GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9103035882025 | Gıda Mühendisliği Araştırmalarında İstatistiksel Uygulamalar | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 8,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, lisansüstü öğrencilere gıda bilimi ve teknolojisi alanındaki bilimsel araştırmalarda en fazla kullanılan istatistiksel analiz yöntemlerin tanıtılarak uygulamalı olarak öğretilmesidir.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. Onur ÖZDİKİCİERLER
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Örnek gruplarının tanımlayıcı istatistiklerini yorumlayabilme ve ortalamaların karşılaştırılması analizlerini gerçekleştirebilme |
| 2 | Tek veya çok değişkenli Varyans analizini (ANOVA) uygulayabilme ve yorumlayabilme |
| 3 | Regresyon analizi ile bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında matematiksel ilişkiler oluşturabilme |
| 4 | Çok değişkenli veri analizlerini kavrayabilme, temel bileşen analizi gerçekleştirebilme ve sonuçları yorumlayabilme |
| 5 | Deneme dizaynı oluşturabilme ve modelleme yaklaşımı üzerinden optimizasyon yapabilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
SPSS programı üzerinden; tanımlayıcı istatistikler, ANOVA, tek değişken analizleri, korelasyon-regresyon kavramları ve bu analizlerin yorumlamaları. Unscrambler X programı üzerinden temel bileşen analizi uygulamaları ve sonuçların yorumlanması.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Programların tanıtılması ve ilk açıklamaların yapılması, dersin tanıtımı | ||
| 2 | SPSS programında veri paneli ve değişken panelleri, değişken özelliklerinin değiştirilmesi | ||
| 3 | Tanımlayıcı istatistikler kavramı | ||
| 4 | t-testi, eşlenmiş örnekler t-testi ve tek yönlü varyans analizi (ANOVA) | ||
| 5 | Tek değişken ve çok değişken analizleri | ||
| 6 | Korelasyon kavramı | ||
| 7 | Lineer regresyon ve Lineer olmayan regresyon (eğri uydurma) | ||
| 8 | Arasınav haftası | ||
| 9 | Arasınav haftası | ||
| 10 | Çok değişkenli veri analizlerine giriş | ||
| 11 | Kümelenme analizleri | ||
| 12 | Temel Bileşen Analizi (PCA) | ||
| 13 | Deneysel desenler ve özellikleri | ||
| 14 | Design-Expert programında yanıtların modellenmesi ve tanılayıcı analizlerin yorumlanması | ||
| 15 | Optimizasyon kavramı | ||
| 16 | RSM ile Optimizasyon uygulaması |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
- Sabine Landau, Brian S. Everitt, 2004, A Handbook of Statistical Analyses using SPSS, CRC Ress, 338p. - Raymond H. Myers, Douglas C. Montgomery, Christine M. Anderson-Cook, 2016, Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, 4th Edition, WILEY, 856p.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 3 | 14 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Ev Ödevi | 2 | 50 | 100 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 228 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 5 | ||||||
| ÖÇ 2 | 5 | ||||||
| ÖÇ 3 | 5 | ||||||
| ÖÇ 4 | 5 | ||||||
| ÖÇ 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek