Data
Official data in SubjectManager for the following academic year: 2024-2025
Course director
-
Bugyi Beáta
docens,
Orvosi Biológiai Intézet -
Number of hours/semester
lectures: 12 hours
practices: 0 hours
seminars: 0 hours
total of: 12 hours
Subject data
- Code of subject: OGF-GBM-T
- 1 kredit
- Gyógyszerész
- Fakultatív modul
- Tavaszi
-
Exam course:Course headcount limitations
min. 5 – max. 20
Available as Campus course for . Campus-karok: GYTK TTK
Topic
Az orvos, gyógyszerész és biotechnológiai tudományok és kutatásmódszertan egyre inkább támaszkodik az adatbázisok használatára és kezelésére, valamint a leíró és induktív statisztika eszköztárára. A kurzus során az adatbáziskezelő és statisztikai programok alapjai és alkalmazási lehetőségei kerülnek bemutatásra. A hallgatók számítógépes gyakorlatok során szerezhetnek tapasztalatot és készséget a szoftverek használatában (pl. Microsoft Excel, RStudio, GPower, Microcal Origin, Minitab). Kiemelt hangsúlyt fektetünk a korszerű, motiváló oktatási módszerek alkalmazására (flipped learning, tematikus hallgatói prezentációk és projektek, saját kutatási eredmények és esettanulmányok megbeszélése) annak érdekében, hogy a hallgatók széles körű tudásra, valamint hands-on tapasztalatra tegyenek szert az adatbáziskezelésben és statisztikai analízisben. A kurzus olyan gyakorlati matematikai, informatikai és statisztikai ismeretek és jártasság elsajátítására biztosít lehetőséget, ami a természettudományos gondolkodást segíti és hasznos lehet TDK és diplomamunka, szakdolgozat, vagy más tudományos prezentáció elkészítése során.
Lectures
- 1.
Bevezetés: adatok, adatmenedzsment, a statisztika alapelvei.
- Bugyi Beáta - 2.
Programok, szoftveres felületek bemutatása.
- Bugyi Beáta - 3.
A leíró statisztika alapelvei, alkalmazások.
- Leipoldné Vig Andrea Teréz - 4.
A leíró statisztika alapelvei, alkalmazások.
- Leipoldné Vig Andrea Teréz - 5.
Az induktív statisztika alapelvei, alkalmazások.
- Gaszler Péter - 6.
Az induktív statisztika alapelvei, alkalmazások.
- Gaszler Péter - 7. Korreláció-, és regresszióanalízis. - Leipoldné Vig Andrea Teréz
- 8. Korreláció-, és regresszióanalízis. - Leipoldné Vig Andrea Teréz
- 9.
Bevezetés az R használatába.
- Bugyi Beáta - 10.
Bevezetés az R használatába.
- Bugyi Beáta - 11.
Az RStudio használata.
- Bugyi Beáta - 12.
Az RStudio használata.
- Bugyi Beáta
Practices
Seminars
Reading material
Obligatory literature
Literature developed by the Department
A kurzus MS Teams csoportjába kerül feltöltésre.
Notes
Recommended literature
Statistics Openstax, ISBN-10: 1-947172-05-0, ISBN-13: 978-1-947172-05-0
Allan G. Bluman: Elementary statistics, ISBN 978–0–07–338610–2
Myra L- Samuels, Jeffrey A. Witmer, Andrew A. Schaffner: Statistics for the life sciences, ISBN-13: 978-1-292-10181-1
James Stewart, Troy Day: Biocalculus, ISBN-13: 978-1-133-10963-1
J. Pezzullo: Biostatistics for dummies, 2013, Wiley, ISBN 978-1-118-55399-2
Conditions for acceptance of the semester
Legfeljebb 25% hiányzás megengedett.
Mid-term exams
A félévközi jegy kialakítása az alábbiak szerint történik:
a hallgatók által írt teszt/dolgozat,
vagy a hallgatók által bemutatott rövid (5-10 perc) prezentációk, projektfeladatok, jegyzőkönyv eredménye alapján.
Making up for missed classes
A tantárgyfelelőssel egyeztetett módon.
Exam topics/questions
A vizsgaidőszakban nem kerül sor számonkérésre.