| ENDÜSTRİ ÜRÜNLERİ TASARIMI | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| 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. |
| 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) | Endüstri Ürünleri Tasarımı meslek alanının kuramsal ve uygulamalı bilgi birikimine sahip olmak | |
| 2) | Mesleki bilgiyi ürün, hizmet ve deneyim geliştirme alanlarında uygulayabilmek | |
| 3) | Tasarım kavramlarını, mesleki kültür ve dili anlayabilmek, kullanabilmek, yorum yapabilmek ve değerlendirmek | |
| 4) | Endüstri Ürünleri tasarımı alanında araştırma yöntemlerini bilmek, bu yöntemlerle bilgi toplamak, toplanan bilgiyi yorumlamak ve uygulayabilmek | |
| 5) | Endüstri ürünleri tasarımı problemlerini tanımlamak, problem koşul ve gereklerini değerlendirebilmek, çözüm önerileri üretebilmek | |
| 6) | Endüstri Ürünleri Tasarımında önerilen çözümlerin toplumsal, kültürel, çevresel, ekonomik ve insani değerlerin göz önünde bulundurarak geliştirilmesi; kişisel farklılık ve yetenek düzeylerine duyarlı olması | |
| 7) | Tasarım kavramlarına ve çözümlerine ait bilgiyi, yazılı, sözlü ve görsel anlatım yöntemleriyle aktarma yeteneğine sahip olmak | |
| 8) | Tasarım çözümlerine ait malzeme, biçimlenme,detaylandırma, servis ve üretim yöntemleri kavramları arasındaki ilişkiyi ve yöntemleri tanımlayabilmek ve uygulayabilmek | |
| 9) | Endüstri ürünleri tasarımı çözüm ve uygulamalarını anlatabilecek düzeyde bilgisayar destekli bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanmak | |
| 10) | Endüstri ürünleri tasarımının disiplinler arası yapısına kaynak oluşturan, işletme, mühendislik, psikoloji, ergonomi, görsel iletişim alanlarına ait tasarım çözümlerini destekleyecek yöntem ve bilgiye sahip olmak; gerektiğinde bu alanlara ait bilgiyi araştırma, edinme ve kullanma yeteneğine sahip olmak | |
| 11) | Bir yabancı dili kullanarak endüstri ürünleri tasarımı alanına ait dile hakim olabilmek ve farklı kültürlerden meslektaşlarıyla iletişim kurabilmek | |
| 12) | Teknolojik ve bilimsel gelişmelere bağlı olarak mesleğin gereksinim duyduğu yeni tasarım konularını ve eğilimlerini takip edebilmek ve değerlendirebilmek |