BİS605 - BİYOİSTATİSTİK
Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|
BİYOİSTATİSTİK | BİS605 | 1. Yarıyıl | 3 | 0 | 3 | 7 |
Önkoşul(lar)-var ise | Yok | |||||
Dersin Dili | Türkçe | |||||
Dersin Türü | Zorunlu | |||||
Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Tartışma | |||||
Dersin sorumlusu(ları) | Prof. Dr. Erdem KARABULUT, Prof. Dr. Pınar ÖZDEMİR, Dr. Öğr. Üyesi Osman DAĞ | |||||
Dersin amacı | Temel istatistiksel kavramlar ve yöntemleri, sağlık alanına özel örnek ve uygulamalarla öğrenciye öğretmek, kendi alanındaki literatürü istatistiksel açıdan anlamasını ve değerlendirmesini sağlamak. | |||||
Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
Dersin içeriği | 1. Temel istatistik kavramlar, 2. Tanımlayıcı ölçüler, 3. Kuramsal dağılışlar (Normal dağılım), 4. Örneklem dağılışları, 5. Temel araştırma yöntemleri, 6. Temel örnekleme yöntemleri, 7. Hipotez testleri, 8. İlişki ölçüleri, 9. Doğrusal regresyon analizi, | |||||
Kaynaklar | 1. Sümbüloglu K ve Sümbüloğlu V. Biyoistatistik. Seçkin Yayıncılık, Ankara, 2010. 2. Özdamar K. Pasw ile Biyoistatistik. Kaan Kitabevi, Eskişehir, 2013. 3. Alpar R. Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle UYGULAMALI İSTATİSTİK ve GEÇERLİK-GÜVENİRLİK. Detay Yayıncılık, Ankara, 2018. 4. Daniel, Wayne W. Biostatistics 9th Edition, New York: John Wiley&Sons, 2013. |
Haftalara Göre İşlenecek Konular
Haftalar | Konular |
---|---|
1. Hafta | Temel istatistiksel kavramlar; istatistik, biyoistatistik, biyoistatistiğin kullanım alanları, evren, örneklem, istatistik, parametre, veri, değişken, veri tipleri, vb. |
2. Hafta | Tanımlayıcı istatistikler; Verilerin sınıflandırılması, ortalama ve konum ölçüleri, histogram, çubuk grafik, dal-yaprak grafiği, kutu grafiği, vb. |
3. Hafta | Tanımlayıcı İstatistikler: Yaygınlık ölçüleri, ortalama±standart sapma grafikleri, vb. |
4. Hafta | Değişkenler arasındaki ilişkilerin tablo ve grafiklerle incelenmesi: Çapraz tablolar, tanımlayıcı ölçülere (ortalama, standart sapma, vb.) göre tablolar, temel grafik gösterimlerin çok değişkenli uygulamaları, saçılım grafikleri, vb. |
5. Hafta | Standartlaştırma (z ve T skorları). Kuramsal dağılışlar: Normal dağılım, normallik dönüşümleri. Normallik testleri ve grafikleri. Örneklem dağılışları ve güven aralıkları: Ortalamanın ve oranın örneklem dağılışı, güven aralıkları ve yorum |
6. Hafta | I. ARA SINAV |
7. Hafta | Araştırma yöntemleri. Hipotez testlerine giriş:Hipotez testinin amacı, aşamaları, hataları, p ve alfa değerleri, güç, etki büyüklüğü, karar verme süreci |
8. Hafta | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan tek örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız iki örneklem testleri. |
9. Hafta | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız k örneklem testleri |
10. Hafta | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı iki örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı k örneklem testleri. |
11. Hafta | 2. ARA SINAV |
12. Hafta | İlişki ölçüleri: Pearson korelasyon katsayısı, Spearman korelasyon katsayısı, Phi, Cramer V, Eta, vb. katsayılar. |
13. Hafta | Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi. |
14. Hafta | Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi ve makale inceleme |
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 | 12 | 30 |
Sunum | 0 | 0 |
Projeler | 0 | 0 |
Seminer | 0 | 0 |
Ara Sınavlar | 2 | 20 |
Genel sınav | 1 | 50 |
Toplam | 100 | |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 50 |
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 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 | 6 | 84 |
Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
Proje | 0 | 0 | 0 |
Ödevler | 12 | 4 | 48 |
Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 10 | 20 |
Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 16 | 16 |
Toplam İş Yükü | 43 | 39 | 210 |
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