Geri
AKADEMİK
Geri Dön

Ders Tanımı

Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
İLERİ İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER 3+0 3 8,0
Ders Programi Henüz Hazırlanmamıştır.
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 Farmakoloji 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. 1, 10, 12, 14, 15, 18, 2, 3, 4, 6 C
2. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri bilgisayar üzerinde uygular. 1, 10, 12, 14, 15, 18, 2, 3, 4, 6 C
3. İstatistik sonuçlarını yorumlar. 1, 10, 12, 14, 15, 18, 2, 3, 4, 6 C
Öğretim Yöntemleri: 1: Anlatım, 10: Beyin Fırtınası, 12: Örnek Olay, 14: Bireysel Çalışma, 15: Problem Çözme, 18: Vaka Çalışması, 2: Soru - Cevap, 3: Tartışma, 4: Alıştırma ve Uygulama, 6: Gösterip Yapma
Ölçme Yöntemleri: C: Ödev
Haftalık ders konuları ve öğrenim hedefleri için tıklayınız.

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
Kaynaklar
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
0
Protetik tedavilerde uygulanacak temel ve ileri tekniklere yönelik yeterli bilgiye sahiptir. Protetik tedavi konusunda kliniğe katkı sağlayacak problemleri tespit edebilir. Mesleki ve etik sorumluluğa sahiptir.
0
Protetik tedavide temel ve ileri teknikleri uygulayabilir. Protetik tedavi konularında bilimsel araştırma planlayıp, sonuçlandırıp sözlü yada yazılı sunabilir. Bu sunumu ana dilinde olduğu kadar yabancı dilde (İngilizce) de yapabilir.
0
Disiplinler arası sağlık personelleri ile işbirliği yaparak ekip içinde veya bağımsız olarak protetik tedavileri hastanın yararını gözeterek planlayabilir ve uygulayabilir.
0
Yeni bir bilgiyi mevcut bilgileri ve kanıta dayalı olarak yorumlayabilir ve mevcut bilgileri ile birleştirebilir.
0
Yeni teknolojik gelişmeleri verimli olarak kullanır ve bu konuda yapılacak bilimsel ve klinik çalışmalarda ekip içinde etkin şekilde çalışır.
0
Kanıta dayalı teorik bilgileri kliniğine ve araştırmalarına uyarlar. Buradan elde ettiği bilgileri hastaların tedavisinde uygular ve bu sırada hastalarına bu yenilikleri doğru ve anlayabilecekleri şekilde aktarır. Etik değerlere bağlıdır ve kurumsal sosyal sorumluluğa uygun davranır.
0
Hastaların protetik problemlerini klinik ve radyolojik olarak teşhis edebilir ve ekip çalışması içinde çözebilir.
0
Sabit ve hareketli protetik tedavilerin her türünü vakalara uygun olarak planlar ve uygular.
0
İmplantüstü ve çene yüz protezlerini birlikte çalışılacak diğer branşlarla iş birliği içinde planlar ve uygular.
0
Fonksiyonel oklüzyonu ve çiğneme sisteminin fizyolojisini bilir bozukluklarını tanımlar ve tedavisini uygular.
0
Dişhekimliğinde özellikle de protetik tedavide kullanılan materyalleri ve cihazları tanır ve doğru şekilde kullanmayı bilir
0
Hastaların korku ve anksiyetelerinin giderilerek tedavilerinin yapılabilmesi için hipnoz gibi tamamlayıcı tıp uygulamalarını bilir.

Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Sistemi Mutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı   50
Genel Sınavın Başarıya Oranı   50
Toplam   100

AKTS - işyükü

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
Oku 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*=(48/30) 0,0
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu