BİS608 - İLERİ BİYOİSTATİSTİKSEL ÇÖZÜMLEMELER
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İLERİ BİYOİSTATİSTİKSEL ÇÖZÜMLEMELER | BİS608 | 2. Yarıyıl | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Önkoşul(lar)-var ise | BİS 605 veya BİS 735 derslerinden birini almış ve başarıyla tamamlamış olmak. | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Tartışma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | PROF. DR. ERDEM KARABULUT, PROF. DR. PINAR ÖZDEMİR | |||||
| Dersin amacı | İleri yöntemlerin temelini oluşturacak biyoistatistiksel çözümlemeleri öğretmektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | 1. Tanımlayıcı istatistikler : Merkezi eğilim, konum, yaygınlık ölçüleri 2. Risk ölçüleri ve bunlara dayalı hipotezler, 3. Örneklem büyüklükleri, 4. Sağkalım tabloları, beklenen yaşam süresi hesaplama, 5. Lojistik, probit, Poisson ve Cox'un orantısal risk regresyonları | |||||
| Kaynaklar | 1. Lachin J.M., Biostatistical methods, John Wişley & Sons Inc. 2000 2. Dowson B., Biostatistics, Lange Medical Books/McGraw Hill, 2001 3. Woolson R.F., Statistical Methods For The Analysis Of Biomedical Data, John Wiley & Sons Inc. 1987 | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Tanımlayıcı İstatistikler: Merkezi Eğilim, Konum, Yaygınlık Ölçüleri |
| 2. Hafta | Risk Ölçüleri |
| 3. Hafta | İstatistiksel Dağılımlar |
| 4. Hafta | Hipotez Testlerine Genel Bakış |
| 5. Hafta | Tanımlayıcı ve Risk Ölçülerine Dayalı Hipotez Testleri |
| 6. Hafta | Uygun Örneklem Büyüklükleri |
| 7. Hafta | Yaşam Tablosu Hazırlama ve Beklenen Yaşam Süresi Hesaplama |
| 8. Hafta | Sağkalım çözümlemelerinde temel yaklaşım ve Hesaplamalar |
| 9. Hafta | Ara sınav |
| 10. Hafta | Regresyon ve Korelasyona Genel Bakış |
| 11. Hafta | Lojistik Regresyon |
| 12. Hafta | Probit Regresyon |
| 13. Hafta | Poisson Regresyon ve Negatif Binomiyal regresyon |
| 14. Hafta | Cox'un Orantısal Risk Regresyonu |
| 15. Hafta | Genel sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 3 | 10 |
| Sunum | 1 | 15 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 25 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 5 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 2 | 28 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 1 | 20 | 20 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 3 | 15 | 45 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 15 | 15 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 34 | 85 | 180 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; araştırmanın planlaması, yürütülmesi ve sonuçlandırılması aşamalarında sorumluluk alabilmesi için yeterli kuramsal bilgiye sahiptir, literatürü ve güncel çalışmaları yakından izler. | X | ||||
| 2. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; biyoistatistik bilim alanı ve alan dışı konulara eleştirel bir gözle bakar. Gerek ders saatinde gerekse ders saati dışında ders konularına, yapılan sunumlara, seminerlere, katıldığı kongre veya sempozyumlarda karşılaştığı çalışmalara ve bilimsel makalelere ilişkin sorular sorar ve eleştirel bir bakış açısı kazanır. | X | ||||
| 3. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip olan bir uzman; uygun istatistiksel çözümlemelere karar verebilmesi ve sonuçları doğru irdeleyebilmesi için yeterli kuramsal ve uygulamalı istatistik bilgisine sahiptir. | X | ||||
| 4. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; 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 | ||||
| 5. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip olan uzman; 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 | ||||
| 6. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; danışmanlık yapacağı çalışmalarda yöntem önerilerinde bulunur, araştırma planlaması yapar, yönlendirici olur, araştırma raporu hazırlar. | X | ||||
| 7. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; 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 | ||||
| 8. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; bağımsız olarak çalışabilmesi için; bir öğretim üyesi gözetiminde bölüm içerisinde yapılan bir danışmanlık hizmetine katkıda bulunur, danışman öğretim üyesi ile birlikte kongrelere sözlü bildiri ya da poster ile katılır ve bir projede görevlendirilebilir. | X | ||||
| 9. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; 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 | ||||
| 10. Biyoistatistik yüksek lisans diplomasına sahip bir uzman; 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