SAY613 İleri Biyoistatistikİstanbul Okan ÜniversitesiAkademik Programlar Ortodonti (DR)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
Ortodonti (DR)
Doktora TYYÇ: 8. Düzey QF-EHEA: 3. Düzey EQF-LLL: 8. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: SAY613
Ders İsmi: İleri Biyoistatistik
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 15
Öğretim Dili:
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Zorunlu Ders
Dersin Seviyesi:
Doktora TYYÇ:8. Düzey QF-EHEA:3. Düzey EQF-LLL:8. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr.Öğr.Üyesi DUYGU AYDIN HAKLI
Dersi Veren(ler): Öğr.Gör. ŞİRİN YILMAZ
Dr.Öğr.Üyesi NEVZAT BİLGİN
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: İlgili konuya çok değişkenli istatistikler kapsamında nasıl yaklaşabileceği, temel çok değişkenli yaklaşımlarla çözümlemelerin nasıl yapılacağını öğretmek ve bulguların nasıl yorumlanacağı konularında bilgi ve deneyim kazandırmak.

Bilimsel yayınlarda nasıl kullanılacağını öğrenmek.
Dersin İçeriği: Temel Biyoistatistik Kavramlar
Çok değişkenli Analizlere Giriş
Çoklu Regresyon
Kanonik Korelasyon
Lojistik Regresyon Analizi
Kovaryans Analizi
Çok değişkenli Varyans Analizi



Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Temel biyoistatistik kavramları bilir
2) İlgili konuya çok değişkenli istatistiklerle nasıl yaklaşabileceğini bilir.
3) Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin (Temel matris bilgisi, çok değişkenli tanımlayıcı istatistikler, çok değişkenli grafikler, çok değişkenli normal dağılım, eksik veri çözümlemesi, çok değişkenli hipotez testleri, çoklu doğrusal regresyon, faktör analizi, vb.) özelliklerini, amaçlarını ve kullanım yerlerini bilir.
4) Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin (Temel matris bilgisi, çok değişkenli tanımlayıcı istatistikler, çok değişkenli grafikler, çok değişkenli normal dağılım, eksik veri çözümlemesi, çok değişkenli hipotez testleri, çoklu doğrusal regresyon, faktör analizi, vb.) varsayımlarını bilir.
5) Temel çok değişkenli yaklaşımlarla (Temel matris bilgisi, çok değişkenli tanımlayıcı istatistikler, çok değişkenli grafikler, çok değişkenli normal dağılım, eksik veri çözümlemesi, çok değişkenli hipotez testleri, çoklu doğrusal regresyon, faktör analizi, vb.) çözümlemeleri nasıl yapılacağı bilir.
6) Çok değişkenli çözümlemelere (Temel matris bilgisi, çok değişkenli tanımlayıcı istatistikler, çok değişkenli grafikler, çok değişkenli normal dağılım, eksik veri çözümlemesi, çok değişkenli hipotez testleri, çoklu doğrusal regresyon, faktör analizi, vb.) ilişkin bulguları yorumlar.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Temel istatistiksel kavramlar
2) Çok değişkenli analizde veri matrisi ve tanımlayıcı istatistikler
3) Çok değişkenli grafikler.
4) Standartlaştırma, çok değişkenli normal dağılım ve normalliğin incelenmesi.
5) Çok değişkenli aşırı gözlemler, benzerlik ve benzemezlik ölçüleri.
6) Eksik veri çözümlemesi
7) Çok değişkenli hipotez testleri, çok değişkenli evren ortalaması testi, varyans-kovaryans matrislerinin eşitliğinin test edilmesi (Box M), Bartlett testi, Hotelling's T2.
8) MANOVA (Çok değişkenli tek yönlü varyans analizi). Çok değişkenli iki yönlü varyans analizi, tekrarlı ölçümlerde varyans analizleri.
9) Çoklu doğrusal regresyon analizi
10) Makale değerlendirme
11) Açıklayıcı Faktör analizi, amacı, önemi, kullanım yerleri, faktör çıkarma yöntemleri, faktör sayısının belirlenmesi, faktör yükleri, özdeğerler, faktör skorları ve yorumlanması. Faktör döndürme ve faktör döndürme yöntemleri. Faktör Analizi ve yapı geçerliği.
12) Kanonik korelasyon analizi. Kanonik korelasyonın amacı, kanonik katsayıların hesaplanması ve yorumu, vb.
13) Lojistik regresyon. Katsayıların hesaplanması ve yorumu, vb.
14) Final Sınavı- Makale değerlendirme

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Ders notları haftalık bazda verilecektir.
Her hafta makale kritiği yapılacaktır.
Diğer Kaynaklar: 1. Andy Field, Discovering Statistics Using SPSS, SAGE Publications,2009.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

3

4

5

6

Program Kazanımları
1) Dişsel ve iskeletsel anomalilerde tanı koyabilmek, etyoloji saptayabilmek ve sınıflayabilmek. Ortodontik tedavi yöntemleri konusunda teorik ve pratik bilgi edinebilmek. Tanı ve tedavi öngörüsü için gerekli sefalometrik analizleri ve yumuşak doku analizlerini kendi başına yapabilmek ve yorumlayabilmek Tanısını koyduğu vakalara uygun tedavi planlamaları yapabilmek.
2) Ortodontik vakaları çağdaş hareketli ve sabit ortodontik tedavi yöntemleriyle tedavi edebilecek bilgi birikimine ve klinik deneyime sahip olabilmek. Şiddetli iskeletsel deformiteye sahip hastaların ortognatik cerrahi planlamalarını ve ameliyat hazırlıklarını yapabilmek, ameliyatı gerçekleştirecek cerrahlarla koordinasyon içinde çalışabilmek. Dudak-damak yarıklı hastaların tedavisini koordine eden interdisipliner çalışma gruplarında görev alabilmek, bu hastaların bebeklikten erişkinliğe kadar olan tüm ortodontik ihtiyaçlarına yanıt verebilecek donanıma sahip olabilmek. Temporomandibuler eklem patolojilerinin ayırıcı tanısı ve bunlara yönelik tedaviler konusunda bilgi ve deneyim kazanabilmek. Literatür tarayarak gerekli kaynaklara ulaşabilmek, kazandığı teknik ve teorik bilgi ve beceri birikimini kullanarak laboratuar veya klinik deneyler planlayabilmek, danışmanının gözetimi altında tez ya da bir projede görev alabilmek.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Dişsel ve iskeletsel anomalilerde tanı koyabilmek, etyoloji saptayabilmek ve sınıflayabilmek. Ortodontik tedavi yöntemleri konusunda teorik ve pratik bilgi edinebilmek. Tanı ve tedavi öngörüsü için gerekli sefalometrik analizleri ve yumuşak doku analizlerini kendi başına yapabilmek ve yorumlayabilmek Tanısını koyduğu vakalara uygun tedavi planlamaları yapabilmek. 1
2) Ortodontik vakaları çağdaş hareketli ve sabit ortodontik tedavi yöntemleriyle tedavi edebilecek bilgi birikimine ve klinik deneyime sahip olabilmek. Şiddetli iskeletsel deformiteye sahip hastaların ortognatik cerrahi planlamalarını ve ameliyat hazırlıklarını yapabilmek, ameliyatı gerçekleştirecek cerrahlarla koordinasyon içinde çalışabilmek. Dudak-damak yarıklı hastaların tedavisini koordine eden interdisipliner çalışma gruplarında görev alabilmek, bu hastaların bebeklikten erişkinliğe kadar olan tüm ortodontik ihtiyaçlarına yanıt verebilecek donanıma sahip olabilmek. Temporomandibuler eklem patolojilerinin ayırıcı tanısı ve bunlara yönelik tedaviler konusunda bilgi ve deneyim kazanabilmek. Literatür tarayarak gerekli kaynaklara ulaşabilmek, kazandığı teknik ve teorik bilgi ve beceri birikimini kullanarak laboratuar veya klinik deneyler planlayabilmek, danışmanının gözetimi altında tez ya da bir projede görev alabilmek. 1

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Ders
Okuma
Soru cevap/ Tartışma
Uygulama (Modelleme, Tasarım, Maket, Simülasyon, Deney vs.)

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Sunum

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Sunum 2 % 50
Final 1 % 50
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 50
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 28 8 224
Sunum / Seminer 2 40 80
Ödevler 3 3 9
Ara Sınavlar 1 50 50
Final 1 50 50
Toplam İş Yükü 455