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ve olasılık dağılımları gibi temel istatistiksel kavramlar ve terminoloji hakkında bilgi sahibi olacaklardır. | P.1.4 | |
| Ö2 | Regresyon ve korelasyon gibi temel istatistiksel analiz ilke ve yöntemlerini açıklayabilir ve bunların iş karar verme sürecindeki önemini anlar. | P.2.5 | |
| Ö3 | Pazar araştırması anketleri, satış raporları ve mali tablolar gibi iş bağlamlarından toplanan veri setlerini analiz etmek ve yorumlamak için istatistiksel teknikleri uygulayabilirler. | P.2.6 | |
| Ö4 | Örüntüleri, eğilimleri ve ilişkileri belirlemek ve iş stratejileri ve kararları hakkında bilgi vermek üzere anlamlı iç görüler ve sonuçlar çıkarmak için istatistiksel verileri analiz edebilirler. | P.5.6 | |
| Ö5 | Örneklem büyüklüğü, veri kalitesi ve istatistiksel anlamlılık gibi faktörleri göz önünde bulundurarak, belirli iş sorunlarını veya araştırma sorularını ele almada farklı istatistiksel yöntem ve tekniklerin uygunluğunu ve etkinliğini değerlendirebilirler. | P.2.7 | |
| Ö6 | Gelecekteki iş trendlerini tahmin etmek için istatistiksel deneyler veya çalışmalar tasarlayabilir ve yürütebilir, istatistiksel ilkeleri uygularken yaratıcılık ve yenilikçilik sergileyebilir. | P.5.7 | |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Nokta tahminleyiciler ve özellikleri, güven düzeyi ve aralığı kavramları |
| 2 | Ana kütle varyansının bilindiği ve bilinmediği durumlar için normal dağılım ortalamasının güven aralığı tahmini |
| 3 | Örneklemlerin bağımlı olduğu iki ana kütle ortalama farkının güven aralığı tahmini |
| 4 | Ana kütle varyansının bilindiği ve bilinmediği durumlar için örneklemlerin bağımsız olduğu iki ana kütle ortalama farkının güven aralığı tahmini |
| 5 | Hipotez test kavramları, Ana kütle varyansının bilindiği durum için normal dağılım ortalamasının hipotez testi, P değer kavramı |
| 6 | Ana kütle varyansının bilinmediği durumlar için normal dağılım ortalamasının hipotez testi |
| 7 | Örneklemlerin bağımlı olduğu iki ana kütle ortalama farkının hipotez testi |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Ana kütle varyansının bilindiği ve bilinmediği durumlar için örneklemlerin bağımsız olduğu iki ana kütle ortalama farkının hipotez testi. İki normal dağılımlı ana kütle için varyans eşitliği testi |
| 10 | Doğrusal modeller, En küçük kareler yöntemi, Doğrusal regresyon modeli, En küçük kareler katsayı tahminleyicileri |
| 11 | Doğrusal regresyon denkleminin açıklayıcı kuvvetleri, Varyans analizi, Kararlılık katsayısı |
| 12 | Ana kütle regresyon eğimi için hipotez testi ve güven aralığı, Ana kütle eğimi için F dağılımı yardımıyla hipotez testi, Tahmin ve güven aralıkları, Korelasyon analizi ve korelasyon hipotez testi |
| 13 | Çoklu regresyon modeli, en küçük kareler yöntemi ve örneklemin çoklu regresyon modeli. Çoklu regresyon denkleminin açıklayıcı kuvvetleri, Kararlılık katsayısı ve çoklu korelasyon katsayısı |
| 14 | Regresyon katsayıları için güven aralıkları ve hipotez testleri. Çoklu regresyon denkleminin tüm katsayıları için F dağılımı vasıtasıyla hipotez testi |
| 15 | Final Sınavı |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Sosyal Bilimler İçin İstatistik |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | 1 | 30 (%) |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Seminer | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 30 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 16 | 16 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 20 | 20 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 120 | ||
| Toplam Yük / 30 | 4 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 4 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P1 | P2 | P5 |
|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ve olasılık dağılımları gibi temel istatistiksel kavramlar ve terminoloji hakkında bilgi sahibi olacaklardır. | 4 | 1 | 1 |
| Ö2 | Regresyon ve korelasyon gibi temel istatistiksel analiz ilke ve yöntemlerini açıklayabilir ve bunların iş karar verme sürecindeki önemini anlar. | 1 | 4 | 1 |
| Ö3 | Pazar araştırması anketleri, satış raporları ve mali tablolar gibi iş bağlamlarından toplanan veri setlerini analiz etmek ve yorumlamak için istatistiksel teknikleri uygulayabilirler. | 1 | 5 | 1 |
| Ö4 | Örneklem büyüklüğü, veri kalitesi ve istatistiksel anlamlılık gibi faktörleri göz önünde bulundurarak, belirli iş sorunlarını veya araştırma sorularını ele almada farklı istatistiksel yöntem ve tekniklerin uygunluğunu ve etkinliğini değerlendirebilirler. | 1 | 1 | 1 |
| Ö5 | Örüntüleri, eğilimleri ve ilişkileri belirlemek ve iş stratejileri ve kararları hakkında bilgi vermek üzere anlamlı iç görüler ve sonuçlar çıkarmak için istatistiksel verileri analiz edebilirler. | 1 | 1 | 4 |
| Ö6 | Gelecekteki iş trendlerini tahmin etmek için istatistiksel deneyler veya çalışmalar tasarlayabilir ve yürütebilir, istatistiksel ilkeleri uygularken yaratıcılık ve yenilikçilik sergileyebilir. | 1 | 1 | 5 |