| Ders Adı | Kodu | Dili | Türü | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| İleri İstatistiksel Yöntemler | SKY619 | Türkçe | Zorunlu | 3 + 0 | 3,0 | 10,0 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Dersin Seviyesi | Lisansüstü |
| Dersin Verilişi | Teorik ve Sunum |
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Yalçın KARAGÖZ |
| Dersi Veren(ler) | |
| Dersin Amacı | Bu Dersin Amacı; Temel Kavramlar, Z Testi ve T testi, Varyans Analizi, Regresyon ve Korelasyon Analizi, Kovaryans Analizi (ANCOVA), Setlerarası (Canonical) Korelasyon Analizi, Açıklayıcı Faktör Analizi, Yapısal Eşitlik Modellemesi, Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler, Meta Analizi, Parametrik Olmayan Analizler Tek Örnekli, Bağımsız İki Örnekli, İkiden Fazla Bağımsız Örnekli, İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örnekli, İkiden Fazla İlişkili Örnekli), Ki-Kare, İlişki Katsayıları, Lojistik Regresyon Analizi, Kümeleme Analizi İle İlgili Analizler Yapabilmesi ve Yorumlayabilmesidir |
| Dersin İçeriği | Temel Kavramlar, Temel Kavramlar, Z Testi ve T testi, Varyans Analizi, Regresyon ve Korelasyon Analizi, Kovaryans Analizi (ANCOVA), Setlerarası (Canonical) Korelasyon Analizi, Açıklayıcı Faktör Analizi, Yapısal Eşitlik Modellemesi, Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler, Meta Analizi, Parametrik Olmayan Analizler Tek Örnekli, Bağımsız İki Örnekli, İkiden Fazla Bağımsız Örnekli, İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örnekli, İkiden Fazla İlişkili Örnekli), Ki-Kare, İlişki Katsayıları, Lojistik Regresyon Analizi, Kümeleme Analizi Konuları Anlatılacaktır |
| # | Öğrenme Kazanımı |
| 1 | Öğrenci; Temel Kavramlar, Temel Kavramlar, Z Testi ve T testi, Varyans Analizi, Regresyon ve Korelasyon Analizi, Kovaryans Analizi (ANCOVA), Setlerarası (Canonical) Korelasyon Analizi, Açıklayıcı Faktör Analizi, Yapısal Eşitlik Modellemesi, Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler, Meta Analizi, Parametrik Olmayan Analizler Tek Örnekli, Bağımsız İki Örnekli, İkiden Fazla Bağımsız Örnekli, İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örnekli, İkiden Fazla İlişkili Örnekli), Ki-Kare, İlişki Katsayıları, Lojistik Regresyon Analizi, Kümeleme Analizi Konuları İle İlgili Analizler Yapabilecek ve Yorumlayabilecektir |
| Hafta | Konular/Uygulamalar | Yöntem |
|---|---|---|
| 1. Hafta | Temel Kavramlar (Değişken ve çeşitleri, ölçek düzeyleri, hipotezlerinin kurulması, önem seviyesi, testin gücü, uygun istatistiksel tekniklerin seçimi) | Görüşme, Araştırma, Uygulama |
| 2. Hafta | Z Testi ve T testi (Bir ana kütle ortalamasının belli bir değerden farklılığının testi, iki ana kütle ortalaması arasındaki farklılığının testi) | Görüşme, Araştırma, Uygulama |
| 3. Hafta | Varyans Analizi (Tek Yönlü ANOVA, İki Yönlü ANOVA, Tek Yönlü MANOVA, İki Yönlü MANOVA) | Görüşme, Araştırma, Uygulama |
| 4. Hafta | Regresyon ve Korelasyon Analizi | Araştırma, Uygulama, Görüşme |
| 5. Hafta | Kovaryans Analizi (ANCOVA), Setlerarası (Canonical) Korelasyon Analizi, Açıklayıcı Faktör Analizi | Uygulama, Görüşme, Araştırma |
| 6. Hafta | Yapısal Eşitlik Modellemesi (Doğrulayıcı Faktör Analizi, Yol Analizi) | Araştırma, Görüşme, Uygulama |
| 7. Hafta | Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler, Meta Analizi | Araştırma, Uygulama, Görüşme |
| 8. Hafta | Parametrik Olmayan Tek Örnekli Verilerin Analizi (Ki Kare Testi, İşaret Testi, Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi), Parametrik Olmayan Bağımsız İki Örneğin Analizi (Mann-Whitney U Testi) | Görüşme, Araştırma, Uygulama |
| 9. Hafta | Parametrik Olmayan İkiden Fazla Bağımsız Örneğin Analizi (Kruskal Wallis Tek Yönlü Varyans Analizi) | Araştırma, Uygulama, Görüşme |
| 10. Hafta | Parametrik Olmayan İlişkili (Eşlenik-Çift) İki Örneğin Analizi (Wilcoxon Eşlenik-Çift Testi), Parametrik Olmayan İkiden Fazla İlişkili Örneklerin Analizi (Friedman Testi) | Uygulama, Araştırma, Görüşme |
| 11. Hafta | Çapraz Tablolarda Ki-Kare, Ki-Kare Kökenli Nominal İlişki Katsayıları (Association Measures) | Görüşme, Araştırma, Uygulama |
| 12. Hafta | Tahmin Hatasını Azaltmaya Dayalı Nominal İlişki Katsayıları, Sıralama Ölçekli İlişki Katsayıları | Uygulama, Görüşme, Araştırma |
| 13. Hafta | Eta Katsayısı, Kappa, Risk ve McNemar, Chochran's and Mantel-Haenszel Statistics | Uygulama, Görüşme, Araştırma |
| 14. Hafta | Lojistik Regresyon (Lojit Modeller) Analizi, Kümeleme Analizi | Görüşme, Araştırma, Uygulama |
| No | Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 2 | Toplumun sağlık ihtiyaçlarını ve sağlık hizmetlerine olan talebi karşılayabilecek hizmet sunum modellerini geliştirme becerisi | ✔ | |||||
| 3 | Sağlık hizmetlerinin ekonomik ve finansal analizini yapma becerisi | ✔ | |||||
| 7 | İstatistiksel analiz, raporlama, yorumlama ve karar vermede kullanma becerisi | ✔ | |||||
| Program Yeterlilik | DK1 |
|---|---|
| PY2 | 3 |
| PY3 | 3 |
| PY7 | 3 |
| Ders Kitabı veya Notu | Ders Kitabı veya Ders Notu bulunmamaktadır. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar |
|
| AKTS / İş Yükü Tablosu | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |
|---|---|---|---|---|
|
Sınavlar |
Ara Sınav 1 | 1 | 40 | 40 |
| Ödev 1 | 1 | 40 | 40 | |
| Ödev 2 | 1 | 40 | 40 | |
| Final | 1 | 40 | 40 | |
| Sınıf İçi Etkinlik | 5 | 19 | 95 | |
| Toplam İş Yükü | 255 | |||
| *AKTS = (Toplam İş Yükü) / 25,5 | Dersin AKTS Kredisi | 10,0 | ||
