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 | Prof.Dr. Hanefi ÖZBEK |
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 | Organ ve sistemlerin temel fonksiyonlarını ve çalışma mekanizmalarını bilir ve her bir sistemi ders konusu olarak anlatabilir | ||||||
2 | Tek başına kadavraların farklı bölgelerine disseksiyon yapabilir, üzerinde organları ve diğer yapıları tanımlayabilir, üzerinde ders anlatabilir | ||||||
3 | Bireysel olarak bir konu üzerine proje tasarlayabilir, o projede aktif olarak yer alabilir, bilimsel araştırma sonuçlarını makale haline getirebilir, yayın yapabilir. | ||||||
4 | Alanı ile ilgili multidisipliner çalışmalarda aktif olarak rol alabilir. | ||||||
5 | Radyogram, MR ve CT görüntülerindeki normal anatomik yapıları tanımlayabilir ve patolojik durumlara anatomik açıklama getirebilir | ||||||
6 | Anatomi disiplininin diğer temel tıp ve klinik dallar ile ilişkisini kavrar ve bu ilişki çerçevesinde ortak çalışmalar yürütür. | ||||||
7 | En az bir yabancı dili etkin olarak kullanarak kendi alanında ve çalışma konusunu ilgilendiren diğer alanlarda uluslararası yayınları takip edebilir. | ||||||
8 | Organların ve yapıların topografik düzenlemesini, yüzey projeksiyonlarını ve seyirlerini bilir | ||||||
9 | Kendi alanındaki konuların ve değerlendirdiği bilimsel verileri ve diğer araştırmacıların bilimsel verilerini sunu halinde aktarabilir. | ||||||
10 | Güncel araştırma konularını takip ederek, yeni verileri analiz eder. | ||||||
11 | Multidisipliner çalışmalarda takım içerisinde verilen sorumluluğu etkin olarak yerine getirir. | ||||||
12 | Klinik problemleri sentezleyebilir ve ona anatomik bir açıklama yapabilir. | ||||||
13 | İnsan vücudundaki, doku, organ ve sistemlerdeki temel mikroanatomik yapıları tanımlayabilir. | ||||||
14 | Öğrencilerle güven temelli ilişki kurabilir ve derse ilgilerini teşvik edebilir. |
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 | Prof.Dr. Hanefi ÖZBEK |
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 | Organ ve sistemlerin temel fonksiyonlarını ve çalışma mekanizmalarını bilir ve her bir sistemi ders konusu olarak anlatabilir | ||||||
2 | Tek başına kadavraların farklı bölgelerine disseksiyon yapabilir, üzerinde organları ve diğer yapıları tanımlayabilir, üzerinde ders anlatabilir | ||||||
3 | Bireysel olarak bir konu üzerine proje tasarlayabilir, o projede aktif olarak yer alabilir, bilimsel araştırma sonuçlarını makale haline getirebilir, yayın yapabilir. | ||||||
4 | Alanı ile ilgili multidisipliner çalışmalarda aktif olarak rol alabilir. | ||||||
5 | Radyogram, MR ve CT görüntülerindeki normal anatomik yapıları tanımlayabilir ve patolojik durumlara anatomik açıklama getirebilir | ||||||
6 | Anatomi disiplininin diğer temel tıp ve klinik dallar ile ilişkisini kavrar ve bu ilişki çerçevesinde ortak çalışmalar yürütür. | ||||||
7 | En az bir yabancı dili etkin olarak kullanarak kendi alanında ve çalışma konusunu ilgilendiren diğer alanlarda uluslararası yayınları takip edebilir. | ||||||
8 | Organların ve yapıların topografik düzenlemesini, yüzey projeksiyonlarını ve seyirlerini bilir | ||||||
9 | Kendi alanındaki konuların ve değerlendirdiği bilimsel verileri ve diğer araştırmacıların bilimsel verilerini sunu halinde aktarabilir. | ||||||
10 | Güncel araştırma konularını takip ederek, yeni verileri analiz eder. | ||||||
11 | Multidisipliner çalışmalarda takım içerisinde verilen sorumluluğu etkin olarak yerine getirir. | ||||||
12 | Klinik problemleri sentezleyebilir ve ona anatomik bir açıklama yapabilir. | ||||||
13 | İnsan vücudundaki, doku, organ ve sistemlerdeki temel mikroanatomik yapıları tanımlayabilir. | ||||||
14 | Öğrencilerle güven temelli ilişki kurabilir ve derse ilgilerini teşvik edebilir. |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
Toplam | 100 |