BİYOİSTATİSTİK VE TIP BİLİŞİMİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS Programın Yürütücüsü Programın Kadrolu Öğretim Üyeleri

Transkript

1 BİYOİSTATİSTİK VE TIP BİLİŞİMİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS Programın Yürütücüsü Programın Kadrolu Öğretim Üyeleri : Prof.Dr. Saim YOLOĞLU : Doç.Dr.Cemil ÇOLAK Yrd.Doç.Dr. Harika Gözde GÖZÜKARA BAĞ Programa Kabul İçin Gerekli Ön Koşullar: Fen Fakültesi veya Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik bölümü, Fen Fakültesi veya Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri bölümü ve Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği bölümü mezunları kabul edilir. ZORUNLU DERSLER Dersin Kodu ve Adı T P Kr Akademik Kazanımlar Biyoistatistik Uzmanlık Alanı Tez Çalışması Seminer Olasılık ve Matrisler Kuramı Sağlık Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler SEÇMELİ DERSLER Dersin Kodu ve Adı T P Kr Yaşam Çözümlemesi(Sağ Kalım Analizi) Biyomedikal Deneylerde İstatistiksel Yöntemler Örnekleme Arş Değ. Bilgisayar ve İstatistiksel Yazılım Kul ZORUNLU DERSLER Uzmanlık Alanı Tez Çalışması Seminer Olasılık ve Matrisler Kuramı Dersin amacı: İstatistik bilimin temelini oluşturan olasılık kuramı ve tek ve çok değişkenli istatistikte matrislere dayalı işlemleri yapabilme becerisini kazandırmadır. Dersin İçeriği: Kümeler, permütasyon,, kombinasyon, raslantı değişkenleri, koşullu olasılık, dağılım fonksiyonu, olasılık fonksiyonu, bağımlı ve bağımsız olaylar, beklenen değer. Matris kavramı, matrislerde dört işlem, istatistiksel işlemlerde matris kullanımı. Sağlık Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri Dersin Amacı: Araştırmacının çalışmasındaki amacı saptayabilme, istatistiksel hipotezleri belirleyebilme, hipotezlerine uygun istatistiksel yöntemleri seçebilme ve uygulayabilme, araştırma raporu yazabilme becerisi kazandırmadır. Dersin İçeriği: Araştırmanın planlanması, araştırma türleri, örnekleme,veri dizgeleme, verinin analizi, yorumu ve rapor yazımı.

2 Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dersin Amacı: Sağlık Alanına özel istatistiksel yöntemler hakkında teorik ve uygulamalı bilgilere sahip olma ve bölgeler/ülkeler arası karşılaştırma yapabilme ve yorumlayabilme becerisi kazandırmadır. Dersin İçeriği: Demografik İstatistikler, nüfus tahmin yöntemleri, yaşam tablosu, morbidite istatistikleri, hastalıkların uluslar arası sınıflandırılması, sağlık düzeyi göstergeleri ve sağlık kayıtları. SEÇMELİ DERSLER Yaşam Çözümlemesi (Sağ Kalım Analizi) Dersin Amacı: Sağ kalım çözümlemesi ve yöntemine karar verebilme, konu ile ilgili istatistiksel yöntemleri uygulayabilme becerisi kazandırmadır. Dersin İçeriği: Yaşam süresi ve bunları etkileyen yöntemlerin incelenmesinde kullanılan yöntemler, yaşam çözümlemesine giriş, başarısızlık süresi, hayat tablosu yöntemi, kaplan-meir yöntemi, cox regresyon yöntemi. Biyomedikal Deneylerde İstatistiksel Yöntemler Dersin Amacı: Biyolojik deneylerde kullanılan istatistiksel yöntemler hakkında bilgi sahibi olma. Dersin İçeriği. Nicel doz-cevap ilişkileri, tahmin yöntemleri, paralel doğrular deneyinde simetrik düzenler. Örnekleme: Dersin Amacı: Araştırmalarda kullanılacak örnekleme yöntemlerini öğrenme, örneklemeden kestirimler yapabilmeyi kazandırmadır. Dersin İçeriği: Tanımı, birimleri, olasılıklı ve olasılıklı olmayan örnekleme yöntemleri, basit rasgele örnekleme, küme örnekleme, tabakalı örnekleme, sistematik örnekleme, aşamalı örnekleme, büyüklüğe orantılı örnekleme, alan örneklemesi, kartopu örneklemesi. Araştırma Değerlendirmede Bilgisayar ve İstatistiksel Yazılım Kullanımı Dersin Amacı: Araştırma sonuçlarını değerlendirirken bilgisayar ortamında istatistiksel yazılımları kullanabilme becerisi kazandırmadır. Dersin İçeriği: Bilgisayar hakkında bilgi Windows işletim sistemi, SPSS for Windows istatistiksel yazılım programının kullanımı, microsta ve epi-info yazılım programlarının öğretilmesi, yazılımlara uygun veri tabanı oluşturma. BİLİMSEL HAZIRLIK PROGRAMI DERS MÜFREDATI KODU DERSİN ADI T P KR BTBHAZ01 İstatistiğe Giriş BTBHAZ02 Matematiksel İstatistik BTBHAZ03 Olasılık BTBHAZ04 Örnekleme BTBHAZ05 İstatistiksel Süreç Kontrol 3 0 3

3 1. İstatistiğe Giriş Tarihçe; Araştırma Kavramı ve İstatistik; Tanımlar; Veri Kavramı; Sıklık Çizelgeleri; Grafikler; Konum Ölçüleri; Değişim Ölçüleri; İki Değişkenli Veriler. 2. Matematiksel İstatistik Rastlantı Değişkenlerin Toplamları; Olasılıksal Eşitsizlikler ve Limit Yasaları; Örneklem Dağılımları; Sıralı İstatistikler; Nokta Tahmini; En İyi Yansız Tahmin; Yeterlilik; Aralık Tahmini; Sağlam İstatistiksel Yöntemler. 3.Olasılık Sıradüzen; Birleşim; Olasılığın Çeşitli Tanımları; Kuramsal Olasılık Kavramı; Koşullu Olasılık; Bağımsızlık; Bayes Teoremi; Olasılıksal Değişken Kavramı; Bir Boyutlu Olasılıksal Değişkenlerin Olasılıksal Dağılımları; Koşullu Dağılımlar; Dönüştürme. 4.Örnekleme Tanımlar; Basit Rasgele Örnekleme; Örneklem Büyüklüğünün Tahmini; Tabakalı Örnekleme; Tabakalı Rasgele Örnekleme; Oransal Tahminler; Doğrusal Regresyon Tahmini; Sistematik Örnekleme; Küme Örneklemesi; İki Aşamalı Örnekleme. 5.İstatistiksel Süreç Kontrol İstatistiksel Süreç Kontrol'ün (İPK) kalite kontrolündeki yeri ve önemi; temel istatistik teknikler; süreç yeterlilik analizi; Hata Türleri Etkileri Analizi (FMEA)

4 MERSİN ÜNİVERSİTESİ VE İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ BİYOİSTATİSTİK ve TIP BİLİŞİMİ ANABİLİM DALI ORTAK DOKTORA PROGRAMI Programın Öğretim Üyeleri: Prof. Dr. Saim YOLOĞLU Doç. Dr. Cemil ÇOLAK Yrd. Doç. Dr. Harika G.G. BAĞ Prof. Dr. Arzu KANIK Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Yrd. Doç. Dr. İlter HELVACI Programa Kabul İçin Gerekli Ön Koşullar: Biyoistatistik alanında yüksek lisans yapmış olmak ZORUNLU DERSLER Dersin Kodu ve Adı T P Kr Akademik Kazanımlar Biyoistatistik Uzmanlık Alanı Tez Çalışması Seminer I Seminer II Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler I Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler II İleri Biyoistatistik SEÇMELİ DERSLER Dersin Kodu ve Adı T P Kr Regresyon Çözümlemesi I Regresyon Çözümlemesi II Zaman Serileri Analizi Klinik Denemeler Uyum Analizi Geçerlik ve Güvenirlik Analizi Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırma Yöntemleri Kategorik Veri Analizi Çok Boyutlu Ölçeklendirme Analizi Sağlıkla İlgili Araştırmalarda Biyoistatistik Danışmanlık Kavramı İstatistiksel Hesaplama I İstatistiksel Hesaplama II Örnek Genişliği ve Güç Genetik Araştırmalarda İstatistiksel Yöntemler Biyoinformatik Veri Madenciliği Bilgi Güvenliği ve Standardizasyonu Veritabanı Yönetim Sistemleri 2 2 3

5 ZORUNLU DERSLER Uzmanlık Alanı Tez Çalışması Seminer I Seminer II Biyoistatistik Frekans dağılımları ve tanımlayıcı istatistiksel ölçüler. Tablo ve grafikyöntemleri. Parametrik ve parametrik olmayan önemlilik testleri, Basit doğrusal regresyon ve korelasyon. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler I Temel matris bilgisi, çok değişkenli analizlerde veri matrisi ve tanımlayıcı ölçüler, çok değişkenli grafikler ve standartlaştırma, çok değişkenli normal dağılım ve aşırı gözlemler, eksik veriler ve incelenmesi, uzaklık ve benzerlik ölçüleri ve çok değişkenli hipotez testleri Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler II Sınıflandırma analizleri (Diskriminant, kümeleme analizi), gruplama analizleri (temel bileşenler analizi ve faktör analizi), çoklu ilişki analizi, çoklu çapraz tablo analizi İleri Biyoistatistik Tekrarlı ölçümlerde varyans analizi modelleri; Kovaryans analizi modelleri; çoklu doğrusal regresyon modelleri; doğrusal olmayan regresyon modeller lojistik regresyon modelleri. SEÇMELİ DERSLER Regresyon Çözümlemesi I Çoklu doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon yöntemleri Regresyon Çözümlemesi II Lojistik regresyon yöntemleri ve kanonik korelasyon analizi Zaman Serileri Analizi Zaman serisi tanımı ve genel özellikleri, zaman serisi çözümü ve aşamaları, trend analizi, hareketli ortalama yöntemi ve mevsimsel modeller Klinik Denemeler Tanımlar ve protokoller, deneme düzenleri ve çözümleme yöntemleri, yanlılık kaynakları ve önleme yöntemleri, randamizasyon, veri kalitesinin denetlenmesi, intent to treat, biyoyaralanım ve biyoeşdeğerlik Uyum Analizi Tanımlar, varsayım ve aşamaları, basit uyum analizinde profiller ağırlıklar ve uzaklıklar, inertia kavramı, Çoklu uyum analizi Geçerlik ve Güvenirlik Analizi Ölçme ve değerlendirme, geçerlik ve güvenirlik kavramları, testlerde geçerlik çeşitleri ve ölçüleri, güvenirlik ölçütleri ve kestirimi, kappa katsayısı, grup içi korelasyon katsayıları, item analizi, Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırma Yöntemleri Sağlıkla ilgili araştırmalarda kullanılan yöntemlerin ön şartlara, örnek genişliğine ve değişken sayısına bağlı olarak etkinliğinde oluşacak değişimlerin simulasyon yöntemleriyle test edilmesindeki önemli

6 aşamalar. Yeni önerilecek yöntemler için teorik ve deneysel olarak dağılım belirleme ve tablo değerleri oluşturmada genel esaslar Kategorik Veri Analizi İki boyutlu tablolar için çıkarsamalar, iki sonuçlu bağımlı değişkenler için modeller, lojistik, logit ve probit modeller. İkiden çok sonuçlu bağımlı değişkenlerde kullanılan modeller ve log-dogrusal modeller Çok Boyutlu Ölçeklendirme Analizi Uzaklık ve yakınlık ölçütlerinin tanımlanması, Sadece grafiksel yolla çok değişkenli yapının özetlenmesi, değişkenler arası etkileşimlerin grafiksel olarak gösterilmesi, Faktör analiziyle olan farklılık ve benzerliklerinin incelenmesi Sağlıkla İlgili Araştırmalarda Biyoistatistik Danışmanlık Kavramı Sağlık alanında yapılan araştırmalarda profesyonel danışmanlık kavramı. Türkiye deki ve dünyadaki danışmanlık hizmetleri, Bilimsel bir araştırmada biyoistatistik danışmanlık süreci. İyi bir danışmanın özellikleri İstatistiksel Hesaplamalar I İstatistiksel hesaplama programlarından SPSS ve Minitab ın tanıtımı, özellikleri ve uygulamaları İstatistiksel Hesaplamalar II İstatistiksel hesaplama programlarından MATLAB ve STATISTICA nın tanımı, özellikleri ve uygulamaları Örnek Genişliği ve Güç Araştırmaların planlanması aşamasında, uygun sonuçlara ulaşabilmek için gerekli olan örnek genişliğinin belirlenmesi, bilinen ve yaygın kullanılan istatistik testlerinin prior (ön) ve posterior (son) güç hesapları Genetik Araştırmalarda İstatistiksel Yöntemler Genetik analiz yöntemlerine giriş ve genetik terminoloji, genetik veri tabanlarının kullanımı, Genetik verilerde ön analiz yöntemleri, micrroarray deney düzenlerine istatistiksel yaklaşım, microarray veri analiz yöntemleri Biyoinformatik Displinlerarası bir bilim dalı olan biyoinformatikte bilgi ve bilginin ölçülmesi, biyoinformatikte temel kavramlar, biyoinformatik araştırmalarda R ve MATLAB yazılımlarının kullanımı Veri Madenciliği Veri madenciliğine giriş, veri hazırlama yöntemleri, veri küpleri ve OLAP teknolojisine giriş, birliktelik kuralları, sınıflama teknikleri, yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve karar ağacı algoritmaları Bilgi Güvenliği ve Standardizasyonu Bilgi Güvenliği Kavramına Giriş; Bilgi Güvenliği Yönetimi ve Standartlar; TS ISO/IEC Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi Standardı; CIA yaklaşımı; Bilgi Güvenliği Tehditleri; Bilgi Güvenliği Programının Yapısı; Bilgi Güvenliği Politikaları; Varlık Sınıflaması ve Değerlendirme; Erişim Kontrolü; Fiziksel Güvenlik; Risk Analizi; Risk Yönetimi; İş Sürekliliği Planlama. Veritabanı Yönetim Sistemleri Veri Tabanı Kavramı; İlişkisel Veritabanı Modeli; Aşamalı Veritabanı Modeli; Veri Tabanlarının Mantıksal Tasarımı; İlişkisel Veritabanı Modelinin Fiziksel Tasarımı; Yapısal Sorgulama Dili (SQL); SQL ile İlişkisel Veri Tabanı Tasarımı; Dağıtık Veri Tabanları; Nesne Tabanlı Veritabanı Yönetim Sistemleri; Uzman Veritabanı Sistemleri; ORACLE PL/SQL ile Uygulama.

7 JOINT DOCTORAL PROGRAM OF INONU UNIVERSITY INSTITUDE OF HEALTH SCIENCES DEPARTMENT OF DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS AND MEDICAL INFORMATICS AND MERSİN UNIVERSITY INSTITUDE OF HEALTH SCIENCES DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS AND MEDICAL INFORMATICS Lecturers: Prof. Dr. Saim YOLOĞLU Prof. Dr. Arzu KANIK (Mersin University) Assoc. Prof. Dr. Cemil ÇOLAK Assoc. Prof. Dr. Bahar TAŞDELEN (Mersin University) Asst. Prof. Dr. İlter HELVACI (Mersin University) Asst. Prof. Dr. Harika G.G. BAĞ Prerequisites for Admission: To have a Master Degree in Biostatistics COMPULSORY COURSES Code and Title of Course T P Cr Academic Acquisitions Biostatistics Multivariate Statistical Methods I Multivariate Statistical Methods II Specialization Courses Thesis Seminar I Seminar II ELECTIVE COURSES Code and Title of Course T P Cr Regression Analysis I Regression Analysis II Time Series Analysis Clinical Trials Correspondence Analysis Validity and Reliability Analysis Advanced Research Methods in Health Sciences Categorical Data Analysis Multi Dimensional Scaling Analysis Statistical Consulting in Biostatistics Statistical Computing I Statistical Computing II Sample Size and Power Statistical Methods in Genetic Research Bioinformatics Data Mining Information Security and Standardization Database Management Systems 2 2 3

8 COMPULSORY COURSES Biostatistics Data organizing and summarizing, tables and graphs methods, parametric and non-parametric statistical methods, linear regression and correlation, Multivariate Statistical Methods I Basic matrix operations, Multivariate data matrices and descriptive statistics, Standardization, multivariate normal distribution and examining the normality, Missing values and examining missing values, Multivariate hypothesis tests Multivariate Statistical Methods II Classification analysis (Discriminant, cluster analysis ), grouping analysis (principle component analysis and factor analysis), multiple correlation analysis, multiple cross table analysis Specialization Courses Thesis Seminar I Seminar II ELECTIVE COURSES Regression Analysis I Multiple linear regression and nonlinear regression methods Regression Analysis II Logistic regression methods and canonical correlation analysis Time Series Analysis Definition and general properties of time series analysis, Time series analysis and stages of analysis, trend analysis, moving averages method and seasonal models Clinical Trials Introduction to clinical trials, basic definitions, Clinical trial designs and analysis, Bias in clinical trials: Blinding and Randomization, data quality monitoring, intent to treat, Bioavailability, Bioequivalence Correspondence Analysis Summarizing categorical data, determining relationship between categorical variables and categorical multivariate model analysis Validity and Reliability Analysis Measurement and evaluation, the validity and reliability concepts, types and measures of validity in tests, the estimation and measures of reliability, kappa coefficient, intraclass correlation coefficients, item analysis, Advanced Research Methods in Health Sciences Testing the changes in effectiveness of the current methods in biostatistics research depending on prerequisites, sample size and the number of variables with simulation methods, Determining theoretical and experimental distribution for new proposed methods and the general principles of creating a table of values

9 Categorical Data Analysis Inferences for two-way tables, Generalized linear models for binary variables and link functions: logistic regression, logit models and probit models, Models for ordinal and multinomial dependent variables, Log-linear models Multi Dimensional Scaling Dimensions of distance and proximity definitions, summarizing the structure of multi-dimensional scaling only with the graphical way, Summarizing interactions between variables with the graphical way, Examining the differences and similarities with factor analysis Statistical Consulting in Biostatistics The concept of professional consultancy in the field of health, Consulting services in Turkey and the world, the process of biostatistics consulting in scientific research, properties of a good consultant Statistical Computing I General properties, definitions and applications of SPSS and MİNİTAB statistical softwares Statistical Calculations II General properties, definitions and applications of MATLAB and STATISTICA statistical softwares Sample Size and Power Determination of sample size to achieve appropriate results at the planning stage of research, prior to known and widely used statistical tests prior and posterior power calculations Statistical Methods in Genetic Research Introduction to genetic analysis methods and genetic terminology, the use of genetic databases, preanalysis methods in the genetic data, statistical approach to microarray experimental schemes, microarray data analysis methods Bioinformatics Measurement of knowledge in bioinformatics, basic concepts of bioinformatics, the use of R and MATLAB softwares in bioinformatics research and applications Data Mining Introduction to Data Mining, data preparation methods, data cubes and introduction to OLAP technology, association rules, classification techniques, artificial neural networks, support vector machines and decision-tree algorithms Information Security and Standardization Introduction to information security concept; information security management and standards TS ISO/IEC Information Security Management System Standard; CIA approach; Information Security Threats; Information Security Program Structure; Information Security Policies; Asset Classification and Evaluation; access control; physical security; risk analysis; risk management; Business continuity planning Database Management System Database concept; Relational database model; Progressive database model; Logical design of databases; physical design of relational database model; Structured Query Language (SQL); SQL and relational database design; Distributed databases; Object oriented database management systems; Expert database systems; Application with ORACLE PL/SQL