BIST523 Sağlık Alanına Özel İleri İstatistiksel Yöntemler

6 AKTS - 2-2 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Birim SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
BİYOİSTATİSTİK (YL) (TEZSİZ) (İÖ)
Kod BIST523
Ad Sağlık Alanına Özel İleri İstatistiksel Yöntemler
Dönem 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı
Dönem Bahar
Süre (T+U) 2-2 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Lisansüstü Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Doç. Dr. YAŞAR SERTDEMİR
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersin amacı, öğrencilerin sağlık alanına özgü veri yapıları için ileri istatistiksel yöntemleri tanımalarını, uygun yöntemi seçebilmelerini ve elde edilen sonuçları klinik ve saha uygulamalarında doğru biçimde yorumlayabilmelerini sağlamaktır.

Dersin İçeriği

Bu ders kapsamında sağlık bilimlerinde kullanılan ileri düzey istatistiksel yöntemler ele alınır. Sağlık verilerine özgü dağılım özellikleri, parametrik ve parametrik olmayan ileri yöntemler, lojistik regresyon, sağkalım analizi (Kaplan–Meier, Cox regresyonu), tekrarlı ölçümler, genelleştirilmiş lineer modeller, çok değişkenli analiz yaklaşımları, model varsayımları ve sonuçların klinik ve epidemiyolojik bağlamda yorumlanması işlenir. Uygulamalar, sağlık alanından gerçek veri örnekleri üzerinden yapılır.

Dersin Ön Koşulu

Ön koşul yoktur. (Biyoistatistikte Temel Kavramlar dersinin alınmış olması önerilir.)

Kaynaklar

Kleinbaum, D. G., Klein, M. Survival Analysis: A Self-Learning Text Hosmer, D. W., Lemeshow, S. Applied Logistic Regression

Notlar

Öğretim üyesi ders notları


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Sağlık alanına özgü ileri istatistiksel yöntemleri tanımlar.
ÖÇ02 Farklı sağlık verileri için uygun ileri istatistiksel yöntemi seçer.
ÖÇ03 Lojistik regresyon ve sağkalım analizlerinin amaçlarını ve kullanımını açıklar.
ÖÇ04 Çok değişkenli ve tekrarlı ölçümlere dayalı analizleri yorumlar.
ÖÇ05 Model varsayımlarını değerlendirir ve sonuçları klinik bağlamda açıklar.
ÖÇ06 İleri istatistiksel analiz sonuçlarını bilimsel raporlama ilkelerine uygun biçimde sunar.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Sağlık bilimlerinde kullanılan temel biyoistatistik, olasılık ve demografik kavramları açıklar. 2
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Sağlık araştırmalarında kullanılan araştırma tasarımlarını, örnekleme yöntemlerini ve veri türlerini tanımlar.
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Sağlık alanında karar verme süreçlerinde kullanılan istatistiksel yaklaşımların temelini açıklar. 2
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Sağlık bilimlerinde kullanılan regresyon ve modelleme ve ileri istatistiksel yöntemlerin temel mantığını açıklar. 4
PÖÇ05 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Sağlık araştırmalarından elde edilen verileri uygun istatistiksel yöntemlerle analiz eder ve yorumlar. 5
PÖÇ06 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İstatistiksel paket programları kullanarak analiz yapar ve çıktı üretir. 3
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarını temel düzeyde uygular.
PÖÇ08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Çoklu regresyon ve sağkalım analizlerini klinik bağlamda değerlendirir. 5
PÖÇ09 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Genetik ve biyomedikal verileri temel analiz yaklaşımlarıyla değerlendirir.
PÖÇ10 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Ölçek geliştirme, geçerlik ve güvenirlik analizlerini uygular.
PÖÇ11 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Dönem projesi kapsamında veri analizi ve raporlama yapar.
PÖÇ12 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Örnekleme süreçlerini uygular ve yönetir.
PÖÇ13 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Bilimsel çalışmaları istatistiksel açıdan eleştirel olarak değerlendirir. 2
PÖÇ14 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Analiz sonuçlarını etik ilkelere uygun şekilde sunar. 2
PÖÇ15 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Epidemiyoloji ve sağlık istatistiklerine ilişkin temel kavramları klinik ve saha uygulamalarına aktarır. 4


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Ders tanıtımı; sağlık verilerinin özellikleri Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
2 İleri parametrik ve parametrik olmayan yöntemlere giriş Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
3 Lojistik regresyona giriş Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
4 Lojistik regresyonun yorumlanması Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma
5 Sağkalım analizine giriş Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
6 Kaplan–Meier yöntemleri Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
7 Cox regresyon modeli Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
8 Ara Sınavlar Ölçme Yöntemleri:
Sözlü Sınav
9 Tekrarlı ölçümler ve boylamsal veri Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
10 Genelleştirilmiş lineer modeller Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
11 Çok değişkenli analizlere giriş Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
12 Model varsayımları ve uygunluk değerlendirmesi Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
13 Sağlık alanından uygulama örnekleri Okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
14 Genel tekrar Okuma Öğretim Yöntemleri:
Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Tartışma
15 Uygulama değerlendirmesi Okuma Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Tartışma
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Proje / Tasarım, Ödev
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Proje / Tasarım, Ödev


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 4 56
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 4 56
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 1 15 15
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 15 15
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 15 15
Toplam İş Yükü (Saat) 157
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,28
AKTS 6 AKTS

Güncelleme Zamanı: 12.01.2026 04:57