|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Lineer Modeller |
|
| Dersin Kodu |
: |
BİS531 |
|
| Dersin Türü |
: |
Seçmeli |
|
| Dersin Aşaması |
: |
İkinci Aşama (Yüksek Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
1 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
6 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Prof.Dr. HÜSEYİN REFİK BURGUT
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
-"Binary data ve count data" için Linear modeller; Logistic, Poisson, Log linear
,
Sürekli -"Continuous data" için
Linear regression model- ANOVA- ANCOVA-FİXED AND RANDOM EFFECT LİNEAR MODEL
CATEGORİGAL DATA İÇİN GENERALIZED LİNEAR MODELS
SÜREKLİ "CONTINUOUS DATA" için mixed linear models
"Repeated continuous data" için linear modeller
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
BİS540 Uygulamalı Biyoistatistik
|
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Kliniksel ve epidemiolojik araştırma yöntemlerinden elde edilen verilerin analizinde; uygulanabilecek değişik linear modelleri bilmek ve verilerin özelliklerine göre analizde bunlardan hangisinin uygun olacağını belirlemek ve uygulama sonuclarını yorumlayabilmek amaçlanılmaktadır.ı |
|
| Dersin İçeriği |
: |
LİNEAR MODELLERİN UYGULANMASI GEREKEN ÖRNEK ÇALIŞMALAR:REFUGEE CHILDREN GROWTH, MOTHER STRESS- CHILDREN MORBİDİTY, NUMBER OF SEXUAL PARTERS CHANGİNG , KLASIK LINEAR MODELLER; REGRESYON, ANOVA VE ANCOVA,GENELLEŞTİRİLMİŞ LINEAR MODELLER; RANDOM COMPONENT, SYSTEMATIC COMPONENET, EXPONENETIAL DISPERTION FAMILY, LINK FUNCTION,ÖZEL DURUMLARDA; multiple REGRESSION, LOGISTIC REGRESSION ,TAKİP VERİLERİ VE-LINEAR MODELLEME ÖRNEĞİ, POISSON REGRESSION,MARGINAL MODELS-TRANSITIONAL MODEL, YARIŞAN RISK MODELLERİ |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe+İngilizce |
|
| Dersin Yeri |
: |
Biyoistatistik ABD da, enformatik laboratuvarı |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Verilerin analizinde niçin model kullanılır? Gereksinim, varsayımlar ve temel terminolojiler |
1. kaynak kitabın ilk bölümlerinin okunması |
Okuma |
|
2 |
LİNEAR MODELLERİN UYGULANMASI GEREKEN ÖRNEK ÇALIŞMALAR:REFUGEE CHILDREN GROWTH, MOTHER STRESS- CHILDREN MORBİDİTY, NUMBER OF SEXUAL PARTERS CHANGİNG |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
3 |
KLASIK LINEAR MODELLER; REGRESYON, ANOVA VE ANCOVA |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
4 |
GENELLEŞTİRİLMİŞ LINEAR MODELLER; RANDOM COMPONENT, SYSTEMATIC COMPONENET, EXPONENETIAL DISPERTION FAMILY, LINK FUNCTION |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
5 |
ÖZEL DURUMLARDA; MULTIPLE REGRESSION, LOGISTIC REGRESSION
POISSON REGRESSION |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
6 |
LIKELIHOODS, MARGINAL, PARTIAL PSAUDO VE QUASI LIKELIHOOD |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
7 |
TAKİP VERİLERİ VE-LINEAR MODELLEME ÖRNEĞİ |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
8 |
ARA SINAV |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
9 |
MARGINAL MODELS-TRANSITIONAL MODEL |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
10 |
RANDOM EFFECT MODELS |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
11 |
GENERALIZED ESTIMATION EQUATION (GEE) KULLANARAK KARAR VERME |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
12 |
YAŞAM VERİLERİ İÇİN MODELLER |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
13 |
TEKRARLANMIŞ ZAMAN VERİLERİ İÇİN MODELLER: - ANDERSON AND GILLS MODELS, MARGINAL MODELS, FRAİLTY MODELS |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
14 |
YARIŞAN RISK MODELLERİ |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
15 |
ADDITIVE MODELS |
2. ve 3. kaynak kitapların ilgili bölümlarinin okunması |
okuma ve ödev |
|
16/17 |
FINAL |
|
|
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 Fitzmaurice GM, Laird NM and Ware JH. Applied Longitidunal Data. Wiley,2004.
Hedeker D and Gibbons RD. Longitudinal Data Analysis.Wiley 2006.
Hosmer DW, Lameshow S and May S. Applied Survival Analysis. Regression Modeling of Time -to-Event Data
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
50 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
14 |
50 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Tıp ve sağlık bilimlerinde ortaya çıkan problemlere yanıt vermek için bilimsel araştırma tasarlar, |
0 |
|
2 |
Etkili iletişim becerilerini kullanarak danışmanlık verebilir, araştırmalarda ekip çalışması içinde yer alır, bilimsel etik kuralları savunur |
0 |
|
3 |
Araştırma tasarımına uygun veri toplar, analiz eder, yorumlar, |
4 |
|
4 |
Sağlık taraması tasarlayabilir, örnekleme yöntemini belirler ve yönetir, |
0 |
|
5 |
Hastalık kodlamaları için gerekli olan ulusal ve uluslar arası sınıflandırmaları yapabilir, hastane istatistiklerini sıralar, açıklar, analiz eder ve yorumlar, |
0 |
|
6 |
Veri analizine uygun temel istatistiksel yöntemleri seçer, uygular ve yorumlar, |
4 |
|
7 |
Gerekli istatistiksel paket programlarını kullanır, analiz amacı ile gerekli program yazar ve geliştirir, |
4 |
|
8 |
Sağlık bilimlerinde tanı ve tedavide karar verme sürecindeki çeşitli istatistiksel yöntemleri kullanabilir, bu alanda çalışan araştırıcılara danışmanlık yapabilir, |
0 |
|
9 |
Sağlık alanına özel (olasılık ve Bayesian biyoistatistik teknik ve yöntemleri gibi) temel istatistiksel teorileri kavrar, |
0 |
|
10 |
Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemleri ve demografi kavramlarını açıklar, |
0 |
|
11 |
Sağlık alanında özgü tıbbi terminolojiyi kavrar ve kullanır, |
0 |
|
12 |
Eleştirel düşünce yeteneğini geliştir, kanıta ulaşmanın yollarını kullanarak kanıta eleştirel değer biçer ve karar verir, |
0 |
|
13 |
Sağlık bilimlerinde sıkça kullanılan sağkalım, çok değişkenli analiz yöntemleri, regresyon teknik ve yöntemlerini uygular. |
0 |
|
14 |
Tıbbi bilişim alanındaki gelişmeleri izler ve sık kullanılan araç ve yöntemleri kullanır, |
0 |
|
15 |
Epidemiyoloji alanındaki kavramları açıklar, klinik ve saha araştırmalarını başından itibaren yönlendirir, hastalık risk faktörlerinin ve hastalık yüklerinin saptanmasında yöntemler geliştir, uygun tanı testlerinin seçilmesinde danışmanlık yapar, |
0 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
3 |
42 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
3 |
42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
14 |
4 |
56 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
3 |
3 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
12 |
12 |
|
Toplam İş Yükü: | 155 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 6.2 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 6 |
|
|
|