/ Multivariate Statistical Methods in Health / Multivariate Statistical Methods in Health GENEL TANIM / GENERAL DESCRIPTION

(1)

2021 - 2022 / 9301196102016 - Multivariate Statistical Methods in Health / Multivariate Statistical Methods in Health

GENEL TANIM / GENERAL DESCRIPTION

Ders Adı / Course Name Multivariate Statistical Methods in Health / Multivariate Statistical Methods in Health Ders Kodu / Course Code 9301196102016

Ders Türü / Course Type

Ders Seviyesi / Course Level Third Cycle / Third Cycle

Ders Akts Kredi / ECTS 7.00

Haftalık Ders Saati (Kuramsal) / Course Hours For Week (Theoretical)

2.00

Haftalık Uygulama Saati / Course

Hours For Week (Objected) 0.00 Haftalık Laboratuar Saati / Course

Hours For Week (Laboratory) 0.00 Dersin Verildiği Yıl / Year 1

Öğretim Sistemi / Teaching System Face to Face / Face to Face Eğitim Dili / Education Language Turkish / Turkish

Ön Koşulu Olan Ders(ler) /

Precondition Courses Yok None

Amacı / Purpose Bu derste sağlık alanındaki problemlere ilişkin çok değişkenli analiz yöntemlerinin

uygulaması amaçlanmaktadır. In this course, it is aimed to apply multivariate analysis methods for problems in the field of health.

İçeriği / Content Sağlık alanındaki problemlere ilişkin çok değişkenli analiz yöntemlerinin uygulaması yapılacaktır. Bu kapsamda, matris kavramı, çok değişkenli normal dağılış, çok değişkenli ortalamalar ve doğrusal modellerde çıkarsamalar, varyans ve kovaryans analizinin çok değişkenli modelleri, genelleştirilmiş doğrusal modeller, uygunluk analizi, temel bileşenler analizi, faktör analizi, diskriminant analizi, kümeleme analizi gibi konular işlenecektir.

Multivariate analysis methods related to problems in the field of health will be applied.

In this context, topics such as matrix concept, multivariate normal distribution, multivariate means and inferences in linear models, multivariate models of variance and covariance analysis, generalized linear models, conformity analysis, principal component analysis, factor analysis, discriminant analysis, cluster analysis will be covered.

Önerilen Diğer Hususlar / Recommended Other Considerations

Yok None

Staj Durumu / Internship Status Yok None

Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar / Books / Materials / Recommended Reading

DERS KİTABI

- Johnson, RA, Wichern, DW, “Applied Multivariate statistical Analysis” Prentice Hall press, USA, 1982.

- Brenner, D., Fienberg, S., Casella, G. “Theory of Multivariate Statistics” Springer-Verlag, USA, 1999.

- Timm, NH. “Applied Multivariate Analysis” Springer-Verlag, USA, 2002

COURSEBOOK:

- Johnson, RA, Wichern, DW, “Applied Multivariate statistical Analysis” Prentice Hall press, USA, 1982.

- Brenner, D., Fienberg, S., Casella, G. “Theory of Multivariate Statistics” Springer- Verlag, USA, 1999.

- Timm, NH. “Applied Multivariate Analysis” Springer-Verlag, USA, 2002 Öğretim Üyesi (Üyeleri) / Faculty

Member (Members) Prof. Dr. Mehmet N. ORMAN, Doç. Dr. Timur KÖSE, Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

(2)

ÖĞRENME ÇIKTILARI / LEARNING OUTCOMES

1 Çok değişkenli analiz kavram ve terminolojisini bilme Know the concept and terminology of multivariate analysis

2 Çok değşkenli analizlerle igili matris ve vektör cebirini bilme ve uygulama Knowing and applying matrix and vector algebra related to multivariate analysis

3 Çok değişkenli normal dağılışı bilme To know multivariate normal distribution

4 Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırmasına yönelik hipotez testlerini bilme ve uygulama Knowing and applying hypothesis tests for comparing multivariate means

5 Temel bileşenler analizini bilme ve kullanma Knowing and using principal components analysis

6 Faktör analizi, ayrıştırma nalaiz ve kümeleme analizi gibi yöntemleri bilme ve uygulama Know and apply methods such as factor analysis, decomposition analysis and cluster analysis

HAFTALIK DERS İÇERİĞİ / DETAILED COURSE OUTLINE

(3)

Hafta / Week

1

Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve

Teknikleri/Teaching Methods Techniques

Ön Hazırlık / Preliminary

Uygulama Lab

Matris kavramı Matrix concept

2

Çok değişkenli normal dağılış Multivariate normal distribution

3

Çok değişkenli normal dağılış Multivariate normal distribution

4

Çok değişkenli ortalamalar ve doğrusal modellerde çıkarsamalar Multivariate means and inferences in linear models

5

Çok değişkenli ortalamalar ve doğrusal modellerde çıkarsamalar Multivariate means and inferences in linear models

(4)

6

Temel bileşenler analizi Principal component analysis

7

Temel bileşenler analizi Principal components analysis

8

Arasınav Midterm

9

Faktör analizi Factor analysis

10

Faktör analizi

Factor analysis

(5)

12

Diskriminant analizi Discriminant analysis

13

Kümeleme analizi Cluster analysis

14

15

16

Final Final exam

(6)

DEĞERLENDİRME / EVALUATION

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri / Term (or Year) Learning Activities Sayı /

Number

Katkı Yüzdesi / Percentage of Contribution (%)

100 1

Ara Sınav / Midterm Examination

Toplam / Total: 1 100

Başarı Notuna Katkı Yüzdesi / Contribution to Success Grade(%): 40

Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri / End Of Term (or Year) Learning Activities Sayı /

Number

Katkı Yüzdesi / Percentage of Contribution (%)

100 1

Final Sınavı / Final Examination

Toplam / Total: 1 100

Başarı Notuna Katkı Yüzdesi / Contribution to Success Grade(%): 60

Etkinliklerinin Başarı Notuna Katkı Yüzdesi(%) Toplamı / Total Percentage of Contribution (%) to Success Grade: 100

Değerlendirme Tipi / Evaluation Type:

İŞ YÜKÜ / WORKLOADS

Ara Sınav / Midterm Examination 1 2.00 2.00

Final Sınavı / Final Examination 1 2.00 2.00

Derse Katılım / Attending Lectures 14 2.00 28.00

Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma / Individual Study for Mid term Examination 14 4.00 56.00

Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma / Individual Study for Final Examination 14 4.00 56.00

Sayı / Number

Süresi (Saat) / Duration

(Hours)

Toplam İş Yükü (Saat) / Total

Work Load (Hour) Etkinlikler / Workloads

(7)

PROGRAM VE ÖĞRENME ÇIKTISI / PROGRAM LEARNING OUTCOMES

Öğrenme Çıktıları / Learning Outcomes Program Çıktıları / Program

1.1.1 1.1.2 1.1.3 1.1.4 1.1.5 1.1.6 1.Çok değişkenli analiz kavram ve terminolojisini bilme / Know the

concept and terminology of multivariate analysis 5 5 5

2.Çok değşkenli analizlerle igili matris ve vektör cebirini bilme ve uygulama / Knowing and applying matrix and vector algebra related

to multivariate analysis 5 5 5 5 5

3.Çok değişkenli normal dağılışı bilme / To know multivariate

normal distribution 5 5 5 5

4.Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırmasına yönelik hipotez testlerini bilme ve uygulama / Knowing and applying hypothesis

tests for comparing multivariate means 5 5

5.Temel bileşenler analizini bilme ve kullanma / Knowing and using

principal components analysis 5 5

6.Faktör analizi, ayrıştırma nalaiz ve kümeleme analizi gibi yöntemleri bilme ve uygulama / Know and apply methods such as

factor analysis, decomposition analysis and cluster analysis 5 5

Katkı Düzeyi / Contribution Level : 1-Çok Düşük / Very low, 2-Düşük / Low, 3-Orta / Moderate, 4-Yüksek / High, 5-Çok Yüksek / Very high