Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
UZUNLAMASINA VERİ ANALİZİ	Birinci Düzey	BİS 617		1	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	İstatistik lisans diploması olanlar için ön koşul yoktur. Lisans eğitimini istatistik dışında tamamlamış olan öğrencilerin SBE 501 ya da SBE 601 derslerinden birini almış ve başarıyla tamamlamış olması zorunludur. Bilgisayar programlama, algoritma ve R programlama dilinde kodlama bilgisine sahip olmak bir avantajdır. Öğrenciler R dilinde kod yazmayı ve analiz yapmayı öğrenmeye teşvik edilmektedir.
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. GÖKMEN ZARARSIZ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli	Yüzyüze
Dersin Amacı	Bu ders ölçümde değerleri kategorik veya sayısal değerler olan tekrarlı ölçümlü verilerin analiz edilmesi üzerine odaklanır.
Dersin Tanımı

Dersin İçeriği

1	Uzunlamasına veriye giriş
2	R yazılımı ile açıklayıcı veri analizi ve grafiksel değerlendirme
3	Korelasyon, kovaryans ve kayıp veri yapıları
4	Uzunlamasına veri için Tekrarlı Ölçümlerde ANOVA
5	Normal dağılan verilerde Genel Doğrusal Modeller – I
6	Normal dağılan verilerde Genel Doğrusal Modeller – II
7	ARA SINAV - I
8	Normal dağılmayan verilerde Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLMs) – I
9	Normal dağılmayan verilerde Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLMs) – II
10	Normal dağılmayan verilerde Karma Etkili Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLMMs)
11	ARA SINAV - II
12	Model parametresi kestirim teknikleri (GEE, MLE, RMLE, vb.)
13	Çok katmanlı (Hiyerarşik) modeller
14	Uygulama – R yazılımı ile uzunlamasına veri analizi
15	FİNAL SINAVI
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Uzunlamasına veri setindeki yapıları anlama, bilimsel amacı destekleyen uygun tabloları ve grafikleri hazırlama amacıyla bir tanımlayıcı çalışmayı yürütme,
2	Yanıt değişkeni ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak ve doğru yorumlayabilmek amacıyla tekrarlı ölçümler arasındaki ilişki yapılarını dikkate alan uygun ve modern istatistiksel modellere karar verme,
3	Normal dağılmayan sayısal veya kategorik değişkenleri marjinal, rastgele etki, geçişli ve çok katmanlı modellerden birisi ile modelleme,
4	R yazılımında esnek analiz kodları yazma ve analiz sürecini ileri teknikler ile düzenleyebilme
5
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	İnsan vücudunun temel yapısı, organ ve sistemlerine ait tanım ve terimleri, yerleşimleri, komşulukları ve işleyişleri bilir.
2	Sağlığın korunması, sistemlere ait hastalıklar ve ilk yardım bilgisine sahiptir.
3	Laboratuvar güvenliği ve laboratuvarda uyulması gereken kuralları bilir. Laboratuvarda oluşabilecek riskleri belirler, bunlara karşı önlem alır, güvenli laboratuvar ortamı oluşturur.
4	Tıbbi laboratuvar uygulamalarında çevre sağlığı ve atık yönetimi ile ilgili bilgi sahibidir ve gerekli tedbirleri uygular.
5	Tıbbi laboratuvarın işleyişi ve yönetimi hakkında bilgi sahibidir ve uygulamaları yürütebilme becerisine sahiptir.
6	Laboratuvarda kullanılan cihazları, aletleri ve malzemeleri bilir. Bunları uygun olarak kullanır, bakım ve temizliğini yapar.
7	Tıbbi laboratuvar testleri için uygun örneği kuralına uygun şekilde alır. Örneklerin uygun şekilde transferini sağlar. Örnek kabul ve ret kriterlerini uygular, temel testleri yapabilir ve muhafazası gerekli olan örnekleri usulüne uygun saklar.
8	Test öncesi örnek hazırlama işlemlerini yapar, preparat hazırlar, mikroskop kullanır ve mikrobiyolojik ekim yapar. Tıbbi laboratuvar testleri sırasında ortaya çıkabilecek hataları tespit eder ve onları düzeltir.
9	Kimyasal çözelti hazırlar, laboratuvar kimyası ile ilgili temel tanımları ve özellikleri bilir.
10	Sterilizasyon - dezenfeksiyon bilgisine sahiptir ve bunları uygular.
11	Laboratuvar istatistik çalışmaları, malzeme ve kit sayımı ile miad kontrollerini yapar.
12	Birey ve halk sağlığı, iş güvenliği ve çevre koruma konularında yeterli bilince sahiptir.
13	Alanıyla ilgili konularda bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır ve mesleki bilgilerini yazılı ve sözlü iletişim yoluyla aktarır.
14	Bir yabancı dilde temel düzeyde iletişim kurar ve mesleki uygulamalarda kullanır.
15	Alanı ile ilgili bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşam boyu öğrenme bilinciyle güncelleyip kendini kişisel ve mesleki olarak geliştirir.
16	Alanıyla ilgili temel mesleki yasal mevzuatı anlar. Sosyal, kültürel ve hukuksal hak ve sorumluluklara uygun hareket eder.
17	Kalite yönetimi ve süreçlerine katılır.
18	Diğer sağlık disiplinleri ile çalışır.
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 İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	3	42
Ödevler	2	30	60
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	2	5	10
Ara sınavlar	2	2	4
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	1	20	20
Toplam iş yükü			200
AKTS			8.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	2	35
Kısa sınav	0	0
Ödev	2	15
Yarıyıl içi toplam		50
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		50
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		50
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Eğitmen Notları
Yardımcı Kaynaklar	[1] Diggle, P., Diggle, P. J., Heagerty, P., Liang, K. Y., Heagerty, P. J., & Zeger, S. (2002). Analysis of longitudinal data. Oxford University Press. [2] Singer, J. D., Willett, J. B., & Willett, J. B. (2003). Applied longitudinal data analysis: Modeling change and event occurrence. Oxford university press. [3] Verbeke, G., & Molenberghs, G. (2009). Linear mixed models for longitudinal data. Springer Science & Business Media.

Ders İle İlgili Dosyalar

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında