BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ
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

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
Dersin Türü:	Must Course
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
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:

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	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

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)	Matematik (analiz, lineer, cebir, diferansiyel denklemler, istatistik), fen bilimleri (fizik, kimya, biyoloji) ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi ile bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisine sahip olmak.	5
2)	Karmaşık Biyomedikal mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanmak.	5
3)	Karmaşık Biyomedikal sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlayabilmek ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama yetkinliği kazanmak.	3
4)	Biyomedikal mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi kazanmak, bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanabilmek.	5
5)	Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için nümerik veya fiziksel deney tasarlayabilmek ve uygulayabilmek, veri toplamak ve sonuçları analiz ederek yorumlayabilmek.	5
6)	Biyomedikal Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilmek.	4
7)	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi kazanmış olmak, Biyomedikal mühendisliği alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde İngilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanmış olmak; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanmış olmak.	4
8)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olmak.
9)	Biyomedikal mühendisliği etik ilkelerine uygun davranmanın önemi ve mesleki sorumluluk ve etik sorumluluk bilinci ile biyomedikal mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olmak	2
10)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olmak.
11)	Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibi olmak; Biyomedikal mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında farkındalık sahibi olmak.