Ana içeriğe atla

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İLERİ İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBilimsel araştırmalarında kullanılabilecek ileri istatistiksel yöntemleri göstermek.
Dersin İçeriğiBu 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 KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri özetler.10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9E
2. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri bilgisayar üzerinde uygular.10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9E
3. İstatistik sonuçlarını yorumlar.10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9E
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

SıraKonularÖn Hazırlık
11. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere girişÖnceden verilen ders notuna hazırlık
22. Çok gözlü ki-kare testleriÖnceden verilen ders notuna hazırlık
33. Çoklu regresyon analizi yöntemleriÖnceden verilen ders notuna hazırlık
44. Lojistik regresyon analizi 1Önceden verilen ders notuna hazırlık
55. Lojistik regresyon analizi 2Önceden verilen ders notuna hazırlık
66. Probit analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
77. ROC analizi ARA SINAVIÖnceden verilen ders notuna hazırlık
88. Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
99. Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
1010. Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
1111. Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
1212. MANOVA,Önceden verilen ders notuna hazırlık
1313. Sağkalım analizi yöntemleri 1Önceden verilen ders notuna hazırlık
1414. Sağkalım analizi yöntemleri 2 FİNAL SINAVIÖnceden 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
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Radyasyon Onkolojisi, nükleer tıp ve radyoloji alanında kullanılan radyasyon veren cihazların yapısı ve işleyişi hakkında temel bilgilere sahiptir.
2
Radyasyon verici cihazların günlük, aylık ve yıllık kalite kontrol programlarını takip etmeyi ve uygulamayı bilir.
3
Kliniğe yeni alınan cihazların kabulu ve hizmete sokması aşamasında yapılması gerekenleri bilir.
4
Hastaların tedavi planlamasını yapma yeteneğine sahiptir.
5
Çalıştığı kurumun radyasyondan korunma görevlisi olacak bilgiye sahiptir.
6
Alanındaki araştırmalarda ekip içinde görev alabilir; aldığı görevin sorumluluğunu tek başına üstlenebilir ve yerine getirmek üzere bağımsız çalışma yürütebilir.
7
Her seviyedeki yeni bilgiyi alanla ilgili mevcut bildikleriyle yorumlayabilir ve birleştirebilir.
8
Teorik ve pratik çalışmalarda iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanır.
X
9
Teorik bilgiyi ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilir.
X
10
Etik değerlere bağlıdır ve kurumsal sosyal sorumluluğa uygun davranır.
11
Klinik uygulamaların hasta ve personele en az radyasyon verecek şekilde planlamasını yapabilir.

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 Saati000
Rehberli Problem Çözme000
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi000
Okul Dışı Diğer Faaliyetler000
Proje Sunumu / Seminer000
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı000
Ara Sınav ve Hazırlığı000
Genel Sınav ve Hazırlığı000
Performans Görevi, Bakım Planı000
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

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İLERİ İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Pakize YİĞİT
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBilimsel araştırmalarında kullanılabilecek ileri istatistiksel yöntemleri göstermek.
Dersin İçeriğiBu 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 KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri özetler.10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9E
2. Çok değişkenli istatistiksel yöntemleri bilgisayar üzerinde uygular.10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9E
3. İstatistik sonuçlarını yorumlar.10, 12, 13, 14, 16, 19, 4, 6, 8, 9E
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

SıraKonularÖn Hazırlık
11. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlere girişÖnceden verilen ders notuna hazırlık
22. Çok gözlü ki-kare testleriÖnceden verilen ders notuna hazırlık
33. Çoklu regresyon analizi yöntemleriÖnceden verilen ders notuna hazırlık
44. Lojistik regresyon analizi 1Önceden verilen ders notuna hazırlık
55. Lojistik regresyon analizi 2Önceden verilen ders notuna hazırlık
66. Probit analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
77. ROC analizi ARA SINAVIÖnceden verilen ders notuna hazırlık
88. Tekrarlı ölçümlerde bir faktörlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
99. Tekrarlı ölçümlerde iki faktörlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
1010. Bağımsız gruplarda bir yönlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
1111. Bağımsız gruplarda iki yönlü varyans analiziÖnceden verilen ders notuna hazırlık
1212. MANOVA,Önceden verilen ders notuna hazırlık
1313. Sağkalım analizi yöntemleri 1Önceden verilen ders notuna hazırlık
1414. Sağkalım analizi yöntemleri 2 FİNAL SINAVIÖnceden 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
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Radyasyon Onkolojisi, nükleer tıp ve radyoloji alanında kullanılan radyasyon veren cihazların yapısı ve işleyişi hakkında temel bilgilere sahiptir.
2
Radyasyon verici cihazların günlük, aylık ve yıllık kalite kontrol programlarını takip etmeyi ve uygulamayı bilir.
3
Kliniğe yeni alınan cihazların kabulu ve hizmete sokması aşamasında yapılması gerekenleri bilir.
4
Hastaların tedavi planlamasını yapma yeteneğine sahiptir.
5
Çalıştığı kurumun radyasyondan korunma görevlisi olacak bilgiye sahiptir.
6
Alanındaki araştırmalarda ekip içinde görev alabilir; aldığı görevin sorumluluğunu tek başına üstlenebilir ve yerine getirmek üzere bağımsız çalışma yürütebilir.
7
Her seviyedeki yeni bilgiyi alanla ilgili mevcut bildikleriyle yorumlayabilir ve birleştirebilir.
8
Teorik ve pratik çalışmalarda iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanır.
X
9
Teorik bilgiyi ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilir.
X
10
Etik değerlere bağlıdır ve kurumsal sosyal sorumluluğa uygun davranır.
11
Klinik uygulamaların hasta ve personele en az radyasyon verecek şekilde planlamasını yapabilir.

Değerlendirme Sistemi

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

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 04/05/2023 - 15:42Son Güncelleme Tarihi: 04/05/2023 - 15:52