| SİYASET BİLİMİ VE ULUSLARARASI İLİŞKİLER | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| BME3005 | Biyoistatistik | Bahar | 2 | 2 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| 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. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; - Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler; I. İstatistiksel sonuçları doğru, etkili ve bağlam içinde yorumlar. II. İki veya daha fazla popülasyonu karşılaştırmak için uygun bir test seçebilir ve bir p değerini yorumlayıp ve açıklayabilir. III. Deney tasarımlarında güç kavramını anlar. IV. Güven aralık hesapları yapabilir ve yorumlayabilir. V. Regresyon analizi ve değişkenlerin korelasyonunu anlayabilir. |
| 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. |
| 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 |
| Ders Notları / Kitaplar: | Primer of Biostatistics, Stanton A. Glantz, McGraw-Hill, 7th Edition Fundamental of Biostatistics, Bernard Rosner, Cengage Learning, 8th Edition |
| Diğer Kaynaklar: |
| 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 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 2 | 28 |
| Laboratuvar | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 6 | 84 |
| Küçük Sınavlar | 5 | 1 | 5 |
| Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 149 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Alanla ilgili temel kuramsal ve olgusal bilgiler ile bunlar arasındaki ilişkilere, uygulama seviyesinde hâkimdir. | 2 |
| 2) | Toplumların yaşadığı siyasi dönüşümlerin nedenleri ve sonuçları hakkında temel bilgilere sahiptir. | 2 |
| 3) | Sosyal ve davranış bilimlerinde nicel, nitel ve karma araştırma metotlarına vakıftır. | 3 |
| 4) | Güncel siyasi ve sosyal gelişmeleri değerlendirirken tarihsel örüntüleri fark eder. | 3 |
| 5) | İç ve dış siyaseti analiz, sentez ve öngörü süreçlerinde disiplinler arası ve eleştirel bir yaklaşım sergiler. | 3 |
| 6) | Alanıyla ilgili çalışmaları gerek bağımsız gerekse ekip dâhilinde eksiksiz yürütür. | 2 |
| 7) | Araştırma-Geliştirme temelli yaşam boyu öğrenme bilincine sahiptir. | 3 |
| 8) | Alanıyla ilgili edindiği bilgi ve becerileri en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde bir yabancı dilde ve gerekli bilişim-iletişim teknolojilerini kullanarak, yazılı ve sözlü olarak ifade eder. | 5 |
| 9) | Alanıyla ilgili edindiği bilgi ve becerileri bireysel kariyerine, sürdürülebilir kalkınma amaçlarına yönelik projelere ve sosyal sorumluluk girişimlerine yansıtır. | 2 |
| 10) | İç ve dış siyaset gündemini ve uluslararası gelişmeleri takip etme alışkanlığına sahiptir. | 2 |
| 11) | Küresel çağın yeni siyasi aktör, kuram ve olgularını yorumlamada yetkinlik sahibidir. | 2 |
| 12) | İleri teknolojilerin siyaset üzerindeki etkisini hukuki ve etik çerçevede değerlendirir. | 2 |