Sağlık Yönetimi (DR) (Yüksek Lisans Dereceli) | |||||
Doktora | TYYÇ: 8. Düzey | QF-EHEA: 3. Düzey | EQF-LLL: 8. Düzey |
Ders Kodu: | SAY613 | ||||||||
Ders İsmi: | İleri Biyoistatistik | ||||||||
Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||
Ders Kredileri: |
|
||||||||
Öğretim Dili: | |||||||||
Ders Koşulu: | |||||||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
Dersin Türü: | Zorunlu Ders | ||||||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
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 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 |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
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 |
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 Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
Anlatım | |
Ders | |
Okuma | |
Soru cevap/ Tartışma | |
Uygulama (Modelleme, Tasarım, Maket, Simülasyon, Deney vs.) |
Sunum |
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 |
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 |