T.C. İstanbul Okan Üniversitesi BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Sağlık Yönetimi (DR) (Yüksek Lisans Dereceli) | |||||
| 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: | 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 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;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
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 | ||