BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| FİZYOTERAPİ VE REHABİLİTASYON (TÜRKÇE) | |||||
| 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 | Bahar | 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 | |
| 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) | Mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahip olmak. | 2 |
| 2) | Mesleki uygulamalarında etik ilke ve değerlere uygun davranmayı, temel değer ve sosyal hakların evrenselliğini gözetmek. | 1 |
| 3) | Yaşam boyu öğrenme, sorun çözme ve eleştirel düşünme becerilerini kullanmak. | 4 |
| 4) | Sağlığın korunması, geliştirilmesi ve bakımda, ilgili model/kuramları kullanarak, Fizyoterapi ve Rehabilitasyon gerektiren durumlarda kanıta dayalı uygulamaları tanımlamak ve problem çözme yöntemlerini belirlemek. | 1 |
| 5) | Toplumsal sorumluluk bilinci ile, interdisipliner anlayış içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol almak. | 3 |
| 6) | Birey, aile ve toplumun sağlık eğitim gereksinimlerine yönelik eğitim ve danışmanlık becerisine sahip olmak. | 1 |
| 7) | Toplumun sağlık sorunlarına duyarlı olmak ve çözüm önerileri üretebilmek. | 3 |
| 8) | Güncel, etkili iletişim becerilerini kullanabilmek. | 5 |
| 9) | Fizyoterapi ve Rehabilitasyon uygulamaları için gerekli olan modern alet, teknik ve modaliteleri seçme ve kullanma becerisi; sağlık bilişimi teknolojilerini etkin düzeyde kullanma becerisi kazanmak. | 1 |
| 10) | Sağlık bilimlerine yönelik veritabanları ve bilgi kaynaklarında literatür taraması yapmak, bilgiye erişme ve kullanma becerisi kazanmak. | 1 |
| 11) | En az bir yabancı dili kullanarak alanındaki bilgileri izleme ve meslektaşları ile uluslararası düzeyde iletişim ve işbirliği gerçekleştirebilmek. | 1 |
| 12) | Çağdaş ve profesyonel kimliği ile meslektaşlarına rol model ve yaşadığı topluma örnek olmak. | 4 |