BİYOMÜHENDİSLİK (İNGİLİZCE, TEZLİ) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
BME3005 | Biyoistatistik | Güz | 2 | 2 | 3 | 8 |
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir |
Öğretim Dili: | En |
Dersin Türü: | Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL |
Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL |
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: | 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 |
Devam | % 0 | |
Laboratuar | % 0 | |
Uygulama | % 0 | |
Arazi Çalışması | % 0 | |
Derse Özgü Staj | % 0 | |
Küçük Sınavlar | 5 | % 30 |
Ödev | 0 | % 0 |
Sunum | 0 | % 0 |
Projeler | 0 | % 0 |
Seminer | % 0 | |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Ara Juri | % 0 | |
Final | 1 | % 40 |
Rapor Teslimi | % 0 | |
Juri | % 0 | |
Bütünleme | % 0 | |
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 |
Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
Uygulama | 0 | 0 | 0 |
Derse Özgü Staj | 0 | 0 | 0 |
Arazi Çalışması | 0 | 0 | 0 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
Sunum / Seminer | 0 | 0 | 0 |
Proje | 0 | 0 | 0 |
Ödevler | 0 | 0 | 0 |
Küçük Sınavlar | 5 | 1 | 5 |
Ara Juri | 0 | 0 | 0 |
Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
Rapor Teslimi | 0 | 0 | 0 |
Juri | 0 | 0 | 0 |
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) | Matematik (analiz, lineer, cebir, diferansiyel denklemler, istatistik), fen bilimleri (fizik, kimya, biyoloji) ve bilgisayar bilimlerinin (programlama, veri yapıları, benzetim) ileri düzeyde kavramlarını anlamak. | |
2) | Mühendislik uygulamarı için gerekli teknikleri, becerileri ve mühendislik araçlarını (yazılım dahil) ileri düzeyde kullanma yetisi kazanmak. | |
3) | İleri düzeyde deney tasarlama ve yürütme ve verileri çözümleme ve değerlendirme yeteneği edinmek. | |
4) | Karmaşık sistem ve süreçlerin bileşenlerini, isterleri karşılayacak şekilde tasarlayabilmek. | |
5) | Biyomedikal problemlere çözüm getirmek amacıyla ürün (cihaz, alet, sistem ve süreç) geliştirebilmek için gerekli becerileri edinmek. | |
6) | Bilgi ve görüşlerini, yazılı, sözlü ve görsel araçlarla etkin olarak aktarabilmek. | |
7) | Bireysel sorumluluk alabilmek ve farklı disiplinlerden kişilerle ekip olarak çalışabilmek. | |
8) | Çağımızın ihtiyaç ve sorunlarını tanımak, mühendislik çözümlerinin küresel ve toplumsal etkilerini değerlendirebilmek. | |
9) | Mesleki etik ve sorumlulukları kavramak. | |
10) | Yaşam boyu eğitim ihtiyacını tanımak ve bu eğitime katılma yönelimine sahip olmak. |