BİS735 - BİYOİSTATİSTİK

Dersin Adı Kodu Yarıyılı Teori
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Yerel Kredi AKTS
BİYOİSTATİSTİK BİS735 1. Yarıyıl 3 0 3 7
Önkoşul(lar)-var iseYok
Dersin DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Tartışma
 
Dersin sorumlusu(ları)PROF. DR. PINAR ÖZDEMİR, PROF. DR. ERDEM KARABULUT 
Dersin amacıTemel istatistik ve biyoistatistik bilgilerini aktarmak, kendi alanındaki çalışmaları biyoistatistiksel açıdan değerlendirmesini sağlamak. 
Dersin öğrenme çıktıları
  1. Öğrenciler; Temel istatistik ve biyoistatistik kavramlarını bilir,
  2. Uygun istatistiksel çözümlemelere karar verir, yapar ve yorumlar,
  3. Veri tipine ve dağılımına uygun tablo ve grafikleri çizer,
  4. Kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri anlar,
  5. Kendi alanındaki bir çalışmanın istatistiksel çözümlemelerini eleştirir.
Dersin içeriğiTemel istatistik kavramlar, dağılımları tanımlayıcı ölçüler, kuramsal dağılışlar, örneklem dağılışları, temel araştırma yöntemleri, temel örnekleme yöntemleri, hipotez testleri, ilişki ölçüleri, regresyon, risk ölçülerinin tanımları, değişik araştırma türlerinde hesaplanması, risk ölçülerinin güven aralıkları, tanı testlerinin değerlendirilmesi, Oranlar üzerine istatistiksel yöntemler. 
KaynaklarDaniel, Wayne W. 0471525146 Biostatistics : a foundation for analysis in the health sciences John Wiley and Sons New York 1991 

Haftalara Göre İşlenecek Konular

HaftalarKonular
1. HaftaGiriş, Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistik, İstatistik ve Biyoistatistik farklılığı
2. HaftaTanımlayıcı Ölçüler
3. HaftaTablo ve Grafikler
4. HaftaKuramsal Dağılışlar (Normal, Binom ve Poisson Dağılımları)
5. HaftaÖrnekleme, örneklem dağılışları ve standart hata
6. HaftaAra Sınav
7. HaftaHipotez Testlerine Giriş, Tek Örneklem Testleri
8. Haftaİki Örneklem Testleri
9. Haftaİkiden Çok Örneklem Testleri
10. HaftaUygulamalı Makale Tartışması
11. HaftaAra Sınav
12. HaftaRegresyon ve Korelasyon
13. HaftaTanı Testleri ve Olgu Sıklık Ölçüleri
14. Hafta14. Hafta Biyoistatistik'te İleri Konular (Lojistik Regresyon ve Cox Regresyonu)
15. HaftaGenel sınava hazırlık
16. HaftaGenel Sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)00
Laboratuar00
Uygulama00
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler210
Sunum00
Projeler00
Seminer00
Ara Sınavlar240
Genel sınav150
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı450
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı150
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama000
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)14684
Sunum / Seminer Hazırlama166
Proje000
Ödevler2918
Ara sınavlara hazırlanma süresi21530
Genel sınava hazırlanma süresi13030
Toplam İş Yükü3469210

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345
1. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi; araştırmanın planlaması, yürütülmesi ve sonuçlandırılması aşamalarında sorumluluk alabilmesi için yeterli kuramsal bilgiye sahiptir, literatürü ve güncel çalışmaları yakından izler.    X
2. Kendi alanında yeterli bilgiye sahip olan aday; literatürde eksik, araştırılmamış ya da yanlış olduğunu düşündüğü konuları teorik ve pratik anlamda irdeleyerek bu konularda kabul edilebilir, özgün yayınlar yapabilecek düzeydedir.   X 
3. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi; yapılan sunumlara, seminerlere, katıldığı kongre veya sempozyumlarda karşılaştığı çalışmalara ve bilimsel makalelere ilişkin sorular sorar ve eleştirel bir bakış açısı kazanır.    X
4. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip olan bir kişi, uygun istatistiksel çözümlemelere karar verebilmesi ve sonuçları derinlemesine irdeleyebilmesi için uzmanlık düzeyinde kuramsal ve uygulamalı istatistik bilgisine sahiptir.   X 
5. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi, yeterli bilgisayar bilgisine ve istatistiksel yazılımları kullanma becerisine sahiptir. Aday; verilerin analiz öncesinde amaca uygunluğunu denetler, kullanılacak istatistiksel yazılımda veri girişi, düzenlemesi ve veri yönetimi konusunda yaşanacak sorunlara ve amaca uygun, doğru analiz yöntemini belirleme gibi problemlere uygun çözüm önerileri getirir.    X
6. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip olan kişi, çalıştığı alana ilişkin bilgilerini; tartışmalara katılım-katkı, tez danışmanı ile bilgi alış verişi, makale tartışması ve seminer sunumu yolu ile başkalarına uygun şekilde aktarır.    X
7. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi; danışmanlık yapacağı çalışmalarda yöntem önerilerinde bulunur, araştırma planlaması yapar, yönlendirici olur, araştırma raporu hazırlar.    X
8. Biyoistatistik doktora derecesine sahip bir kişi; bilimsel doğruluk ve istatistiksel etik değerlere uygun hareket eder. Bir araştırmanın sonucuna etki edebilecek, bilerek ya da bilmeyerek yapılmış yanlılık kaynaklarını öngörebilecek istatistiksel bilgi alt yapısına sahiptir. Araştırmaların her aşamasında yapılabilecek bilinçli ya da bilinçsiz yan tutmalara karşı dikkatli ve uyarıcıdır.    X
9. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi; tek başına ulusal ve uluslararası kongrelerde sözlü bildiri ya da poster sunumu yapar.    X
10. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi; bağımsız olarak araştırma projesi önerisi yazabilir, bir projede yer alabilir, bilimsel çalışma raporu yazabilir.   X 
11. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi; multi-disipliner bir çalışma içerisinde yer almaya hazırdır. Mesleki anlamda başkalarıyla ilişkiye geçer; ödev, seminer, proje ve danışmanlık hizmetlerinde bir grup içerisinde çalışır, aynı ekip içerisinde yer alan kişilere iş verebilme yeteneği kazanır.   X 
12. Biyoistatistik doktora diplomasına sahip bir kişi; biyoistatistik alanında sahip olduğu bilgileri farklı disiplinlerden gelen bilgilerle bütünleştirip yeni bilgiler oluşturmak için yorumlar, değişik araştırma yöntemleri kullanarak analiz ve sentez yapar ve çözüm önerileri getirir.   X 

*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek