|
Ön koşul dersleri
|
Yok
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
DOÇ. DR. GÖZDE ERTÜRK ZARARSIZ
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Anlatım ve Tartışma
|
|
Dersin amacı
|
Çok değişkenli istatistiksel yöntemler dersini alan öğrencilerin sağlık alanında karşılaşılan çok değişkenli veri yapılarını öğrenmeleri, bu verilerin çok değişkenli varsayımlarını inceleyebilmeleri, veri manipülasyonu yapabilmeleri ve çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin teorisini anlayarak probleme özgü çözüm yöntemi geliştirebilmeleri amaçlanmaktadır.
|
|
Dersin tanımı
|
|
|
1- |
Temel kavramlar, matris işlemleri
|
|
2- |
Çok değişkenli tanımlayıcı istatistikler, tablo ve grafikler
|
|
3- |
Çok değişkenli aykırı değerlerin incelenmesi ve çok değişkenli normal dağılım
|
|
4- |
Çok değişkenli normal dağılıma uygunluğun incelenmesi (grafiksel yaklaşım, hipotez testleri)
|
|
5- |
Çok değişkenli hipotez testleri (Hotelling T2, Box M, Bartlett test, vb.)
|
|
6- |
Çoklu doğrusal regresyon modeli (parametre kestirimi, model uyumu ve performans ölçüleri)
|
|
7- |
Ara Sınav
|
|
8- |
Çok değişkenli tek yönlü varyans analizi (MANOVA)
|
|
9- |
Açıklayıcı faktör analizi – 1 (Faktör çıkarma yöntemleri, öz değerler, faktör yükleri, grafikler)
|
|
10- |
Açıklayıcı faktör analizi – 2 (Faktör döndürme, yapı geçerliliği, vb.)
|
|
11- |
Uzaklık, benzerlik ölçüleri
|
|
12- |
Kümeleme analizi (Hiyerarşik kümeleme, k-ortalamalar, vb.)
|
|
13- |
Ayırma Analizi
|
|
14- |
Kanonik korelasyon
|
|
15- |
FİNAL SINAVI
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Temel matris işlemleri
|
|
2- |
Çok değişkenli tanımlayıcı istatistikler, aykırı değerler
|
|
3- |
Çok değişkenli normal dağılım
|
|
4- |
Çok değişkenli grafikler
|
|
5- |
Uzaklık, benzerlik ölçüleri
|
|
6- |
Çok değişkenli hipotez testleri
|
|
7- |
Faktör analizi, ayrıma analizi, uyum analizi, kanonik korelasyon, kümeleme analizi, Çoklu doğrusal regresyon modeli
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
|
|
|
2- |
|
|
|
3- |
|
|
|
4- |
|
|
|
5- |
|
|
|
6- |
|
|
|
7- |
|
|
|
8- |
|
|
|
9- |
|
|
|
10- |
|
|
|
11- |
|
|
|
12- |
|
|
|
13- |
|
|
|
14- |
|
|
|
15- |
|
|
|
16- |
|
|
|
17- |
|
|
|
18- |
|
|
|
19- |
|
|
|
20- |
|
|
|
21- |
|
|
|
22- |
|
|
|
23- |
|
|
|
24- |
|
|
|
25- |
|
|
|
26- |
|
|
|
27- |
|
|
|
28- |
|
|
|
29- |
|
|
|
30- |
|
|
|
31- |
|
|
|
32- |
|
|
|
33- |
|
|
|
34- |
|
|
|
35- |
|
|
|
36- |
|
|
|
37- |
|
|
|
38- |
|
|
|
39- |
|
|
|
40- |
|
|
|
41- |
|
|
|
42- |
|
|
|
43- |
|
|
|
44- |
|
|
|
45- |
|
|
|
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder |
|
Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
3
|
42
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
14
|
5
|
70
|
|
Ödevler
|
2
|
12
|
24
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
0
|
0
|
0
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
20
|
20
|
|
Ara sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
1
|
24
|
24
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
30
|
30
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
0
|
0
|
0
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
210
|
|
AKTS
|
|
|
8.50
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
30
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
2
|
15
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
45
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
60
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
40
|
|
Genel toplam
|
|
100
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
Eğitmen notları
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Manly B. F. J. Multivariate Statistical Methods: A Primer, Third edition, Chapman and Hall, 2004.
Johnson R. A. and Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis, Fifth edition, Prentice-Hall Inc., 2007.
Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.
|
|