| AVRUPA BİRLİĞİ İLİŞKİLERİ | |||||
| 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: | English |
| 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 | 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 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | AB çalışmaları alanında bilimsel metodları kullanarak veri inceleme, yorumlama ve kanıya varma becerisinin kazanılması. | 2 |
| 2) | AB çalışmaları alanında görev yapan yetkilileri ve kurumları bilgilendirme, nicel ve nitel verilerle desteklenen çözüm önerileri üretme ve fikir geliştirme becerisinin kazanılması. | 2 |
| 3) | AB çalışmalarının yararlandığı diğer disiplinlerden (siyaset bilimi, uluslararası ilişkiler, hukuk, ekonomi, sosyoloji vb.) faydalanabilme ve bu disiplinler hakkında genel bilgi sahibi olma. | 3 |
| 4) | Avrupa Birliği ve AB – Türkiye İlişkileri hakkındaki güncel gelişmeleri değerlendirebilme. | 2 |
| 5) | Yazılı ve sözlü iletişimde ve özellikle AB çalışmaları alanında en iyi şekilde İngilizce kullanabilme. | 1 |
| 6) | AB Çalışmaları alanında veri toplama, yorumlama, dağıtma ve uygulama süreçlerinde etik, toplumsal ve bilimsel değerler uyarınca hareket etmek. | 1 |
| 7) | Avrupa Birliği’nin temellerini, tarihsel gelişimini, kurumlarının işleyişlerini, karar alma sistemini ve ortak politikalarını kavrayabilmek ve analiz edebilmek. | 2 |
| 8) | AB'nin içinden geçmekte olduğu yasal, mali ve kurumsal değişiklikleri değerlendirebilmek. | 2 |
| 9) | AB genişleme sürecinin ana aktör ve kurumlarını tanıyarak bu sürecin dinamiklerini kavrayabilmek ve Türkiye’nin üyelik sürecini daha önceki genişleme örnekleri ile karşılaştırabilmek. | 2 |
| 10) | AB’nin Türkiye’nin siyasi, toplumsal ve ekonomik sistemlerine etkisini analiz edebilmek. | 2 |
| 11) | AB 'proje kültürü' ile tanışmak ve AB formatında proje hazırlamaya yönelik becerileri kazanmak. | 2 |
| 12) | Uluslararası İlişkiler kuramlarını ve kavramlarını AB'nin tarihi gelişimi ile ilişkilendirebilme. | 3 |