BİS710 - KARAR VERME SÜRECİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KARAR VERME SÜRECİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER | BİS710 | 1. Yarıyıl | 2 | 2 | 3 | 7 |
| Önkoşul(lar)-var ise | BİS 605 veya BİS 735 Biyoistatistik derslerinden birini almış ve başarıyla tamamlamış olmak | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Zorunlu | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Tartışma Uygulama-Alıştırma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT | |||||
| Dersin amacı | Sağlık çalışanlarının kullandıkları tanı ve tarama amaçlı testlerin performanslarının nasıl değerlendirileceğini öğretmek, farklı durumlar için en iyi test yada test bileşenlerine karar verebilme bilgisini geliştirmek, testin sağlayacağı bilgi miktarı ile maliyeti arasındaki dengeyi gözeterek en etkin stratejiye karar verebilmeyi öğretmektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Temel olasılık kavramları, belirsizliğin ölçülendirilmesi, tıpta olasılık kavramı, yeni (ek) bilginin kullanımı, tanı doğruluğunun ölçümü, test performansının (başarısının) ölçümü, tarama ve tanı testlerin seçimi ve yorumu, karar ağaçları ve karar verme işlemi, etkinlik-maliyet analizleri, çalışmalarda yanlılık kaynakları ve düzeltme yöntemleri, bilgi kuramı yaklaşımı. | |||||
| Kaynaklar | 1. Zhou, XH., Obuchowski, NA., McClish, DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. John Wiley and Sons, New York, 2002. 2. Margaret Sullivan Pepe. The Statistical Evaluation of Medical Tests for Classification and Prediction. Oxford University Press. New York, 2003. 3. Knapp, RG., Miller, MC., Clinical Epidemiology and Biostatistics. Williams and Wilkins, Baltimore, 1992. 4. Ingelfinger, JA., Mosteller, F., Thibodeau, LA., Ware, JH., Biostatistics in Clinical Medicine. McGraw-Hill Inc. New York, 1998. 5. Soxs HC.,Blatt MA., Higgins MC., Marton KI. Medical Decision Making. Butterworth Publishers, Boston, 1998. 6. Karaağaoğlu E, Karakaya J, Kılıçkap M. Tanı Testlerinin Değerlendirilmesinde İstatistiksel Yöntemler. Detay Yayıncılık, Ankara, 2016. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Temel olasılık kavramları |
| 2. Hafta | Tanı testlerinin değerlendirilmesinde kullanılan performans ölçüleri, performans ölçülerinin birleştirilmesi ile elde edilen ölçüler. |
| 3. Hafta | Önsel ve sonsal olasılıklar, kestirim değerleri. |
| 4. Hafta | Performans ölçüleri ve kestirim değerlerine ilişkin istatistiksel yöntemler: Güven aralıkları ve hipotez testleri |
| 5. Hafta | ROC (Receiver operating characteristic) eğrileri. |
| 6. Hafta | ROC eğrilerine ilişkin istatistiksel yöntemler: Güven aralıkları ve hipotez testleri. Karar eşiğinin saptanması. |
| 7. Hafta | Üç yönlü ROC Analizi. |
| 8. Hafta | Birden çok test kullanılması durumunda birleşik testin performans ölçüleri ve en iyi test kombinasyonunun oluşturulması-I |
| 9. Hafta | Birden çok test kullanılması durumunda birleşik testin performans ölçüleri ve en iyi test kombinasyonunun oluşturulması-II |
| 10. Hafta | Ara sınav |
| 11. Hafta | Karar ağaçları, Maliyet-Etkinlik ve Maliyet-Yarar Analizi. |
| 12. Hafta | Tanı testlerinde yanlılık kaynakları ve düzeltme yöntemleri. |
| 13. Hafta | Tanı testlerinin değerlendirilmesinde Bilgi Kuramı yaklaşımı-I |
| 14. Hafta | Tanı testlerinin değerlendirilmesinde Bilgi Kuramı yaklaşımı-II |
| 15. Hafta | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 2 | 10 |
| 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 | 15 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 7 | 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 | 4 | 56 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 2 | 10 | 20 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 3 | 42 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 1 | 32 | 32 |
| 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 | 36 | 109 | 240 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 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