Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER | ENDD1214731 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Serkan ETİ |
Dersi Verenler | Doç.Dr. Serkan ETİ |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | İstatistik yöntemler ile ilgili ileri bilgileri vermek ve gelecek yıllardaki araştırmalarda kullanmak üzere bilgi oluşturmaktır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; İstatistiğin Tanımı – İstatistik Metodolojisinin Başlıca Evreleri - Grafik ve Tabloların Hazırlanması,Tanımlayıcılar: Merkezi Eğilim Ölçüleri - Yayılım Ölçüleri - Çarpıklık Ölçüleri - Basıklık Ölçüleri,Olasılık - Olasılık Dağılımları - Örnekleme Dağılımları: z - t - F - Ki-kare,Student-t testleri - Mann Whitney U - Wilcoxon Sınamaları,Tek Yönlü ANOVA - Tekrarlı ANOVA - Kruskal Wallis Testi - Friedman Testi,Korelasyon: Pearson - Spearman - Kendall Tau,Basit Doğrusal Regresyon,Çoklu Doğrusal Regresyon,Lojistik Regresyon,MANOVA,Ki-Kare Testleri: Pearson - Fisher - G,Roc Eğrisi: Sensitivity -Specificity,Güvenirlilik: Cronbach's Alfa - Composite Güvenirlilik - Sınıf İçi Güvenirlilik,Genel Tekrar; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
Tanımsal istatistikleri yorumlayabilmesi | 16, 6, 9 | A |
Tablo ve grafikleri yorumlanabilmesi | 12, 6, 9 | A |
Tanımlayıcı İstatistikleri hesaplayabilmesi | 10, 6, 9 | A |
Normal dağılım verilerini yorumlayabilmesi | 10, 6, 9 | A |
Hipotez yazabilmesi ve Doğru yöntemi belirleyebilir | 16, 6, 9 | A |
Örneklem sayısı hesaplayabilmesi | 12, 16, 6, 9 | A |
SPSS kullanabilir | 16, 6, 9 | A |
Hipotezlerini sınayabilir | 10, 16, 9 | A |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|
1 | İstatistiğin Tanımı – İstatistik Metodolojisinin Başlıca Evreleri - Grafik ve Tabloların Hazırlanması | Kaynak 1 |
2 | Tanımlayıcılar: Merkezi Eğilim Ölçüleri - Yayılım Ölçüleri - Çarpıklık Ölçüleri - Basıklık Ölçüleri | Kaynak 1 |
3 | Olasılık - Olasılık Dağılımları - Örnekleme Dağılımları: z - t - F - Ki-kare | Kaynak 1 |
4 | Student-t testleri - Mann Whitney U - Wilcoxon Sınamaları | Kaynak 2 |
5 | Tek Yönlü ANOVA - Tekrarlı ANOVA - Kruskal Wallis Testi - Friedman Testi | Kaynak 2 |
6 | Korelasyon: Pearson - Spearman - Kendall Tau | Kaynak 2 |
7 | Basit Doğrusal Regresyon | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
8 | Çoklu Doğrusal Regresyon | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
9 | Lojistik Regresyon | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
10 | MANOVA | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
11 | Ki-Kare Testleri: Pearson - Fisher - G | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
12 | Roc Eğrisi: Sensitivity -Specificity | Kaynak 3 |
13 | Güvenirlilik: Cronbach's Alfa - Composite Güvenirlilik - Sınıf İçi Güvenirlilik | Kaynak 2 |
14 | Genel Tekrar | Ders Notları |
Kaynak |
1- Sümbüloğlu, K., Sümbüloğlu, V. (2012). Biyoistatistik, İstanbul: Hatipoğlu Yayınları.
2- Alpar, R. (2011). Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Ankara: Detay Yayıncılık
3- Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007), Using Multivariate Statistics, Boston: Pearson |
Ders notları, konu ile ilgili Web siteleri |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarını bilir | | | | | |
1 | Alana özgü alet ve malzemelerin nasıl kullanacağını bilir. | | | | | |
1 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini klinik tedavileri başarıyla yapar. | | | | | |
1 | Klinik bir sorunu çözer, nereden yardım alması gerektiğini bilir. | | | | | |
1 | Endodonti alanıyla ilgili toplantılara katılır, bildiri sunar, tartışmalara katılır, konferanslar verir, çalışmaları itibarlı dergilerde yayınlanır. | | | | | |
1 | Bir Endodonti uzmanın sahip olması gereken pratik bilgi ve deneyimi kazanmış olup, tüm tedavileri yürütebilecek yetkinliktedir. | | | | | |
2 | Ortak bilimsel çalışmalarda sorumluluk alır, katkıda bulunur ve uyum içinde çalışır. | | | | | |
2 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini, eleştirel düşünceleri ile birleştirerek, bağımsız çalışma yapar, değerlendirir, literatür bilgileri ile karşılaştırır, yazar ve bilimsel dergilere kabul ettirir. | | | | | |
2 | Alana özgü kaynak ve bilgiye nasıl ulaşacağını ve nasıl yorumlayacağını bilir. | | | | | |
2 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak maddeleri bilir. | | | | | |
3 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak yöntemleri bilir. | | | | | |
3 | Alanla ilgili disiplinlerle bilgi paylaşımı yapar. | | | | | |
4 | Endo-perio lezyonları bilir. | | | | | |
5 | Kök rezorpsiyonlarında uygulanacak multidisipliner tedavi yaklaşımlarını bilir. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Toplam | | 100 |
AKTS / İşyükü Tablosu |
Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Rehberli Problem Çözme | 14 | 3 | 42 |
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 14 | 3 | 42 |
Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 14 | 2 | 28 |
Proje Sunumu / Seminer | 14 | 1 | 14 |
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 7 | 7 |
Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 14 | 14 |
Performans Görevi, Bakım Planı | 14 | 3 | 42 |
Toplam İş Yükü (Saat) | 231 |
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(231/30) | 8 |
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER | ENDD1214731 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Serkan ETİ |
Dersi Verenler | Doç.Dr. Serkan ETİ |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | İstatistik yöntemler ile ilgili ileri bilgileri vermek ve gelecek yıllardaki araştırmalarda kullanmak üzere bilgi oluşturmaktır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; İstatistiğin Tanımı – İstatistik Metodolojisinin Başlıca Evreleri - Grafik ve Tabloların Hazırlanması,Tanımlayıcılar: Merkezi Eğilim Ölçüleri - Yayılım Ölçüleri - Çarpıklık Ölçüleri - Basıklık Ölçüleri,Olasılık - Olasılık Dağılımları - Örnekleme Dağılımları: z - t - F - Ki-kare,Student-t testleri - Mann Whitney U - Wilcoxon Sınamaları,Tek Yönlü ANOVA - Tekrarlı ANOVA - Kruskal Wallis Testi - Friedman Testi,Korelasyon: Pearson - Spearman - Kendall Tau,Basit Doğrusal Regresyon,Çoklu Doğrusal Regresyon,Lojistik Regresyon,MANOVA,Ki-Kare Testleri: Pearson - Fisher - G,Roc Eğrisi: Sensitivity -Specificity,Güvenirlilik: Cronbach's Alfa - Composite Güvenirlilik - Sınıf İçi Güvenirlilik,Genel Tekrar; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
Tanımsal istatistikleri yorumlayabilmesi | 16, 6, 9 | A |
Tablo ve grafikleri yorumlanabilmesi | 12, 6, 9 | A |
Tanımlayıcı İstatistikleri hesaplayabilmesi | 10, 6, 9 | A |
Normal dağılım verilerini yorumlayabilmesi | 10, 6, 9 | A |
Hipotez yazabilmesi ve Doğru yöntemi belirleyebilir | 16, 6, 9 | A |
Örneklem sayısı hesaplayabilmesi | 12, 16, 6, 9 | A |
SPSS kullanabilir | 16, 6, 9 | A |
Hipotezlerini sınayabilir | 10, 16, 9 | A |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|
1 | İstatistiğin Tanımı – İstatistik Metodolojisinin Başlıca Evreleri - Grafik ve Tabloların Hazırlanması | Kaynak 1 |
2 | Tanımlayıcılar: Merkezi Eğilim Ölçüleri - Yayılım Ölçüleri - Çarpıklık Ölçüleri - Basıklık Ölçüleri | Kaynak 1 |
3 | Olasılık - Olasılık Dağılımları - Örnekleme Dağılımları: z - t - F - Ki-kare | Kaynak 1 |
4 | Student-t testleri - Mann Whitney U - Wilcoxon Sınamaları | Kaynak 2 |
5 | Tek Yönlü ANOVA - Tekrarlı ANOVA - Kruskal Wallis Testi - Friedman Testi | Kaynak 2 |
6 | Korelasyon: Pearson - Spearman - Kendall Tau | Kaynak 2 |
7 | Basit Doğrusal Regresyon | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
8 | Çoklu Doğrusal Regresyon | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
9 | Lojistik Regresyon | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
10 | MANOVA | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
11 | Ki-Kare Testleri: Pearson - Fisher - G | Kaynak 2 ve Kaynak 3 |
12 | Roc Eğrisi: Sensitivity -Specificity | Kaynak 3 |
13 | Güvenirlilik: Cronbach's Alfa - Composite Güvenirlilik - Sınıf İçi Güvenirlilik | Kaynak 2 |
14 | Genel Tekrar | Ders Notları |
Kaynak |
1- Sümbüloğlu, K., Sümbüloğlu, V. (2012). Biyoistatistik, İstanbul: Hatipoğlu Yayınları.
2- Alpar, R. (2011). Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Ankara: Detay Yayıncılık
3- Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007), Using Multivariate Statistics, Boston: Pearson |
Ders notları, konu ile ilgili Web siteleri |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarını bilir | | | | | |
1 | Alana özgü alet ve malzemelerin nasıl kullanacağını bilir. | | | | | |
1 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini klinik tedavileri başarıyla yapar. | | | | | |
1 | Klinik bir sorunu çözer, nereden yardım alması gerektiğini bilir. | | | | | |
1 | Endodonti alanıyla ilgili toplantılara katılır, bildiri sunar, tartışmalara katılır, konferanslar verir, çalışmaları itibarlı dergilerde yayınlanır. | | | | | |
1 | Bir Endodonti uzmanın sahip olması gereken pratik bilgi ve deneyimi kazanmış olup, tüm tedavileri yürütebilecek yetkinliktedir. | | | | | |
2 | Ortak bilimsel çalışmalarda sorumluluk alır, katkıda bulunur ve uyum içinde çalışır. | | | | | |
2 | Kuramsal ve olgusal bilgilerini, eleştirel düşünceleri ile birleştirerek, bağımsız çalışma yapar, değerlendirir, literatür bilgileri ile karşılaştırır, yazar ve bilimsel dergilere kabul ettirir. | | | | | |
2 | Alana özgü kaynak ve bilgiye nasıl ulaşacağını ve nasıl yorumlayacağını bilir. | | | | | |
2 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak maddeleri bilir. | | | | | |
3 | Pulpa ve periapikal doku hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılacak yöntemleri bilir. | | | | | |
3 | Alanla ilgili disiplinlerle bilgi paylaşımı yapar. | | | | | |
4 | Endo-perio lezyonları bilir. | | | | | |
5 | Kök rezorpsiyonlarında uygulanacak multidisipliner tedavi yaklaşımlarını bilir. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Toplam | | 100 |
Sayısal Veriler
Ekleme Tarihi: 26/01/2023 - 14:22Son Güncelleme Tarihi: 26/01/2023 - 14:23