Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İLERİ ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİPRDD1214048Bahar Dönemi3+038
Ders Programı

Pazartesi 14:30-15:15

Pazartesi 15:30-16:15

Pazartesi 16:30-17:15

Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersi VerenlerProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Bilimsel araştırmalarında kullanılabilecek ileri istatistiksel yöntemleri göstermektir.
Dersin İçeriğiBu ders; Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş,Çok gözlü ki-kare testleri,Çoklu regresyon analizi yöntemleri,Lojistik regresyon analizi 1,Lojistik regresyon analizi 2,Probit analizi,ROC analizi,Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analizi,Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analizi,Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analizi,Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analizi,MANOVA,Sağkalım analizi yöntemleri 1,Sağkalım analizi yöntemleri 2; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
İstatistik sonuçlarını yorumlar.10, 16, 9E
Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri bilgisayar üzerinde uygular.6, 9E
Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri özetler.16, 9E
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:E: Ödev

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere girişHair, Joseph F. "Multivariate data analysis: 2018 (s.1-45)
2Çok gözlü ki-kare testleriBarton, Belinda, and Jennifer Peat. Medical statistics: A guide to SPSS, data analysis, and critical appraisal. John Wiley & Sons, 2014. s. 249-286
3Çoklu regresyon analizi yöntemleriJ. Hair, s.259-370
4Lojistik regresyon analizi 1J. Hair, s.548-598
5Lojistik regresyon analizi 2J. Hair, s.548-598
6Probit analiziJ. Hair, s.548-598
7ROC analiziBarton and Belinda, s. 331-349
8Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analiziBelinda and Peat s.161-196
9Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analiziBelinda and Peat s.161-196
10Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analiziBelinda and Peat s.112-160
11Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analiziBelinda and Peat s.112-160
12MANOVAJ. Hair, s. 371- 468
13Sağkalım analizi yöntemleri 1Belinda and Peat s.350-368
14Sağkalım analizi yöntemleri 2Belinda and Peat s.350-368
Kaynak
1. Advanced Statistics, Larry Stephens, McGraw Hill, 2004. 2. Bilgisayar istatistik ve tıp Dr. Murat Hayran, Dr. Oktay Özdemir. 3. Bilimsel araştırmalarda biyoistatistik prensip ve yöntemlerinin bilinçli kullanımı 4. Kadir Sümbüloğlu, Vildan Sümbüloğlu. 5. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Kazım Özdamar 1999-1-2. 6. Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemler Kadir Sümbüloğlu. 7. Sağlık Araştırmaları İçin Temel İstatistik, Murat Hayran, Mutlu Hayran. 8. Tıbbi araştırmalarda istatistiksel analiz teknikleri “SPSS uygulamaları” Aziz Akgül. 9. Barton, Belinda, and Jennifer Peat. Medical statistics: A guide to SPSS, data analysis and critical appraisal. John Wiley & Sons, 2014. 10. Hair, J. F. (2019). Multivariate data analysis: An overview. 8. edition,
Örneklendirilmiş Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Veysel Sönmez, G. Füsun Alacapınar ANI YAYINCILIK

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Periodontoloji bilimine ilişkin temek ve ileri periodontal tedavilere yönelik kapsamlı bilgiye sahiptir. Alanıyla ilgili temek bilimsel soruları ve güncel araştırma başlıklarını bilir, bunlarla ilgili yeni hipotezler üretebilir. Periodontoloji ve İmplantoloji alanında tüm literatürlere hakimdir ve yenilikleri takip eder.
2
Periodontoloji alanında temel ve ileri tedavi yöntemlerini uygulayabilir. Bu alanlarda temel araştırmalar yapabilir. Yeni yöntem ve teknikler geliştirebilir. Çalışma konusuyla ilgili araştırma projeleri tasarlayabilir ve bunları projelendirebilir. Araştırma sonuçlarını sözlü ve yazılı bildiri olarak sunabilir ve makale olarak yazabilir.
3
Ekip içinde ve bağımsız olarak klinik uygulama yapabilir, bilimsel araştırma tasarlayabilir ve yürütebilir. Periodontoloji ve implantoloji alanında tedavi planlaması yapabilir ve uygulayabilir.
4
Her seviyedeki yeni bilgiyi Periodontoloji alanındaki mevcut bilgileriyle birleştirebilir ve yorumlayabilir.
5
Bilimsel ve klinik çalışmalarında iletişim becerisi ile yeni teknolojik gelişmeleri takip eder ve verimli olarak kullanır. Bilgisini sözlü y ada yazılı olarak aktarabilir ve bunu anadili dışında İngilizce olarak da yapabilir. Etik değerlere bağlı olarak sosyal sorumluluklarını yerine getirir.
6
Klinik bilgilerini bilimsel araştırmaların sonuçlarıyla beraber değerlendirip, Periodontoloji alanında klinik uygulamalara fayda sağlamayı hedefler.

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 Saati14228
Rehberli Problem Çözme4416
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi24896
Okul Dışı Diğer Faaliyetler4624
Proje Sunumu / Seminer3412
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı5210
Ara Sınav ve Hazırlığı12020
Genel Sınav ve Hazırlığı12020
Performans Görevi, Bakım Planı11010
Toplam İş Yükü (Saat)236
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(236/30)8
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İLERİ ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİPRDD1214048Bahar Dönemi3+038
Ders Programı

Pazartesi 14:30-15:15

Pazartesi 15:30-16:15

Pazartesi 16:30-17:15

Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersi VerenlerProf.Dr. Abdulbari BENER
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Bilimsel araştırmalarında kullanılabilecek ileri istatistiksel yöntemleri göstermektir.
Dersin İçeriğiBu ders; Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş,Çok gözlü ki-kare testleri,Çoklu regresyon analizi yöntemleri,Lojistik regresyon analizi 1,Lojistik regresyon analizi 2,Probit analizi,ROC analizi,Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analizi,Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analizi,Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analizi,Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analizi,MANOVA,Sağkalım analizi yöntemleri 1,Sağkalım analizi yöntemleri 2; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
İstatistik sonuçlarını yorumlar.10, 16, 9E
Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri bilgisayar üzerinde uygular.6, 9E
Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri özetler.16, 9E
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:E: Ödev

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere girişHair, Joseph F. "Multivariate data analysis: 2018 (s.1-45)
2Çok gözlü ki-kare testleriBarton, Belinda, and Jennifer Peat. Medical statistics: A guide to SPSS, data analysis, and critical appraisal. John Wiley & Sons, 2014. s. 249-286
3Çoklu regresyon analizi yöntemleriJ. Hair, s.259-370
4Lojistik regresyon analizi 1J. Hair, s.548-598
5Lojistik regresyon analizi 2J. Hair, s.548-598
6Probit analiziJ. Hair, s.548-598
7ROC analiziBarton and Belinda, s. 331-349
8Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analiziBelinda and Peat s.161-196
9Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analiziBelinda and Peat s.161-196
10Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analiziBelinda and Peat s.112-160
11Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analiziBelinda and Peat s.112-160
12MANOVAJ. Hair, s. 371- 468
13Sağkalım analizi yöntemleri 1Belinda and Peat s.350-368
14Sağkalım analizi yöntemleri 2Belinda and Peat s.350-368
Kaynak
1. Advanced Statistics, Larry Stephens, McGraw Hill, 2004. 2. Bilgisayar istatistik ve tıp Dr. Murat Hayran, Dr. Oktay Özdemir. 3. Bilimsel araştırmalarda biyoistatistik prensip ve yöntemlerinin bilinçli kullanımı 4. Kadir Sümbüloğlu, Vildan Sümbüloğlu. 5. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi Kazım Özdamar 1999-1-2. 6. Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemler Kadir Sümbüloğlu. 7. Sağlık Araştırmaları İçin Temel İstatistik, Murat Hayran, Mutlu Hayran. 8. Tıbbi araştırmalarda istatistiksel analiz teknikleri “SPSS uygulamaları” Aziz Akgül. 9. Barton, Belinda, and Jennifer Peat. Medical statistics: A guide to SPSS, data analysis and critical appraisal. John Wiley & Sons, 2014. 10. Hair, J. F. (2019). Multivariate data analysis: An overview. 8. edition,
Örneklendirilmiş Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Veysel Sönmez, G. Füsun Alacapınar ANI YAYINCILIK

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Periodontoloji bilimine ilişkin temek ve ileri periodontal tedavilere yönelik kapsamlı bilgiye sahiptir. Alanıyla ilgili temek bilimsel soruları ve güncel araştırma başlıklarını bilir, bunlarla ilgili yeni hipotezler üretebilir. Periodontoloji ve İmplantoloji alanında tüm literatürlere hakimdir ve yenilikleri takip eder.
2
Periodontoloji alanında temel ve ileri tedavi yöntemlerini uygulayabilir. Bu alanlarda temel araştırmalar yapabilir. Yeni yöntem ve teknikler geliştirebilir. Çalışma konusuyla ilgili araştırma projeleri tasarlayabilir ve bunları projelendirebilir. Araştırma sonuçlarını sözlü ve yazılı bildiri olarak sunabilir ve makale olarak yazabilir.
3
Ekip içinde ve bağımsız olarak klinik uygulama yapabilir, bilimsel araştırma tasarlayabilir ve yürütebilir. Periodontoloji ve implantoloji alanında tedavi planlaması yapabilir ve uygulayabilir.
4
Her seviyedeki yeni bilgiyi Periodontoloji alanındaki mevcut bilgileriyle birleştirebilir ve yorumlayabilir.
5
Bilimsel ve klinik çalışmalarında iletişim becerisi ile yeni teknolojik gelişmeleri takip eder ve verimli olarak kullanır. Bilgisini sözlü y ada yazılı olarak aktarabilir ve bunu anadili dışında İngilizce olarak da yapabilir. Etik değerlere bağlı olarak sosyal sorumluluklarını yerine getirir.
6
Klinik bilgilerini bilimsel araştırmaların sonuçlarıyla beraber değerlendirip, Periodontoloji alanında klinik uygulamalara fayda sağlamayı hedefler.

Değerlendirme Sistemi

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

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 01/02/2023 - 14:11Son Güncelleme Tarihi: 01/02/2023 - 14:12