Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Sağlık Araştırmaları ve Biyoistatistik
Ders Kodu: EBE546
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

Bu ders öğrenciye sağlık alanında gerçekleştirilen nicel ve nitel araştırmalarda elde edilen verilerin değerlendirmesini öğretmeyi amaçlar.

Özet İçerik

Örneklem belirleme, veri elde etme, veri işleme, uygun program ve analiz seçimi, temel analizler, yapay zeka ile veri değerlendirme, analizleri tabloya dönüştürme ve yorumlama

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Sibel ŞEKER
Öğrenme Çıktıları
1.Sağlık araştırmaları için örneklem sayısı hesaplayabilme
2.Sağlık araştırmalarında nicel ve nitel verileri değerlendirebilme, analize hazırlayabilme
3.Sağlık araştırmalarında elde edilen nicel ve nitel verileri uygun programlarla doğru şekilde analiz edebilme
4.Yapay zeka kullanarak veri analizi yapabilme
5.Analiz sonuçlarını yorumlayabilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Özdamar, K. (2013). SPSS ile Biyoistatistik. Nisan Kitabevi, Eskişehir.
2.Alpar R. (2014). Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle UYGULAMALI İSTATİSTİK ve GEÇERLİK-GÜVENİRLİK. Detay Yayıncılık, Ankara.
3.Daniel Wayne W. and Chad L. Cross. (2013). Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences. 10th Edition, New York: John Wiley&Sons.
4.Berthold Lausen, Sabine Krolak-Schwerdt, Matthias Böhmer (2015), Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery, Springer-Verlag Berlin
5.Kees van Montfort, Johan Oud, Wendimagegn Ghidey (2014), Developments in Statistical Evaluation of Clinical Trials, Springer Berlin, Heidelberg
6.Thomas J Quirk, Meghan Quirk, Howard F Horton (2015), Excel 2013 for Biological and Life Sciences Statistics, Springer International Publishing Switzerland
7.Ton J. Cleophas, Aeilko H. Zwinderman (2012), SPSS for Starters, Part 2, Springer Dordrecht
8.Hesse-Biber, Sharlene Nagy (2006), The practice of qualitative research, SAGE Publications
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Örneklem sayısı belirleme
2. Hafta - Teorik
Veri toplama yöntemleri, veri çeşitleri
3. Hafta - Teorik
Nicel verileri analiz programları
4. Hafta - Teorik
Nicel verileri analize hazırlama, veri tabanı oluşturma
5. Hafta - Teorik
Nicel verileri analize hazırlama, veri tabanı oluşturma
6. Hafta - Teorik
Nicel verilerin dağılımını değerlendirme
7. Hafta - Teorik
Nicel verileri değerlendirmek için uygun analiz seçimi
8. Hafta - Teorik
Nicel verileri değerlendirmek için örnek uygulama
9. Hafta - Teorik
Nitel verileri analiz programları, nitel verileri analize hazırlama
10. Hafta - Teorik
Nitel veri analizi
11. Hafta - Teorik
Örnek uygulama
12. Hafta - Teorik
Yapay zeka kullanarak veri analizi
13. Hafta - Teorik
Örnek uygulama
14. Hafta - Teorik
Örnek uygulama
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders142256
Ara Sınav112214
Dönem Sonu Sınavı126228
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)98
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
OÇ-1
5
OÇ-2
5
OÇ-3
5
OÇ-4
5
OÇ-5
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026