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
Download