Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
İLERİ İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ders Programı |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Bilimsel araştırmalarında kullanılabilecek ileri istatistiksel yöntemleri göstermek. |
Dersin İçeriği | Bu ders; 1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş,2. Çok gözlü ki-kare testleri,3. Çoklu regresyon analizi yöntemleri,4. Lojistik regresyon analizi 1,5. Lojistik regresyon analizi 2,6. Probit analizi,7. ROC analizi ARA SINAVI,8. Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analizi,9. Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analizi,10. Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analizi,11. Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analizi,12. MANOVA,,13. Sağkalım analizi yöntemleri 1,14. Sağkalım analizi yöntemleri 2 FİNAL SINAVI; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri özetler. | 10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9 | E |
2. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri bilgisayar üzerinde uygular. | 10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9 | E |
3. İstatistik sonuçlarını yorumlar. | 10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9 | E |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 8: Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | E: Ödev |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | 1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
2 | 2. Çok gözlü ki-kare testleri | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
3 | 3. Çoklu regresyon analizi yöntemleri | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
4 | 4. Lojistik regresyon analizi 1 | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
5 | 5. Lojistik regresyon analizi 2 | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
6 | 6. Probit analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
7 | 7. ROC analizi ARA SINAVI | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
8 | 8. Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
9 | 9. Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
10 | 10. Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
11 | 11. Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
12 | 12. MANOVA, | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
13 | 13. Sağkalım analizi yöntemleri 1 | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
14 | 14. Sağkalım analizi yöntemleri 2 FİNAL SINAVI | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
Kaynak |
Öğretim üyesinin notları. |
Advanced Statistics, Larry Stephens, McGraw Hill, 2004. Bilgisayar istatistik ve tıp Dr. Murat Hayran, Dr. Oktay Özdemir. Bilimsel araştırmalarda biyoistatistik prensip ve yöntemlerinin bilinçli kullanımı Kadir Sümbüloğlu, Vildan Sümbüloğlu. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Kazım Özdamar 1999-1. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Kazım Özdamar 1999-2. Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemler Kadir Sümbüloğlu. Sağlık Araştırmaları İçin Temel İstatistik, Murat Hayran, Mutlu Hayran. Tıbbi araştırmalarda istatistiksel analiz teknikleri “SPSS uygulamaları” Aziz Akgül. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Alana özgü alet ve malzemelerin nasıl kullanacağını bilir. | ||||||
1 | Klinik bir sorunu çözer, nereden yardım alması gerektiğini bilir. | ||||||
1 | Endodonti alanıyla ilgili toplantılara katılır, bildiri sunar, tartışmalara katılır, konferanslar verir, çalışmaları itibarlı dergilerde yayınlanır. | ||||||
1 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini klinik tedavileri başarıyla yapar. | ||||||
1 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarını bilir | ||||||
1 | Bir Endodonti uzmanın sahip olması gereken pratik bilgi ve deneyimi kazanmış olup, tüm tedavileri yürütebilecek yetkinliktedir. | ||||||
2 | Ortak bilimsel çalışmalarda sorumluluk alır, katkıda bulunur ve uyum içinde çalışır. | ||||||
2 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini, eleştirel düşünceleri ile birleştirerek, bağımsız çalışma yapar, değerlendirir, literatür bilgileri ile karşılaştırır, yazar ve bilimsel dergilere kabul ettirir. | ||||||
2 | Alana özgü kaynak ve bilgiye nasıl ulaşacağını ve nasıl yorumlayacağını bilir. | ||||||
2 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak maddeleri bilir. | ||||||
3 | Alanla ilgili disiplinlerle bilgi paylaşımı yapar. | ||||||
3 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak yöntemleri bilir. | ||||||
4 | Endo-perio lezyonları bilir. | ||||||
5 | Kök rezorpsiyonlarında uygulanacak multidisipliner tedavi yaklaşımlarını bilir. |
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 |
---|---|---|---|---|---|
İLERİ İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ders Programı |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Bilimsel araştırmalarında kullanılabilecek ileri istatistiksel yöntemleri göstermek. |
Dersin İçeriği | Bu ders; 1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş,2. Çok gözlü ki-kare testleri,3. Çoklu regresyon analizi yöntemleri,4. Lojistik regresyon analizi 1,5. Lojistik regresyon analizi 2,6. Probit analizi,7. ROC analizi ARA SINAVI,8. Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analizi,9. Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analizi,10. Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analizi,11. Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analizi,12. MANOVA,,13. Sağkalım analizi yöntemleri 1,14. Sağkalım analizi yöntemleri 2 FİNAL SINAVI; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri özetler. | 10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9 | E |
2. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri bilgisayar üzerinde uygular. | 10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9 | E |
3. İstatistik sonuçlarını yorumlar. | 10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9 | E |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 8: Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | E: Ödev |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | 1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
2 | 2. Çok gözlü ki-kare testleri | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
3 | 3. Çoklu regresyon analizi yöntemleri | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
4 | 4. Lojistik regresyon analizi 1 | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
5 | 5. Lojistik regresyon analizi 2 | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
6 | 6. Probit analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
7 | 7. ROC analizi ARA SINAVI | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
8 | 8. Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
9 | 9. Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
10 | 10. Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
11 | 11. Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analizi | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
12 | 12. MANOVA, | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
13 | 13. Sağkalım analizi yöntemleri 1 | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
14 | 14. Sağkalım analizi yöntemleri 2 FİNAL SINAVI | Önceden verilen ders notuna hazırlık |
Kaynak |
Öğretim üyesinin notları. |
Advanced Statistics, Larry Stephens, McGraw Hill, 2004. Bilgisayar istatistik ve tıp Dr. Murat Hayran, Dr. Oktay Özdemir. Bilimsel araştırmalarda biyoistatistik prensip ve yöntemlerinin bilinçli kullanımı Kadir Sümbüloğlu, Vildan Sümbüloğlu. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Kazım Özdamar 1999-1. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Kazım Özdamar 1999-2. Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemler Kadir Sümbüloğlu. Sağlık Araştırmaları İçin Temel İstatistik, Murat Hayran, Mutlu Hayran. Tıbbi araştırmalarda istatistiksel analiz teknikleri “SPSS uygulamaları” Aziz Akgül. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Alana özgü alet ve malzemelerin nasıl kullanacağını bilir. | ||||||
1 | Klinik bir sorunu çözer, nereden yardım alması gerektiğini bilir. | ||||||
1 | Endodonti alanıyla ilgili toplantılara katılır, bildiri sunar, tartışmalara katılır, konferanslar verir, çalışmaları itibarlı dergilerde yayınlanır. | ||||||
1 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini klinik tedavileri başarıyla yapar. | ||||||
1 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarını bilir | ||||||
1 | Bir Endodonti uzmanın sahip olması gereken pratik bilgi ve deneyimi kazanmış olup, tüm tedavileri yürütebilecek yetkinliktedir. | ||||||
2 | Ortak bilimsel çalışmalarda sorumluluk alır, katkıda bulunur ve uyum içinde çalışır. | ||||||
2 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini, eleştirel düşünceleri ile birleştirerek, bağımsız çalışma yapar, değerlendirir, literatür bilgileri ile karşılaştırır, yazar ve bilimsel dergilere kabul ettirir. | ||||||
2 | Alana özgü kaynak ve bilgiye nasıl ulaşacağını ve nasıl yorumlayacağını bilir. | ||||||
2 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak maddeleri bilir. | ||||||
3 | Alanla ilgili disiplinlerle bilgi paylaşımı yapar. | ||||||
3 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak yöntemleri bilir. | ||||||
4 | Endo-perio lezyonları bilir. | ||||||
5 | Kök rezorpsiyonlarında uygulanacak multidisipliner tedavi yaklaşımlarını bilir. |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
Toplam | 100 |