Lisansüstü Eğitim Enstitüsü · Klinik Psikoloji · Doktora
Dersin Amacı
Bu dersin temel amacı, öğrencilere ileri düzey istatistiksel analiz tekniklerini tanıtmak ve bu alandaki kuramsal bilgi düzeylerini artırmaktır. Ders kapsamında, öğrencilerin klasik regresyon modellerinin ötesine geçerek yapısal eşitlik modeli (YEM) kavramlarını öğrenmeleri, YEM'in temel varsayımları, bileşenleri ve uygulama alanları hakkında bilgi edinmeleri hedeflenmektedir. Öğrencilerin karmaşık araştırma sorularını modelleme, işlemselleştirme ve sınama becerilerini geliştirmeleri amaçlanmaktadır. Ayrıca, istatistiksel analizlerin uygulanmasına yönelik olarak R programının kullanımına yönelik pratik bilgiler sunulacak ve öğrencilerin analiz yazılımlarında yetkinlik kazanmaları sağlanacaktır.
Ders İçeriği
Bu ders, ileri istatistiksel yöntemlerin teorik temelleri ile uygulamalı boyutlarını bir arada ele alır. Ders kapsamında aşağıdaki başlıklar işlenmektedir:
Temel istatistik bilgilerinin gözden geçirilmesi
Regresyon analizine giriş ve klasik çoklu regresyon modelleri
Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kuramsal temelleri
YEM’de kavramsal model kurma ve işlemselleştirme
Ölçme modelleri: Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)
Yapısal modeller: Nedensel ilişkilerin test edilmesi
Model uygunluğu (fit) kavramı ve uyum indekslerinin yorumu
Aracı ve düzenleyici değişkenlerle modeller kurma
R programı ile YEM analizlerinin uygulanması (lavaan paketi vb.)
Uygulamalı veri analizi çalışmaları
Bulguların APA formatında raporlanması ve yorumlanması
Bilimsel makale yazımı: Araştırma sorusu belirleme, yöntem bölümü oluşturma, analiz ve tartışma yazımı
Ders süresince hem kuramsal bilgiler hem de uygulamalı örnekler üzerinden ilerlenmekte; öğrencilerin kendi verileri üzerinde analiz yapmaları ve bu analizleri bir bilimsel makale formatına dönüştürmeleri beklenmektedir.
Zorunlu Kaynaklar
Shaughnessy, J. J., Zechmeister, E. B. ve Zechmeister, J. S. (2015). Psikolojide Araştırma Yöntemleri (İlyas Göz, Çev.). İstanbul: Nobel Yayınları. Kazdin, A. E. (2003).
Research Design in Clinical Psychology (4. Baskı). ABD: Allyn & Bacon.
Eldoğan, D., Korkmaz, L., Helvacı, E., Yeniçeri, Z. ve Kökdemir, D. (2015). Akademik Yazım Kuralları Kitapçığı (4. Baskı). Ankara: Başkent Üni. Psi. Bölümü / http://psk.baskent.edu.tr/docs/AYKK_04.pdf
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler klasik regresyon modelleri ile yapısal eşitlik modelleri arasındaki temel farkları açıklar.
- Yapısal eşitlik modellemesinin kuramsal temellerini ve temel kavramlarını tanımlar.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA) uygulayabilir.
- Model uyum indekslerini yorumlayarak modelin geçerliliğini değerlendirir.
- Aracı (mediator) ve düzenleyici (moderator) değişkenleri içeren modeller kurar ve analiz eder.
- R programı aracılığıyla istatistiksel analizleri uygular.
- Elde ettiği bulguları APA formatında raporlar ve yorumlar.
- Akademik araştırma soruları geliştirir ve bu sorulara uygun bilimsel makale yazar.
- İstatistiksel analizleri eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir ve araştırmalarda uygun yöntem seçimleri yapar.
Temel Alan Dağılımı
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Ölçme ve Değerlendirme
AKTS / İş Yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav Haftası Dahil) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 5 | 70 |
| Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 1 | 30 | 30 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Final | 1 | 40 | 40 |
Ders Akışı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Dersin Tanıtımı | Ders İzlencesi |
| 2 | İç ve dış geçerlik | Kazdin (2017) Bölüm 2 |
| 3 | Yapı ve veri değerlendirme geçerliği | Kazdin (2017) Bölüm 3 |
| 4 | Araştırma fikirleri | Ders notları ve Kazdin (2017) Bölüm 4 |
| 5 | Deneysel Desenler | Kazdin (2017) Bölüm 5 |
| 6 | Deneysel olmayan desenler | Shaughnessy ve ark. (2015) / Kazdin (2017) Bölüm 6-7 |
| 7 | Tek denekli desenler | Kazdin (2017) Bölüm 8 |
| 8 | Vize haftası | Vize haftası |
| 9 | Niteliksel desenler I | Kazdin (2017) Bölüm 9 |
| 10 | Niteliksel desenler II | Kazdin (2017) Bölüm 9 |
| 11 | Ölçüm I | Kazdin (2017) Bölüm 10 |
| 12 | Ölçüm II | Kazdin (2017) Bölüm 11 |
| 13 | İstatistik I R programının kullanımı ve analizlerin R programında uygulanması | Ders notları |
| 14 | İstatistik II İstatistik I R programının kullanımı ve analizlerin R programında uygulanması | Ders notları |
| 15 | Makale inceleme | Ders notları |
| 16 | Final haftası | Final haftası |