Skip to main content

Course Description

CourseCodeSemesterT+P (Hour)CreditECTS
STATISTICAL METHODS RDTD1214731Spring Semester3+038
Course Program

Cuma 10:00-10:45

Cuma 11:00-11:45

Cuma 12:00-12:45

Prerequisites Courses
Recommended Elective Courses
Language of CourseTurkish
Course LevelThird Cycle (Doctorate Degree)
Course TypeElective
Course CoordinatorAssoc.Prof. Serkan ETİ
Name of Lecturer(s)Assoc.Prof. Serkan ETİ
Assistant(s)
AimTo give advanced information about statistical methods and to create information to use in future research.
Course ContentThis course contains; Definition of Statistics - Major Phases of Statistical Methodology - Preparation of Graphs and Tables,Descriptors: Measures of Central Tendency - Measures of Diffusion - Measures of Skewness - Measures of Kurtosis,Probability - Probability Distributions - Sampling Distributions: z - t - F - Chi-square,Student-t tests - Mann Whitney U - Wilcoxon Tests,One Way ANOVA - Repeated ANOVA - Kruskal Wallis Test - Friedman Test,Correlation: Pearson - Spearman - Kendall Tau,Simple Linear Regression,Multiple Linear Regression,Logistic Regression,MANOVA,Chi-Square Tests: Pearson - Fisher - G,Roc Curve: Sensitivity -Specificity,Reliability: Cronbach's Alpha - Composite Reliability - ICC,General Review.
Dersin Öğrenme KazanımlarıTeaching MethodsAssessment Methods
Ability to interpret descriptive statistics16, 6, 9A
Ability to interpret tables and graphics12, 6, 9A
Ability to calculate Descriptive Statistics10, 6, 9A
Ability to interpret normal distribution10, 6, 9A
Create a hypothesis and determine the right method.16, 6, 9A
Ability to calculate the number of samples12, 16, 6, 9A
Can use SPSS16, 6, 9A
Can test our hypotheses10, 16, 9A
Teaching Methods:10: Discussion Method, 12: Problem Solving Method, 16: Question - Answer Technique, 6: Experiential Learning, 9: Lecture Method
Assessment Methods:A: Traditional Written Exam

Course Outline

OrderSubjectsPreliminary Work
1Definition of Statistics - Major Phases of Statistical Methodology - Preparation of Graphs and TablesSource 1
2Descriptors: Measures of Central Tendency - Measures of Diffusion - Measures of Skewness - Measures of KurtosisSource 1
3Probability - Probability Distributions - Sampling Distributions: z - t - F - Chi-squareSource 1
4Student-t tests - Mann Whitney U - Wilcoxon TestsSource 2
5One Way ANOVA - Repeated ANOVA - Kruskal Wallis Test - Friedman TestSource 2
6Correlation: Pearson - Spearman - Kendall TauSource 2
7Simple Linear RegressionSource 2 and Source 3
8Multiple Linear RegressionSource 2 and Source 3
9Logistic RegressionSource 2 and Source 3
10MANOVASource 2 and Source 3
11Chi-Square Tests: Pearson - Fisher - GSource 2 and Source 3
12Roc Curve: Sensitivity -SpecificitySource 3
13Reliability: Cronbach's Alpha - Composite Reliability - ICCSource 2
14General ReviewLecture Notes
Resources
1- Sümbüloğlu, K., Sümbüloğlu, V. (2012). Biyoistatistik, İstanbul: Hatipoğlu Yayınları. 2- Alpar, R. (2011). Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Ankara: Detay Yayıncılık 3- Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007), Using Multivariate Statistics, Boston: Pearson
Lecture notes, related Web sites

Course Contribution to Program Qualifications

Course Contribution to Program Qualifications
NoProgram QualificationContribution Level
12345
1
Restoratif tedavilerde uygulanacak temel ve ileri tekniklere yönelik yeterli bilgiye sahiptir. Yapılacak tedaviler konusunda kliniğe katkı sağlayacak problemleri tespit edebilir. Etik ve mesleki sorumluluğa sahiptir.
2
Restoratif işlemlerde temel ve ileri teknikleri uygulayabilir. Restoratif tedavi konularında bilimsel araştırma planlayıp, sonuçlandırıp sözlü yada yazılı sunabilir. Bu sunumu ana dilinde olduğu kadar yabancı dilde (İngilizce) de yapabilir.
3
Disiplinler arası sağlık personelleri ile işbirliği yaparak ekip içinde veya bağımsız olarak protetik tedavileri hastanın yararını gözeterek planlayabilir ve uygulayabilir.
4
Mevcut bilgilerini ve yeni bilgileri kanıta dayalı olarak yorumlayabilir, mevcut bilgileri ile birleştirebilir.
5
Yeni teknolojik gelişmeleri verimli olarak kullanır ve bu konuda yapılacak bilimsel ve klinik çalışmalarda ekip içinde etkin şekilde çalışır.
6
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.
7
Hastaların çürüğe dayalı ve dişte madde kaybına dayalı problemlerini klinik ve radyolojik olarak teşhis edebilir ve ekip çalışması içinde çözebilir.
8
Restoratif tedavilerin her türünü vakalara uygun olarak planlar ve uygular.
9
Aşırı madde kayıplı dişlere uygulanacak restorasyonları birlikte çalışılacak diğer branşlarla iş birliği içinde planlar ve uygular.
10
Diş renklenmelerinin etyolojisini bilir, uygun tedavileri gerçekleştirir.
11
Dişhekimliğinde özellikle de restoratif tedavide kullanılan materyalleri ve cihazları tanır ve doğru şekilde kullanmayı bilir
12
Dijital dişhekimliği uygulamalarını bilir ve uygun vakalarda uygular

Assessment Methods

Contribution LevelAbsolute Evaluation
Rate of Midterm Exam to Success 50
Rate of Final Exam to Success 50
Total 100
ECTS / Workload Table
ActivitiesNumber ofDuration(Hour)Total Workload(Hour)
Course Hours14342
Guided Problem Solving14342
Resolution of Homework Problems and Submission as a Report14342
Term Project14228
Presentation of Project / Seminar14114
Quiz000
Midterm Exam177
General Exam11414
Performance Task, Maintenance Plan14342
Total Workload(Hour)231
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(231/30)8
ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit.

Detail Informations of the Course

Course Description

CourseCodeSemesterT+P (Hour)CreditECTS
STATISTICAL METHODS RDTD1214731Spring Semester3+038
Course Program

Cuma 10:00-10:45

Cuma 11:00-11:45

Cuma 12:00-12:45

Prerequisites Courses
Recommended Elective Courses
Language of CourseTurkish
Course LevelThird Cycle (Doctorate Degree)
Course TypeElective
Course CoordinatorAssoc.Prof. Serkan ETİ
Name of Lecturer(s)Assoc.Prof. Serkan ETİ
Assistant(s)
AimTo give advanced information about statistical methods and to create information to use in future research.
Course ContentThis course contains; Definition of Statistics - Major Phases of Statistical Methodology - Preparation of Graphs and Tables,Descriptors: Measures of Central Tendency - Measures of Diffusion - Measures of Skewness - Measures of Kurtosis,Probability - Probability Distributions - Sampling Distributions: z - t - F - Chi-square,Student-t tests - Mann Whitney U - Wilcoxon Tests,One Way ANOVA - Repeated ANOVA - Kruskal Wallis Test - Friedman Test,Correlation: Pearson - Spearman - Kendall Tau,Simple Linear Regression,Multiple Linear Regression,Logistic Regression,MANOVA,Chi-Square Tests: Pearson - Fisher - G,Roc Curve: Sensitivity -Specificity,Reliability: Cronbach's Alpha - Composite Reliability - ICC,General Review.
Dersin Öğrenme KazanımlarıTeaching MethodsAssessment Methods
Ability to interpret descriptive statistics16, 6, 9A
Ability to interpret tables and graphics12, 6, 9A
Ability to calculate Descriptive Statistics10, 6, 9A
Ability to interpret normal distribution10, 6, 9A
Create a hypothesis and determine the right method.16, 6, 9A
Ability to calculate the number of samples12, 16, 6, 9A
Can use SPSS16, 6, 9A
Can test our hypotheses10, 16, 9A
Teaching Methods:10: Discussion Method, 12: Problem Solving Method, 16: Question - Answer Technique, 6: Experiential Learning, 9: Lecture Method
Assessment Methods:A: Traditional Written Exam

Course Outline

OrderSubjectsPreliminary Work
1Definition of Statistics - Major Phases of Statistical Methodology - Preparation of Graphs and TablesSource 1
2Descriptors: Measures of Central Tendency - Measures of Diffusion - Measures of Skewness - Measures of KurtosisSource 1
3Probability - Probability Distributions - Sampling Distributions: z - t - F - Chi-squareSource 1
4Student-t tests - Mann Whitney U - Wilcoxon TestsSource 2
5One Way ANOVA - Repeated ANOVA - Kruskal Wallis Test - Friedman TestSource 2
6Correlation: Pearson - Spearman - Kendall TauSource 2
7Simple Linear RegressionSource 2 and Source 3
8Multiple Linear RegressionSource 2 and Source 3
9Logistic RegressionSource 2 and Source 3
10MANOVASource 2 and Source 3
11Chi-Square Tests: Pearson - Fisher - GSource 2 and Source 3
12Roc Curve: Sensitivity -SpecificitySource 3
13Reliability: Cronbach's Alpha - Composite Reliability - ICCSource 2
14General ReviewLecture Notes
Resources
1- Sümbüloğlu, K., Sümbüloğlu, V. (2012). Biyoistatistik, İstanbul: Hatipoğlu Yayınları. 2- Alpar, R. (2011). Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Ankara: Detay Yayıncılık 3- Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007), Using Multivariate Statistics, Boston: Pearson
Lecture notes, related Web sites

Course Contribution to Program Qualifications

Course Contribution to Program Qualifications
NoProgram QualificationContribution Level
12345
1
Restoratif tedavilerde uygulanacak temel ve ileri tekniklere yönelik yeterli bilgiye sahiptir. Yapılacak tedaviler konusunda kliniğe katkı sağlayacak problemleri tespit edebilir. Etik ve mesleki sorumluluğa sahiptir.
2
Restoratif işlemlerde temel ve ileri teknikleri uygulayabilir. Restoratif tedavi konularında bilimsel araştırma planlayıp, sonuçlandırıp sözlü yada yazılı sunabilir. Bu sunumu ana dilinde olduğu kadar yabancı dilde (İngilizce) de yapabilir.
3
Disiplinler arası sağlık personelleri ile işbirliği yaparak ekip içinde veya bağımsız olarak protetik tedavileri hastanın yararını gözeterek planlayabilir ve uygulayabilir.
4
Mevcut bilgilerini ve yeni bilgileri kanıta dayalı olarak yorumlayabilir, mevcut bilgileri ile birleştirebilir.
5
Yeni teknolojik gelişmeleri verimli olarak kullanır ve bu konuda yapılacak bilimsel ve klinik çalışmalarda ekip içinde etkin şekilde çalışır.
6
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.
7
Hastaların çürüğe dayalı ve dişte madde kaybına dayalı problemlerini klinik ve radyolojik olarak teşhis edebilir ve ekip çalışması içinde çözebilir.
8
Restoratif tedavilerin her türünü vakalara uygun olarak planlar ve uygular.
9
Aşırı madde kayıplı dişlere uygulanacak restorasyonları birlikte çalışılacak diğer branşlarla iş birliği içinde planlar ve uygular.
10
Diş renklenmelerinin etyolojisini bilir, uygun tedavileri gerçekleştirir.
11
Dişhekimliğinde özellikle de restoratif tedavide kullanılan materyalleri ve cihazları tanır ve doğru şekilde kullanmayı bilir
12
Dijital dişhekimliği uygulamalarını bilir ve uygun vakalarda uygular

Assessment Methods

Contribution LevelAbsolute Evaluation
Rate of Midterm Exam to Success 50
Rate of Final Exam to Success 50
Total 100

Numerical Data

Student Success

Ekleme Tarihi: 23/11/2023 - 09:23Son Güncelleme Tarihi: 23/11/2023 - 09:24