EN
  • Anasayfa
  • İST309 Biyoistatistik (2024 - 2025 / 7. Yarıyıl)
  • EN
İST309 - Biyoistatistik
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat AKTS Pdf
Biyoistatistik İST309 7 3 + 0 5,0 Pdf
Birim Bölüm
İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ
Derece Seviye Lisans - Seçmeli - Türkçe
Dersin Verilişi Yüz Yüze
EBS Koordinatörü Prof. Dr. Serpil TÜRKYILMAZ
Ders Veren
Amaç

Tıp ve biyolojik verilere istatistiksel analizler uygulamak ve sonuçlar hakkında yorumlar yapmak

Ders İçeriği

1- İstatistiğin tanımı ve biyoistatistiğin tanımı 2- Biyoistatistiğin temel kavramları 3- Biyoistatistik alanında kullanılan Paket programlar 4- Bayes yaklaşımının Biyoistatistik alanında kullanımı 5- İleri Biyoistatistik yöntemleri

Ders Kaynakları Wayne, W. Daniel, (1994), "Biostatistics: A Foundation for analysis in the health sciences ", John Wiley and sons, Canada. Chernick, R. Michael and Robert H. Friis, (2003), " Introductory Biostatistics for the Health Sciences", John Wiley and sons, New Jersey. Şenocak, Ş., Mustafa, (2009), "Klinik Biyoistatistik", Nobel Tıp kitabevleri
Yarıyıl İçi Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam 0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam %0
Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı %0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar %0
Toplam %0
Kategori Ders İlişki Yüzdeleri (%)
Aktarılabilir Beceri Dersleri
0
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
0
Destek Dersleri
0
Ek Dersler
0
Kategori
0
Mesleki Seçmeli Dersler
0
Temel Meslek Dersleri
0
Uygulama Dersleri
0
Uzmanlık / Alan Dersleri
0
Ders İş Yükü Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu Süresi (Saat) Sayısı Toplam İş Yükü (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat) 0
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) 0
AKTS
Hafta Konu Öğretim Metodu
1 İstatistiğin tanımı ve biyoistatistiğin tanımı Ders
2 Doğum ve ölüm istatistikleri Ders
3 Biyoistatistikte kullanılan istatistiksel yaklaşımlar Ders
4 Örnekleme metodları: Çapraz tablolar, prospective ve retrospective çalışmalar, kontrollü karşılaştırmalı denemeler Ders
5 Örnekleme, örnekleme büyüklüğünün önemi ve örnekleme büyüklüğünün hesaplanması Ders
6 Göreli risk değerlendirmesi, OR ve RR güven sınırları Ders
7 Çözümlü örnekler Ders
8 Biyoistatistikte Kullanılan Paket Programlar Ders
9 Biyoistatistikte Bayes yaklaşımın kullanılması Ders
10 Önsel dağılım ve klinik denemeler Ders
11 Meta analizinin tanımı ve biyoistatistikte kullanılması Ders
12 Biyoistatistikte paket programlar yardımıyla Meta analizinin yapılması Ders
13 Binary yada dikotom ve yaşam verilerinin incelenmesi ve yaşam analizi, sağkalım çözümlemesi Ders
14 Uygulama ve Ödev Sunumları Ders Tartışmalı Ders
Ders Öğrenme Çıktısı Ölçme Değerlendirme Öğretim Metodu Öğrenme Faaliyeti
Öğrenciler biyoloji, tıp ve sağlık alanında çalışan insanların elde edeceği verileri düzenli analize uygun olarak toplamasına yardımcı olmayı bilir Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme
Öğrenciler prospective ve retrospective örnekleme metodlarının nasıl uygulanabileceğini bilir Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Tartışmalı Ders Dinleme ve anlamlandırma Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme
Öğrenciler yanlış sınıflandırma hatalarını bilir Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Tartışmalı Ders Dinleme ve anlamlandırma Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme
Öğrenciler toplanan verileri analiz etmeyi bilir Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Tartışmalı Ders Dinleme ve anlamlandırma Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme
Öğrenciler analiz sonuçlarını yorumlamayı bilir. Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Tartışmalı Ders Dinleme ve anlamlandırma Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI
PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12 PÇ 13 PÇ 14 PÇ 15
Öğrenciler biyoloji, tıp ve sağlık alanında çalışan insanların elde edeceği verileri düzenli analize uygun olarak toplamasına yardımcı olmayı bilir - - - - - - - - - - - - - - -
Öğrenciler prospective ve retrospective örnekleme metodlarının nasıl uygulanabileceğini bilir - - - - - - - - - - - - - - -
Öğrenciler yanlış sınıflandırma hatalarını bilir - - - - - - - - - - - - - - -
Öğrenciler toplanan verileri analiz etmeyi bilir - - - - - - - - - - - - - - -
Öğrenciler analiz sonuçlarını yorumlamayı bilir. - - - - - - - - - - - - - - -