YENİ MEDYA | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
BME3005 | Biyoistatistik | Bahar Güz |
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) | Yeni medya, habercilik ve iletişim alanlarına temel oluşturan teoriler, kavramlar, gelenekler ve fikir tarihindeki gelişmeleri eleştirel bir yaklaşımla yorumlayabilmek ve tartışabilmek. | |
2) | Yeni medyadaki haber ve içerik üretim süreçlerinde kullanılan teknik donanım ve yazılımlarla ilgili yazılı, sözlü ve görsel temel bilgilere ve bunların profesyonel düzeyde etkin kullanım becerisine sahip olabilmek. | |
3) | Yeni medya, habercilik ve iletişim alanlarında faaliyet gösteren kurumsal aktörlere ve genel anlamda bu sektörlere dair bilgiler edinip bunları eleştirel bir şekilde yorumlayabilmek. | |
4) | Okuyucu, dinleyici, seyirci ve kullanıcıların medya ortamlarının değişen rolleri karşısındaki tepkilerini kavrayabilmek, bunlara uygun özgün içerikler oluşturup yayabilmek ve gelecek trendlere dair öngörülerde bulunabilmek. | |
5) | Yeni medya ve habercilik alanlarının komşu disiplinlerine ilişkin temel kuram, kavram ve fikirleri eleştirel bir yaklaşımla ele alabilmek. | |
6) | İletişim alanındaki küresel teknolojik değişimlerle bunların yerel aktörler üzerindeki etkilerine dair ilişkileri kavrayabilmek. | |
7) | İçerik üretmek için gerekli verileri bilimsel yöntemlerle toplayabilme, analiz edebilme ve yayma becerilerini geliştirebilmek. | |
8) | Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşamı boyunca toplumsal amaçlar doğrultusunda, yasal ve etik bir sorumlulukla geliştirmek ve bunları toplumsal fayda üretebilecek şekilde kullanabilmek. | |
9) | Yeni medya, habercilik ve iletişim alanında ulusal/uluslararası düzeylerdeki meslektaşlarıyla ortak çalışmalar yürütebilmek. | |
10) | Ulusal ve uluslararası saygın mecralarda yayımlanabilecek nitelikte çeşitli formatlarda ürünler ortaya koyabilme yeteneği geliştirmek. |