Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZE GİRİŞ | 3+0 | 3 | 8 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Abdulbari BENER |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Abdulbari BENER |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Normal dağılım şartlarını sağlayan klasik çok değişkenli analiz tekniklerinin öğretilmesi, paket programların kullanılması, sonuçların değerlendirilmesi. |
| Dersin İçeriği | Bu 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 İçeriği | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 2-Klasik Çok Değişkenli Analiz Tekniklerini uygular | 1, 14, 15, 4 | C |
| 1-Normal Dağılım Kavramının Açıklanması | 1, 14, 22, 4 | C |
| 3-Çok Değişkenli Verilerin Sınıflandırılması ve Ayrımcılığını Açıklar | 1, 12, 14, 15, 4 | A, C |
| 4-Normal Olmayan Çok Değişkenli Verileri Analiz edebilir. | 1, 2 | A, C |
| Öğretim Yöntemleri: | 1: Anlatım, 12: Örnek Olay, 14: Bireysel Çalışma, 15: Problem Çözme, 2: Soru - Cevap, 22: probleme dayalı öğrenme, 4: Alıştırma ve Uygulama |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Yazılı sınav, C: Ödev |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Çok değişkenli Normal Dağılım | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 2 | Çok Değişkenli Chi-square ve Wishart Dağılımı | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 3 | Klasik Çok Değişkenli Analiz Teknikleri | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 4 | Açıklayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 5 | Yol Analizi | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 6 | Kanonik Korelasyon Analizi | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 7 | Discriminant Analizi | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 8 | Lojistik Regresyon Analizi | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 9 | Çok Boyutlu Ölçekleme | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 10 | Çok Değişkenli Regresyon | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 11 | Çok değişkenli Kovaryans Analizi | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 12 | Kümeleme Analizi | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 13 | Paket Program Uygulama | Ders kitaplarında ilgili bölümler |
| 14 | Paket 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 | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 0 | Teorik ve uygulamalı biyoistatisitik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilir. | X | |||||
| 0 | Temel olasılık ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde kullanabilir. | X | |||||
| 0 | Sağlık alanında yapılan her türlü araştırma tasarımı konusunda bilgi sahibidirler. | X | |||||
| 0 | Sağlık alanında yapılan araştırmaları tasarlayabilir, kurgulayabilir ve çözüm önerileri getirebilir. | X | |||||
| 0 | Sağlık araştırmalarında sorunları tanımlayabilir, analiz edebilir ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilir | X | |||||
| 0 | Alanı ile ilgili öncelikli konularda bilimsel klinik tanımlayıcı veya çözümleyici bir araştırma yapar. | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve anlatabilir. | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik alanı ile ilgili veri toplanması, kayıt edilmesi, yorumlanması, raporlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir. | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve ez az birini etkin şekilde kullanabilmek | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik alanı ile ilgili çalışmaları bağımsız veya ekip olarak yürütür. | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, karar verme sürecine katılabilir, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapabilir ve sonuçlandırabilir. | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik alanı ile yaşam boyu öğrenme ilkelerini kullanarak mesleki gelişiminin sürekliliğini sağlar. | X | |||||
| 0 | Bilimsel bir makaleyi ulusal ve uluslararası düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar. | X | |||||
| 0 | Diğer sağlık alanındaki disiplinlerle iş birliği içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol alır. | X | |||||
| 0 | Duyarlı bir birey olarak bütün süreçlerde kalite yönetimi, iş güvenliği ve çevre konularında yeterli bilince sahip olmak ve bilgi birikimini toplum yararına kullanabilir. | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik alanında sentezlediği bilgileri ve problem çözme yeteneklerini, sağlık araştırmalarında etik ilkeleri göz eterek kullanır. | X | |||||
| 0 | Biyoistatistik ve eğitimi alanında ulusal ve uluslararası politika çalışmalarında bulunabilir. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |