MİMARLIK | |||||
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: | 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 | 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) | Mimari tasarım, tasarım etkinlikleri ve araştırmaları için edindiği kuramsal /kavramsal ve kılgısal bilgiyi kullanır. | |
2) | Eleştirel düşünme yöntemlerini kullanarak tasarım problemlerinin çözümü için estetik, işlevsel ve yapısal gereklilikleri belirler, tanımlar ve etkin biçimde tartışır. | |
3) | Yapılaşmış çevrenin oluşumunda önemli girdiler olan toplumsal örüntüler ile kullanıcı gereksinmelerinin, değerlerinin ve davranışsal normların yerel, bölgesel, ulusal ve uluslararası ölçeklerdeki çeşitliliğinin farkında olur. | |
4) | Mimarlık alanında insan ve toplum odaklı, doğal ve yapılı çevreye duyarlı mimari tasarım yöntemleri hakkında bilgi ve beceri sahibi olur. | |
5) | Mimarlık ile diğer disiplinler arasındaki ilişkiyi anlama, işbirliği yapabilme, geniş kapsamlı proje geliştirebilme; bağımsız çalışmalarda ve grup çalışmalarında sorumluluk alma becerisine sahip olur. | |
6) | İnsan hakları ve toplumsal çıkarlar açısından sorumluluğunun bilincinde olarak, yapılaşmış çevrenin tasarımında, doğal ve kültürel değerlerin korunmasına önem verir. | |
7) | Mimarinin toplumsal, kültürel, çevresel konularını göz önünde tutarak, tasarım problemlerinin çözümünde, doğal ve yapay kaynakların kullanımında sürdürülebilirliğe önem verir. | |
8) | Mimarlık alanına ilişkin her türlü kavramsal ve kılgısal düşüncesini yazılı, sözlü ve görsel medyayı ve bilişim teknolojilerini kullanarak aktarabilir ve iletişim kurabilir | |
9) | Taşıyıcı sistem, yapı malzemeleri, bina servis sistemleri, yapım sistemleri, yaşam güvenliği gibi yapı teknolojisine yönelik teknik bilgileri anlama ve kullanabilme becerisi kazanır. | |
10) | Tasarım ve uygulama süreçlerinde yasal ve etik sorumluluklarının bilincinde olur. |