Data
Official data in SubjectManager for the following academic year: 2024-2025
Course director
-
Pótó László
docens,
Bioanalitikai Intézet -
Number of hours/semester
lectures: 6 hours
practices: 6 hours
seminars: 0 hours
total of: 12 hours
Subject data
- Code of subject: OOF-FM2-T
- 1 kredit
- Általános orvos
- Fakultatív modul
- Minden félévben
OOF-FMA-T párhuzamos
Course headcount limitations
min. 5 – max. 12
Topic
A kurzus célja, hogy a hallgatókat felkészítse a diplomamunka elkészítésére illetve TDK munkára. Két fő területet ölel fel ebből: Az adatgyűjtés kivitelezését beleértve az adatok előkészítését a statisztikai elemzésre továbbá az elemzés végrehajtását az elemzési terv szerint. Röviden: hogyan gyűjtsünk és elemezzünk adatokat? (Ez a kurzus lehet az Adatelemzés 1 kurzus folytatása, de a két kurzus fordított sorrendben is teljesíthető. Ennek a rugalmasságnak az indoka az, hogy sok hallgató csak akkor kéri a segítséget, amikor már (legalább részlegesen) össze is gyűjtötte az adatait. Ez a kurzus pedig épp e ponttól foglalkozik az elemzési folyamat lépéseivel. Azoknak, akik ezt a kurzust teljesítik először, ajánljuk, hogy végezzék el utóbb az Adatelemzés 1 kurzust is, hogy gyakorolják a tudományos munka folyamatának megelőző lépéseit is: hogyan készül a kutatási terv?)
Ez a kurzus ugyancsak orvosi közlemények feldolgozására épül. A hallgatók a szakterületük legjobb szerzőinek példája alapján választhatnak adatgyűjtési módszereket. A cikkekből kikereshetők ezek a módszerek és egyből követhető a kivitelezés is. Így a cikkek tanulmányozása kitűnő módszere a kutatási módszertan megismerésének. Még a hibákból is tanulhatunk néha.
Ugyanezt a módszert követjük az adatok elemzése és a következtetések levonása során. Minden hallgató elemzi a saját adatait és megfogalmazza a saját (szakmai) következtetéseit a saját elemzési tervét követve.
Minden segítséget megkap a hallgató a konkrét elemzéshez és az eredmények helyes értelmezéséhez. A megoldás minden lépését megbeszéljük és tökéletesítjük a csoportmunkában.
Lectures
- 1. Bevezetés. Egy cikk feldolgozása. Saját adatgyűjtési terv elkészítése / bemutatása. - Pótó László
- 2. Az adatgyűjtés kivitelezése - a feldolgozott cikkek alapján - Pótó László
- 3. Az adatok előkészítése a statisztikai elemzéshez. - Pótó László
- 4. A statisztikai elemzés 1 - a megfelelő módszerek kiválasztása. - Pótó László
- 5. A statisztikai elemzés 2 - az eredmények értelmezése. - Pótó László
- 6. A következtetések megfogalmazása és bemutatása a csoportnak. Összefoglalás - Pótó László
Practices
- 1. Egy cikk feldolgozása. Saját adatgyűjtési terv elkészítése / bemutatása. - Pótó László
- 2. Az adatgyűjtés ismertetése - a feldolgozott cikkek alapján - Pótó László
- 3. Az adatelőkészítési tapasztalatok megosztása - ha szükséges, korrekciók meghatározása. - Pótó László
- 4. A statisztikai elemzés bemutatása - módszerek és eredmények 1. - Pótó László
- 5. Folytatás - módszerek és eredmények 2. - Pótó László
- 6. A következtetések megfogalmazása és bemutatása a csoportnak. A kurzus és az eredmények értékelése. - Pótó László
Seminars
Reading material
Obligatory literature
1-3 cikket hoz minden hallgató (könyvtárból, az intézetből vagy a diploma- illetve TDK-munka témavezetőjétől).
Literature developed by the Department
Segédanyagok (cikk, kutatási terv, beszámoló, ...), amiket az oktató kiad.
Notes
Recommended literature
Bármely statisztika könyv.
Conditions for acceptance of the semester
Maximum 1 hiányzás. A saját adatok értékelése és az eredmények beadása, valamint aktív részvétel az órákon.
Mid-term exams
Hétről-hétre rövid beszámolás a csoportnak a munka haladásáról.
Making up for missed classes
Egy pótló foglalkozás
Exam topics/questions
Aktív részvétel mellett a saját kutatási beszámoló elkészítése és beadása.
Examiners
Instructor / tutor of practices and seminars
- Pótó László