Fogászati klinikai informatika és statisztika 1.

Data

Official data in SubjectManager for the following academic year: 2024-2025

Topic

A tantárgy célja: adatok áttekintése és kezelése, valamint jellemzése grafikus és számszerű eszközökkel, a valószínűség és a statisztikai következtetés/döntés, az orvostudományban és orvosi gyakorlatban leggyakrabban használt statisztikai alapmódszerek.

További célja a statisztikai gondolkodásmód megismertetése és alapjainak begyakoroltatása. Az orvostudományban nemcsak tudományos (elméleti) háttérként, hanem a napi munka részeként is nélkülözhetetlenné váltak a statisztikával fejleszthető készségek és kompetenciák. Az orvosi döntéshozatalban kiemelten fontos az elemző és kritikus gondolkodásmód, melynek fejlesztésére szintén lehetőség van a tantárgy keretein belül.

Lectures

• 1. Bevezetés (a biometria és az orvostudomány). Relatív gyakoriság és valószínűség. - Kőnigné Péter Anikó
• 2. Változótípusok és ábrázolásuk - Kőnigné Péter Anikó
• 3. Valószínűségszámítás, diszkrét valószínűségi eloszlások - Dergez Tímea
• 4. Leíró statisztika - Dergez Tímea
• 5. Folytonos valószínűségi eloszlások - normális eloszlás - Kőnigné Péter Anikó
• 6. Statisztikai becslések. A várható érték konfidencia intervalluma. - Dergez Tímea
• 7. A hipotézisvizsgálat elve. Az egymintás és a páros t-próba. - Kőnigné Péter Anikó
• 8. A konfidencia intervallum és a hipotézisvizsgálat összevetése. A döntési hibák. - Dergez Tímea
• 9. A független mintás t-próba. A teszt ereje. - Kőnigné Péter Anikó
• 10. Nemparaméteres próbák: Előjel-, Wilcoxon-, Mann-Whitney próbák. - Dergez Tímea
• 11. Lineáris regresszió és korreláció - Dergez Tímea
• 12. Gyakorisági adatok kiértékelése: Khí-négyzet próba és Fisher-féle egzakt teszt, speciális alkalmazások. - Kőnigné Péter Anikó
• 13. A varianciaanalízis elve. - Dergez Tímea
• 14. A hipotézisvizsgálati módszerek összefoglalása. - Kőnigné Péter Anikó

Practices

• 1. Relatív gyakoriság és valószínűség, gondolkodási modellek.
• 2. Adattípusok és ábrázolásuk
• 3. Valószínűség számítás- A binomiális és a Poisson eloszlás.
• 4. Adatok számszerű áttekintése, jellemzése - leíró statisztika
• 5. Normális elosztás. Az átlag eloszlása.
• 6. Becslések. A várható érték megbízhatósági intervalluma.
• 7. 1. zárthelyi dolgozat. A hipotézistesztelés - egymintás és páros t-próba.
• 8. A független mintás t-próba, első-, másodfajú hiba.
• 9. Nemparaméteres próbák
• 10. A lineáris korreláció és regresszió.
• 11. Gyakorisági táblázatok - A khi-négyzet próba, Fisher-féle egzakt teszt.
• 12. Összefoglalás
• 13. Gyakorlás
• 14. 2. zárthelyi dolgozat

Seminars

Reading material

Obligatory literature

Literature developed by the Department

Moodle, PotePedia felületeken található

Notes

Moodle elektronikus jegyzet

Jeges Sára: Biometria

Belágyi József: Orvosi biometria, jegyzet, Pécs, 1999.

Pótó László: Biometria munkafüzet

Recommended literature

Reiczigel J., Harnos A., Solymosi N.: Biostatisztika nem statisztikusoknak, 2018.

Moore, D. S. The Basic Practice of Statistics, 7th ed., 2015.

Yates, Dan, Moore, David S., Starnes, Daren S. The Practice of Statistics (TI-83/89 Graphing Calculator Enhanced) 2/e, 2003, W.H. Freeman

Rees, W. G. Essential Statistics, Chapman and Hall, 1992

Conditions for acceptance of the semester

Két zárthelyi dolgozat teljesítése, egyenként minimum 60%-os eredménnyel, valamint óra eleji gyakorlati tesztek megírása. Legfeljebb három mulasztott gyakorlat.

Vizsga: egy elektronikus felületen történő teszt teljesítése minimum 60%-os eredménnyel vagy szóbeli felelet egy számítógéppel megoldandó feladattal és egy elméleti kérdéssel. Mindegyik részben legalább elégséges teljesítményt kell elérni.

Mid-term exams

A félév során két zárthelyi dolgozat teljesítése, egyenként minimum 60%-os eredménnyel, valamint óra eleji gyakorlati tesztek megírása szükséges a vizsgára bocsátáshoz.

Making up for missed classes

Pótló gyakorlat

Exam topics/questions

Az elméleti kérdések témakörei:

1. Mi a biometria/biostatisztika fő feladata és célja?

2. Mutassa be a statisztikai gondolkodásmód fő jellegzetességeit! A valószínűség fogalma.

3. A valószínűség-eloszlás fogalma - a diszkrét eloszlások.

4. A statisztikai gondolkodás alapelvei a kísérlettervezés szempontjából: mintaméret, reprezentativitás, rejtett változók.

5. Adat- (változó-) típusok és az adatok ábrázolásának különböző módjai

6. A minta és az alapsokaság grafikus és számszerű jellemzése

7. Folytonos adatok számszerű jellemzése-öt- és három számos jellemzés

8. A valószínűség-eloszlás fogalma - folytonos eloszlások

9. A normális eloszlás, centrális határeloszlás-tétele

10. A statisztikai becslés: pontbecslés és intervallumbecslés

11. Az átlag megbízhatósági intervalluma

12. A hipotézisvizsgálat gondolatmenete és típusai

13. Az egymintás és a páros t-próba

14. A megbízhatósági intervallum és a hipotézisvizsgálat összevetése

15. Döntési hibakockázatok és a teszt ereje

16. A két- (független-) mintás t-próba

17. Két változó kapcsolatának vizsgálata - folytonos adatok esetén

18. Két változó kapcsolatának vizsgálata - kategorikus adatok esetén

19. Kontingencia táblázat speciális alkalmazása, diagnosztikai teszt minősítése (szenzitivitás, specificitás, prediktív értékek)

20. A nem-paraméteres próbák egy- és páros minták esetén

21. A nem-paraméteres próbák független minták esetén

22. A varianciaanalízis (ANOVA) elve

Examiners

• Borbásné Farkas Kornélia
• Dergez Tímea
• Kőnigné Péter Anikó
• Makszin Lilla

Instructor / tutor of practices and seminars

• Borbásné Farkas Kornélia
• Dergez Tímea
• Kőnigné Péter Anikó
• Makszin Lilla