Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Dr. Öğr. Üyesi Nurdan Kaya Yılmaz *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2024, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1. Büyüköztürk, Ş. (2020). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı: İstatistik, Araştırma Deseni, SPSS Uygulamaları ve Yorum. Pegem Akademi Yayıncılık. 2. Kalaycı, Ş. (Ed.). (2018). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Asil Yayın Dağıtım. 3. Özdamar, K. (2013). Paket Programlarla İstatistiksel Veri Analizi. Kaan Kitabevi. 4. Ural, A. & Kılıç, İ. (2013). Bilimsel Araştırma Sürecinde SPSS ile Veri Analizi. Detay Yayıncılık. 5. Gürsakal, N. (2018). İstatistik: Temel Kavramlar ve Uygulamalar. Ekin Yayınevi. 6. Karagöz, Y. (2017). İstatistiksel Analizler için R ve RStudio Programlama Ortamına Giriş. Düzce Üniversitesi Yayınevi. 7. Sümbüloğlu, K. & Sümbüloğlu, V. (2018). Biyoistatistik. Hatiboğlu Yayınevi. 8. Aytar, G. & Toptaş, M. (2021). "Sağlık Bilimlerinde Nitel ve Nicel Araştırma Yöntemleri: Bir Derleme." Fırat Üniversitesi Sağlık Bilimleri Tıp Dergisi, 36(1), 7-14. 9. Yılmaz, M. & Demiral, Y. (2019). "Klinik Araştırmalarda Sık Kullanılan İstatistiksel Yöntemler ve Yorumları." Türk Kardiyoloji Derneği Arşivi, 47(1), 89-98. 10. Akın, A. (2019). Sağlık Bilimlerinde İstatistik Uygulamaları: SPSS ve Excel ile Çözümlü Örnekler. Beta Basım Yayım.

Dersin İçeriği

Bu ders, öğrencilerin araştırma verilerine hakim olma, veri girişi süreçlerini etkin yönetme, istatistiksel yazılımlarla analiz yapma ve elde edilen sonuçları doğru yorumlama becerileri kazandırmayı içermektedir.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, doktora öğrencilerinin ebelik araştırmalarında kullanılan istatistiksel yöntemleri kapsamlı bir şekilde öğrenmelerini, sınıflandırmalarını ve detaylı analiz yeteneği kazanmalarını sağlamaktır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Biyoistatistiğe Giriş ve Temel Kavramlar
2 Veri Düzenleme ve Görselleştirme
3 Tanımlayıcı İstatistikler
4 Olasılık ve Olasılık Dağılımları
5 Hipotez Testlerinin Temelleri
6 Tek Örneklem T Testi ve Bağımsız İki Örneklem T Testi
7 Bağımlı İki Örneklem T Testi ve Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
8 Non-Parametrik Testler (I)
9 Non-Parametrik Testler (II)
10 Ki-Kare Testleri ve İlişki Ölçüleri
11 Korelasyon Analizi
12 Basit Doğrusal Regresyon Analizi
13 Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi
14 Sağkalım Analizi ve İstatistiksel Raporlama