Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİKSEL PROGRAMLAMAYA GİRİŞ | - | Bahar Dönemi | 2+2 | 3 | 10 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Abdulbari BENER |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Öğrencilerin biyoistatistik alanında en az bir programlama dilinde fonksiyon yazabilecek derecede kullanabilmesi, böylelikle istatistiksel analizleri uygulayabilecek alt yapı kazandırılması amaçlanmıştır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Programlama Diline Giriş ,Programlama dilinde veri yapıları ve veri girişleri ,Vektör, matris ve diğer matematiksel istatistiksel işlemler,Grafikler,Olasılık Dağılımları ,Olasılık ,Çapraz tablolar,Tek Örneklem Testleri ,İki Örneklem Testleri,Tek yönlü varyans analizi,Regresyon ve Korelasyon Analizi ,Çok Değişkenli Varyans Kovaryans Analizi ,Zaman Serileri Anailzi,Lojistik Regresyon Analizi; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Bir programlama dilinde grafik çizer. | 10, 14, 5, 6, 9 | E |
| En az bir istatistiksel programlama dilini bilir. | 10, 16, 6, 9 | E |
| Çeşitli olasılık dağılımları ile ilgili problemleri bir programlama dilinde çözebilme yeteneğine sahiptır. | 10, 16, 6, 9 | E |
| Bir programlama dilinde tek değişkenli ve çok değişkenli istatistiksel analizleri uygular. | 12, 14, 6, 9 | E |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 5: İşbirlikli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | E: Ödev |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Programlama Diline Giriş | Ders Notları |
| 2 | Programlama dilinde veri yapıları ve veri girişleri | Ders Notları |
| 3 | Vektör, matris ve diğer matematiksel istatistiksel işlemler | Ders Notları |
| 4 | Grafikler | Ders Notlar |
| 5 | Olasılık Dağılımları | Ders Notları |
| 6 | Olasılık | Ders Notları |
| 7 | Çapraz tablolar | Ders Notları |
| 8 | Tek Örneklem Testleri | Ders Notları |
| 9 | İki Örneklem Testleri | Ders Notları |
| 10 | Tek yönlü varyans analizi | Ders Notları |
| 11 | Regresyon ve Korelasyon Analizi | Ders Notları |
| 12 | Çok Değişkenli Varyans Kovaryans Analizi | Ders Notları |
| 13 | Zaman Serileri Anailzi | Ders Notları |
| 14 | Lojistik Regresyon Analizi | Ders Notları |
| Kaynak |
| İstatistikte R ile programlama, 2014, Necmi Gürsakal, Dora Yayıncılık 2. A Tiny Handbook of R, Mike Allerhand, 2011, Springer-Verlag. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 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. | ||||||
| 4 | Sağlık alanında yapılan araştırmaları tasarlayabilir, kurgulayabilir ve çözüm önerileri getirebilir. | ||||||
| 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. | ||||||
| 7 | Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve anlatabilir. | ||||||
| 8 | Biyoistatistik alanı ile ilgili veri toplanması, kayıt edilmesi, yorumlanması, raporlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir. | ||||||
| 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. | ||||||
| 11 | Biyoistatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, karar verme sürecine katılabilir, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapabilir ve sonuçlandırabilir. | ||||||
| 12 | Biyoistatistik alanı ile yaşam boyu öğrenme ilkelerini kullanarak mesleki gelişiminin sürekliliğini sağlar. | ||||||
| 13 | Bilimsel bir makaleyi ulusal ve uluslararası düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar. | ||||||
| 14 | Diğer sağlık alanındaki disiplinlerle iş birliği içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol alır. | ||||||
| 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. | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 0 | 0 | 0 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 0 | 0 | 0 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİKSEL PROGRAMLAMAYA GİRİŞ | - | Bahar Dönemi | 2+2 | 3 | 10 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Abdulbari BENER |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Öğrencilerin biyoistatistik alanında en az bir programlama dilinde fonksiyon yazabilecek derecede kullanabilmesi, böylelikle istatistiksel analizleri uygulayabilecek alt yapı kazandırılması amaçlanmıştır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Programlama Diline Giriş ,Programlama dilinde veri yapıları ve veri girişleri ,Vektör, matris ve diğer matematiksel istatistiksel işlemler,Grafikler,Olasılık Dağılımları ,Olasılık ,Çapraz tablolar,Tek Örneklem Testleri ,İki Örneklem Testleri,Tek yönlü varyans analizi,Regresyon ve Korelasyon Analizi ,Çok Değişkenli Varyans Kovaryans Analizi ,Zaman Serileri Anailzi,Lojistik Regresyon Analizi; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Bir programlama dilinde grafik çizer. | 10, 14, 5, 6, 9 | E |
| En az bir istatistiksel programlama dilini bilir. | 10, 16, 6, 9 | E |
| Çeşitli olasılık dağılımları ile ilgili problemleri bir programlama dilinde çözebilme yeteneğine sahiptır. | 10, 16, 6, 9 | E |
| Bir programlama dilinde tek değişkenli ve çok değişkenli istatistiksel analizleri uygular. | 12, 14, 6, 9 | E |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 5: İşbirlikli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | E: Ödev |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Programlama Diline Giriş | Ders Notları |
| 2 | Programlama dilinde veri yapıları ve veri girişleri | Ders Notları |
| 3 | Vektör, matris ve diğer matematiksel istatistiksel işlemler | Ders Notları |
| 4 | Grafikler | Ders Notlar |
| 5 | Olasılık Dağılımları | Ders Notları |
| 6 | Olasılık | Ders Notları |
| 7 | Çapraz tablolar | Ders Notları |
| 8 | Tek Örneklem Testleri | Ders Notları |
| 9 | İki Örneklem Testleri | Ders Notları |
| 10 | Tek yönlü varyans analizi | Ders Notları |
| 11 | Regresyon ve Korelasyon Analizi | Ders Notları |
| 12 | Çok Değişkenli Varyans Kovaryans Analizi | Ders Notları |
| 13 | Zaman Serileri Anailzi | Ders Notları |
| 14 | Lojistik Regresyon Analizi | Ders Notları |
| Kaynak |
| İstatistikte R ile programlama, 2014, Necmi Gürsakal, Dora Yayıncılık 2. A Tiny Handbook of R, Mike Allerhand, 2011, Springer-Verlag. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 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. | ||||||
| 4 | Sağlık alanında yapılan araştırmaları tasarlayabilir, kurgulayabilir ve çözüm önerileri getirebilir. | ||||||
| 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. | ||||||
| 7 | Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve anlatabilir. | ||||||
| 8 | Biyoistatistik alanı ile ilgili veri toplanması, kayıt edilmesi, yorumlanması, raporlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir. | ||||||
| 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. | ||||||
| 11 | Biyoistatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, karar verme sürecine katılabilir, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapabilir ve sonuçlandırabilir. | ||||||
| 12 | Biyoistatistik alanı ile yaşam boyu öğrenme ilkelerini kullanarak mesleki gelişiminin sürekliliğini sağlar. | ||||||
| 13 | Bilimsel bir makaleyi ulusal ve uluslararası düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar. | ||||||
| 14 | Diğer sağlık alanındaki disiplinlerle iş birliği içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol alır. | ||||||
| 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. | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |