| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Biyoistatistik | FZL 504 | 0 | 3 + 1 | 4 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. ÜNAL ERKORKMAZ |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. ÜNAL ERKORKMAZ, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Temel Öğretim |
| Dersin Amacı | |
| Dersin İçeriği |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Biyoistatistikte kullanılan temel Kavramları bilir | Anlatım, Soru-Cevap, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), |
| 2 | Veri Toplama Yöntemlerini bilir, Verileri Sınıflandırabilir | ||
| 3 | Tanımlayıcı İstatistikleri hesaplar | ||
| 4 | Tablo ve Grafik Düzenleme Kurallarını bilir | ||
| 5 | Olasılık teorisini bilir | ||
| 6 | Kuramsal Dağılışları bilir | ||
| 7 | Örnekleme Yöntemlerini bilir | ||
| 8 | Hipotez Testlerini sınıflandırabilir | ||
| 9 | İki Örneklem Testlerini bilir | ||
| 10 | k Örneklem Testlerini bilir | ||
| 11 | Ki Kare Bağımsızlık ve Türdeşlik Testlerini bilir | ||
| 12 | Korelasyon ve Regresyon Analizlerini bilir |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Program alanında çalışmakta olan ya da çalışmak isteyen bireylere ilgili ve gerekli yetkinliklerin (bilgi, beceri ve tutum) kazandırılmasını ve alanında eleştirel okuma, araştırma yapma, yayınlama yetkinliğini hedefler. | ||||||
| 2 | Anabilim dalının sahip olduğu olanaklar, laboratuvar ve üniversitemizin alt yapısı gerekli eğitim vermek için yeterli olup bu olanaklarını Tıp fakültesinin diğer Anabilim dalları ile paylaşmak, multidisipliner çalışmalar planlamak ve yapmak, kliniklere yönelik eğitim faaliyetlerini yürütmek önemli hedeflerindendir. | X | |||||
| 3 | Yüksek Lisans Programının uygulanmasıyla genç ve dinamik insan gücü sağlanacak, araştırma projeleri yürütülerek elde edilen sonuçlar bilim dünyasına ve üniversitemize katkı sağlayacaktır. | X | |||||
| 4 | Sürekli öğrenmenin önemini bilir, bilimsel ve teknolojik gelişmeleri takip etme. | X | |||||
| 5 | Mesleki etik ve sorumluluk bilincine sahip olabilme. | X | |||||
| 6 | Bir deneyi, araştırmayı tasarlama, yürütme, verileri çözümleme ve sonuçları yorumlama becerisi. | X | |||||
| 7 | Alanlarındaki teknolojik-çağdaş teknikleri ve araç gereçleri kullanabilme. | X | |||||
| 8 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kabiliyeti | X | |||||
| 9 | Deneysel bir çalışma istatistiksel analizi de dahil olmak üzere planlama ve yapma. | X | |||||
| 10 | Ulusal ve uluslararası kongreler için sözlü, yazılı sunu hazırlama. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Biyoistatistikte kullanılan temel Kavramları bilir | 5 | 2 | 5 | 3 | 2 | 5 | 4 | 1 | 5 | 5 |
| 2 | Veri Toplama Yöntemlerini bilir, Verileri Sınıflandırabilir | ||||||||||
| 3 | Tanımlayıcı İstatistikleri hesaplar | ||||||||||
| 4 | Tablo ve Grafik Düzenleme Kurallarını bilir | ||||||||||
| 5 | Olasılık teorisini bilir | ||||||||||
| 6 | Kuramsal Dağılışları bilir | ||||||||||
| 7 | Örnekleme Yöntemlerini bilir | ||||||||||
| 8 | Hipotez Testlerini sınıflandırabilir | ||||||||||
| 9 | İki Örneklem Testlerini bilir | ||||||||||
| 10 | k Örneklem Testlerini bilir | ||||||||||
| 11 | Ki Kare Bağımsızlık ve Türdeşlik Testlerini bilir | ||||||||||
| 12 | Korelasyon ve Regresyon Analizlerini bilir |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|