Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
SBE 6068	Bilgisayar Uygulamalı İstatistik	SEÇMELİ	1	2	0	6

Dersi Veren Birim

Sağlık Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Halk Sağlığı Doktora
Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Doktora
Odyoloji Doktora
Psikiyatri Hemşireliği Doktora
Halk Sağlığı Hemşireliği Doktora
Laboratuvar Hayvanları Bilimi Doktora
İş Sağlığı Doktora
Tıp Eğitimi Doktora
Kanser Epidemiyolojisi Doktora
Kardiyopulmoner Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Doktora
Anatomi Doktora
İç Hastalıkları Hemşireliği Doktora
Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Doktora
Moleküler Patoloji Doktora
Perfüzyon Teknikleri Doktora
Temel Onkoloji Doktora
Egzersiz Fizyolojisi Doktora
Toksikoloji Doktora
Beden Eğitimi ve Spor Doktora
Biyokimya Doktora
Biyomekanik Doktora
Kanser Epidemiyolojisi Bütünleşik Doktora
Histoloji - Embriyoloji Doktora
Tıbbi Biyoloji ve Genetik Doktora
Temel Onkoloji Bütünleşik Doktora
Biyofizik Doktora
Medikal Fizik Doktora
Hemşirelik Esasları Doktora
Fizyoloji Doktora
Kas - İskelet - Doku Mühendisliği Doktora
Translasyonel Onkoloji Doktora
Onkoloji Hemşireliği Doktora
Tıbbi Parazitoloji Doktora
Mikrobiyoloji Doktora
Farmakoloji Doktora
Cerrahi Hastalıkları Hemşireliği Doktora
Hemşirelikte Yönetim Doktora
Temel Sinirbilimler Doktora
Moleküler Tıp Doktora
Translasyonel Onkoloji Bütünleşik Doktora
Moleküler Tıp Bütünleşik Doktora
Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Doktora
Doğum ve Kadın Hastalıkları Hemşireliği Doktora

Dersin Amacı

Tıp alanındaki bilimsel araştırmaların planlama, yürütme ve analiz aşamalarında sıklıkla kullanılan biyoistatistik yöntemlerinin bilgisayar paket programları yardımıyla, uygulamalarla öğrenilmesi

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri tabanı hazırlamayı, veri tabanını kontrol etmeyi ve hataları temizlemeyi
2	Verilerin tanımlayıcı istatistiklerini hesaplayıp yorumlamayı
3	Hipotez testlerini yapıp sonuçlarını yorumlamayı
4	Regresyon analizi ve Lojistik Regresyon analizi yapmayı ve sonuçlarını yorumlamayı
5	Araştırmalarda örnek büyüklüğü hesaplamayı ve güç analizi yapmayı öğreneceklerdir

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Giriş- dersin tanıtımı Biyoistatistikte temel kavramlar
2	SPSS programı tanıtımı
3	Veri tabanı oluşturulması - Veri kontrolü ve temizliği
4	Tanımlayıcı istatistikler
5	Hipotez testleri ve kullanım alanları
6	Ki-kare testleri uygulama ve yorumlaması
7	T testleri uygulama ve yorumlaması
8	Mann Whitney U testi uygulama ve yorumlaması Wilcoxon uygulama ve yorumlaması
9	Korelasyon ve Doğrusal regresyon uygulama ve yorumlaması
10	Varyans Analizi uygulama ve yorumlaması
11	Çok değişkenli analizler ve model oluşturma yöntemleri
12	Çoklu regresyon uygulama ve yorumlaması
13	Lojistik regresyon modeli uygulama ve yorumlaması
14	Örnek büyüklüğü ve Örnek seçme yöntemleri Epi-Info Programında örnek büyüklüğü hesaplama

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar: Ana kaynak:
1. K. Özdamar. SPSS ile Biyoistatistik. Kaan Kitabevi, Eskişehir, 2003.
2. Aksakoğlu G. Sağlıkta araştırma teknikleri ve analiz yöntemleri. DEÜ Rektörlük Matbaası, İzmir 2001.

Yardımcı kaynaklar:
3. http://www.spss.com.tr/
4. http://www.pitzer.edu/offices/information_technology/documentation/miscellaneous/spssbasics. pdf
5. http://kerem.koseoglu.info/down/spss_manual_v5_(kk).pdf

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Kurs süresinin %33 ü interaktif sunumlardan oluşmaktadır. Kalan zamanda ise hazırlanmış olan rehberler yardımıyla çeşitli veri tabanları üzerinde uygulamalar yapılacaktır.
Her konuyla ilgili katılımcıların kendi kendilerine yapacakları ödevler verilip değerlendirilecek ve eğitici tarafından geri bildirim verilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	Ödev/Sunum
2	FN	Final
3	BNS	Başarı	ODV * 0.50+ FN* 0.50
4	BUT	Bütünleme Notu
5	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	ODV * 0.50+ BUT* 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Her öğrencinin ödevleri puanlanacak ders geçme notu, ödevlerden alınan notların ortalaması ile kurs sonunda yapılacak uygulamalı sınav notunun ortalaması üzerinden belirlenecektir.

Değerlendirme Kriteri

Öğrencilerin ödevler ve final sınavdan aldıkları not ortalamasının 75 ve üzerinde olması yeterlik kriteridir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Belgin Ünal, belgin.unal@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Her zaman

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Uygulama	30	1	30
Ders Anlatımı	15	1	15
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	15	2	30
Final Sınavına Hazırlık	1	20	20
Ödev Hazırlama	15	3	45
Sunum Hazırlama	1	8	8
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			150

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10	PK.11	PK.12
ÖK.1	1	1	1	1	1	5	5	5	1	1	1	1
ÖK.2	1	1	1	1	1	5	5	5	1	1	1	1
ÖK.3	1	1	1	1	1	5	5	5	1	1	1	1
ÖK.4	1	1	1	1	1	4	4	4	1	1	1	1
ÖK.5	1	1	1	1	1	4	4	4	1	1	1	1

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI