SUİ252

İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi \ Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler

3

6

Zorunlu

İngilizce

Bu dersin önkoşulu bulunmamaktadır.

Bu ders, Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Bölümünün lisans programı için zorunludur. Diğer bölüm öğrencileri, kendi bölümlerinin ders seçimi kurallarının izin vermesi durumunda seçmeli ders olarak alabilir.

Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler lisans müfredatındaki SUI 251 – Araştırma Yöntemleri dersinin üzerine inşa edilen bu ders (i) değişken odaklı araştırma konusunda daha ileri düzeyde bir anlayış geliştirir ve (ii) öğrencileri disiplinde bilimsel çıkarım yapmak için istatistik biliminin temeliyle ve nicel veri kullanımını tanıştırır.

Ana ders kitabı: Galderisi, P. (2015). Understanding Political Science Statistics: Observations and Expectations in Political Analysis. New York: Routledge.

Ders kapsamında öğretilen istatistiksel analiz programı için rehber niteliğindeki ek kaynaklar. • Navarro, D.J., & Foxcroft, D.R., (2022). Learning Statistics with jamovi: A tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.75). DOI: 10.24384/hgc3-7p15
• jamovi programında muhtelif işlemlerin nasıl yapıldığını gösteren demo videoların derleme Youtube çalma listesi: https://www.youtube.com/playlist?list=PLkk92zzyru5OAtc_ItUubaSSq6S_TGfRn

Derste öğretilen kimi yöntemleri kullanan bazı akademik makaleler de işlenmektedir. 2024 Güz dönemi itibariyle makale seçkisinin referans bilgileri aşağıdadır:
• Aliyev, H. (2020). Why Are Some Civil Wars More Lethal Than Others? The Effect of Pro-Regime Proxies on Conflict Lethality. Political Studies, 68(3), 749–767.
• Broz, J., Zhang, Z., & Wang, G. (2020). Explaining Foreign Support for China’s Global Economic Leadership. International Organization, 74(3), 417-452.
• Fox, S., & Hoelscher, K. (2012). Political order, development, and social violence. Journal of Peace Research, 49(3), 431–444.
• Park, J. (2013). Forward to the future? The democratic peace after the Cold War. Conflict Management and Peace Science, 30(2), 178-194.

Tanımlayıcı istatistiğin ve nicel yöntemlerin temel kavramlarını keşfettikten sonra öğrenciler ilk olarak, anket verilerine dayanarak nüfus özelliklerini tahmin etme sanatı olan çıkarımsal istatistikle tanışacaklardır. Ders, günümüzün siyaset bilimi ve uluslararası ilişkiler disiplinine hipotez test etme yolları sağlayan iki değişkenli basit analizlerin ardından başlıca çok değişkenli regresyon modellerine için genel bir bakışla sonuçlanır. “Uygulama amaçlı istatistik” anlayışı ve perspektifi kapsamında öğrenciler (1) kavramları değişkenlere dönüştürme, (2) veri toplama ve (3) veri analizi becerilerini geliştiren iki Hafta:lık ödevler üzerine çalışacaklardır. Öğrenciler bu ödevleri bireysel olarak veya grup halinde hazırlayabilirler.

1. Öğrenciler, temel istatistiksel ve nicel analiz kavramlarını tanımlayabilecek, açıklayabilecek ve kullanabilecektir.
2. Öğrenciler, veri setlerini anlamlandırmak ve özetlemek için tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilecek ve yorumlayabilecek, bulgularını tablolar, grafikler ve yazılı özetler aracılığıyla etkili bir şekilde iletebilecektir.
3. Öğrenciler, başta güven aralıkları oluşturma ve hipotez testleri yapma dahil olmak üzere, çıkarımsal istatistiksel yöntemlerini örneklem verilerinden hareketle popülasyon parametrelerini tahmin etmek için uygulayabilecektir.
4. Öğrenciler, iki değişkenli ve çok değişkenli istatistiksel modeller ve bunların siyaset bilimi ve uluslararası ilişkilerdeki uygulamaları hakkında temel bir anlayış kazanacaklardır. Bir istatistiksel analiz yazılımını kullanarak başlangıç ​düzeyinden orta düzeye kadar olan bazı nicel analizleri yapabileceklerdir.
5. Öğrenciler, nicel analiz çıktılarını yorumlayabilecek ve bunlar üzerinden sosyal ve siyasi olgular hakkında anlamlı sonuçlar çıkarabilecektir. Nicel analiz bulgularını hem uzmanlara hem de genel okuyucuya/dinleyiciye aktarabileceklerdir.

1. Hafta: Giriş ve siyaseti bilimsel olarak çalışmaya dair temel kavramlar
2. Hafta: (a): Kavramları nicel araştırma için sayılara dönüştürme: değişkenler, korelasyon, nedensellik, (b): Nicel veri, elektronik tablo ve tanımlayıcı istatistiklere giriş. Bilimsel Çıkarımın Bileşenleri, Anahtar Kavramlar ve Zorluklar
3. Hafta: Tanımlayıcı İstatistik: Dağılım ve merkezi eğilim ölçüleri & Görselleştirme: Betimleyici grafikler ve histogramlar
4. Hafta: (a): Aralıklı Değişkenler için Dağılım Ölçüleri: Aralık, ÇKA, varyans ve standart sapma hesaplamaları, (b): Excel'e Giriş: Nicel analiz için verileri hazırlama ve düzenleme
5. Hafta: (a): İstatistiksel Çıkarımın Temelleri: Normallik varsayımı, standartlaştırılmış puanlar ve göreli gözlem, (b): Sosyal bilimlerde nicel veri nasıl toplanır? Anketler ve indeksler
6. Hafta: Çıkarımsal İstatistik- Popülasyonu anlamak için örneklem istatistiklerini yorumlama
7. Hafta: Jamovi'ye Giriş: Arayüz, menüler ve Jamovi'yi tanımlayıcı istatistikler için kullanma
8. Hafta: Hipotez testine giriş: İki değişkenli istatistiksel araçlar
9. Hafta: (a): Ortalama karşılaştırma ve olasılık tabloları üzerine Jamovi demo dersi, (b): İki değişkenli analizlerin sınırları: Neden bir bağımsız değişken "yeterli" değildir?
10. Hafta: Hipotez testinde aralıklı değişkenleri kullanmak: Korelasyon ve regresyon analizine giriş
11. Hafta: (a): Doğrusal ve lojistik regresyon modelleri, (b): Regresyon analizi üzerine Jamovi Oturumu
12. Hafta: Nicel araştırma makalelerini nasıl anlamlandırırız/analiz ederiz?

• Ara Sınav % 30
• Final % 40
• Ödevler % 25
• Katılım % 5