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. Temel ve klinik immünoloji ve ilgili disiplinlere ait literatür bilgilerine ulaşır ve değerlendirir. | X | ||||
| 2. Yapacağı çalışma için gerekli teorik bilgiye sahiptir ve bu konuda varsayımlarda bulunur. İnceleyeceği immün sistem komponenti veya moleküler yapı ile ilgili literatür bilgilerini araştırıp gerekli metodu kurar. | X | ||||
| 3. Gen düzeyindeki çalışmalarda çalışılacak genin yapısını literatür bilgilerinden öğrenip dizi analizleriyle gösterir, Elindeki verileri yorumlayarak bir sonuca ulaşır ve bu sonuçları yayın haline getirir. | X | ||||
| 4. Temel immünoloji alanında immünolojik mekanizmaları, immün sistem bileşenlerini ve fonksiyonlarını, gelişimini derin ve sistematik şekilde bilir. Moleküler genetik ve moleküler biyoloji alanında bilgi sahibidir. | X | ||||
| 5. Kullanılan yöntemlerle elde edilen verileri güncel istatistiksel yaklaşımlar ile değerlendirebilir. Yurtiçi ve yurtdışı bilimsel toplantılarda çalışmasını sunar. Yaptığı çalışmalarda elde ettiği verileri danışmanının önderliğinde yayınlar. | X | ||||
| 6. İmmünoloji alanında yayımlanmış olan bulguların analizini yapar, laboratuar çalışmalarında karşılaştığı problemlere çözüm önerir veya çözüm için gerekli araştırmacılarla iletişim kurar, laboratuarda ortaya çıkan sorunlara çabuk ve etkili çözüm üretebilir. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek