Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOİSTATİSTİK | BESY1110947 | Güz Dönemi | 2+0 | 2 | 6 |
| Ders Programı | Pazartesi 15:40-16:30 Pazartesi 16:40-17:30 Perşembe 15:40-16:30 Perşembe 16:40-17:30 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Tezli Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Bülent ÇELİK |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Bülent ÇELİK |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin ana amacı, temel istatistiksel kavramlar ve yöntemleri, sağlık alanına özel örnek ve uygulamalarla öğrenciye öğretmek, kendi alanındaki literatürü istatistiksel açıdan anlamasını ve değerlendirmesini sağlamaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Temel istatistiksel kavramlar; istatistik, biyoistatistik, biyoistatistiğin kullanım alanları, evren, örneklem, istatistik, parametre, veri, değişken, veri tipleri, vb. ,Tanımlayıcı istatistikler; Verilerin sınıflandırılması, ortalama ve konum ölçüleri, histogram, çubuk grafik, dal-yaprak grafiği, kutu grafiği, vb. ,Tanımlayıcı İstatistikler: Yaygınlık ölçüleri, ortalama±standart sapma grafikleri, vb. ,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. ,Standartlaştırma (z ve T skorları). Kuramsal dağılışlar: Normal dağılım, binom dağılımı, poisson dağılımı. Normallik testleri ve grafikleri. Örneklem dağılışları ve güven aralıkları: Ortalamanın ve oranın örneklem dağılışı, güven aralıkları ve yorum ,Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri, Farklı araştırma türleri ve örnekleme yöntemleri, kullanım yerleri. Hipotez testlerine giriş:Hipotez testinin amacı, aşamaları, hataları, p ve alfa değerleri, güç, etki büyüklüğü, karar verme süreci ,Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan tek örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız iki örneklem testleri.,Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız k örneklem testleri ,Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı iki örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı k örneklem testleri ,İlişki ölçüleri: Pearson korelasyon katsayısı, Spearman korelasyon katsayısı, Phi, Cramer V, Eta, vb. katsayılar. ,Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi. ,Risk ölçüleri, Tanı testlerinin değerlendirilmesi ,Genel sınava hazırlık ,Genel sınava hazırlık ; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Uygun temel istatistiksel çözümlemelere karar verir | ||
| 2. Hesaplamaları ve analizleri kendi başına yapar | ||
| 3. Sonuçları yorumlar | ||
| 4. Kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri açıklar | ||
| 5. Kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri eleştirir | ||
| 6. Daha ileri düzeydeki istatistik dersleri için yeterli kuramsal ve uygulama temeline sahip olur |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Temel istatistiksel kavramlar; istatistik, biyoistatistik, biyoistatistiğin kullanım alanları, evren, örneklem, istatistik, parametre, veri, değişken, veri tipleri, vb. | |
| 2 | Tanımlayıcı istatistikler; Verilerin sınıflandırılması, ortalama ve konum ölçüleri, histogram, çubuk grafik, dal-yaprak grafiği, kutu grafiği, vb. | |
| 3 | Tanımlayıcı İstatistikler: Yaygınlık ölçüleri, ortalama±standart sapma grafikleri, vb. | |
| 4 | 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 | Standartlaştırma (z ve T skorları). Kuramsal dağılışlar: Normal dağılım, binom dağılımı, poisson dağılımı. Normallik testleri ve grafikleri. Örneklem dağılışları ve güven aralıkları: Ortalamanın ve oranın örneklem dağılışı, güven aralıkları ve yorum | |
| 6 | Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri, Farklı araştırma türleri ve örnekleme yöntemleri, kullanım yerleri. Hipotez testlerine giriş:Hipotez testinin amacı, aşamaları, hataları, p ve alfa değerleri, güç, etki büyüklüğü, karar verme süreci | |
| 7 | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan tek örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız iki örneklem testleri. | |
| 8 | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız k örneklem testleri | |
| 9 | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı iki örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı k örneklem testleri | |
| 10 | İlişki ölçüleri: Pearson korelasyon katsayısı, Spearman korelasyon katsayısı, Phi, Cramer V, Eta, vb. katsayılar. | |
| 11 | Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi. | |
| 12 | Risk ölçüleri, Tanı testlerinin değerlendirilmesi | |
| 13 | Genel sınava hazırlık | |
| 14 | Genel sınava hazırlık |
| Kaynak |
| 1. Sümbüloglu K., Sümbüloğlu V. (2010). Biyoistatistik. Seçkin Yayıncılık, Ankara, 2. Özdamar K. (2013). Pasw ile Biyoistatistik. Kaan Kitabevi, Eskişehir. 3. Alpar R. (2013). Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik-Güvenirlik. Detay Yayıncılık, Ankara. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | 1. Uzmanlık alanıyla ilgili kanıta dayalı güncel bilgiler ve alanının gerektirdiği teknolojik araç gereçler konusunda bilgilidir | ||||||
| 2 | 2. Uzmanlık düzeyinde bireysel veya disiplinler arası yaptığı bilimsel çalışmaların verilerini yorumlama, analiz etme ve raporlama bilgisine sahiptir | ||||||
| 3 | 3. Uzmanlık alanıyla ilgili edindiği bilgileri kullanarak yeni bilgiler oluşturmak için gereken teknolojik donanımları kullanarak bilimsel araştırmalar yapar | ||||||
| 4 | 4. Edindiği bilgilerin sentez ve analizini yapar, yorumlar, raporlar ve çözüm önerileri geliştirir | ||||||
| 5 | 5. Bilimsel araştırmaların analizi için doğru istatistiksel yöntemleri kullanır | X | |||||
| 6 | 6. Uzmanlık alanıyla ilgili çalışmaları bağımsız ya da ekip olarak gerçekleştirerek bilimsel makaleleri ulusal düzeyde yayınlar ve / veya sunar | ||||||
| 7 | 7. Alanıyla ilgili problemlerle karşılaştığında sorumluluk alır, topluma örnek olur, çözüm önerileri getirir, bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır | ||||||
| 8 | 8. Yaşam boyu öğrenme ilkelerini benimseyerek kendini günceller, bilimsel makaleleri eleştirel bir yaklaşımla istatistiksel olarak kanıta dayalı uygulamalarla değerlendirir, yorumlar | X | |||||
| 9 | 9. Alanıyla ilgili ulusal veya uluslararası düzeyde ekip çalışması gerçekleştirir, gerektiğinde alan dışındaki birey ya da gruplarla sözlü veya yazılı iletişime geçerek kalite süreçlerine uyarak, güncel bilimsel gelişmeleri tartışır, paylaşır | ||||||
| 10 | 10. Etik ilkeler doğrultusunda bilimsel bilgileri toplar, yorumlar, birey ve toplumu gözeterek, ulusal ve uluslararası beslenme plan ve politikalarına yön verecek çalışmalara katkıda bulunur, yürütür, yönetir, değerlendirir | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOİSTATİSTİK | BESY1110947 | Güz Dönemi | 2+0 | 2 | 6 |
| Ders Programı | Pazartesi 15:40-16:30 Pazartesi 16:40-17:30 Perşembe 15:40-16:30 Perşembe 16:40-17:30 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Tezli Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Bülent ÇELİK |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Bülent ÇELİK |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin ana amacı, temel istatistiksel kavramlar ve yöntemleri, sağlık alanına özel örnek ve uygulamalarla öğrenciye öğretmek, kendi alanındaki literatürü istatistiksel açıdan anlamasını ve değerlendirmesini sağlamaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Temel istatistiksel kavramlar; istatistik, biyoistatistik, biyoistatistiğin kullanım alanları, evren, örneklem, istatistik, parametre, veri, değişken, veri tipleri, vb. ,Tanımlayıcı istatistikler; Verilerin sınıflandırılması, ortalama ve konum ölçüleri, histogram, çubuk grafik, dal-yaprak grafiği, kutu grafiği, vb. ,Tanımlayıcı İstatistikler: Yaygınlık ölçüleri, ortalama±standart sapma grafikleri, vb. ,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. ,Standartlaştırma (z ve T skorları). Kuramsal dağılışlar: Normal dağılım, binom dağılımı, poisson dağılımı. Normallik testleri ve grafikleri. Örneklem dağılışları ve güven aralıkları: Ortalamanın ve oranın örneklem dağılışı, güven aralıkları ve yorum ,Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri, Farklı araştırma türleri ve örnekleme yöntemleri, kullanım yerleri. Hipotez testlerine giriş:Hipotez testinin amacı, aşamaları, hataları, p ve alfa değerleri, güç, etki büyüklüğü, karar verme süreci ,Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan tek örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız iki örneklem testleri.,Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız k örneklem testleri ,Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı iki örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı k örneklem testleri ,İlişki ölçüleri: Pearson korelasyon katsayısı, Spearman korelasyon katsayısı, Phi, Cramer V, Eta, vb. katsayılar. ,Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi. ,Risk ölçüleri, Tanı testlerinin değerlendirilmesi ,Genel sınava hazırlık ,Genel sınava hazırlık ; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Uygun temel istatistiksel çözümlemelere karar verir | ||
| 2. Hesaplamaları ve analizleri kendi başına yapar | ||
| 3. Sonuçları yorumlar | ||
| 4. Kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri açıklar | ||
| 5. Kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri eleştirir | ||
| 6. Daha ileri düzeydeki istatistik dersleri için yeterli kuramsal ve uygulama temeline sahip olur |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Temel istatistiksel kavramlar; istatistik, biyoistatistik, biyoistatistiğin kullanım alanları, evren, örneklem, istatistik, parametre, veri, değişken, veri tipleri, vb. | |
| 2 | Tanımlayıcı istatistikler; Verilerin sınıflandırılması, ortalama ve konum ölçüleri, histogram, çubuk grafik, dal-yaprak grafiği, kutu grafiği, vb. | |
| 3 | Tanımlayıcı İstatistikler: Yaygınlık ölçüleri, ortalama±standart sapma grafikleri, vb. | |
| 4 | 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 | Standartlaştırma (z ve T skorları). Kuramsal dağılışlar: Normal dağılım, binom dağılımı, poisson dağılımı. Normallik testleri ve grafikleri. Örneklem dağılışları ve güven aralıkları: Ortalamanın ve oranın örneklem dağılışı, güven aralıkları ve yorum | |
| 6 | Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri, Farklı araştırma türleri ve örnekleme yöntemleri, kullanım yerleri. Hipotez testlerine giriş:Hipotez testinin amacı, aşamaları, hataları, p ve alfa değerleri, güç, etki büyüklüğü, karar verme süreci | |
| 7 | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan tek örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız iki örneklem testleri. | |
| 8 | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımsız k örneklem testleri | |
| 9 | Hipotez testleri: Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı iki örneklem testleri. Parametrik ve parametrik olmayan bağımlı k örneklem testleri | |
| 10 | İlişki ölçüleri: Pearson korelasyon katsayısı, Spearman korelasyon katsayısı, Phi, Cramer V, Eta, vb. katsayılar. | |
| 11 | Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi. | |
| 12 | Risk ölçüleri, Tanı testlerinin değerlendirilmesi | |
| 13 | Genel sınava hazırlık | |
| 14 | Genel sınava hazırlık |
| Kaynak |
| 1. Sümbüloglu K., Sümbüloğlu V. (2010). Biyoistatistik. Seçkin Yayıncılık, Ankara, 2. Özdamar K. (2013). Pasw ile Biyoistatistik. Kaan Kitabevi, Eskişehir. 3. Alpar R. (2013). Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik-Güvenirlik. Detay Yayıncılık, Ankara. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | 1. Uzmanlık alanıyla ilgili kanıta dayalı güncel bilgiler ve alanının gerektirdiği teknolojik araç gereçler konusunda bilgilidir | ||||||
| 2 | 2. Uzmanlık düzeyinde bireysel veya disiplinler arası yaptığı bilimsel çalışmaların verilerini yorumlama, analiz etme ve raporlama bilgisine sahiptir | ||||||
| 3 | 3. Uzmanlık alanıyla ilgili edindiği bilgileri kullanarak yeni bilgiler oluşturmak için gereken teknolojik donanımları kullanarak bilimsel araştırmalar yapar | ||||||
| 4 | 4. Edindiği bilgilerin sentez ve analizini yapar, yorumlar, raporlar ve çözüm önerileri geliştirir | ||||||
| 5 | 5. Bilimsel araştırmaların analizi için doğru istatistiksel yöntemleri kullanır | X | |||||
| 6 | 6. Uzmanlık alanıyla ilgili çalışmaları bağımsız ya da ekip olarak gerçekleştirerek bilimsel makaleleri ulusal düzeyde yayınlar ve / veya sunar | ||||||
| 7 | 7. Alanıyla ilgili problemlerle karşılaştığında sorumluluk alır, topluma örnek olur, çözüm önerileri getirir, bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır | ||||||
| 8 | 8. Yaşam boyu öğrenme ilkelerini benimseyerek kendini günceller, bilimsel makaleleri eleştirel bir yaklaşımla istatistiksel olarak kanıta dayalı uygulamalarla değerlendirir, yorumlar | X | |||||
| 9 | 9. Alanıyla ilgili ulusal veya uluslararası düzeyde ekip çalışması gerçekleştirir, gerektiğinde alan dışındaki birey ya da gruplarla sözlü veya yazılı iletişime geçerek kalite süreçlerine uyarak, güncel bilimsel gelişmeleri tartışır, paylaşır | ||||||
| 10 | 10. Etik ilkeler doğrultusunda bilimsel bilgileri toplar, yorumlar, birey ve toplumu gözeterek, ulusal ve uluslararası beslenme plan ve politikalarına yön verecek çalışmalara katkıda bulunur, yürütür, yönetir, değerlendirir | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |