SESHAT EĞİTİMDE VE PSİKOLOJİDE BİYOMETRİK VE BOYLAMSAL ARAŞTIRMALAR GRUBU
Ders İçeriği:
Bu derste, istatistiksel bilgi ve becerilerin R programlama dili aracılığı ile veri manipülasyonu ve analizinde kullanımına odaklanılmaktadır. Kodlama ağırlıklı çalışmalar en temelde üç alt başlık düşünülerek planlanmıştır:
1. Veri yönetimi (Kodlama, değişken oluşturma, gibi)
2. Temel İstatitik hesaplama (Birey, madde ve Test)
3. Veri ve istatistikleri Grafikler ile özetleme
Dersi alan öğrencilerden daha önceden proglama yapmayı bilmeleri beklenmemektedir. Ancak, temel istatistiksel bilgi ve becerilerin eksikliği bu dersteki başarıyı olumsuz etkileyecektir.
Tekrar uygulamaları için kendi tercihiniz olan veri setlerini kullanabilir veya dersin öğretim üyesinden talep edebilirsiniz..
Dersi veren: Dr. Nilüfer Kahraman
Kredisi (AKTS): 3 (6)
Fakülte: Gazi Eğitim Fakültesi
Dersin dili: TR
Akademik dönem: Bahar
Dersin içeriği ve ölçme ve değerlendirme planı gerekli görüldüğü durumlarda değişime açıktır. Ancak, en temelde öğrenciden beklenen, bir ölçme veri seti üzerinden, bir araştırma sorusunu yanıtlama amaçlı bir "istatistksel analiz ve sonuçları raporu" hazırlamasıdır. Ürün dosyasına olması beklenenler: :
-
Giriş: Çalışmaya konu araştırma sorusu ve ölçme verisinin kısa tanıtımı. Ölçümlerin hangi özellikleri ölçtüğü konusunda teorik ve varsa ampirik bilgilerin kısa paylaşımı.
-
Kodlama 1. Ham Veri işleme: R'a aktarma ve analizler için hazır formata getirme amaçlı, R kod dosyası (script). Değişkenlerin veri türlerinin belirlenmesi, modifiesi, vb. (categorical, factor, etc.)
-
Kodlama 2. Ham verinin tasnifi: Kaç değişken var, hangileri kategorik, kategoriler neler, kayıp veri durumu nedir?
-
Kodlama 3. Veriyi görseller ve temel istatistikler ile inceleme: Grafikler alma ve yorumlama
-
Kodlama 4. Ham veriyi temizleme, istenen yeni değişkenlerin oluşturulması ile veriyi şekillendirme; Tekrar görseller ve temel istatistikler ile inceleme
-
Kodlama 5. İstatistiksel analizler: girişte verilen araştırma sorusunu yanıtlamada kullanılacak istatistiksel modeller seçme, uygulama, değerlendirme ve yorumlama.
-
Raporlama: Girişten yorumlamaya kadar geçen süreci tartışma ve raporlaştırma.
R Dolabı
Jeff Solka
Emmanuel Paradis
-
You will need to download and install R and R Studio on your PC or laptop. Both R and R Studio are for Free Software.
R is a system for statistical analyses and graphics created by Ross Ihaka and Robert Gentleman1. R is both a software and a language considered as a dialect of the S language created by the AT&T Bell Laboratories. S is available as the software S-PLUS commercialized by Insightful2. There are important dierences in the designs of R and of S: those who want to know more on this point can read the paper by Ihaka & Gentleman (1996) or the R-FAQ3, a copy of which is also distributed with R. R is freely distributed under the terms of the GNU General Public Licence4; its development and distribution are carried out by several statisticians known
as the R Development Core Team. R is available in several forms:
Summary
R is available in several forms: the sources (written mainly in C and some routines in Fortran), essentially for Unix and Linux machines, or some pre-compiled binaries for Windows, Linux, and Macintosh. The les needed to install R, either from the sources or from the pre-compiled binaries, are distributed from the internet site of the Comprehensive R Archive Network (CRAN)5 where the instructions for the installation are also available. Regarding the distributions of Linux (Debian, . . . ), the binaries are generally available for the most recent versions; look at the CRAN site if necessary.