BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| OPTİSYENLİK (TÜRKÇE) | |||||
| Önlisans | TYYÇ: 5. Düzey | QF-EHEA: Kısa Düzey | EQF-LLL: 5. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | BME3005 | ||||||||
| Ders İsmi: | Biyoistatistik | ||||||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | İngilizce | ||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL | ||||||||
| Dersi Veren(ler): | |||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | - Ders, biyoistatistiksel kavramlar ve muhakeme konularında seçilen önemli konulara giriş sağlar. Bu ders, alana bir giriş niteliğindedir ve veri tipleri arasındaki farklılıkları da öğretmeyi amaçlar. Merkezi eğilim ve değişkenlik ; Örneklemlerle popülasyon ve oranlarına ilişkin çıkarım yapmak için yöntemler; istatistiksel hipotez testleri ve grup karşılaştırmalarına uygulanması; Deney tasarımlarında güç ve örneklem büyüklüğü; ve rastgele örneklem ve diğer çalışma türleri; regresyon analizi, güven aralığı, lineer ve logaritmik korelasyon gibi konuları içerir. |
| Dersin İçeriği: | Deneylerin tasarımı, İstatistiksel programlamaya giriş: Veri Analizi ve Tanımlayıcı İstatistikler, Olasılık Teorisi, Örneklem Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi, Olasılık, İstatistiksel Çıkarım, Parametrik olmayan Testler, Güç ve örneklem büyüklüğü, ANOVA, korelasyon ve regresyon, Lojistik regresyon, Survival Analizi Tasarımı, biyolojik verilerde uygulamalar. |
Öğrenme Kazanımları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Bioistatistiğe giriş | |
| 2) | Tanımlayıcı istatistik | |
| 3) | Olasılık teorisi | |
| 4) | Örnekleme Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi | |
| 5) | ANOVA | |
| 6) | t-test: İki Grup Özel Durumu | |
| 7) | İhtimal tabloları | |
| 8) | İhtimal tabloları | |
| 9) | Güç ve örneklem büyüklüğü | |
| 10) | Eşli t-test, Tekrarlı ANOVA Testi, Mc Nemar's Testi | |
| 11) | Parametrik olmayan testler: Mann-Whitney Rank-Sum Test, Wilcoxon Signed-Rank Test | |
| 12) | Parametrik Olmayan Testler: Kruskal-Wallis Testi, Friedman Testi | |
| 13) | Güven aralığı | |
| 14) | Korelasyon ve regresyon |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Primer of Biostatistics, Stanton A. Glantz, McGraw-Hill, 7th Edition Fundamental of Biostatistics, Bernard Rosner, Cengage Learning, 8th Edition |
| Diğer Kaynaklar: |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | ||||||||
| 1) Alanı ile ilgili temel düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir. | ||||||||
| 2) Alanıyla ilgili etik ilke ve kurallara ilişkin bilgiye sahiptir. | ||||||||
| 3) Alanı ile ilgili temel düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, temel bilgisayar programlarını ve ilgili teknolojileri kullanır. | ||||||||
| 4) Alanı ile ilgili sahip olduğu temel bilgi birikimini kullanarak verilen bir görevi bağımsız olarak yürütür. | ||||||||
| 5) Alanında edindiği temel düzeydeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir; öğrenme gereksinimlerini belirler ve öğrenmesini yönlendirir. | ||||||||
| 6) Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı temel düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | ||||||||
| 7) Kalite yönetimi ve süreçlerine uygun davranır ve katılır. | ||||||||
| 8) Birey ve halk sağlığı, çevre koruma ve iş güvenliği konularında yeterli bilince sahiptir. | ||||||||
| 9) Birey olarak görev, hak ve sorumlulukları ile ilgili yasa, yönetmelik, mevzuat ve mesleki etik kurallarına uygun davranır. | ||||||||
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) | Alanı ile ilgili temel düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir. | |
| 2) | Alanıyla ilgili etik ilke ve kurallara ilişkin bilgiye sahiptir. | |
| 3) | Alanı ile ilgili temel düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, temel bilgisayar programlarını ve ilgili teknolojileri kullanır. | |
| 4) | Alanı ile ilgili sahip olduğu temel bilgi birikimini kullanarak verilen bir görevi bağımsız olarak yürütür. | |
| 5) | Alanında edindiği temel düzeydeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir; öğrenme gereksinimlerini belirler ve öğrenmesini yönlendirir. | |
| 6) | Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı temel düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | |
| 7) | Kalite yönetimi ve süreçlerine uygun davranır ve katılır. | |
| 8) | Birey ve halk sağlığı, çevre koruma ve iş güvenliği konularında yeterli bilince sahiptir. | |
| 9) | Birey olarak görev, hak ve sorumlulukları ile ilgili yasa, yönetmelik, mevzuat ve mesleki etik kurallarına uygun davranır. |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Küçük Sınavlar | 5 | % 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
| Küçük Sınavlar | 5 | 1 | 5 |
| Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 151 | ||