| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Pazarlama Araştırması | ISL6157 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İşletme ABD İşletme Yönetimi Doktora Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İşletme Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Tuğçe Ozansoy Çadırcı |
| Dersi Veren(ler) | Tuğçe Ozansoy Çadırcı |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, doktora öğrencilerine pazarlama araştırmasının teorik temellerini, nicel ve nitel araştırma yöntemlerini, ileri düzey veri analiz tekniklerini (örneğin faktör analizi, regresyon, ANOVA/MANOVA, yapısal eşitlik modellemesi) öğretmek ve bilimsel araştırma tasarlama, yürütme ve yorumlama yetkinliği kazandırmaktır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Bu ders, pazarlama araştırmasının temel kavramları ile başlar; araştırma süreci, problem tanımı, hipotez geliştirme, örnekleme yöntemleri, veri toplama araçları (anket, görüşme, gözlem), veri hazırlama ve temizleme gibi konular ele alınır. Dersin ikinci bölümünde ise faktör analizi, regresyon, kümeleme analizi, ANOVA/MANOVA, yapısal eşitlik modellemesi (CB-SEM ve PLS-SEM) gibi ileri düzey istatistiksel tekniklere odaklanılır. Ders, öğrencilerin bireysel araştırma önerilerini geliştirerek bilimsel bir sunumla tamamlamasını hedefler. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- İleri düzey karma yöntemli (nicel + nitel) pazarlama araştırma tasarımları kurar ve her bir araştırma sorusu için uygun analitik stratejileri seçer;
- Güncel istatistiksel modelleri, makine öğrenimi yaklaşımlarını ve derin nitel içerik analizini eleştirel biçimde uygulayarak çok boyutlu pazarlama verilerini yorumlar;
- Mevcut literatürdeki teorik boşlukları saptayıp özgün araştırma soruları geliştirir ve bunları disiplinlerarası çerçevelerle ilişkilendirir;
- Araştırma etiği, veri gizliliği ve açık bilim ilkelerini gözeterek sorumlu veri toplama, yönetme ve raporlama protokolleri tasarlar
- Elde ettiği bulguları kuramsal, yönetsel ve toplumsal düzeylerde tartışarak yayınlanabilir bilimsel makaleler üretir ve uluslararası akademik toplulukla paylaşır.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| PÇ-2 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 |
| PÇ-3 | 1 | 1 | 3 | 5 | 5 |
| PÇ-4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 |
| PÇ-5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| PÇ-6 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| PÇ-7 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 |
| PÇ-8 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 |
| PÇ-9 | 3 | 4 | 5 | 4 | 4 |
| PÇ-10 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Pazarlama araştırmalarına giriş | Marketing Research: An Applied Orientation |
| 2 | Kantitatif ve kalitatif araştırma prosedürleri | Marketing Research: An Applied Orientation |
| 3 | Deneysel serimler | Marketing Research: An Applied Orientation |
| 4 | Ön veri analizi/ Veri temizleme | Multivariate Data Analysis |
| 5 | Araştırma Önerisi Sunumu 1 | |
| 6 | Faktör analizi | Multivariate Data Analysis |
| 7 | Kümeleme analizi | Multivariate Data Analysis |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Regresyon analizi | Multivariate Data Analysis |
| 10 | Fark testleri | Multivariate Data Analysis |
| 11 | Varyans analizi | Multivariate Data Analysis |
| 12 | Çok değişkenli varyans analizi | Multivariate Data Analysis |
| 13 | Yapısal eşitlik modellemesi (SB-SEM) | Multivariate Data Analysis |
| 14 | Yapısal eşitlik modellemesi (PLS-SEM) | Multivariate Data Analysis |
| 15 | Araştırma önerisi final sunumu | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 1 | 30 |
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 30 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | ||
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 5 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 1 | 50 | |
| Projeler | 1 | 50 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | |||
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
