aybu.edu.tr · Web view1. Manly B. F. J. Multivariate Statistical Methods: A Primer, Third edition, Chapman and Hall, 2004.2. Johnson R. A. and Wichern DW. Applied Multivariate Statistical

BİYOİSTATİSTİK TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

Ek- 1. AKTS Bilgi Formu

YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİSAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

BİYOİSTATİSTİK ve TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI2014-2015 AKTS BİLGİ FORMU

Ders Kodu: BIS501 Ders Adı: BiyoistatistikYarıyıl GüzProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü ZorunluDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 3 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Mesut AKYOLDersin Amacı Bu derste, temel istatistiksel kavramlar ve yöntemler,

sağlık alanına özel örnek ve uygulamalarla öğrenciye kavratılmaya çalışılır.

Ders İçeriği Dersin işlenişi öğrenci merkezli bir yaklaşımla yapılır. Tüm öğrenciler bir hafta öncesinden verilen konuya çalışmış olarak hazırlıklı gelir. İlgili konu öğrencilerin kendi bilim alanlarından örnekler vermesi ve yorumlaması temelinde işlenir.

Dersin Öğrenme Çıktıları Öğrencilere, temel istatistiksel sorunları kendi başına çözebilme, yorumlayabilme ve kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri kavrayıp eleştirel olarak yorumlayabilme becerisi kazandırılmaya çalışılır. Bu dersi alan öğrenciler, ileri düzeyde alacakları diğer istatistik derslerinde daha başarılı olabilecek ve diğer istatistiksel derslerde kendilerini daha kolay geliştirebileceklerdir.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Temel istatistiksel kavramlar2. Tanımlayıcı istatistikler ve grafikler3. Tanımlayıcı İstatistikler4. Normal dağılım, binom dağılımı, poisson dağılımı5. Normallik testleri ve grafikleri.6. Örneklem dağılışları ve güven aralıkları7. Hipotez testlerine giriş8. Parametrik ve parametrik olmayan hipotez testleri9. Tek örneklem testleri10. Bağımsız iki örneklem testleri11. Bağımlı iki örneklem testleri12. Bağımsız ve bağımlı k örneklem testleri13. Korelasyon ve farklı korelasyon katsayıları14. Basit ve Çoklu Doğrusal regresyonKaynaklar

1- Snedecor G.W., Cochran W.G. Statistical methods, USA, 1980.

2- Sümbüloğlu K., Sümbüloğlu V. Biyoistatistik, Ankara, 1998

3- Alpar R. Spor Bilimlerinde Uygulamalı İstatistik. Nobel Yayın-Dağıtım, Ankara, 2001.

Öğretim Yöntem Ve TeknikleriTeori Uygulama Lab Ödev, Seminer,

ProjeToplam AKTS

3 - - 4 7 8Değerlendirme Yöntemi ve geçme kriterleri Sayısı Katkısı(%)

Ara Sınav 1 20Ödev, Seminer 1 30Uygulama - -Final 1 50

Ek- 2. ECTS Information

YILDIRIM BEYAZIT UNIVERSITYINSTITUTE OF HEALTH SCIENCES

DEPARTMENT OF BIOSTATICTICS2014-2015 ECTS INFORMATION

Course code: BIS501 Name of course: Biostatistics

Year/ Semester: Autumn

Program: Master of Science in Biostatistics

Language of instruction: Turkish

Category: CompulsoryPrerequisites: -

Length of course: 3 hours per week

Responsible for course: Assist. Prof. Dr. Mesut AKYOL

Course objectives: Basic statistical concepts and methods are taught to students by examples and applications in health sciences.

Course contents:The course is conducted in a student orientated manner. Students are told to be prepared for the following weeks topics. Students are asked to give and interpret examples related to their disciplines.

Learning outcomes:

Graduates will be able to:Solve the basic statistical problems and interpret on their own.Gain the ability of comprehending and critical thinking about the statistical solutions in the literature of their own field.Succeed in advance statistics courses and improve themselves in other courses of statistics.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. The basic statistical concepts

2. Descriptive Statistics and plots

3. Descriptive statistics

4. Normal distribution, binomial distribution, Poisson distribution.

5. Normality tests and graphs.

6. Sample distributions and confidence intervals7. Introduction to hypothesis testing

8. Parametric and nonparametric tests.

9. One-Sample Tests

10 Independent Two Samples Tests

11. Paired Two Samples Tests

12. Independent and Related k Samples Tests

13. Correlation and different correlation coefficients

14 Simple Linear Regression and Multiple Linear Regression

Education and Teaching Methods: Credit

Theory Practice Lab. Project Assignment Other Total ECTS

3 - - - 1 3 7 8

Evaluation Criteria: Number Rate (%)

Midterm exam 1 20

Assignment 1 30Project - -Laboratory - -

Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS502 Ders Adı: Deney Tasarımı ve AnaliziYarıyıl BaharProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 2 saatÖğretim Eleman(lar)ı Prof. Dr. Selim Yavuz SANİSOĞLUDersin Amacı Deneylerde hata ve değişkenlik kaynakları, rasgelelilk,

rasgelelik üzerine kısıtlar, değişik deney düzenleme teknikleri ve çözümleme yöntemleri üzerinde durulur.

Ders İçeriği Dersler sorumlu öğretim üyesinin konu anlatımı, öğrenci seminerleri, örnek problem çözümleri ve tartışma biçiminde yürütülür.

Dersin Öğrenme Çıktıları Bu dersi alan öğrenciler, araştırmalarda uygun deney planına karar verebilecek ve model yorumlaması yapabileceklerdir.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Deney, düzen ve çözümleme2. Tamamen rasgele tek etkenli deneyler3. Tek etkenli deneyler – Rasgele bloklar düzeni4. Latin ve Greko Latin kare deney düzeni5. Çok etkenli deneyler6. 2n çok etkenli deneyler7. 3n çok etkenli deneyler8. Sabit, rasgele ve karışık etki modelleri9. İçiçe deneyler10. İki ya da daha çok etkenli deneyler11. Böllünmüş parseller düzeni12. Bloklarda etki karışımı13. Çapraz düzenler14. Kovaryans çözümlemesiKaynaklar 1-Deney düzenlemede istatistiksel yöntemler, Hicks C.R. Çevirenler: Zehra Muluk, Ergün

Karaağaoğlu, Önüz Toktamış, Serdar Kurt. 2009


ProjeToplam AKTS

2 0 - - 2 8Değerlendirme Yöntemi ve geçme kriterleri Sayısı Katkısı(%)





Course code: BIS502 Name of course: Experimental Design and Analysis

Year/ Semester: Spring



Category: ElectivePrerequisites: -


Responsible for course: Prof. Dr. Selim Yavuz SANİSOĞLU

Course objectives:Sources of bias and variability in experiments, randomization, constraints regarding randomization, types of experiment designs, and analysis methods of different designs of experiments are the main topics of the course.

Course contents: The course is carried out by theoretical lectures given by the lecturer, presentations of the students, practice on sample problems and discussions.

Learning outcomes: Graduates will be able to decide the appropriate experimental designs and interpret the models.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Experiment, design and analysis

2. Experiments with a single factor in the completely randomized design3. Randomized block design4. The Latin square and Graeco-latin square designs5. Experiments with multiple factors6. The 2n factorial designs

7. The 3n factorial designs8. Fixed, random and mixed effect model9. Nested designs

10 Experiments with two or multiple factors

11. Split-plot designs

12. Confounding a main effect with blocks

13. Crossover designs

14 Analysis of Covariance



2 - - - - - 2 8


Midterm exam 1 20


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS503 Ders Adı: Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler IYarıyıl BaharProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü ZorunluDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 3 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Selcen YÜKSELDersin Amacı Çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile özelliklerinin,

amaçlarının ve kullanımlarının daha uygulamaya yönelik olarak tanıtılması ve incelenmesi konularını kapsar.

Ders İçeriği Farklı bilgisayar yazılımlarının incelenmesi ile konulara daha geniş bir açılım yapılmaya çalışılır.

Dersin Öğrenme ÇıktılarıHaftalık Ders Programı

Hafta Konular1. Tek değişkenli ve iki değişkenli istatistikler2. Analiz yapmadan önce veri setini temizleme3. Çok değişkenli regresyon analizi4. Çok değişkenli regresyon analizi5. Çok yönlü frekans analizi6. Kovaryans analizi7. Ara sınav8. Çok değişkenli varyans ve kovaryans analizi9. Çok değişkenli varyans ve kovaryans analizi10. Tekrarlı ölçümlerde varyans analizi11. Lojistik regresyon analizi12. Lojistik regresyon analizi13. Sağkalım analizi14. Genel sınavKaynaklar


ProjeToplam AKTS






Course code: BIS503 Name of course: Multivariate Statistics I






Responsible for course: Assist. Prof. Dr. Selcen YÜKSEL

Course objectives: The course includes the introduction and study of multivariate statistical methods, their properties, and their use in practical problems.

Course contents: The knowledge on the topic is tried to be improved and reinforced by examining different software programs.

Learning outcomes:

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Univariate and Bivariate Statistics

2. Screening data prior to analysis3. Multiple regression4. Multiple regression5. Multiway Frequency Analysis6. Analysis of Covariance

7. Midterm Examination8. Multivariate analysis of Variance and Covariance9. Multivariate analysis of Variance and Covariance

10 Repeated Measures ANOVA

11. Logistic Regression

12. Logistic Regression

13. Survival/Failure Analysis

14 Final Exam



3 - - - - - 3 8


Midterm exam 1 20


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS504 Ders Adı: Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler IIYarıyıl GüzProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 3 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Selcen YÜKSELDersin Amacı İlgili konuya çok değişkenli istatistikler kapsamında nasıl

yaklaşabileceği, çok değişkenli yaklaşımlarla (Kümeleme Analizi, Uyum analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme, Ayırma Analizi, Lojistik Regresyon, Path Analizi, Kanonik Korelasyon Analizi, doğrulayıcı faktör analizi) çözümlemeleri nasıl yapılacağını öğretmek ve bulguların nasıl yorumlacağı konularında bilgi ve deneyim kazandırmak.

Ders İçeriği - Kümeleme Analizi- Uyum analizi- Çok boyutlu ölçekleme- Lojistik Regresyon Analizi- Ayırma Analizi- Path Analizi- Kanonik Korelasyon Analizi- Doğrulayıcı faktör analizi- Güvenirlik analizi

Dersin Öğrenme Çıktıları 1. İlgili konuya çok değişkenli istatistikler kapsamında nasıl yaklaşabileceği bilir.2. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin özelliklerini ve amaçlarını bilir.3. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin varsayımlarını bilir.4. Temel çok değişkenli yaklaşımlarla çözümlemeleri nasıl yapılacağı bilir.5. Bulguları yorumlar.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Kümeleme analizi. Kümeleme analizinin amacı, varsayımları, aşamaları. Uzaklık ölçüleri. Aşamasıralı kümeleme

yöntemleri.2. Aşama sıralı olmayan kümeleme yöntemleri. K-ortalama yöntemi. Faktör Analizi ile kümeleme analizi arasındaki

ilişki, vb.3. Uyum Analizi. Uyum analizinin amacı, özelikleri, aşamaları, çeşitleri, basit uyum analizi.4. Çoklu uyum analizi.5. Çok boyutlu ölçekleme.6. Ara Sınav7. Ayırma Analizi. Ayırma analizinin amaçları, varsayımları, ayırma analizi ve lojistik regresyon analizi arasındaki

ilişki, standartlaştırılmış ve standartlaştırılmamış Fisher ayırma katsayıları, diskriminat analizinin geçerliği, vb.8. Lojistik regresyon. Katsayıların hesaplanması ve yorumu, vb.9. Path analizi.10. Kanonik korelasyon analizi. Kanonik korelasyonın amacı, kanonik katsayıların hesaplanması ve yorumu, vb.11. Açıklayıcı faktör analizi12. Doğrulayıcı Faktör analizi.13. Rasch analizi14. Genel SınavKaynaklar 1. Manly B. F. J. Multivariate Statistical Methods: A Primer, Third edition, Chapman and Hall, 2004.

2. Johnson R. A. and Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis, Fifth edition, Prentice-Hall Inc., 2007.3. Tatlıdil H. Uygulamalı Çok değişkenli İstatistiksel Analiz, Akademi Matbaası, Ankara, 1996.4. Özdamar K. Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi (Çok Değişkenli Analizler) 2. 7. Baskı, Kaan Kitabevi, Eskişehir, 2013.5. Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.


ProjeToplam AKTS

3 - - - 3 7Değerlendirme Yöntemi ve geçme kriterleri Sayısı Katkısı(%)

Ara Sınav 1 20Ödev, Seminer 12 30UygulamaFinal 1 50




Course code: BIS504 Name of course: Multivariate Statistical Methods IIYear/ Semester: AutumnProgram: Master of Science in BiostatisticsLanguage of instruction: TurkishCategory: ElectivePrerequisites: -Length of course: 3 hours per weekResponsible for course: Assist. Prof. Dr. Selcen Yüksel

Course objectives:

To teach the students how to approach to data with multivariate statistical methods, how to apply multivariate analyses (Cluster Analysis, Correspondence analysis, Multidimensional Scaling, Discriminant Analysis, Logistic Regression Analysis, Path Analysis, Canonical Correlation Analysis, Confirmatory Factor Analysis) to data and to interpret the findings of multivariate analyses.

Course contents:

- Cluster Analysis- Correspondence analysis- Multidimensional Scaling- Logistic Regression Analysis- Discriminant Analysis- Path Analysis- Canonical Correlation Analysis- Confirmatory factor analysis- Reliability analysis

Learning outcomes:

1. Student knows how to approach an existing problem with multivariate statistical framework.

2. Student knows the properties and aims of multivariate statistical methods

3. Student knows the assumptions of multivariate statistical methods

4. Student knows how to apply basic multivariate methods

5. Student interprets findings of the multivariate methodsWeekly Course Flow

Week Subjects:

1. Cluster analysis. Aims, properties, assumptions, stages of cluster analysis. Measures of distance. Hierarchical cluster analysis.

2. Non- Hierarchical cluster analysis. K-means clustering. Relationship between cluster analysis and factor analysis, etc.

3. Correspondence analysis. Aims, properties, stages and types of correspondence analysis. Correspondence analysis with two variables.

4. Multiple correspondence analysis.5. Multidimensional scaling6. Midterm Examination

7.Discriminant analysis. Aims, assumptions of discriminant analysis, relationship between logistic regression and discriminant analysis, standardized and unstandardized Fisher?s discriminant coefficients, validity of discriminant analysis etc.

8. Logistic regression. Aims of logistic regression, calculating and interpreting the coefficients, etc.9. Path analysis.10 Canonical Correlation. Aims of canonical correlation, calculating and interpreting the canonical coefficients, etc.11. Explanatory factor analysis12. Confirmatory factor analysis.13. Rasch analysis14 Final Exam


Theory Practice Lab. Projec

t Assignment Other Total ECTS

3 - - - - - - 7Evaluation Criteria: Number Rate (%)

Midterm exam 1 20AssignmentProject 12 30Laboratory 1Practice 1Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS505 Ders Adı: Sağlık Bilimlerinde Araştırma YöntemlerYarıyıl GüzProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü ZorunluDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 2 saatÖğretim Eleman(lar)ı Prof Dr. Selim Yavuz SANİSOĞLUDersin Amacı Bilimsel çalışma türleri ve bir bilimsel çalışma yapılırken

planlamadan sonuçları sunmaya kadar geçen aşamalara dikkat çekmek.

Ders İçeriği •Araştırma tasarımı• Literatür taraması ve incelemesi• Bilimsel yazı yazma• Bilimsel sunu hazırlama• Bilimsel çalıştırmaları eleştirel inceleme

Dersin Öğrenme Çıktıları Farklı bilimsel araştırma tasarımları ve yöntemlerini anlama Bir araştırma çalışmasının tasarlamasını öğrenme Bilimsel literatürlerden doğru yollarla alıntı yapma referans göstermeyi anlama Farklı araştırma yöntemleri arasındaki farklılıkları açıklama ve tartışma Literatür taraması yapma ve ilgili literatürü referans gösterme Bir araştırma planı yapma

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Araştırma Planlama2. Araştırma Konusunun Seçimi ve Kaynakların Taranması3. Araştırma Amaçlarının Belirlenmesi4. Araştırma Problemlerinin Tanımlanması ve hipotezlerin kurulması5. Araştırma Düzenleri ve Araştırma Yöntemlerinin Belirlenmesi-I6. Araştırma Düzenleri ve Araştırma Yöntemlerinin Belirlenmesi-II7. Bir Bilimsel Yazının Başlığı, Özeti ve Giriş Bölümü8. Uygulama9. Bir Bilimsel Yazının Gereç ve Yöntemler Bölümü10. Uygulama11. Bir Bilimsel Yazının Bulgular ve Sonuçlar Bölümü12. Uygulama13. Bir Bilimsel Yazının Tartışma ve Kaynakça Bölümü14. UygulamaKaynaklar 1- Sağlık Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri. Kadir Sümbüloğlu. Hatipoğlu Yayınevi, 2000,Ankara

2- Modern Bilimsel Araştırma Yöntemleri Kazım Özdamar. Kaan Kitapevi,2003, EskişehirÖğretim Yöntem Ve Teknikleri

Teori Uygulama Lab Ödev, Seminer, Proje

Toplam AKTS






Course code: BIS505 Name of course: Research Methods for Medicine Science






Responsible for course: Prof. Dr. Selim Yavuz SANISOĞLU

Course objectives: Basic knowledge on research planning and stages of a research are taught to the students in order to prepare them for carrying out a research.

Course contents:

• Research design• Literature search and review• Scientific writing• Scientific presentation• Critical scientific review

Learning outcomes:

• Understand different research designs and methods• Learn how to set up a research study• Understand correct ways to refer to and cite from scientific literature• Discuss and explain differences between different research methods• Perform literature reviews and reference relevant scientific literature• Formulate a research plan

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Planning a Research

2. Selecting the subject of the research and literature review3. Determining the objectives of the research4. Identifying the problem and hypnotizing5. Research patterns and specifying the research technique I6. Research patterns and specifying the research technique II

7. Title, Abstract and Introduction sections of an article.8. Practice9. Material-Method section of the an article

10 Practice

11. Findings and results sections of an article

12. Practice

13. Discussion and References sections of an article.

14 Practice


Theory Practice

Lab. Project Assignment Other Total ECTS

2 2 - - - - 4 8


Midterm exam 1 20


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS506 Ders Adı: Geçerlik ve Güvenirliğe İlişkin İstatistiksel Yöntemler

Yarıyıl BaharProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 3 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Mesut AKYOLDersin Amacı Geçerli ve güvenilir ölçeklerin belirlenmesinde kullanılan

yöntemleri öğretmektir.

Ders İçeriği Test ve ölçeklerin geçerlilik ve güvenirliklerinin değerlendirilmesinde kullanılan yöntemler, faktör analizi anlatılmaktadır.

Dersin Öğrenme Çıktıları Bu dersi alan öğrenciler, test geçerliği ve güvenirliğini uygun istatistiksel yöntemler ile test etme ve sonuçları yorumlama becerisi kazanırlar.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Anket ve ölçek kavramı2. Geçerlik ve güvenirlik kavramı3. Korelasyon katsayıları4. Geçerlik türleri5. Yapı geçerliği6. Güvenirlik yöntemleri ve güvenirliğin test edilmesi_17. Güvenirlik yöntemleri ve güvenirliğin test edilmesi_28. Nicel verilerde kesim noktasının ROC analizi ile belirlenmesi9. Madde analizi10. Açıklayıcı faktör analizi11. Doğrulayıcı faktör analizi12. Evren, örneklem, örnekleme tipleri13. Anket verilerinin girişi14. UygulamaKaynaklar 1-Robert F. DevellisScale Development Theory and applications, Second edition, 2003.

2-Alpar R. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.3-Alpar R. Spor, Sağlık Ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamali İstatistik Ve Geçerlik-Güvenirlik. Detay Yayıncılık, Ankara, 2014.


ProjeToplam AKTS






Course code: BIS506 Name of course: Statistical Methods for Validity and Reliability Testing







Course objectives: The aim of this lesson teach methods used in the determining of reliability and validity

Course contents: The methods used to evaluate the reliability and validity, and factor analysis are explained.

Learning outcomes: Graduates will be able to gain the ability to examine reliability and validity by appropriate statistics and interpret the results.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. The concept of questionnaire and scale

2. Understanding concepts of reliability and validity3. Correlation coefficients4. Types of validity5. Construct validity6. Types of reliability and reliability of test_1

7. Types of reliability and reliability of test_28. Determining cut off point with ROC analysis in quantitative data9. Item analysis

10 Exploratory factor analysis

11. Confirmatory factor analysis

12. Universe, sample and types of sampling

13. Entering the data of questionnaire

14 Practice



3 - - - - - 3 8


Midterm exam 1 20


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS508 Ders Adı: İstatistiksel Paket Programlar ile Veri AnaliziYarıyıl GüzProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 3 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Selcen YÜKSELDersin Amacı Öğrencilere farklı paket programlar ile istatistiksel analiz

yapabilme yeteneği kazandırmak amaçlanır.Ders İçeriği Dönem başında öğretim üyesi tarafından belirlenen konular

öğrencilerse sırasıyla verilir. Her öğrenci kendi konusunu belirlenen haftada sunar. Ders sonunda öğretim üyesi tarafından uygulama yapılır.

Dersin Öğrenme Çıktıları Farklı istatistiksel paket programlar ile analiz yapabilmekHaftalık Ders Programı

Hafta Konular1. Korelasyon çözümlemesi için istatistiksel paket programlar2. Epidemiyolojide kullanılan istatistiksel paket programlar3. Örneklem ve örneklem dizaynı için kullanılan istatistiksel paket programlar4. Örneklem ve örneklem dizaynı için kullanılan istatistiksel paket programlar5. Örneklem ve örneklem dizaynı için kullanılan istatistiksel paket programlar6. Örneklem ve örneklem dizaynı için kullanılan istatistiksel paket programlar7. Ara Sınav8. Benzetim çalışmalarında kullanılan istatistiksel paket programlar9. Benzetim çalışmalarında kullanılan istatistiksel paket programlar10. Benzetim çalışmalarında kullanılan istatistiksel paket programlar11. Benzetim çalışmalarında kullanılan istatistiksel paket programlar12. Kümelenmiş verilerde kullanılan istatistiksel paket programlar13. Kümelenmiş verilerde kullanılan istatistiksel paket programlar14. FinalKaynaklar R software, Epi info, Epidata, Openepi, Winpepi, Gpower, EasySample, PINT, PS, SPSS, Simfit,

Simulme, Clustered data, Autoclass, Cluto, NASAÖğretim Yöntem Ve Teknikleri


Toplam AKTS

- 2 - 4 6 5Değerlendirme Yöntemi ve geçme kriterleri Sayısı Katkısı(%)

Ara Sınav - -Ödev, Seminer 1 50Uygulama - -Final 1 50




Course code: BIS508 Name of course: Statistical Software for Data Analysis






Responsible for course: Assist. Prof. Dr. Selcen Yüksel

Course objectives: The aim of this lesson is to cause student to learn how to analyze a data set by various statistical software.

Course contents: Topics detected by lecturer are given to students respectively. Each student prepare the his/her topic and presents. Lecturer make some exercises at the end of the lesson.

Learning outcomes: Graduates will be able to analyze data via various statistical softwares

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Statistical software’s for correlation analysis

2. Statistical software’s for epidemiology3. Statistical software’s for sampling and sampling design4. Statistical software’s for sampling and sampling design5. Statistical software’s for sampling and sampling design6. Statistical software’s for sampling and sampling design

7. Midterm exam8. Statistical software’s for simulation studies9. Statistical software’s for simulation studies

10 Statistical software’s for simulation studies

11. Statistical software’s for simulation studies

12. Statistical software’s for clustered data

13. Statistical software’s for clustered data

14 Final examination


Theory Practice Lab. Project

Assignment Other Total ECTS

- 2 - - 1 3 6 5


Midterm exam - -


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS510 Ders Adı: ÖrneklemeYarıyıl BaharProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 3 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Mesut AKYOLDersin Amacı Çalışmalar için uygun örnekleme yöntemi ile örneklem

büyüklüğünün hesaplanması konusunda bilgilendirilmeye çalışılır.

Ders İçeriği Dersin işlenişi öğrenci merkezli bir yaklaşımla yapılır. Tüm öğrenciler bir hafta öncesinden verilen konuya çalışmış olarak hazırlıklı gelir. İlgili konu öğrencilerin kendi bilim alanlarından örnekler vermesi ve yorumlaması temelinde işlenir.

Dersin Öğrenme Çıktıları Bu dersi alan öğrencilere, uygun yöntemler ile çalışmalarda gerekli örneklem büyüklüğünün hesaplanması becerisi kazandırılır.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Örnekleme teoremi2. Örnekleme yöntemlerine giriş3. Basit rasgele örnekleme4. Tabakalı rasgele örnekleme5. Sistematik örnekleme6. Küme örneklemesi7. Çok aşamalı örnekleme8. Kota örneklemesi9. Kartopu örneklemesi10. Örneklem büyüklüğü kavramı11. Etki genişliğinin hesaplanması12. Örneklem büyüklüğünün hesaplanması_113. Örneklem büyüklüğünün hesaplanması_214. UygulamaKaynaklar Klinik ve saha araştırmalarında örnekleme yöntemleri ve örneklem büyüklüğü, Kadir Sümbüloğlu,

Vildan Sümbüloğlu. 2005, Ankara.Öğretim Yöntem Ve Teknikleri


Toplam AKTS






Course code: BIS510 Name of course: Sampling







Course objectives: For the studies, appropriate sampling methods and calculating of sample size are taught to students by examples and applications in health sciences.

Course contents:The course is conducted in a student orientated manner. Students are told to be prepared for the following weeks topics. Students are asked to give and interpret examples related to their disciplines.

Learning outcomes: Graduates will be able to gain the ability to calculate of necessary sample size by the appropriate methods.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. The sampling theorem

2. Introdution to sampling methods3. Simple random sampling4. Stratified random sampling5. Systematic sampling6. Cluster sampling

7. Multiphase sampling8. Quota sampling9. Snowball sampling

10 The concept of sample size

11. The effect size calculation

12. Determined the sample size by statistical calculation_1

13. Determined the sample size by statistical calculation_2

14 Practice



3 - - - - - 3 8


Midterm exam 1 20


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS512 Ders Adı: Tanı ve Tarama Testleri Değerlendirmede Kullanılan İstatistiksel Yöntemler

Yarıyıl BaharProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 2 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Selcen YÜKSELDersin Amacı Bu dersin amacı tanı ve tarama testlerinin doğruluklarını

değerlendirirken kullanılan istatistiksel yöntemler hakkında öğrenciyi bilgilendirmektir.

Ders İçeriği Dersler sorumlu öğretim üyesinin konu anlatımı, öğrenci seminerleri, örnek problem çözümleri ve tartışma biçiminde yürütülür.

Dersin Öğrenme Çıktıları Öğrenciler; tıpta tanı ve tarama amaçlı kullanılan testlerin performanslarını değişik kriterler kullanarak ölçebilir, farklı testleri değişik performans ölçüleri açısından karşılaştırabilir, farklı disiplinlerden gelen insanlarla bu konular üzerinde ortak çalışmalar yapabilir.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Tıpta karar vermede olasılık kavramı2. Duyarlılık/Seçicilik Pozitif Kestirim Değeri/Negatif Kestirim Değeri3. Diğer indeksler4. Olabilirlik oranları5. Sürekli sonuçlu tanı testleri için doğruluk ölçütleri6. Sürekli sonuçlu tanı testleri için doğruluk ölçütleri7. Ara sınav8. Sıralı sonuçlu tanı testleri için doğruluk ölçütleri9. Sıralı sonuçlu tanı testleri için doğruluk ölçütleri10. Sıralı ve sürekli sonuçlu tanı testlerinde en iyi kesim noktasının bulunması11. Tanı testlerinin birleştirilmesi yoluyla doğruluklarının artırılması12. Kovariate etkisinin arındırılarak tanı ve tarama testlerinin doğruluklarının değerlendirilmesi13. Kovariate etkisinin arındırılarak tanı ve tarama testlerinin doğruluklarının değerlendirilmesi14. FinalKaynaklar 1- Medical Decision Making, Harold C.Sox

2- Statistical Methods in Diagnostic Medicine, Xiao-Hua ZhouÖğretim Yöntem Ve Teknikleri


Toplam AKTS


Ara Sınav 1 50Ödev, Seminer - -Uygulama - -Final 1 50




Course code: BIS512 Name of course:






Responsible for course: Assist. Prof. Dr. Selcen YÜKSEL

Course objectives:The aim of this lesson is to give a knowledge about statistical methods for evaluating diagnostic and screening tests.

Course contents: Lesson is performed as describing subjects by lecturer, student seminars, discussions on subjects.

Learning outcomes:Students can measure the performance of diagnostic and screening tests by using different criteria, can compare tests by using different measures of performance, can collaborate with proffesionals from other disciplines.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Probability for decision in health care

2. Sensitivity/Specficity Positive predictive value and negative predictive value

3. Other indexes

4. Likelihood ratios

5. Diagnostic accuracy for continuous variables

6. Diagnostic accuracy for continuous variables

7. Midterm exam

8. Diagnostic accuracy for ordinal variables

9. Diagnostic accuracy for ordinal variables

10 Best cutoff value for ordinal and continuous variables

11. Increasing diagnostic accuracy by the way of combining more than two test.

12. Diagnostic accuracy after adjusting covariate effect

13. Diagnostic accuracy after adjusting covariate effect

14 Final exam



2 - - - - - 2 6


Midterm exam 1 50

Assignment - -Project - -Laboratory - -

Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS522 Ders Adı: Sağlık Alanına Özel İstatistiksel YöntemlerYarıyıl GüzProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 2 saatÖğretim Eleman(lar)ı Prof Dr. Selim Yavuz SANİSOĞLUDersin Amacı Sağlık alanında kullanılan temel göstergelerin tanıtılması,

öğretilmesi ve ulusal ve uluslararası düzeyde karşılaştırma yapılabilmesini hedefler ve aktif öğrenmeye dayanır.

Ders İçeriği Hastane bilgilerinden ve değişik kaynaklardan yararlanarak hizmet bölgesinin tanınmasına yönelik istatistiklerin elde edilmesi, yorumu vb. konusu üzerinde çalışılır.

Dersin Öğrenme Çıktıları Sağlık alanında kullanılan istatistikleri yorumlama becerisi kazanır.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Sağlık hizmetleri ve biyoistatistik2. Hizmet bölgesinin tanımlanması3. Nüfus ile ilgili istatistiksel yöntemler4. Doğumlarla ve ölümlerle ilgili istatistiksel yöntemler5. Düşüklerle ilgili istatistiksel yöntemler6. Hastalıklarla ilgili istatistiksel yöntemler7. Hız ve Oran8. Hız ve oranları standartlaştırılması9. Yaşam Tablosu Yöntemi10. Koruyucu hizmet çalışmaları ile ilgili istatistiksel yöntemler11. Hastane hizmetlerinin değerlendirilmesi ile ilgili istatistiksel yöntemler12. İş sağlığı ile ilgili istatistiksel yöntemler13. Diş sağlığı ile ilgili istatistiksel yöntemler14. Sağlık hizmetleri düzeyini gösteren ölçülerKaynaklar 1. Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemler, Prof. Dr. Kadir Sümbüloğlu, 2000, Songür yayıncılık,

Ankara


ProjeToplam AKTS






Course code: BIS522 Name of course: Statistical Methods Specific for Medicine







Course objectives:Main issues of the course include introducing and teaching basic indicators used in health sciences. Students are made capable of comparing such indicators in national and international basis.

Course contents:Course is carried out in an interactive manner. Obtaining, interpreting and et. of the statistics concerning recognition of service area are studied by utilizing information taken from hospital and other sources.

Learning outcomes: Graduates will be able to gain the ability of comprehending and thinking about the statistical used in health sciences.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Health Services and Biostatistics

2. Identification of service area3. The vital statistics method4. Statistical methods for birth and death5. Methods of computing abortion statistics6. Statistical methods for diseases

7. Rate and Ratio8. Standardization of rate and ratio9. Survival analysis

10 Statistical methods in preventive medicine

11. Statistical methods for hospital services

12. Statistical methods on occupational health

13. Statistical methods on dental health

14 Measures indicating the level of health services


Theory Practice


2 2 - - - - 4 8


Midterm exam 1 20


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS524 Ders Adı: Sağlık Bilgi SistemleriYarıyıl GüzProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 2 saatÖğretim Eleman(lar)ı Yrd. Doç. Dr. Mesut AKYOLDersin Amacı Sağlık kurumlarında bilgi sistemleri alanında temel

kavramların ve gelişiminin anlaşılmasıDers İçeriği Dönem başında öğretim üyesi tarafından belirlenen konular

öğrencilerse sırasıyla verilir. Her öğrenci kendi konusunu belirlenen haftada sunar.

Dersin Öğrenme Çıktıları Öğrenci sağlık bilgi sistemleri hakkında genel bilgiye sahip olur.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Sağlık bilgi sistemlerinin gelişimi2. Sağlık kayıtlarının içeriği ve analizi3. Hastalıkları sınıflandırma ve kodlama sistemleri4. Hastalıkları sınıflandırma ve kodlama sistemleri5. Veri tabanı yönetim sistemleri6. Veri tabanı yönetim sistemleri7. Ara sınav8. Türkiye’de hastane bilgi sistemleri9. Yurt dışında hastane bilgi sistemleri10. Yurt dışında hastane bilgi sistemleri11. Hastane bilgi sistemleri kurulum süreci12. E-sağlık13. Sağlık kayıtları ve etik14. Final sınavıKaynaklar 1- Sağlık Kurumlarında Bilgi Sistemleri T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını No: 2862


ProjeToplam AKTS






Course code: BIS524 Name of course: Medical Information Systems







Course objectives: Understand basic terms of medical information systems

Course contents: Topics detected by lecturer are given to students respectively. Each student prepare the his/her topic and presents.

Learning outcomes: Graduates will be able to have basic knowledge about medical information systems.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Evolution of medical information systems

2. Context and analysis of medical records

3. Classification of diseases and coding systems

4. Classification of diseases and coding systems

5. Database management systems

6. Database management systems

7. Midterm exam

8. Hospital information systems in Turkey

9. Hospital information systems in foreign countries

10 Hospital information systems in foreign countries

11. Setting up process for hospital information systems

12. E-health

13. Health records and ethic

14 Final exam


Theory Practice


2 - - - - - 2 8


Midterm exam 1 50


Practice - -

Final exam 1 50




Ders Kodu: BIS526 Ders Adı: Sağlık HizmetleriYarıyıl GüzProgram Biyoistatistik Tezli Yüksek Lisans ProgramıDersin Dili TürkçeDersin Türü SeçmeliDersin Düzeyi Yüksek LisansDersin Önkoşulları -Ders Süresi Haftada 2 saatÖğretim Eleman(lar)ı Prof Dr. Selim Yavuz SANİSOĞLUDersin Amacı Sağlık kurumlarında sağlık hizmetleri alanında temel

kavramların ve gelişiminin anlaşılmasıDers İçeriği Dönem başında öğretim üyesi tarafından belirlenen konular

öğrencilerse sırasıyla verilir. Her öğrenci kendi konusunu belirlenen haftada sunar.

Dersin Öğrenme Çıktıları Öğrenci sağlık hizmetleri hakkında genel bilgiye sahip olur.

Haftalık Ders ProgramıHafta Konular1. Temel sağlık hizmetleri2. Temel sağlık hizmetleri3. Koruyucu sağlık hizmetleri4. Koruyucu sağlık hizmetleri5. Kişiye yönelik koruyucu sağlık hizmetleri6. Kişiye yönelik koruyucu sağlık hizmetleri7. Ara sınav8. Çevreye yönelik koruyucu sağlık hizmetleri9. Çevreye yönelik koruyucu sağlık hizmetleri10. Tedavi edici sağlık hizmetleri11. Tedavi edici sağlık hizmetleri12. Rehabilite edici sağlık hizmetleri13. Rehabilite edici sağlık hizmetleri14. Final sınavıKaynaklar -


ProjeToplam AKTS






Course code: BIS526 Name of course: Health Services







Course objectives: Understand basic terms of health services

Course contents: Topics detected by lecturer are given to students respectively. Each student prepare the his/her topic and presents.

Learning outcomes: Graduates will be able to have basic knowledge about health services.

Weekly Course Flow

Week Subjects:

1. Basic health services

2. Basic health services

3. Protector health services

4. Protector health services

5. Protector health services specific for patient

6. Protector health services specific for patient

7. Midterm exam

8. Protector health services specific for enviroment

9. Protector health services specific for enviroment

10 Therapeutic health services

11. Therapeutic health services

12. Rehabilitate health services

13. Rehabilitate health services

14 Final exam


Theory Practice


2 - - - - - 2 8


Midterm exam 1 50


Practice - -

Final exam 1 50

Documents

aybu.edu.tr · Web view1. Manly B. F. J. Multivariate Statistical Methods: A Primer, Third edition, Chapman and Hall, 2004.2. Johnson R. A. and Wichern DW. Applied Multivariate Statistical