| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Doktora |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 8 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Mevcut temel düzey Biyoistatistik bilgilerini hatırlayacaklar ve daha ileri düzey Biyoistatistik analizleri öğrenecekler ve uygulayacaklardır.
- Klinik araştırmaların tasarımında ve analizinde kullanılan örneklem ve örneklem hacmi hesaplama, Lojistik regresyon, sağ kalım analizleri, çok değişkenli regresyon modelleri, çok değişkenli ANOVA modelleri, tekrarlı ölçümlerin ve kategorik verilerin analizi, tanı testlerinin değerlendirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlerde temel ve ileri düzey beceri kazanacaklardır.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | SABE 605 Biyoistatistik, SABE 606 Araştırma Teknikleri |
|---|
| Ders Tanımı | İleri Biyoistatistik Analizler dersinde öğrenciler, mevcut eğitimlerinde kazandıkları temel istatistiksel becerileri geliştireceklerdir. İleri Nicel Yöntemler ve daha gelişmiş teknikleri gerçek verilere uygulamayı öğreneceklerdir. SPSS paket programı kullanarak verilerini girmeyi, düzenlemeyi, analiz etmeyi, raporlamayı ve yorumlamayı öğreneceklerdir. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Mevcut istatistik bilgilerinin hatırlanması ve literatürdeki ileri düzey Biyoistatistik yöntemlerine genel bir bakış ve bu yöntemlerin gerekliliği |
|
2. Hafta |
Veri temizliği ve verinin analize hazır duruma getirilmesi: Aykırı gözlemler, kayıp gözlemler ve kodlamalar, çok seçenekli değişkenler |
|
3. Hafta |
Temel grafik yöntemlerinin ve tabloların kullanımına ilişkin genel bir değerlendirme |
|
4. Hafta |
Tekrarlı Ölçümlerin analizi (parametrik ve nonparametrik yöntemler) |
|
5. Hafta |
ANOVA Modelleri: Tek yönlü, iki yönlü varyans analiz modelleri, genelleştirilmiş linear modeller (GLM), MANOVA modeller |
|
6. Hafta |
Tek değişkenli, çok değişkenli regresyon modelleri |
|
7. Hafta |
Lojistik regresyon analizi, Cox regresyon analizi |
|
8. Hafta |
Sağ Kalım analizi |
|
9. Hafta |
Kategorik verilerin analizi |
|
10. Hafta |
Ölçek kullanılan çalışmalarda geçerlik ve güvenirlik üzerine temel yaklaşımlar ve veriden puanların hesaplanmasına dair örnekler |
|
11. Hafta |
Tanı testlerinin değerlendirilmesinde ve karar vermede kullanılan istatistiksel yöntemler: ROC eğrileri |
|
12. Hafta |
Örneklem ve örneklem hacmi hesaplamada temel yaklaşımlar |
|
13. Hafta |
Klinik araştırmalarda Randomizasyon ve yöntemleri |
|
14. Hafta |
Sonuçların raporlanması ve yorumlanmasında temel ilkeler ve yanlışlar |
|
| Kaynaklar | Ders materyalleri ve notları yeterlidir. |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
Derslerin teorik kısmı power point sunusu şeklinde, uygulamaları ise SPSS 25.0 programı kullanılarak gösterilecektir. Anlatım, Tartışma, Soru-Cevap, Eğitim-Uygulama, Proje, Sorun/Problem Çözme, Sunum yöntemleri uygulanacaktır.
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Toplam(%) |
|
0 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
0 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
100 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
1 |
1 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
10 |
140 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
10 |
10 |
| Ders Saati |
14 |
4 |
56 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
5 |
5 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
2.5 |
2.5 |
| Ödevler |
|
|
|
| Uygulama |
1 |
14 |
14 |
| Makale Sunuşu |
1 |
10 |
10 |
| Toplam İş Yükü | 238.5 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 7.95 |
| Dersin AKTS Kredisi | 8 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
