Biyoistatistik

Also available in: English

Programa kabul olabilmek için; Tıp Fakültesi, Fen Fakültesi İstatistik, Matematik, Biyoloji, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İktisat ve İşletme Lisans mezunları ile diğer en az 4 yıllık yüksekokul veya fakülte mezunlarından Biyoistatistik eğitimine uygun yeterliliğe sahip olanlar kabul edilir.

Ders dönemlerinde alınması gereken toplam kredi sayısı en az 21 kredi’dir. Ayrıca anabilim dalı gerekli gördüğü takdirde başka anabilim dallarından da öğrencisinin ders almasını isteyebilir. Ya da kendi bünyesinde tamamlama dersleri alması istenebilir.

Yüksek lisans programının dili İngilizce ve Türkçe olup, yürütülecek program “Tezli Yüksek Lisans” programıdır. Yüksek lisans programına başvurabilmek için adayların fakültelerin ilgili bölümlerinden mezun olmaları, ve Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Merkezi (ÖSYM) tarafından merkezi olarak yapılan Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı’ndan (ALES) başvurduğu programın puan türünde en az 70 puana sahip olmaları gerekmektedir. Adayların Yabancı Dil Bilgisi Seviye Tespit Sınavı (YDS), Kamu Personeli Yabancı Dil Bilgisi Seviye Tespit Sınavı (KPDS) veya Yakın Doğu Üniversitesi Dil Sınavı’ndan en az 50 puan almaları gerekmektedir. Yabancı dil sınav puanı başvuru sırasında ibraz edilemez ise öğrencinin şartlı kabulünden 1 yıl sonra verilmelidir. Yüksek lisans programına öğrenci kabulünde gerekirse lisans not ortalaması ve mülakat sonucu da değerlendirilebilir. Bu değerlendirmeye ilişkin hususlar ile diğer belgelerin de (referans mektubu, neden yüksek lisans yapmak istediğini belirten kompozisyon) adaylar tarafından başvuru için sağlanması gerekmektedir.

Doç. Dr. İlker ETİKAN,
[email protected],

Yrd. Doç. Dr. Özgür TOSUN,
[email protected]

YÜKSEK LİSANS DERSLERİ (GÜZ DÖNEMİ)

DERSİN KODU DERSİN ADI Z\S T P K AKTS
BİS501 Temel Biyoistatistik ve SPSS Uygulamaları I Z 3 0 3 3
BİS503 Örnekleme Z 3 0 3 3
BİS504 İstatistiksel Programlar ile Veri Analizi Z 2 2 3 3
BİS507 Bilimsel Araştırma Teknikleri ve – SPSS Uygulamaları I Z 2 2 3 3
BİS509 Olasılık Kuramı S 2 0 2 2
BİS510 Matrisler Kuramı S 2 0 2 2
BİS512 Tıbbi Terminoloji S 2 0 2 2
BİS 600 Tez çalışması Z 3 0 0 0
BİS 602 Seminer S 1 0 0 0

* BİS 505 ön koşul BİS 501
** BİS 506 ön koşul BİS 505

YÜKSEK LİSANS DERSLERİ (BAHAR DÖNEMİ)

DERSİN KODU DERSİN ADI Z\S T P K AKTS
BİS 502 Temel Biyoistatistik ve SPSS Uygulamaları – II Z 2 1 3 3
BİS505 * Sağlık Alanında Araştırma Yöntemleri – I Z 2 2 3 3
BİS508 Bilimsel Araştırma Teknikleri ve SPSS
Uygulamaları – II
Z 2 2 3 3
BİS506 ** Sağlık Alanında Araştırma Yöntemleri -II Z 2 2 3 3
BİS511 Yaşam Analizleri (Sağkalım Çözümlemesi) S 3 0 3 3
BİS513 Sağlık Bilgisi S 2 0 2 2

NOT:
BİS 601 “Biyoistatistik ve SPSS Uygulamaları” ve BİS 702“İleri Araştırma Yöntemleri”

Dersleri programımız dışında da açılacaktır.

BİS501
Temel biyoistatistiksel kavramlar, tanımlayıcı istatistikler, tek ve çok değişken için tablo ve grafikler, teorik dağılımlar, örneklem seçimi, hipotez testleri, korelasyon ve regresyon, tanı testlerinin değerlendirilmesi, ilişkili SPSS uygulamaları.

BİS503
Kitle ve örnekleme ilişkin tanımlar, kestirim (tahmin), Örneklem dağılışları, Kestiricilerin (tahmin edicilerin) özellikleri üzerinde durulur. Olasılıksal ve olasılıksal olmayan örnekleme yöntemleri tanıtılır. Basit Rasgele Örnekleme, Sistematik örnekleme, Tabakalı Rasgele Örnekleme, Tek ve çok aşamalı küme örneklemesi, Büyüklüğe orantılı olasılıksal örnekleme, Alan örneklemesi, Kartopu örneklemesi yöntemleri ayrıntılı olarak örnekler üzerinde ve uygulamalı ve karşılaştırmalı olarak anlatılır,tartışılır. Dersler ilk haftalarda sorumlu öğretim üyesinin konu anlatımı, ilerleyen haftalarda öğrenci seminerleri ve uygulamalar olarak yürütülür. Öğrencilere, anlatılan her örnekleme yöntemi ile belirli bir kitleden çekecekleri örneklemleri, gereksinim duyulacak örneklem genişliklerini ve elde edecekleri kestirimleri ve hatalarını karşılaştıracakları dönem ödevi verilir. Dönem sonunda her öğrenci hazırlamış olduğu ödevi sunar ve tüm sınıfın tartışmasına açar.

BİS504
İstatistik paket programlarının tanıtılması, paket programlarının değişik uygulamalarda üstün ve zayıf yönlerinin anlatılması, sahada en çok kullanılan paket programlarının SPSS paket programının, tanıtılması, kullanıldığı alanlar ve uygulanması. SPSS menüleri tanıtımını öğrenme, SPSS’de veri setleri ve tabloların veri girişini öğrenme, SPSS’de grafik çizimlerini öğrenme, veri setlerinde belirtici istatistiklerin hesaplanmasını öğrenme ve çözümleyici istatistiklerin uygulanması.

BİS507
Araştırma planlaması, araştırma konusu seçimi, kaynakların taranması, bilimsel yazı kritiği, araştırma amaçlarının belirlenmesi, araştırma toplumu ve örneğin belirlenmesi, veri özetleme tekniklerinin belirlenmesi, araştırma projesi hazırlama, deneme ve esas araştırma uygulaması, bilimsel yazı yazım kuralları .

BİS509
Kümeler, Venn diyagramları, permütasyon, kombinasyon, raslantı değişkenleri, olasılık yoğunluk fonksiyonu, dağılım fonksiyonu, koşullu olasılık, bağımsız ve bağımlı olaylar, Bayes teoremi ve uygulamaları, beklenen değer ve moment kavramı, önemli dağılımlar.

BİS510
Matrislerde toplama, çıkarma ve çarpma, matrisin determinantını, tersini, özdeğer ve özvektörlerini hesaplamayı, minörler, kofaktörler, ve adjoin matrisi, dik matrisi, matrisleri parçalara ayırmayı ve doğrusal denklem istemlerini öğrenecekler ve paket programlar yardımı ile matris işlemlerini uygulayabileceklerdir.

BİS512
İstatistiksel analizlerde kullanılan tıbbi terimlerin öğrencilere verilmesi.

BİS 600
Öğrencinin derslerini tamamladıktan sonra, uzmanlık alanına özel orjinal bir konuda bilimsel yöntemlerle araştırma yaparak rapor haline getirmesi beklenir.

BİS 602
Tez konusu ile beraber İstatistiksel yöntemlerin çeşitli paket programlar ile uygulanması

BİS 502
Temel araştırma yöntemleri, Çoklu Korelasyon ve Regresyon Analizi, Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler.

BİS505
Araştırma planlama, araştırmalarda hata kaynakları, örnekleme, araştırma türleri ve dizgileme, verinin analizi, yorumu ve rapor yazımı.

BİS508
Araştırma planlaması, araştırma konusu seçimi, kaynakların taranması, bilimsel yazı kritiği, araştırma amaçlarının belirlenmesi, araştırma toplumu ve örneğin belirlenmesi, veri özetleme tekniklerinin belirlenmesi, araştırma projesi hazırlama, deneme ve esas araştırma uygulaması, bilimsel yazı yazım kuralları .

BİS506
Sağlık bilimleri ve tıp alanında yapılan prospektif, retrospektif, kesitsel ve izlemsel, klinik, laboratuar ve saha araştırmalarında kullanılan ileri veri analizi yöntemlerinin öğretilmesi.

BİS511
Yaşam sürelerinin ve bunları etkileyen faktörlerin incelenmesinde kullanılan yöntemler, yaşam çözümlemesine giriş, başarısızlık süresi, hayat tablosu tekniği, parametrik olmayan yaşam çözümlemesi, çok değişkenli yaşam çözümlemesi (Cox regresyon).

BİS513
İstatistiksel analizlerde kullanılan sağlık alanındaki özel terim ve sözcüklerin tanımlanası bunların nerede ve nasıl kullanılacağının öğrencilere verilmesi. Sağlık bölgesinin tanınması, demografik istatistikler (doğum-ölüm-göç), nüfus piramitleri, nüfus tahmin yöntemleri, yaşam tablosu yöntemleri, morbidite istatistikleri, hız ve oranların standartlaştırılması, hastalıkların uluslararası sınıflandırılması, sağlık düzeyini gösteren ölçüler, sağlık kayıtları, sağlıkta temel araştırma yöntemleri, risk ölçüleri.

Biyoistatistik alanında tezli yüksek lisans yapmış olmak veya İstatistik alanında tezli yüksek lisans yapmış olmak.

Yakın Doğu Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Lisansüstü eğitimi giriş koşullarını yerine getirmek.

Ders dönemlerinde alınması gereken toplam kredi sayısı en az 24 kredi’dir. Ayrıca anabilim dalı gerekli gördüğü takdirde başka anabilim dallarından da öğrencisinin ders almasını isteyebilir. Ya da kendi bünyesinde tamamlama dersleri alması istenebilir.

Doktora ve sanatta yeterlik programlarına başvuracak adaylarda aşağıdaki koşullar aranır:

a. İlgili anabilim/anasanat dalı başkanlığınca ya da anabilim/anasanat dalına ilişkin esaslarda belirlenen ve enstitü yönetim kurulunca onaylanan bir bilim ya da sanat dalında lisans veya yüksek lisans diplomasına; hazırlık sınıfları hariç en az on yarıyıl süreli tıp, diş hekimliği, eczacılık ve veteriner fakülteleri diplomasına veya ilgili mevzuata göre bir laboratuvar dalında kazanılan uzmanlık yetkisine sahip olmak,

b. Başvurduğu programın puan türünden Senato tarafından belirlenecek ALES veya eşdeğeri bir sınav puanına sahip olmak,

c. Senato tarafından kabul edilerek başarı taban puanı belirlenen ÜDS ve benzeri ulusal ve uluslararası geçerliliği olan TOEFL, IELTS ve benzeri dil sınavlarında asgari taban puanına sahip olmak.

Doktora programına öğrenci kabulünde gerekirse yüksek lisans not ortalaması ve mülakat sonucu da değerlendirilebilir. Bu değerlendirmeye ilişkin hususlar ile diğer belgelerin de (referans mektubu, neden doktora yapmak istediğini belirten kompozisyon) adaylar tarafından başvuru için sağlanması gerekmektedir.

Bu programı tamamlayan kişi “Bilim Doktoru” ünvanını alır ve Biyoistatistik Doktora derecesi almış olur.

Doktora Dersleri  1.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 712 Klinik Denemeler S 3 0 3 7
BİS 718 Yaşam Çözümlemesi Z 3 0 3 7
BİS 719 Kategorik Veri Çözümlemesi I Z 3 0 3 7

 

Doktora Dersleri  2.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 730 Zaman Serileri Analizi S 3 0 3 7
BİS 735 Biyoistatistik S 3 0 3 7
BİS 736 Sağlık Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri S 2 2 3 7

 

Doktora Dersleri  3.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 737 Sağlık Bilimlerinde Özel İstatistiksel Yöntemler S 2 2 3 6
BİS 745 Geçerlilik ve Güvenirliğe ilişkin İstatistiksel Yöntemler S 3 0 3 7
BİS 750 Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler I Z 3 0 3 7

 

Doktora Dersleri  4.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 756 İstatistiksel Hesaplamalar Z 2 2 3 7
BİS 757 Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler II S 3 0 3 7
BİS 760 Kategorik Veri Çözümlemesi II S 3 0 3 7

 

Doktora Dersleri  5.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 768 Yapısal Eşitlik Modelleri S 3 0 3 7
BİS 771 R Yazılımına Giriş Z 2 2 3 7
BİS 786 Veri Madenciliği S 2 2 3 7

 

Doktora Dersleri  6.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 700 Özel Konular Z 5 0 3 30
BİS 702 Makale Kritiği Z 1 2 2 2

 

Doktora Dersleri  7.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 700 Özel Konular Z 5 0 3 30
BİS 702 Makale Kritiği Z 1 2 2 2
BİS 703 Seminer Z 2 2 3 3

 

Doktora Dersleri  8.Dönem

Ders Kodu Ders Adı Z/S T U K AKTS
BİS 703 Seminer Z 2 2 3 3
YET 799 Doktora Yeterlilik Sınavına Hazırlık S 2 2 3 7
BİS 712 Klinik Denemeler
Klinik denemlerin gelişimi, evreleri, tanımlar, yönetmelikler, kılavuzlar, klinik deneme protoklü, deneme düzenleri ve çözümleme yöntemleri, yanlılık kaynakları ve önleme yöntemleri, rasgeleleştirme süreçleri, örneklem genişliğinin saptanması, veri kalitesinin değerlendirilmesi ve güvenliği, Intent to Treat ve Per Protokol analizi, tek ve çok merkezli denemeler, biyoyararlanım ve biyoeşdeğerlilik çalışmalrında kullanılan istatistiksel yöntemler.

BİS 718 Yaşam Çözümlemesi
Yaşam sürelerinin ve bunları etkileyen faktörlerin incelenmesinde kullanılan yöntemler, yaşam çözümlemesine giriş, başarısızlık süresi, hayat tablosu tekniği, parametrik olmayan yaşam çözümlemesi, çok değişkenli yaşam çözümlemesi (Cox Regresyon).

BİS 719 Kategorik Veri Çözümlemesi I
İki boyutlu tablolar için çıkarsamalar, iki durumlu bağımlı değişkenler için genelleştirilmiş doğrusal modeller ve bağ fonksiyonları, lojistik regresyon, logit model, probit model, sıralı ve ikiden çok kategorili bağımlı değişkenler için modeller, log-doğrusal modeller.

BİS 730 Zaman Serileri Analizi
Durağan ve durağan olmayan doğrusal modeller, hareketli ortalamalar, otoregressif hareketli ortalamalar, üssel düzeltme tekniği, mevsimsel modeller.

BİS 735 Biyoistatistik
Temel istatistik kavramlar, dağılımları tanımlayıcı ölçüler, kuramsal dağılışlar, örneklem dağılışları, temel araştırma yöntemleri, temel örnekleme yöntemleri, hipotez testleri, ilişki ölçüleri, regresyon, risk ölçülerinin tanımı, değişik araştırma türlerinde hesaplanması, risk ölçülerinin güven aralıkları, tanı testlerinin değerlendirilmesi, oranlar üzerine istatistiksel yöntemler

BİS 736 Sağlık Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri
Araştırma Planlaması, Araştırmalarda Hata kaynakları, Örnekleme kavramı ve örnekleme yöntemleri, Araştırma türleri, Araştırma kurgulama, Veri analizi ve yorumu, Rapor yazımı.

BİS 737 Sağlık Bilimlerinde Özel İstatistiksel Yöntemler
Araştırma Planlaması, Araştırmalarda Hata kaynakları, Örnekleme kavramı ve örnekleme yöntemleri, Araştırma türleri, Araştırma kurgulama, Veri analizi ve yorumu, Rapor yazımı.

BİS 745 Geçerlilik ve Güvenirliğe ilişkin İstatistiksel Yöntemler
Temel istatistiksel kavramlar, bazı hipotez testleri (bağımsız gruplarda t-testi, varyans analizleri, vb.), korelasyon katsayıları, basit ve çoklu doğrusal regresyon, vb., testlerin amaçları, geçerlik-güvenirlik kavramları, geçerlik ve güvenirlik ölçüleri, madde analizi, açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi.

BİS 750 Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler I
Temel matris bilgisi, Çok değişkenli tanımlayıcı istatistikler, çok değişkenli normal dağılım, çok değişkenli aşırı değerler, eksik veriler ve incelenmesi,çok değişkenli hipotez testleri, uzaklık ve benzerlik ölçüleri, çoklu doğrusal regresyon, faktör analizi.

BİS 756 İstatistiksel Hesaplamalar
İstatistiksel hesaplama programlarının (STATA, SPSS, STATISTICA, SAS vb.) tanıtımı, özellikleri ve uygulamaları.

BİS 757 Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler II
Kümeleme analizi, Uyum analizi, Çok boyutlu ölçekleme, Lojistik Regreyon analizi, Ayırma analizi, Path analizi, Kanonik korelasyon analizi, Doğrulayıcı faktör analizi, Güvenirlik analizi.

BİS 760 Kategorik Veri Çözümlemesi II
Bağımlı örneklemler, simetri modelleri, marjinal homojenlik, uyum ölçüleri, kategorik verilerde tekrarlı ölçümler, genelleştirilmiş karışık modeller, parametrik olmayan rasgele etkiler, negatif binomiyal-Poisson regresyonları ve artıkların asimtotik dağılımları.

BİS 768 Yapısal Eşitlik Modelleri
Temel yapısal eşitlik modellemesi kavramları, model tanımlama prosedürleri, path analizleri ve uygulamaları, yinelemeli ve yinelemesiz modeller, ölçüm modelleri ve faktör analizi, tekli ve çoklu gruplarda yapısal eşitlik modelleri, yapısal eşitlik modellerinin varsayımları ve bu modellerde kestirim, hipotez testleri, modellerin uyum iyiliğinin araştırlması ve gizli büyüme eğrisi analizi.

BİS 771 R Yazılımına Giriş
R programının kurulumu, temel paketlerin programa yüklenmesi, programlama dilinin esasları, veri manipülasyonu, farklı programlardan veri aktarımı, R’da fonksiyon yazımı, Tanımlayıcı istatistiksel analizler, R grafiklerine genel bakış, standart ve ileri düzey grafik fonksiyonlar, Kuramsal dağılımlar, Yapay veri üretilmesi, Tek-İki ve k örneklem hipotez testleri, Doğrusal regresyon analizi ve uygulamaları.

BİS 786 Veri Madenciliği
Veri madenciliğine giriş, Veri hazırlama teknikleri, Veri küpleri ve OLAP teknolojisine giriş, Birliktelik kuralları, Veri madenciliğinde sınıflama tekniklerine giriş, Yapay sinir ağları, Destek vektör makinaları, Karar ağacı algoritmaları, Random Forest, Veri madenciliğinde kümeleme analizine giriş, Biyolojik veri madenciliği, Görüntü veri madenciliği, Metin madenciliği.

BİS 700 Özel Konular
Tez konusunn belirlenmesi, seçilen konu ile ilgili tüm kaynakların incelenmesi, araştırma önerisinin hazırlanması, uygulama verilerinin analiz edilmesi, araştırmanın sonuçlanması, tüm araştırmanın sonuçlarının rapor haline getirilmesi.

BİS 702 Makale Kritiği
Makale konusunun belirlenmesi, Literatür taraması yapılması, Makalenin okunup anlaşılması, Makalenin değerlendirilmesi, Değerlendirme sonuçlarının raporlanması.

BİS 703 Seminer
Seminer konusunun belirlenmesi, Belirlenen konu ile ilgili yurt içi ve yurt dışı literatür taramasının yapılması, Anlatılacak konunun anlaşılması ve irdelenmesi, Verilecek seminerin tüm aşamalarının planlanması, Uygulamanın nasıl yapılacağının belirlenmesi, Uygulamanın yapılması-bulguların elde edilmesi ve yorumlanması, Literatür ve uygulama sonuçlarının rapor haline getirilmesi, Tüm sonuçların seminer şeklinde sunulması.

YET 799 Doktora Yeterlilik Sınavına Hazırlık
Doktora alanındaki tüm yurt içi ve yurt dışı kaynakların taranması