Számítógépes adatelemzés az egészségügyi gyakorlatban

Daten

Offizielle Daten in der Fachveröffentlichung für das folgende akademische Jahr: 2025-2026

Thematik

A fakultatív kurzus célja, hogy a hallgatók elsajátítsák a jegyzőkönyvkészítéshez és adatkezeléshez szükséges alapvető ismereteket, amelyeket elsősorban gyakorlataik során alkalmaznak. A kurzus fókuszában a táblázatkezelő alkalmazások, különösen a Microsoft Excel használata áll, az alapoktól kezdve egészen a matematikai és statisztikai függvények táblázatkezelővel történő megvalósításáig. Az itt megszerzett ismeretek a hallgatók számára későbbi tanulmányaik és szakmai pályájuk során is hasznosak lehetnek, legyen szó kutatásról, orvosi és gyógyszerészeti gyakorlatról vagy akár PhD-tanulmányokról.

Kurzusra jelentkezés feltétele: Felhasználói szintű Windows- és számítógépkezelési ismeretek, valamint középiskolai szintű matematikai tudás.

Vorlesungen

• 1.

  Bevezetés, mátrix alapú rendszerek I. Táblázatkezelők és a Microsoft Excel alapjai. Adatbevitel, struktúra és formázás. Billentyűparancsok.

  - Vékony Roland Gábor
• 2.

  Bevezetés, mátrix alapú rendszerek II. Táblázatkezelők és a Microsoft Excel alapjai. Adatbevitel, struktúra és formázás. Billentyűparancsok.

  - Vékony Roland Gábor
• 3.

  Diagramok I. Grafikonok típusai és kiválasztásuk. Ábrázolásmódok.

  - Vékony Roland Gábor
• 4.

  Diagramok II. Grafikonok jellemzői, skálázás, adatfeliratok, formázás.

  - Vékony Roland Gábor
• 5.

  Képletek és függvények I. Adatelemzési modellek, adatok csoportosítása.

  - Trombitás Norbert
• 6.

  Képletek és függvények II. Adatelemzési modellek, adatok csoportosítása.

  - Trombitás Norbert
• 7.

  Regresszió, illesztés I. Lineáris regresszió.

  - Bukovics Péter
• 8.

  Regresszió, illesztés II. Exponenciális regresszió.

  - Bukovics Péter
• 9.

  Regresszió, illesztés III. Logisztikus regresszió.

  - Trombitás Norbert
• 10.

  Makrók és kiegészítő funkciók az Excelben.

  - Trombitás Norbert
• 11.

  Hasznos Excel-tippek és trükkök. A tanultak összefoglalása.

  - Bukovics Péter
• 12.

  Beadandó feladatok bemutatása.

  - Bukovics Péter

Praktika

Seminare

Materialien zum Aneignen des Lehrstoffes

Obligatorische Literatur

Vom Institut veröffentlichter Lehrstoff

LinkedIn: Learning Excel;

Microsoft Press: Data Analysis Fundamentals with Excel;

Udemy: Learn The 10 Most Powerful Microsoft Excel Tips and Tricks;

Udemy: Microsoft Excel - Excel from Beginner to Advanced.

Skript

A kurzus tömbösített formában, kéthetente kerül megtartásra: egy alkalommal 2 × 45 perc (összesen 90 perc) előadás, amelynek gyakorlati elemei a hallgatók számára számítógépen követhetők.

Empfohlene Literatur

Excel Formulas and Functions for Dummies (3rd Edition)
Statistical Analysis with Excel for Dummies

Voraussetzung zum Absolvieren des Semesters

A félév végén a hallgatóknak kötelező beadandó dolgozatot kell benyújtaniuk a tantárgy utolsó hetében, a reguláris órarendi időpontban (12. hét). A dolgozat teljesítésével megajánlott jegyet kapnak a tantárgyra.

Semesteranforderungen

A félév során opcionális házi feladatok teljesíthetők, amelyek maradéktalan elvégzése esetén a hallgatók mentesülhetnek a félév végi számonkérés alól.

Möglichkeiten zur Nachholung der Fehlzeiten

Amennyiben több hallgató ismételten hiányzik, a félév során egyetlen rendkívüli (órarenden kívüli) pótlási alkalom biztosítható, a hallgatókkal történő előzetes egyeztetés alapján.

Prüfungsfragen

1. Bevezetés: Mátrix alapú adathalmaz-kezelő rendszerek és táblázatkezelők. A Microsoft Excel és verzióinak megértése. Az Excel alapjai: cellák, sorok és oszlopok fogalma, kezelése és szűrése.

2. Adatbevitel és módosítás: Adatgyűjtés, adatbevitel és adatok módosítása. Cellák adattípusai. Adatok összefűzése és transzformálása. Cellastílusok és formázás. Adatok importálása. Az Excel adatstruktúrája. Alapvető billentyűparancsok és formázási lehetőségek, beszúrás.

3. Diagramok és grafikonok: Diagramtípusok és alkalmazásuk. A megfelelő diagram kiválasztása az elemzési cél függvényében.

4. Diagramok testreszabása: Ábrázolási módok, skálázás és adatfeliratok. Diagramok formázása, kéttengelyes és vegyes ábrázolás.

5. Képletek és függvények: Képletek működése és argumentumai. Függvénykompatibilitás. A leggyakrabban használt függvények bemutatása. Dinamikus adatok kezelése. Hivatkozások munkafüzetre, munkalapra és függvényekre. Hibás függvények kezelése, metszéspontok.

6. Adatanalízis és modellezés: Adatintegritás biztosítása. A szükséges adatstruktúrák és függvények azonosítása. Adatok csoportosítása modellen belül.

7. Regressziós analízis – lineáris regresszió: A lineáris regresszió megértése és alkalmazása az Excelben. Lineáris trendvonal. Az egyenes egyenletének használata elemzés céljából. Példafeladat és ábrázolás.

8. Exponenciális regresszió: Az exponenciális regresszió megértése és alkalmazása az Excelben. Példafeladat és ábrázolás.

9. Logisztikus regresszió: A logisztikus regresszió megértése és alkalmazása az Excelben. Példafeladat és ábrázolás.

10. Ismétlődő feladatok automatizálása – makrók: Bevezetés a makrók használatába. Makrók létrehozása, szerkesztése és gyakorlati alkalmazásai. Kiegészítő Excel-funkciók megismerése. Linkek, lapvédelem és munkafüzetvédelem.

Prüfer

Praktika, Seminarleiter/innen