Datenbehandlung 2.

Data

Official data in SubjectManager for the following academic year: 2023-2024

Course director

Number of hours/semester

lectures: 6 hours

practices: 6 hours

seminars: 0 hours

total of: 12 hours

Subject data

  • Code of subject: ODF-FM2-T
  • 1 kredit
  • Allgemeine Humanmedizin
  • Fakultatives Modul modul
  • WS
Prerequisites:

ODF-FMA-T parallel

Course headcount limitations

min. 5 – max. 12

Topic

Das Ziel dieses Kurses ist, Studierenden zu helfen, die Diplomarbeit zu schreiben oder die eigene Studienarbeit vorzubereiten. Es umfasst vor allem zwei Bereiche: die Datensammlung und Aufbereitung der Daten für die Analyse, als auch die Durchführung der Analyse auf den Grundlagen des vorläufigen Studienplans.
Wie werden die Datensammlung und Analyse des eigenen Studienprojekt durchgeführt?
Im Rahmen des Kurses wird jeder Student die eigene Datenanalyse durchführen, basierend auf ihren eigenen Plan. Die Studenten werden Hilfe bei der Auswertung ihrer eigenen Daten und auch beim Ziehen der richtigen Schlussfolgerung bekommen. Die Schritte und Ergebnisse werden mit Hilfe einer Diskussion in der Klasse besprochen und verbessert werden.

Lectures

  • 1. Einleitung. Ein Artikel finden zu verarbeiten. Vorbereitung oder Präsentation des eigenen Datenerhebungsplans. - Kőnigné Dr. Péter Anikó
  • 2. Die Realisierung der Datenerhebung - Beispiele aufgrund der Artikel. - Borbásné Dr. Farkas Kornélia
  • 3. Vorbereitung der vorläufigen Daten für die statistische Analyse. - Kőnigné Dr. Péter Anikó
  • 4. Durchführen der eigenen statistischen Analyse - Auswahl der richtigen Methoden - Interpretation der Ergebnisse. - Borbásné Dr. Farkas Kornélia
  • 5. Ziehen von Schlussfolgerungen und Präsentation der Ergebnisse. - Kőnigné Dr. Péter Anikó
  • 6. Zusammenfassung. Konsolidierung und Auswertung der Ergebnisse. - Borbásné Dr. Farkas Kornélia

Practices

  • 1. Ein Artikel finden zu verarbeiten. Den eigenen Datenerfassungsplan ausarbeiten.
  • 2. Präsentation der Realisierung von Datenerhebung - basierend auf ausgewählten Artikel
  • 3. Erfahrungsaustausch aufgrund vorläufiger Daten - Korrekturen durchführen, wenn es nötig ist.
  • 4. Präsentation der eigenen statistischen Analyse - Methoden und Ergebnisse.
  • 5. Ziehen von Schlussfolgerungen und Präsentation der Ergebnisse.
  • 6. Übersicht und Formulieren der Ergebnisse des Kurses.

Seminars

Reading material

Obligatory literature

1-3 medizinischen Artikeln von jedem Studierenden (aus der Bibliothek, aus eigener Abteilung oder von dem Tutor der Diplomarbeit) mitgebracht

Literature developed by the Department

Andere gelieferten Hilfsmaterialien durch den Tutor der Klassen.

Notes

Recommended literature

Alle statistischen Bücher auf Studiendesign und Datenanalyse.

Conditions for acceptance of the semester

Maximal 1 Abwesenheit.

Mid-term exams

Bewerten der eigenen Daten, Einrichtung der Ergebnisse und aktive Teilnahme.

Making up for missed classes

Eine Extrastunde

Exam topics/questions

Aktive Teilnahme und Zusammenfassung und Präsentation der Ergebnisse.

Examiners

Instructor / tutor of practices and seminars

  • Borbásné Dr. Farkas Kornélia
  • Kőnigné Dr. Péter Anikó