Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZE GİRİŞ-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersi VerenlerProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıNormal dağılım şartlarını sağlayan klasik çok değişkenli analiz tekniklerinin öğretilmesi, paket programların kullanılması, sonuçların değerlendirilmesi.
Dersin İçeriğiBu ders; Çok değişkenli Normal Dağılım,Çok Değişkenli Chi-square ve Wishart Dağılımı,Klasik Çok Değişkenli Analiz Teknikleri ,Açıklayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi,Yol Analizi,Kanonik Korelasyon Analizi ,Discriminant Analizi ,Lojistik Regresyon Analizi,Çok Boyutlu Ölçekleme,Çok Değişkenli Regresyon,Çok değişkenli Kovaryans Analizi ,Kümeleme Analizi ,Paket Program Uygulama ,Paket Program Uygulama ; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
2-Klasik Çok Değişkenli Analiz Tekniklerini uygular12, 14, 6, 9E
1-Normal Dağılım Kavramının Açıklanması14, 3, 6, 9E
3-Çok Değişkenli Verilerin Sınıflandırılması ve Ayrımcılığını Açıklar12, 13, 14, 6, 9A, E
4-Normal Olmayan Çok Değişkenli Verileri Analiz edebilir. 16, 9A, E
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Çok değişkenli Normal DağılımDers kitaplarında ilgili bölümler
2Çok Değişkenli Chi-square ve Wishart DağılımıDers kitaplarında ilgili bölümler
3Klasik Çok Değişkenli Analiz Teknikleri Ders kitaplarında ilgili bölümler
4Açıklayıcı ve Doğrulayıcı Faktör AnaliziDers kitaplarında ilgili bölümler
5Yol AnaliziDers kitaplarında ilgili bölümler
6Kanonik Korelasyon Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
7Discriminant Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
8Lojistik Regresyon AnaliziDers kitaplarında ilgili bölümler
9Çok Boyutlu ÖlçeklemeDers kitaplarında ilgili bölümler
10Çok Değişkenli RegresyonDers kitaplarında ilgili bölümler
11Çok değişkenli Kovaryans Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
12Kümeleme Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
13Paket Program Uygulama Ders kitaplarında ilgili bölümler
14Paket Program Uygulama Ders kitaplarında ilgili bölümler
Kaynak
1.Cooley, W.W. and Lohnes, P.R. : Multivariate Data Analysis, John Wiley and Sons. Inc., Toronto, 1971. 2.Mardia, K.V., Kent,J.T. and Bibby,J.M. : Multivariate Analysis, Academic Press, London, 1989. 3.Anderson, T.W. : An Introduction to Multivariate Statistical Analysis , John Wiley and Sons. Inc., New York 2003. 4. Johnson, R.A. and Wichern, D.W.: Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition , Prentice-Hall, New Jersey, 2007.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Teorik ve uygulamalı biyoistatisitik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilir.
X
2
Temel olasılık ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde kullanabilir.
X
3
Sağlık alanında yapılan her türlü araştırma tasarımı konusunda bilgi sahibidirler.
X
4
Sağlık alanında yapılan araştırmaları tasarlayabilir, kurgulayabilir ve çözüm önerileri getirebilir.
X
5
Sağlık araştırmalarında sorunları tanımlayabilir, analiz edebilir ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilir
X
6
Alanı ile ilgili öncelikli konularda bilimsel klinik tanımlayıcı veya çözümleyici bir araştırma yapar.
X
7
Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve anlatabilir.
X
8
Biyoistatistik alanı ile ilgili veri toplanması, kayıt edilmesi, yorumlanması, raporlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir.
X
9
Biyoistatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve ez az birini etkin şekilde kullanabilmek
X
10
Biyoistatistik alanı ile ilgili çalışmaları bağımsız veya ekip olarak yürütür.
X
11
Biyoistatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, karar verme sürecine katılabilir, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapabilir ve sonuçlandırabilir.
X
12
Biyoistatistik alanı ile yaşam boyu öğrenme ilkelerini kullanarak mesleki gelişiminin sürekliliğini sağlar.
X
13
Bilimsel bir makaleyi ulusal ve uluslararası düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar.
X
14
Diğer sağlık alanındaki disiplinlerle iş birliği içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol alır.
X
15
Duyarlı bir birey olarak bütün süreçlerde kalite yönetimi, iş güvenliği ve çevre konularında yeterli bilince sahip olmak ve bilgi birikimini toplum yararına kullanabilir.
X
16
Biyoistatistik alanında sentezlediği bilgileri ve problem çözme yeteneklerini, sağlık araştırmalarında etik ilkeleri göz eterek kullanır.
X
17
Biyoistatistik ve eğitimi alanında ulusal ve uluslararası politika çalışmalarında bulunabilir.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati000
Rehberli Problem Çözme000
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi000
Okul Dışı Diğer Faaliyetler000
Proje Sunumu / Seminer000
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı000
Ara Sınav ve Hazırlığı000
Genel Sınav ve Hazırlığı000
Performans Görevi, Bakım Planı000
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

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZE GİRİŞ-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersi VerenlerProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıNormal dağılım şartlarını sağlayan klasik çok değişkenli analiz tekniklerinin öğretilmesi, paket programların kullanılması, sonuçların değerlendirilmesi.
Dersin İçeriğiBu ders; Çok değişkenli Normal Dağılım,Çok Değişkenli Chi-square ve Wishart Dağılımı,Klasik Çok Değişkenli Analiz Teknikleri ,Açıklayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi,Yol Analizi,Kanonik Korelasyon Analizi ,Discriminant Analizi ,Lojistik Regresyon Analizi,Çok Boyutlu Ölçekleme,Çok Değişkenli Regresyon,Çok değişkenli Kovaryans Analizi ,Kümeleme Analizi ,Paket Program Uygulama ,Paket Program Uygulama ; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
2-Klasik Çok Değişkenli Analiz Tekniklerini uygular12, 14, 6, 9E
1-Normal Dağılım Kavramının Açıklanması14, 3, 6, 9E
3-Çok Değişkenli Verilerin Sınıflandırılması ve Ayrımcılığını Açıklar12, 13, 14, 6, 9A, E
4-Normal Olmayan Çok Değişkenli Verileri Analiz edebilir. 16, 9A, E
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Çok değişkenli Normal DağılımDers kitaplarında ilgili bölümler
2Çok Değişkenli Chi-square ve Wishart DağılımıDers kitaplarında ilgili bölümler
3Klasik Çok Değişkenli Analiz Teknikleri Ders kitaplarında ilgili bölümler
4Açıklayıcı ve Doğrulayıcı Faktör AnaliziDers kitaplarında ilgili bölümler
5Yol AnaliziDers kitaplarında ilgili bölümler
6Kanonik Korelasyon Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
7Discriminant Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
8Lojistik Regresyon AnaliziDers kitaplarında ilgili bölümler
9Çok Boyutlu ÖlçeklemeDers kitaplarında ilgili bölümler
10Çok Değişkenli RegresyonDers kitaplarında ilgili bölümler
11Çok değişkenli Kovaryans Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
12Kümeleme Analizi Ders kitaplarında ilgili bölümler
13Paket Program Uygulama Ders kitaplarında ilgili bölümler
14Paket Program Uygulama Ders kitaplarında ilgili bölümler
Kaynak
1.Cooley, W.W. and Lohnes, P.R. : Multivariate Data Analysis, John Wiley and Sons. Inc., Toronto, 1971. 2.Mardia, K.V., Kent,J.T. and Bibby,J.M. : Multivariate Analysis, Academic Press, London, 1989. 3.Anderson, T.W. : An Introduction to Multivariate Statistical Analysis , John Wiley and Sons. Inc., New York 2003. 4. Johnson, R.A. and Wichern, D.W.: Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition , Prentice-Hall, New Jersey, 2007.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Teorik ve uygulamalı biyoistatisitik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilir.
X
2
Temel olasılık ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde kullanabilir.
X
3
Sağlık alanında yapılan her türlü araştırma tasarımı konusunda bilgi sahibidirler.
X
4
Sağlık alanında yapılan araştırmaları tasarlayabilir, kurgulayabilir ve çözüm önerileri getirebilir.
X
5
Sağlık araştırmalarında sorunları tanımlayabilir, analiz edebilir ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilir
X
6
Alanı ile ilgili öncelikli konularda bilimsel klinik tanımlayıcı veya çözümleyici bir araştırma yapar.
X
7
Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve anlatabilir.
X
8
Biyoistatistik alanı ile ilgili veri toplanması, kayıt edilmesi, yorumlanması, raporlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir.
X
9
Biyoistatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve ez az birini etkin şekilde kullanabilmek
X
10
Biyoistatistik alanı ile ilgili çalışmaları bağımsız veya ekip olarak yürütür.
X
11
Biyoistatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, karar verme sürecine katılabilir, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapabilir ve sonuçlandırabilir.
X
12
Biyoistatistik alanı ile yaşam boyu öğrenme ilkelerini kullanarak mesleki gelişiminin sürekliliğini sağlar.
X
13
Bilimsel bir makaleyi ulusal ve uluslararası düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar.
X
14
Diğer sağlık alanındaki disiplinlerle iş birliği içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol alır.
X
15
Duyarlı bir birey olarak bütün süreçlerde kalite yönetimi, iş güvenliği ve çevre konularında yeterli bilince sahip olmak ve bilgi birikimini toplum yararına kullanabilir.
X
16
Biyoistatistik alanında sentezlediği bilgileri ve problem çözme yeteneklerini, sağlık araştırmalarında etik ilkeleri göz eterek kullanır.
X
17
Biyoistatistik ve eğitimi alanında ulusal ve uluslararası politika çalışmalarında bulunabilir.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 31/01/2023 - 14:19Son Güncelleme Tarihi: 31/01/2023 - 14:22