MEÜ
advertisement
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 503 Çapraz Tablolar ve Log Lineer Modeller Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması Diğer 2 Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Çapraz tablolarda değişken tipleri, ilişki istatistikleri, çok yönlü kikare çözümlemeleri, risk analizleri, uyum istatistikleri, duyarlılık ve güvenirlilik katsayıları, ROC eğrileri binary değişkenler ve lojistik regresyon. Çapraz tablo istatistiklerinin kavranması Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri BİS 510 dersini almış ve başarmış olmak Kategorik veri çözümlemelerine karar verebilme ve ilgili yöntemleri uygulayabilme. Agresti, A., Categorical Data Analysis, John Willey & Sons. , 1990 Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Çapraz tablolarda değişken tipleri 2. hafta Çapraz tablolarda değişken tipleri (%) 3. hafta İlişki istatistikleri 4. hafta İlişki istatistikleri 5. hafta Çok yönlü ki-kare çözümlemeleri 6. hafta Risk analizleri 7. hafta Risk analizleri 8. hafta Uyum istatistikleri 9. hafta Uyum istatistikleri 10. hafta Duyarlılık ve güvenirlilik katsayıları 11. hafta Duyarlılık ve güvenirlilik katsayıları 12. hafta ROC eğrileri. 13. hafta Binary değişkenler ve lojistik regresyon 14. hafta Binary değişkenler ve lojistik regresyon MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 504 Q Basic ve Fortran 90 ile Bilgisayar Programlama Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam Kredi 4 AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Akış Şeması, algoritma geliştirme, programlama dilleri, QBasic, Fortran 90 ile biyoistatistik uygulamaları. Ġçeriği Dersin Amacı Programlama dillerinin biyoistatistik uygulamalarında kullanılması. Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 (%) Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Öğr. Gör. Tufan Mengi e-mail adresleri tufanmengi@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Programlama dilinin temelleri ve aralarındaki farklar 2. hafta Değişkenler ve sabitlerin tanımlanması, onlara veri atanması ve bu verilerin kullanılması 3. hafta Girdi, çıktı ve hesap akış şemalarının çizilmesi 4. hafta Kıyaslama mantıkları akış şemalarının çizilmesi 5. hafta Döngülerin akış şemalarının çizilmesi 6. hafta Kumbara mantığının oluşturulması 7. hafta Dizilerin kullanılması 8. hafta Basit algoritmaların geliştirilmesi 9. hafta Karmaşık algoritmaların geliştirilmesi 10. hafta Metin dosyası yaratma, kaydetme ve okuma işlemleri 11. hafta Akış şemalarının programlama dillerine aktarılması 12. hafta Basit biyoistatistik uygulamalarının programlanması 13. hafta Karmaşık biyoistatistik uygulamalarının programlanması 14. hafta Yerel veritabanında verilerin saklanması MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 505 Biyoistatistikte Simulasyon Teknikleri Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Simulasyon kavramı, rasgele sayı üretimi, Uniform, Normal Z, T, F ve ki-kare dağılımlarının simulasyonu, simulasyon ile örnekleme ve hipotez kontrolü, çok değişkenli normal dağılım simulasyonu ve Fortran 90 uygulamaları. Biyoistatistik alanında simülasyon çalışması planlayabilmek. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Öğrenci ders sonunda kendi başına biyoistatistik alanı için simulasyon çalışması kurgulayabilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Simulasyon kavramı 2. hafta Rasgele sayı üretimi 3. hafta Uniform Dağılımının Simülasyonu (%) 4. hafta Normal Dağılımının Simülasyonu 5. hafta Z Dağılımının Simülasyonu 6. hafta T Dağılımının Simülasyonu 7. hafta F Dağılımının Simülasyonu 8. hafta Ki-kare Dağılımının Simülasyonu 9. hafta Simulasyon ile örnekleme ve hipotez kontrolü 10. hafta Simulasyon ile örnekleme ve hipotez kontrolü 11. hafta Çok değişkenli normal dağılım Simulasyonu 12. hafta Fortran 90 uygulamaları 13. hafta 14. hafta Fortran 90 uygulamaları Fortran 90 uygulamaları MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: Programın Adı: BİS 506 Sağlık Bilimlerinde İstatistik Metotlarının ve Bilgisayar Teknolojisinin Etkin Kullanımı Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Literatür tarama tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, yeni gelişmeleri uygulama ve yorumlama, program ve model geliştirme uygulamaları. Biyoistatistik Anabilim Dalı’nın sağlık bilimlerinin diğer anabilim dalları ile birlikte çalışması hedeflenmiştir. Öğrenci ders sonunda kendi başına makale tarayabilir, okuyup istatistik materyal metodunu anlayabilir ve yorumlayabilir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Literatür tarama Literatür tarama (%) 3. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 4. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 5. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 6. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 7. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 8. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 9. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 10. hafta Tartışma ve seminerler yoluyla istatistik metotlarından ve bilgisayar teknolojisinden daha etkin bir şekilde yararlanma, 11. hafta Yeni gelişmeleri uygulama ve yorumlama, program ve model geliştirme uygulamaları. 12. hafta Yeni gelişmeleri uygulama ve yorumlama, program ve model geliştirme uygulamaları. 13. hafta Yeni gelişmeleri uygulama ve yorumlama, program ve model geliştirme uygulamaları. 14. hafta Yeni gelişmeleri uygulama ve yorumlama, program ve model geliştirme uygulamaları. MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 507 Seminer Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 0 Proje/Alan Çalışması 0 Diğer Toplam 0 Kredi AKTS Kredisi 0 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Biyoistatistikte güncel konular ve yeniliklerinin incelenmesi ve tartışılması yapılacaktır. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Program öğrencilerin güncel biyioistatistik çalışmalarını araştırıp sunmalarını sağlamak Tez çalışması öncesi belirli konularla ilgili tarama yapma, bunları değerlendirme ve rapor biçiminde sunma becerileri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma (%) 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Haftalık tartışma Sunumun yapılması MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 510 Sağlık bilimlerinde Araştırma Yöntemleri I Biyoistatistik Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Temel İstatistik Kavramlar, değişken tipleri, tanımlayıcı istatistikler, yaygın kullanılan istatistik dağılımlar ve özellikleri, istatistiklere ait örnekleme dağılımları, hipotez kavramı ve hata tipleri, tek örneklem ve iki bağımlı ve bağımsız örnekleme ait hipotez kontrolleri. Öğrencilere, temel istatistiksel sorunları kendi basına çözebilme, yorumlayabilme ve kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri kavrayıp eleştirel olarak yorumlayabilme becerisi kazandırılmaya çalışılır. Bu dersi alan öğrenciler, ileri düzeyde alacakları diğer istatistik derslerinde daha başarılı olabilecek ve diğer istatistiksel derslerde kendilerini daha kolay geliştirebileceklerdir. 1. Sümbüloglu K ve Sümbüloglu V. Biyoistatistik. Somgür Yayıncılık, Ankara, 2003. 2. Özdamar K. SPSS ile Biyoistatistik. Kaan Kitabevi, Eskisehir, 1999. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Temel istatistiksel kavramlar, istatistik, biyoistatistik, biyoistatistigin kullanım alanları, evren, örneklem, istatistik, parametre, veri, degisken, veri tipleri vb. (%) 2. hafta Tanımlayıcı istatistikler; verilerin sınıflandırılması, ortalama ve konum ölçüleri, histogram, çubuk grafik, dal-yaprak grafiği vb. 3. hafta Tanımlayıcı istatistikler: yaygınlık ölçüleri, kutu-çizgi grafikleri, ortalama ve standart sapma grafikleri vb. 5. hafta İlişkilerin tablo ve grafiklerle incelenmesi: Çapraz tablolar, ortalamaya göre tablolar, temel grafik gösterimlerin çok değişkenli uygulamaları, saçılım grafikleri vb. Kuramsal dağılışlar: Normal dağılım, binom dağılımı, poisson dağılımı. Normallik testleri ve grafikleri.. 6. hafta Örneklem dağılışları ve güven aralıkları: Ortalamanın ve oranın örneklem dağılışı, güven aralıkları, yorumları. 7. hafta Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri, Farklı araştırma türleri, Farklı örnekleme yöntemleri ve kullanım yerleri. 4. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Hipotez testlerine giriş: Hipotez testinin amacı, aşamaları, hataları, p ve alfa değerleri, karar verme süreci, parametrik ve parametrik olmayan hipotez testleri. Hipotez Testleri (Tek örneklem testleri) Hipotez testleri (Bağımsız iki örneklem testleri) Hipotez Testleri (Bağımlı iki örneklem testleri) Hipotez Testleri (Bağımsız ve bağımlı k örneklem testleri) Korelasyon ve farklı korelasyon katsayıları: Pearson, Spearman, phi, Cramer V, Eta, vb. Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 511 Sağlık Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri II Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması Diğer 2 Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Varyans analizi modeli ve önşartları, veri transformasyonları, basit varyans analizi ve çoklu karşılaştırma metotları, tesadüf bloklarında varyans analizi, Latin kare deneme düzeni ve analizi, faktoriyel varyans analizi modelleri ve kovaryans analizi. Varyans analizi deneme düzenlerini tanımlamak. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler BİS 510 dersini almış ve başarmış olmak. Öğrenci veri setinin özelliğine en uygun deneme düzenini karar verebilir ve ilgili varyans analizi yöntemi uygulayabilir. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta Varyans analizi modeli Varyans analizinin önşartları Veri transformasyonları, (%) 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Basit varyans analizi Basit varyans analizi için çoklu karşılaştırma metotları İki yönlü varyans analizi Tekrarlanan Ölçümlü varyans analizi Tekrarlanan Ölçümlü varyans analizi Tesadüf bloklarında varyans analizi Tesadüf bloklarında varyans analizi Latin kare deneme düzeni Latin kare deneme düzeni Kovaryans analizi. Kovaryans analizi. MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 512 Çok değişkenli İstatistik Metotlar I Biyoistatistik Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Çok değişkenli normal dağılım, çok değişkenli modelin tanıtımı, çok değişkenli bir örnek, iki örnek ve ikiden çok örnek için hipotez testleri, paket programlar yardımıyla analiz yöntemleri. Çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile özelliklerinin, amaçlarının ve kullanımlarının daha uygulamaya yönelik olarak tanıtılması ve incelenmesi konularını kapsar. Farklı bilgisayar yazılımlarının incelenmesi ile konulara daha geniş bir açılım yapılmaya çalışılır. İlgili konuya çok değişkenli istatistikler kapsamında nasıl yaklaşabileceği, temel çok değişkenli yaklaşımlarla çözümlemeleri nasıl yapılacağı ve bulguların nasıl yorumlayacağı konularında bilgi ve deneyim kazanılır. 1. Manly, BFJ. Multivariate Statistical Methods: A Primer. Chapman and Hall, 1990. 2. Johnson RA and Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis.. Prentice-Hall Inc., 1992. 3. Özdamar K. Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi (Çok Degiiskenli Analizler) 2. Kaan Kitabevi, Eskisehir, 2004. 4. Alpar R. Çok Degiskenli İstatistiksel Yöntemlere Giris. Nobel Yayın Dagıtım, Ankara, 2003. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr (%) Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta Temel matris işlemleri Çok değişkenli analizde veri matrisi ve tanımlayıcı istatistikler( R, S, SSCP matrisleri), genelleştirilmiş varyans. Çok değişkenli aşırı değerler, saçılım grafikleri Standartlaştırma ve çok değişkenli normal dağılım ve normalliğin incelenmesi. Eksik veriler ve incelenmesi Çok değişkenli hipotez testleri 7. hafta Çok değişkenli hipotez testleri, varyans-kovaryans matrislerinin eşitliğinin test edilmesi, Hotelling's T kare ve Manova testleri 8. hafta Çok değişkenli iki yönlü varyans analizi, , tekrarlı ölçümlerde varyans analizleri 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Çoklu Doğrusal Regresyon. Faktör analizi, amacı, önemi, kullanım yerleri. Faktör Analizi, faktör sayısının belirlenmesi, faktör skorlarının anlamı, faktör çıkarma yöntemleri. Uyum analizi, amacı, önemi, kullanım yerleri Uyum analizi, amacı, önemi, kullanım yerleri Tartışma MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 513 Çok değişkenli İstatistik Metotları II Biyoistatistik Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Sınıflandırma analizleri (diskriminant, kümeleme ve lojistikregresyon), gruplama analizleri (temel bileşenler analizi ve faktör analizi), çoklu ilişki analizi (kanonik korelasyon), çoklu çapraz tablo analizi (correspondance analizi). Kümeleme analizi, ayırma analizi, path analizi, çok boyutlu ölçekleme, kanonik korelasyon analizi gibi konular bilgisayar destekli olarak incelenir. İlgili konuya çok değişkenli istatistikler kapsamında nasıl yaklaşabileceği, temel çok değişkenli yaklaşımlarla çözümlemeleri nasıl yapılacağı ve bulguların nasıl yorumlayacağı konularında bilgi ve deneyim kazanılır 1. Manly, BFJ. Multivariate Statistical Methods: A Primer. Chapman and Hall, 1990. 2. Johnson RA and Wichern DW. Applied Multivariate Statisticak Analysis.. Prentice-Hall Inc.,1992. 3. Tatlıdil H. Uygulamalı Çok degiskenli istatistiksel Analiz. Akademi Matbaası, Ankara, 1996. 4. Özdamar K. Paket Programlar ile istatistiksel Veri Analizi (Çok Degiiskenli Analizler) 2. Kaan Kitabevi, Eskisehir, 2004. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar BİS 510, BİS 511 ve BİS 512 derslerini almış ve başarmış olmak. Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr (%) Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Kümeleme Analizi, amacı, uzaklık ölçüleri Kümeleme Analiz, asama sıralı kümeleme yöntemleri Kümeleme Analizi, asama sıralı olmayan kümeleme yöntemler, Faktör analizi ile kümeleme analizi ilişkileri Ayırma Analizi, ayırma analizi ve lojistik regresyon analizi Ayırma Analizi Path Analizi Çok boyutlu Ölçekleme Çok boyutlu Ölçekleme Kanonik Korelasyon Kanonik Korelasyon Correspondance analizi Ccorrespondance analizi Paket program kullanımı Paket program kullanımı MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 514 Çoklu Karşılaştırma Metotları Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Çoklu karşılaştırma metotlarına ilişkin genel açıklamalar, parametrik ve parametrik olmayan çoklu karşılaştırma metotlarının tanımı, metotların birbiri ile karşılaştırılması, sadece kontrol grubu ile karşılaştırılmada kullanılacak olan çoklu karşılaştırma metotları ve spesifik karşılaştırmalar için kullanılan kontrast metotlarının tanıtımı İstatistik analizler sonrasında uygulanacak çoklu karşılaştırma yöntemlerinin tanımlanması. Öğrenci dersin sonunda kullanılabilecek en uygun çoklu karşılaştırma yöntemine karar verebilir, uygulayabilir ve yorumlayabilir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Giriş (%) 2. hafta 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Deneme başına hata ve karşılaştırma başına hata kavramları. Doğrusal kontrast ve ortogonal kontrast kavramları Fisher’in En Küçük Anlamlı Farlılık Testi (LSD) Tukey'in Çoklu Karşılaştırma Testi Paket Program Uygulamaları Student-Newman-Keuls Prosedürü Duncan’ın Çoklu Rank Testi Paket Program Uygulamaları Scheffe'nin Çoklu Karşılaştırma Testi Bonferroni Çoklu Karşılaştırma Testi Paket Program Uygulamaları Parametrik Olmayan Analizlerde Çoklu Karşılaştırma Teknikleri Parametrik Olmayan Analizlerde Çoklu Karşılaştırma Teknikleri MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 515 Tekrarlanan Ölçümlü Deneme Düzenleri Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Tekrarlanan ölçümlerin tanıtımı, model kavramı ve modellerin ön şartları, eş yapma t-testi, basit tekrarlanan ölçümlü deneme düzeni, faktöriyel tekrarlanan ölçümlü denemeler, blok ve kovaryat yapısındaki faktörlerin modele etkisi ve bu tip modellerin analizi, benferroni çoklu karşılaştırma metodu. Tekrarlanan ölçümlü verilerin olduğu durumda kullanılacak istatistiksel yöntemlerin tanımlanması. Öğrenci bu dersin sonunda tekrarlanan ölçümlü veriler içeren bir deneme düzeni oluşturabilir ve istatistiksel analizini yapabilir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 (%) Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Tekrarlanan Ölçümlü Denemelerin Avantajları ve Dezavantajları Eş Yapma T Testi 3. hafta 4. hafta Tek Faktörlü Tekrarlanan Ölçümlü Deneme Düzenleri Paket Program Uygulamaları 5. hafta İki Faktörlü ve Faktörlerden Birinin Seviyeleri Tekrarlanan Ölçümlü Deneme Düzenleri 6. hafta İki Faktörlü ve İki Faktörün Seviyeleri de Tekrarlanan Ölçümlü Deneme Düzenleri 7. hafta 8. hafta 9. hafta Paket Program Uygulamaları Üç Faktörlü ve Faktörlerden Birinin Seviyeleri Tekrarlanan Ölçüm İçeren Deneme Düzenleri Paket Program Uygulamaları 10. hafta Üç Faktörlü ve Faktörlerden İkisinin Seviyeleri Tekrarlanan Ölçüm İçeren Deneme Düzenleri 11. hafta Üç Faktörlü ve Üç Faktöründe Tekrarlanan Ölçüm İçeren Deneme Düzenleri 12. hafta 13. hafta 14. hafta Paket Program Uygulamaları Tekrarlanan Ölçümlü Faktöriyel Denemelerde Kovaryans Analizi Paket Program Uygulamaları MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 516 Doğrusal Regresyon Modelleri Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Doğrusal regresyon modelinin tanıtımı, basit regresyon modeli ve model katsayılarının hipotez kontrolü, çoklu regresyon modeli ve değişken eleme metotları, regresyon diagnostikleri. Basit ve çoklu regresyon analizinin ön şartlarının kontrolü, etkili ve uç değerlerin veriden çıkartılması ve doğrusal regresyon katsayılarının belirlenmesi. Öğrenci bu dersin sonunda basit ve çoklu regresyon analizini uygulayabilir ve katsayıları yorumlayabilir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 (%) Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta Rasgele değişkenlerin belirtilmesinde vektörlerin kullanımı Basit doğrusal regresyon Basit doğrusal regresyon katsayılarının en küçük kareler tekniği yardımıyla tahmin edilmesi 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Basit doğrusal regresyon katsayılarının anlamlılık sınaması Paket program uygulaması Çoklu doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon katsayılarının en küçük kareler tekniği yardımıyla tahmin edilmesi Paket program uygulaması Regresyon diagnostikleri Paket program uygulaması Çoklu doğrusal regresyonda değişken eleme teknikleri Paket program uygulaması Path analizi Paket program uygulaması MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 517 Sağlık Alanına Özel İstatistik Yöntemleri Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Sağlık istatistikleri, duyarlılık ve seçicilik hesabı, ROC eğrileri, rölatif risk ve odds oranının kullanımı, lojistik regresyon modeli ve analizi, survival ve meta analizi. Sağlık alanında kullanılan temel göstergelerin tanıtılması, öğretilmesi ve ulusal ve uluslar arası düzeyde karsılaştırma yapılabilmesini hedefler ve aktif öğrenmeye dayanır. Hastane bilgilerinden ve değişik kaynaklardan yararlanarak hizmet bölgesinin tanınmasına yönelik istatistiklerin elde edilmesi, yorumu vb. konusu üzerinde çalışılır. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Öğrenciler, bir sağlık bölgesi ya da kurumunun yönlendirilmesinde yararlı olacak temel bilgiyi elde ederler. Dünya ölçeğinde ülkelerin ya da bölgelerin sağlık düzeyleri hakkında gerekli istatistiklerin hesaplanmasına ek olarak sağlık alanındaki temel çalışmaları yapacak araştırma bilgisine de sahip olurlar. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları (%) 1. hafta 2. hafta 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Sağlık Hizmetleri ve Biyoistatistik Hizmet Bölgesinin Tanınması Nüfus İle İlgili İstatistiksel Yöntemler Doğumlarla İlgili İstatistiksel Yöntemler Hastalıklarla İlgili İstatistiksel Yöntemler, Sağlıkta Araştırma Yöntemleri Hız ve Oranları Standartlaştırma Yöntemleri Yasam Tabloları Koruyucu Hizmetli Çalışmaları İle İlgili İstatistiksel Yöntemler Hastane Hizmetlerinin Değerlendirilmesin De Kullanılan İstatistikler Diş Sağlığı İle İlgili İstatistiksel Yöntemler Hastalıkların ve Ölümlerin Uluslar Arası Sınıflandırılması Sağlık Düzeyini Gösteren Ölçüler Sağlık Kayıtları Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 518 Parametrik Olmayan İstatistik Yöntemler Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması Diğer 2 Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Parametrik olmayan verilerin tanıtımı, parametrik olmayan testlere ilişkin tanıtıcı istatistikleri, ortanca değerlerinin testi, çoklu karşılaştırma metotları, ilişki testleri. Parametrik olmayan testlerin ön şartlarının kavratılması ve parametrik olmayan testlerin elle ve paket programla uygulanışının öğretilmesi. Bu dersin sonunda öğrenciler veri setleri için uygun parametrik olmayan yöntemlere karar verebilir, uygulayabilir ve yorumlayabilir. Sümbüloğlu, Kadir. Sağlık alanına Özel İstatistiksel Yöntemler. Somgür Yayıncılık, Ankara, 2003. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Tanım ve genel kavramlar, ölçek türleri Ki-Kare, Fisher uygunluk testleri (%) 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Kolmogorov-Smirnov tek örnek testi Paket program uygulamaları Wilcoxon sıra toplam testi, bağımlı örnekler için Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Man witney u testi Paket program uygulamaları İşaret testleri, cochrane q testi Kruskal wallis testi Paket program uygulamaları Friedman testi Sıra korelasyon testi Kendall Tau katsayısı Paket program uygulamaları MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 519 Örnekleme Yöntemleri Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam Kredi 4 AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Örnekleme yöntemlerinin tanıtımı, uygun örnek seçimi, örnek genişliğinin belirlenmesi, örnek genişlikleri ile yapılan testlerinin güçleri arasındaki ilişkiler. Araştırmanın amacına, kısıtlarına ve kitlenin yapısına en uygun örnekleme yöntemine / yöntemlerine karar verebilmek bir kitleden en uygun yöntemle gereksinim duyulan büyüklükte örnek çekebilecek ve örneklemden kestirimler yapabilmek. Öğrenciler, değişik örnekleme yöntemlerini, kullanılacak örnekleme yöntemine göre örneklem genişliğinin hesaplanmasını, kullanılan örnekleme yöntemine göre kestirim işlemlerini öğreneceklerdir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Örneklemeye giriş, temel kavramlar, tanımlar. Kestiriciler ve özellikleri (%) 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Örneklem dağılışları ve standart hata Nokta ve aralık kestirimi Örneklem genişliğinin hesaplanması Basit rasgele örnekleme I Basit rasgele örnekleme II Tabakalı rasgele örnekleme I Tabakalı rasgele örnekleme II Sistematik örnekleme Tek aşamalı küme örneklemesi Çok aşamalı küme örneklemesi Genişliğe orantılı olasılıksal örnekleme Olasılıksal olmayan örnekleme yöntemler MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: BİS 520 Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri Biyoistatistik Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Doğrusal olmayan regresyon modelinin tanıtımı, doğrusal olmayan modellerin kurulması ve analiz, büyüme eğrileri, doz-cevap modelleri ve kullanım alanları. Doğrusal olmayan regresyon modelinin tanıtımı, doğrusal olmayan modellerin kurulması ve analizinin öğretilmesi Öğrenci bu dersin sonunda doğrusal olmayan modeller kurabilir, istatistiksel analizlerini yapabilir ve sonuçları yorumlayabilir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta Doğrusal olmayan regresyon modelinin tanıtımı Doğrusal olmayan modellerlin kurulması Doğrusal olmayan modellerin analizi (%) 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Paket program uygulamaları Büyüme eğrileri Büyüme eğrileri Paket program uygulamaları 22 ve 23 Deneme Düzeni, Paket program uygulamaları Yarıya Parçalanmış 2 k Faktöriyel Deneme Düzenleri Central Composite Deneme Düzeni Non Central Composite Deneme Düzeni Box- Behnken Deneme Düzeni Paket program uygulamaları MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 535 Teorik Dağılımlar I Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Kesikli ve sürekli teorik dağılımların tanıtım özellikleri. Kullanım alanları, integral alma, gamma fonksiyonu, çok değişkenli fonksiyonlar, kısmi türevler, çoklu integraller, örnek uzayları, şartlı olasılıklar, rassal değişkenler ve olasılık dağılımları, matematiksel beklenen değer, binom ve poisson dağılımları, birleşik olasılık dağılımları, örnek uzaylarında temel olasılık kavramları ve şartlı olasılık. Bu dersi alan öğrenciler, istatistik biliminin temelini oluşturan olasılık kuramı hakkında temel bilgiye sahip olarak, bilim uzmanlığı ve doktora derslerinde gereksinim duyacağı olasılıkla ilgili temel bilgileri edinmiş olacaklardır. Bu dersin sonunda öğrenci istatistiksel dağılımların özeliklerini bilir ve parametrelerini hesaplar. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Kümeler (%) 2. hafta 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Sıradüzen, Birlesim ve iki Terimli Teoremi Olasılık Kavramları Olasılık Kavramları Raslantı değişkenlerin tanımı Bir boyutlu raslantı değişkenleri Beklenen değerler ve Momentler Uygulama Koşullu olasılık, bağımsız olaylar, Örneklem uzayında sonuçların olasıkları, Toplam Olasılık Formülü, Bayes Formülü Kesikli rastlantı değişkenleri, sürekli rastlantı değişkenleri. Dağılım fonksiyonları, koşullu olasılık ve dağılım fonksiyonları, rastlantı değişkenlerinde dönüştürme Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 536 Teorik Dağılımlar II Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Çoklu rassal dağılımlar, moment çıkaran fonksiyonlar, büyük sayılar kuramı ve merkezi limit teoremi, parametre tahminleri, nokta tahmini, hipotez testi örnekleri, alternatif hipotezin nokta ve aralık olma durumları, likelihood ratio testi. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Bu dersin sonunda öğrenci istatistiksel dağılımların özeliklerini bilir ve parametrelerini hesaplar ve tahminler yapabilir. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Bu dersi alan öğrenciler, istatistik biliminin temelini oluşturan olasılık kuramı hakkında temel bilgiye sahip olarak, bilim uzmanlığı ve doktora derslerinde gereksinim duyacağı olasılıkla ilgili temel bilgileri edinmiş olacaklardır. Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Beklenen değer kavramı Momentler (%) 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Uygulama Bernoulli ve Binom dağılımları Poisson dağılımı Uygulama Geometrik, Negatif Binom dağılımları Hipergeometrik dağılımlar Uygulama Karakteristik fonksiyonu. Olasılık çıkartan fonksiyon. Uygulama Koşullu beklenen değer ve koşullu varyans Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: Programın Adı: BİS 522 Özel Deneme Düzenleri Biyoistatistik Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması Diğer 2 Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Özel Latin kare modelleri, etki karışımlı deneme düzenleri, bölünmüş parseller deneme düzenleri. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Özel deneme düzenleri Öğrenci en iyi deneme düzenine karar verebilir. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta 4. hafta Tamamen rasgele denemeler Uygulama Rasgele blok tasarımı Rasgele blok tasarımı (%) 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Uygulama Latin kare deneme düzeni Latin kare deneme düzeni Uygulama Faktöriyel denemeler Faktöriyel denemeler Uygulama Blok tasarımı ile kombine edilmiş faktöriyel denemeler Blok tasarımı ile kombine edilmiş faktöriyel denemeler Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 523 Bayes Yöntemleri Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Bayes teoremi, bayes yöntemleri ve kullanım alanları, Bayes ile örnekleme ve gruplama teknikleri. Bayes yöntemlerinin klinik denemelere uygulanması. Bayes kavramları ve kullanım amaçlarının tanıtılması. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta Bayes teoremi Bayes teoremi Uygulama (%) 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Bayes yöntemleri ve kullanım alanları, Bayes yöntemleri ve kullanım alanları, Uygulama Bayes ile örnekleme ve gruplama teknikleri. Bayes ile örnekleme ve gruplama teknikleri. Uygulama Bayes yöntemlerinin klinik denemelere uygulanması. Bayes yöntemlerinin klinik denemelere uygulanması. Bayes yöntemlerinin klinik denemelere uygulanması. Bayes yöntemlerinin klinik denemelere uygulanması. Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 524 Popülasyon Genetiği Dersin düzeyi Yüksek lisans Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması Diğer 2 Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Gen frekanslarının hesaplanması, popülasyonlarda denge kontrolleri, bağımlı ve bağımsız genlerde istatistik analizler, popülasyonlar arası gen farklılıklarının belirlenmesi (F istatistikleri, gen farklılığı katsayısı, gen akışı, kümeleme analizi) Genetik veri analizine giriş bilgilerinin öğrenciye verilmesi. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Bu dersin sonunda öğrenci genetik verilere temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilir ve sonuçları yorumlayabilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Gen frekanslarının hesaplanması Popülasyonlarda denge kontrolleri, (%) 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Uygulama Bağımlı genlerde istatistik analizler Uygulama Bağımsız genlerde istatistik analizler Uygulama Popülasyonlar arası gen farklılıklarının F istatistikleri ile belirlenmesi Uygulama Gen farklılığı katsayısı Uygulama Gen akışı, Kümeleme analizi Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 525 Anket Yöntemleri ve Analizi Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Anket yöntemleri, anket formu hazırlama, ölçek geliştirme yöntemleri, madde analizi, geçerlilik ve güvenirlilik, çok değişkenli varyans analizi ve faktör analizi ile anket çözümlemesi. Öğrenciye araştırmalarda en uygun anket soru kağıdının hazırlanmasının öğretilmesi amaçlanmıştır. Bu dersin sonunda öğrenci amacına uygun soruları içeren anket soru kağıdını hazırlayabilir ve bu ankete geçerlilik ve güvenirlik testlerini uygulayabilir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta Anket yöntemleri Anket formu hazırlama. Uygulama (%) 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Ölçek geliştirme yöntemleri Uygulama Madde analizi Uygulama Güvenirlilik ve geçerlilik analizleri analizleri Uygulama Çok değişkenli varyans analizi ile anket çözümlemesi Uygulama Faktör analizi ile anket çözümlemesi Faktör analizi ile anket çözümlemesi Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 526 Survival Yaşam Analizi Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Survival analizleri, life table, Kaplan Meier ve Cox Regresyon analizleri, Yaşam eğrilerinin karşılaştırılması, SPSS uygulamaları. Ġçeriği Dersin Amacı Sağ kalım çözümlemeleri ile ilgili temel bilgilerin öğretilmesi Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Sağ kalım çözümlemesi ve yöntemine karar verebilme, konu ile ilgili istatistiksel yöntemleri uygulayabilme. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar John P. Klein, Melvin L. Moeschberger, Survival Analysis Techniques For Censored And Truncated Data. Springer, Newyork. Beth Dawson, Robert G. Trap, Basic & Clinical Biostatistics, Lange Medical Books/Mc Graw-Hill Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 (%) Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Sağ kalım Süresi, Olgu, Sansürleme Ve Türleri Sağ kalım Süresi Hesaplama Yöntemleri, Kaplan-Meier Yöntemi 3. hafta Sağ kalım Süresi Hesaplama Yöntemleri, Yasam Tablosu Yöntemi 4. hafta Sağ kalım Süreleri Karsılaştırma Yöntemleri (Tek Faktör, İki Düzey) 5. hafta Sağ kalım Süreleri Karsılaştırma Yöntemleri (Çok Faktör, Tabakalama) 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Genel Uygulama Ve Tartışma Risk (HAZARD) Yaklaşımı Ve Cox Regresyon Değişken Seçimi Varsayımlar Ve Denetimi Yorumlama Genel Uygulama Ve Tartışma Genel Uygulama Ve Tartımsa Genel Uygulama Ve Tartışma Genel Uygulama Ve Tartışma MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 527 Kalite Kontrol Yöntemleri Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması Diğer 2 Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin İstatistik anlamda kalite kavramı, kalite kontrolünde güven aralığının önemi, süreç kontrolü (SPC), histogram, pareto grafikleri güven aralığı ve kontrol grafiklerinin kullanımı, kontrol limitlerinin ve örnek genişliklerinin saptanması. Kalite kontrol yöntemlerinde istatistiğin kullanımının öğretilmesi. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Bu dersin sonunda öğrenci kalite kontrol ve süreç kontrol alanlarında istatistiksel teknikleri kullanabilir ve sonuçları yorumlayabilir. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta 3. hafta İstatistik anlamda kalite kavramı, Kalite kontrolünde güven aralığının önemi Süreç kontrolü (SPC) (%) 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Uygulama Histogram Pareto grafikleri güven aralığı Uygulama Balık kılçığı diyagramı Uygulama Kontrol grafikleri Uygulama Kontrol limitlerinin belirlenmesi Uygulama Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 531 Deney Düzenleri Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Saha araştırmalarında, hayvan deneylerinde ve klinik araştırmalarda deney düzenleri; geriye dönük, kesitsel ve ileriye dönük, kör ve çift kör denemeler. Tam rasgele basit deneme düzeni, kovaryant faktörlü deneme düzeni, iki ve çok faktörlü deneme düzenleri, Tek kontrollü deneme düzenleri. Klinik çalışmaları planlamak Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Öğrenci dersin sonunda klinik deneme düzeni planlayabilir. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 (%) Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Tıp araştırmalarında çalışma tasarımı ve bu çalışma düzenlerinin sınıflandırılması. Vaka serisi çalışmaları 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Vaka kontrol çalışmaları Kesitsel çalışmalar Kohort çalışmaları Vaka kontrol ve kohort çalışmalarının karşılaştırılması Deneysel çalışmalar ya da klinik denemeler Bağımsız eş zamanlı kontrol içeren denemeler. Kendinden kontrollü denemeler Dışardan kontrollü denemeler Kontrolsüz çalışmalar Tam rasgele basit deneme düzeni Kovaryant faktörlü deneme düzeni İki ve çok faktörlü deneme düzenleri MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: Programın Adı: BİS 532 Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin İstatistik de doğrusal model, düzen matrisi, karesel form, kareler toplamının parçalara ayrılması, regresyon ve varyans analizi arasındaki ilişkiler, kontrast ve ortogonal karşılaştırmalar, cevap yüzeyleri, dengeli bloklar ve eksik bloklar. Genel doğrusal modellerin ana hatlarının öğretilmesi. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler BİS 510 ve BİS 511 derslerini almış ve başarmış olmak. Bu dersin sonunda öğrenci doğrusal modellerin özelliklerini ana hatları ile öğrenir. Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta İstatistik de doğrusal model Düzen matrisi (%) 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Karesel form Kareler toplamının parçalara ayrılması Uygulama Regresyon ve varyans analizi arasındaki ilişkiler Uygulama Kontrast karşılaştırmalar Ortogonal karşılaştırmalar Uygulama Cevap yüzeyleri Dengeli bloklar Eksik bloklar. Uygulama MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: Programın Adı: BİS 533 Bilgisayar Programlama Biyoistatistik Yüksek lisans Dersin düzeyi Proje/Alan Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Çalışması Krediler 2 Diğer Toplam 2 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Akış Şeması, algoritma geliştirme, programlama dilleri, QBasic, Fortran, Pascal, Oracle, SQL, Delphi ile biyoistatistik uygulamaları. Ġçeriği Dersin Amacı Programlama dillerinin biyoistatistik uygulamalarında kullanılması. Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Laboratuar Laboratuar Laboratuar Diğer Diğer Diğer Ders Kurulu Sınavı Ders Kurulu Sınavı Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Öğr. Gör. Tufan Mengi e-mail adresleri tufanmengi@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Programlama dilinin temelleri ve aralarındaki farklar 2. hafta Değişkenler ve sabitlerin tanımlanması, onlara veri atanması ve bu verilerin kullanılması 3. hafta Girdi, çıktı ve hesap akış şemalarının çizilmesi 4. hafta Kıyaslama mantıkları akış şemalarının çizilmesi 5. hafta Döngülerin akış şemalarının çizilmesi 6. hafta Kumbara mantığının oluşturulması 7. hafta Dizilerin kullanılması 8. hafta Basit algoritmaların geliştirilmesi 9. hafta Karmaşık algoritmaların geliştirilmesi 10. hafta Metin dosyası yaratma, kaydetme ve okuma işlemleri 11. hafta Akış şemalarının programlama dillerine aktarılması 12. hafta Yapısal sorgulama dilinde sorgulama cümleleri 13. hafta Yapısal sorgulama dilinde ekleme, silme ve düzeltme cümleleri 14. hafta Arayüz dilleriyle yapısal sorgulama dillerinin bütünleştirilmesi MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Programın Adı: Dersin Adı-Kodu: Biyoistatistik BİS 534 Temel Vektör ve Matris İşlemleri Yüksek lisans Dersin düzeyi Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Krediler 2 Proje/Alan Çalışması 2 Diğer Toplam 4 Kredi AKTS Kredisi 3 Ders Dili Türkçe Zorunlu / Seçmeli Ön şartlar Seçmeli Dersin Vektör ve matris işlemleri, tanımlar, transpoz, determinat, ters matris alma işlemleri, matrislerin parçalara ayırılması, bilgisayarda matris işlemleri uygulamaları. MATLAB ve MINITAB uygulamaları. Bu derste, istatistik kökenli olmayan Biyoistatistik öğrencileri için istatistiksel çözümlemelerde sıklıkla kullanılan temel matris işlemleri üzerinde durulur. Bu dersi alan öğrenciler temel matris işlemlerini öğrenecek ve paket programları kullanarak matris işlemlerini uygulayabileceklerdir. Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Değerlendirme Ölçütleri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Kurulu Sınavı Ders Sorumluları/ Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen e-mail adresleri arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta Matris bilgisinin gerekliliği ve tanımı Matris çeşitleri (%) 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Matrislerde toplama, çıkarma ve çarpma Determinantlar Minörler, kofaktörler ve adjoint matris Bir matrisin tersi Paket programlar ile matris işlemleri uygulamaları I Dik (orthogonal) matris Matrislerin parçalara ayrılması Doğrusal bağımlılık ve bağımsızlık kavramları Rank kavramı ve tekil olmayan en büyük alt matrisler Doğrusal denklem sistemleri Özdeğerler ve özvektörler Hafta Paket programlar ile matris işlemleri uygulamaları II
