MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Araştırmaların planlanması aşamasında, uygun sonuçlara ulaşabilmek için gerekli olan örnek genişliğinin belirlenmesi, biline Ġçeriği ve yaygın olarak kullanılan istatistik testlerinin ön (prior)ve son (posterior) güç hesapları Dersin Amacı Denemelere özel örnek genişliği belirlenmesi ve güç hesaplanmasının öğretilmesi. Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Bu dersi alan öğrenciler çalışmaya başlamadan önce örnek genişliği belirleyebilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Güç analizi ve örnek hacmi 2. hafta Güç analizi ile araştırma gücünü belirleme
3. hafta İki örnek düzeninde güç analizi 4. hafta Uygulama 5. hafta Bağımsız k örneklem düzeninde örnek hacmi hesaplanaması 6. hafta Bağımlı k örneklem düzeninde örnek hacmi hesaplanması 7. hafta Uygulama 8. hafta Tekrarlanan ölçümlü düzenlerde örnek hacmi 9. hafta Tekrarlanan ölçümlü düzenlerde güç analizi 10. hafta Uygulama 11. hafta Ki-kare uygunluk testinde güç analizi 12. hafta Ki-kare bağımsızlık testinde güç analizi 13. hafta Uygulama 14. hafta Uygulama
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 602 Faktör Analitik Teknikler Dersin düzeyi Programın Adı: Biyoistatistik Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Çok değişkenli analizlerin kuramsal temelleri, temel bileşenler analizi, açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizlerinin rasyoneli ve kullanılma amaçları, sonuçların yorumlanması, yapısal eşitlik modelleri, amaçları ve sonuçların sorgulanması. Faktör analizi yöntemlerinin öğretilmesi. Öğrenci dersin sonunda faktör analizi yöntemlerini uygulayabilir ve sonuçlarını yorumlayabilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Faktör analizinin amaçları ve önşartları 2. hafta Tek faktörlü model 3. hafta İki faktörlü model
4. hafta Uygulama 5. hafta Faktör rotasyon teknikleri 6. hafta Uygulama 7. hafta Factor inderminacy nedir? Sebepleri nelerdir? 8. hafta Uygulama 9. hafta Faktör analizinde hangi tip veri kullanılır? 10. hafta Faktör sayısının belirlenmesi 11. hafta Uygulama 12. hafta Faktör analizi teknikleri 13. hafta Uygulama 14. hafta Temel bileşenler analizi ile karşılaştırma
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 603 Sağlık Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri Dersin düzeyi Programın Adı: Biyoistatistik Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Biyoistatistiğin konusu olan araştırmalarda kullanılan mevcut yöntemlerin önşartlara, örnek genişliğine ve değişken sayısına bağlı olarak etkinliğinde oluşacak değişimleri simulasyon yöntemleri ile test edilmesindeki önemli aşamalar. Yeni önerilecek yöntemler için teorik ve ampirik olarak dağılım belirleme ve tablo değerleri oluşturmada genel esaslar. Araştırma planlama, arattırmalarda hata kaynakları, örnekleme, araştırma türleri ve dizgileme, verinin analizi, yorumu ve rapor yazımı. Amaç saptayabilme, araştırma ve istatistiksel hipotezleri belirleyebilme, hipotezlere uygun istatistiksel yöntemleri seçebilme, uygulayabilme, araştırma raporu yazabilme Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları
1. hafta Araştırmaya Giriş 2. hafta Araştırma Planlamasına(AP) Giriş 3. hafta AP (Konu Seçimi, Literatür Tarama) 4. hafta Amaç ve Araştırma Hipotezlerinin belirlenmesi 5. hafta Değişkenlerin ve Ölçüm Tekniklerinin belirlenmesi, İstatistiksel hipotezlere geçiş 6. hafta Örneklem Büyüklüğü Hesaplamaları 7. hafta Genel Araştırma Tipleri 8. hafta Veri Toplama Yöntemleri 9. hafta 10. hafta Rapor Yazımı 11. hafta Araştırma ve Makale Kritiği 12. hafta 13. hafta 14. hafta Araştırma ve Makale Kritiği Araştırma ve Makale Kritiği Araştırma ve Makale Kritiği
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 604 Sinir Ağları ve Veri İndirgeme Teknikleri Dersin düzeyi Programın Adı: Biyoistatistik Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Çok sayıda değişken içeren modellerde en kolay en basit yorumlanabilir modelin elde edilmesi değişken sayısının indirgenmesi, değişkenler arası farklı ilişkilerin modele alınması, kayıp gözlem sonuçlarından etkilenmeme ve elde edilen sonuçların şematize gösterimi. Yapay zeka ağlarının kullanım alanlarının incelenmesi. Çok sayıda değişken içeren modellerde en kolay en basit yorumlanabilir modelin elde etme. Dersin sonunda öğrenci çok sayıda değişken içeren modellerde en kolay en basit yorumlanabilir modelin elde edilebilir ve sonuçları yorumlayabilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Zeka nedir? Zeka sistemi nasıl çalışır?
2. hafta Yapay zeka nedir? 3. hafta Yapay sinir ağları, kısımları ve varsayımları 4. hafta Uygulama 5. hafta Aktivasyon fonksiyonları 6. hafta İleri ve geri beslemeli tek gizli tabakalı sinir ağları 7. hafta İleri ve beslemeli çok gizli tabakalı sinir ağları 8. hafta Uygulama 9. hafta Öğrenme algoritmaları 10. hafta Danışmanlı ve geri yayılımlı öğrenme 11. hafta Uygulama 12. hafta Çok tabakalı algılayıcılar 13. hafta Budama teknikleri 14. hafta Uygulama
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 605 Çok Boyutlu Ölçeklendirme Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Uzaklık ve yakınlık ölçütlerinin tanımlanması, sadece grafiksel yolla çok değişkenli yapının özetlenmesi, değişkenler arası interaksiyonların grafiksel olarak gösterilmesi. Faktör analiziyle olan farklık ve benzerliklerin incelenmesi. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Çok boyutlu ölçekleme nedir ve hangi amaçla kullanılır? 2. hafta Çok boyutlu ölçekleme yönteminin uygulanabileceği veri tipleri.
3. hafta Çok boyutlu ölçeklemede varsayımlar. 4. hafta Sayısal çok boyutlu ölçekleme 5. hafta Benzerlik katsayıları 6. hafta Uygulama 7. hafta Farklılık katsayıları 8. hafta Uygulama 9. hafta Sayısal olmayan çok boyutlu ölçekleme 10. hafta Uygulama 11. hafta Grafiksel yolla çok değişkenli yapının özetlenmesi 12. hafta Uygulama 13. hafta Değişkenler arası interaksiyonların grafiksel olarak gösterilmesi 14. hafta Faktör analiziyle olan farklık ve benzerliklerin incelenmesi.
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 606 Correspondence Analizi Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Kategorik verilerin özetlenmesi, kategorik değişkenler arası ilişkilerin belirlenmesi ve kategorik çok değişkenli modellerin analizi İkiden fazla boyutlu çapraz tablolarda analiz teknikleri Dersin sonunda öğrenci ikiden fazla boyutlu tablolarda analiz yapabilir ve sonuçları yorumlayabilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Correspondence analizi nedir ve hangi amaçla kullanılır? 2. hafta Correspondence analizinin uygulanabileceği veri tipleri.
3. hafta Correspondence analizinin varsayımları. 4. hafta İki değişken içeren tablolarda Correspondence analizi 5. hafta Uygulama 6. hafta İki boyutlu haritalar 7. hafta Uygulama 8. hafta İkiden fazla değişken içeren tablolarda Correspondence analizi 9. hafta Uygulama 10. hafta Alt set Correspondence analizi 11. hafta Uygulama 12. hafta Correspondence analizi ve Loglinear modeller 13. hafta Uygulama 14. hafta Uygulama
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 607 Hastalıklarda Tanı Koyma ve Risk Faktörlerinin Belirlenmesi Dersin düzeyi Programın Adı: Biyoistatistik Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Özellikle birnci basamak hekimlikte pratik tanı koyma kavramının değerlendirilmesi, toplum sağlığını ilgilendiren hastalıklarda risk faktörlerinin belirlenmesi. Tanı koymada kullanılan yöntemlerin belirlenmesi, uygun istatistik modellerinin incelenmesi, tanı başarılarının karşılaştırılmasında istatistik yöntemlerin, değişken boyutunun en verimli şekilde kullanımı. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta
2. hafta 3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 608 Sağlık Bilimlerinde Ölçme ve Dersin düzeyi Programın Adı: Biyoistatistik Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Sağlık Bilimlerinde kullanılan veri toplama yöntem ve teknikleri ölçme ile ilgili temel kavramlar, likert tipi ölçme araçlarını geliştirme madde yazımı, madde analizi, güvenirlilik ve geçerliliğin sağlanması, anket geliştirilmesi ve uygulama yöntemleri, ölçme sonuçlarının çeşitli kararlar için kullanılması, değerlendirme ve türleri. Anket çalışmaları ve metot geçerliliğinde yaygın olarak kullanılan geçerlilik ve güvenirlik hesabı. Sınıf içi ve sınıflar arası korelasyon katsayıları, tekrarlanma derecesi, Mc Nemar, Kapa, Cronbach Alpha Öğrenciye bir ölçme aracı geliştirme kurallarının öğretilmesi Bu dersin sonunda öğrenci bir ölçme aracı geliştirebilir, uygulayabilir ve sonuçlarını yorumlayabilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr
Ders Konu Başlıkları 1. hafta Ölçme nedir? 2. hafta Ölçme Hataları 3. hafta Bir ölçme aracının güvenilirliğinin test edilmesi 4. hafta Uygulama 5. hafta Bir ölçme aracının geçerliliğinin test edilmesi 6. hafta Uygulama 7. hafta Anket çalışmaları 8. hafta Uygulama 9. hafta Sınıf içi ve sınıflar arası korelasyon katsayıları 10. hafta Uygulama 11. hafta Mc Nemar ve Kappa uyum istatistikleri 12. hafta Uygulama 13. hafta Cronbach Alpha iç tutarlılık katsayıları 14. hafta Uygulama
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 610 Referans Aralığı Belirleme Yöntemleri Dersin düzeyi Programın Adı: Biyoistatistik Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Sağlıklı bireylerden elde edilen ölçümlerin dağılımlarının ve referans aralıklarının belirlenmesinde kullanılan yöntemler normal dağılıma uygunluk testleri ve transformasyonlar. Biyokimyasal değişkenler arasında ilişkiler ve tahmin yöntemleri Tıp çalışmalarında ilgilenilen sürekli değişkenler için belirli kriterlere bağlı referans değerlerinin belirlenmesi. Bu dersin sonunda öğrenci ilgilendiği parametreye ait referans aralığı çalışması düzenleyebilir. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Referans değeri nedir, referans aralığı nedir? 2. hafta Referans bireyleri nasıl seçilir.
3. hafta Doğrudan ve dolaylı örneklemdirme yöntemleri 4. hafta Uygulama 5. hafta Referans kitlesinin gruplandırılması 6. hafta Uygulama 7. hafta İstatistik analizlerde uç değerlerin arınması ile ilgili yöntemler 8. hafta Uygulama 9. hafta Dağılım tipinin belirlenmesi 10. hafta Uygulama 11. hafta Referans aralığı tayininde kullanılan parametrik yöntemler 12. hafta Uygulama 13. hafta Referans aralığı tayininde kullanılan non-parametrik yöntemler 14. hafta Uygulama
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 611 Tıp Araştırmalarında Biyoistatistik Danışmanlık Kavramı Dersin düzeyi Programın Adı: Biyoistatistik Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Sağlık alanında yapılan araştırmalarda profesyonel danışmanlık kavramı. Türkiye deki ve dünyadaki biyoistatistik danışmanlık süreci. İyi bir danışmanın özellikleri. İstatistik danışmanlık kavramının ilkelerinin öğretilmesi ve benimsetilmesi. Bu dersin sonunda öğrenci istatistik danışmanlık kavramının ilkelerinin öğrenir. http://www.amstat.org/sections/cnsl/brochures.html Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Neden istatistik danışmanına gerek duyulur? 2. hafta Bir araştırmada istatistik danışmanının rolü. 3. hafta İstatistik danışmanı çalışmaya nasıl ve hangi aşamada dahil olur?
4. hafta İstatistik danışmandan neler beklenir? 5. hafta İstatistik danışmanının sahip olması gereken özellikler. 6. hafta İstatistik danışmanının sorumlulukları nelerdir? 7. hafta Danışmana gelen araştırmacının sorumlulukları nelerdir? 8. hafta İstatistik danışmanlıkta etik unsurlar. 9. hafta Uygulama 10. hafta Uygulama 11. hafta Uygulama 12. hafta Uygulama 13. hafta Uygulama 14. hafta Uygulama
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 612 Profil Analizi Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 2 2 4 3 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Profil kavramının tanımı, kullanıldığı alanlar, özellikle performansın ölçülmeye çalışıldığı puan türü değerlendirmelerde profil yapısının incelenmesi. Profil analizinde çok değişkenli yaklaşım. Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık - Yrd. Doç. Dr. Bahar Taşdelen arzukanik@mersin.edu.tr bahartasdelen@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta Profil kavramının tanımı 2. hafta Profil analizinin kullanıldığı alanlar
3. hafta 4. hafta Performansın ölçülmeye çalışıldığı puan türü değerlendirmelerde profil yapısının incelenmesi. Performansın ölçülmeye çalışıldığı puan türü değerlendirmelerde profil yapısının incelenmesi. 5. hafta Uygulama 6. hafta Profil analizinde çok değişkenli yaklaşım. 7. hafta Uygulama 8. hafta Paralelliğin Testi 9. hafta Uygulama 10. hafta Düzeylerin Testi (Grup Farklılıkları) 11. hafta Uygulama 12. hafta Düzgünlüğün testi 13. hafta Uygulama 14. hafta Uygulama
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 613 Seminer Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi Krediler 0 0 0 0 Ders Dili Zorunlu / Ön şartlar Türkçe Dersin Ġçeriği Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler Ders Kitabı ve/veya Kaynaklar Ölçütleri Biyoistatistikte güncel konular ve yeniliklerinin incelenmesi ve tartışılması yapılacaktır. Program öğrencilerin güncel biyioistatistik çalışmalarını araştırıp sunmalarını sağlamak Tez çalışması öncesi belirli konularla ilgili tarama yapma, bunları değerlendirme ve rapor biçiminde sunma becerileri Varsa (X) olarak işaretleyiniz Yüzde (%) Laboratuar x % 50 Diğer x % 50 Ders Sorumluları/ e-mail adresleri Ders Kurulu Sınavı Doç. Dr. Arzu Kanık arzukanik@mersin.edu.tr Ders Konu Başlıkları 1. hafta 2. hafta
3. hafta 4. hafta 5. hafta 6. hafta 7. hafta 8. hafta 9. hafta 10. hafta 11. hafta 12. hafta 13. hafta 14. hafta Sunumun yapılması