ÇİZGİ FİLM VE ANİMASYON
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
BME3005	Biyoistatistik	Güz	2	2	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

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.

Öğrenme Kazanımları

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.

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.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Bioistatistiğe giriş Lab: SPSS ve MATLAB ortamlarına giriş; veri girişi, değişken tanımlama ve temel gezinme.
2)	Tanımlayıcı istatistik Lab: SPSS’te özet tablolar, histogram ve kutu grafikleri ile tanımlayıcı analiz.
3)	Olasılık Teorisi Lab: MATLAB’de olasılık dağılımlarını üretme ve görselleştirme
4)	Örnekleme Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi Lab: MATLAB’de örnekleme dağılımlarının simülasyonu ve histogram ile QQ-grafikleri kullanarak MLT gösterimi.
5)	ANOVA Lab: SPSS’te tek yönlü ANOVA uygulaması; kutu grafikleri ve post-hoc test çıktılarının incelenmesi.
6)	t-test: İki Grup Özel Durumu Lab: SPSS'te bağımsız ve eşleştirilmiş t-testi uygulaması; grup farklarının grafiklerle görselleştirilmesi.
7)	Kontenjans Tabloları, Ki-Kare Testi, z-testi Lab: SPSS’te kontenjans tablolarının oluşturulması; Ki-Kare ve z-testi uygulanması; kümelenmiş çubuk grafikleri.
8)	Fisher Kesin Testi, Göreli Risk, Odds Oranı Lab: Fisher Kesin Testi, göreli risk ve odds oranı hesaplama; güven aralıklı hata çubuk grafiklerinin hazırlanması.
9)	Güç ve örneklem büyüklüğü Lab: Güç analizi araçlarının kullanılması; etki büyüklüğü ve örneklem büyüklüğüne göre güç eğrilerinin oluşturulması.
10)	Eşleştirilmiş t-testi, Tekrarlı Ölçümler ANOVA, McNemar Testi Lab: SPSS’te tekrarlı ölçümler ANOVA ve McNemar testi uygulaması; etkileşim etkilerinin grafiğe dökülmesi.
11)	Parametrik olmayan testler: Mann-Whitney Rank-Sum Test, Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Lab: SPSS’te Mann-Whitney U ve Wilcoxon Sıra testlerinin uygulanması; sıra dağılımı grafiklerinin hazırlanması.
12)	Parametrik Olmayan Testler: Kruskal-Wallis Testi, Friedman Testi Lab: SPSS'te Kruskal-Wallis ve Friedman testlerinin uygulanması; hizalanmış sıra grafiklerinin oluşturulması.
13)	Güven aralığı Lab: SPSS’te ortalamalar ve oranlar için güven aralıklarının hesaplanması; güven aralıklı ortalama grafiklerinin hazırlanması.
14)	Korelasyon ve regresyon Lab: SPSS'te Pearson ve Spearman korelasyonlarının hesaplanması, basit regresyon uygulanması; regresyon doğrulu saçılım grafikleri ile görselleştirme.

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:

Değerlendirme Sistemi

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

AKTS / İş Yükü Tablosu

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

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Çizgi film ve animasyon alanında kuramsal ve uygulamalı bilgilere ve becerilere sahip olmak.
2)	Çizgi film ve animasyon alanında araştırma, gözlem-deneyim, değerlendirme becerisi geliştirebilmek ve her yönüyle çizgi film ve animasyon ve performans ilkelerini kullanarak fikirleri, inandırıcı eylem ve duyguları etkili bir şekilde iletebilmek.
3)	Çeşitli sanatsal stiller ve teknikler içeren animasyon filmler yapmak.
4)	Çizgi film ve animasyon yapım sürecini inisiyatif kullanarak tasarlamak, yaratıcılık ile uygulamak ve kişisel stili yansıtarak sunmak.
5)	Çizgi film ve animasyon üretim sürecinde ekip üyesi olup, sorumluluk alabilmek ve sorumluğu altında çalışanları yönetebilmek, onlara liderlik yapabilmek.
6)	Çizgi film ve animasyona ilişkin çalışmaları edindiği bilgi ve beceriler çerçevesinde değerlendirebilmek.
7)	Çizgi film ve animasyon alanında öğrenme gereksinimlerini tanımlayabilmek ve öğrenmeyi yönetebilmek.
8)	Çizgi film ve animasyon alanındaki bilimsel ve sanatsal çalışmalara katılarak ilgili kuruluşlarla iletişime geçebilmek ve alandaki bilgi ve becerilerini paylaşabilmek.
9)	Yabancı dil kullanarak çizgi film ve animasyon alanındaki gelişmeleri izlemek ve yabancı meslektaşları ile iletişim kurabilmek.
10)	Çizgi film ve animasyonda kullanılan her türlü teknik araç-gereç ve bilgisayar yazılımları ile birlikte genel bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilmek.
11)	Gelişim ve üretimin her boyutunda eleştirel düşünme becerileri ve problem çözme stratejileri kullanmak, fikirleri, duyguları ve niyetleri görsel, sözlü ve yazılı olarak etkili bir şekilde iletmek ve çizgi film ve animasyon projelerinin geliştirilmesinde teknolojiyi etkin bir şekilde dahil etmek.
12)	Çizgi film ve animasyon alanında etik değerlere ve evrensel değerler konusunda yeterli bilince sahip olmak.