Data
Official data in SubjectManager for the following academic year: 2026-2027
Course director
-
Takács-Lovász Krisztina
tudományos munkatárs,
Farmakológiai és Farmakoterápiai Intézet -
Number of hours/semester
lectures: 10 hours
practices: 2 hours
seminars: 0 hours
total of: 12 hours
Subject data
- Code of subject: OGF-BAB-T
- 1 kredit
- Gyógyszerész
- Fakultatív modul
- tavaszi félév
-
Course headcount limitations
min. 5 – max. 15
Available as Campus course for . Campus-karok: ÁOK GYTK
Topic
A tantárgy célja, hogy bevezesse a hallgatókat a biológiai és orvosbiológiai kutatásokban alkalmazott adatkezelési és statisztikai alapfogalmakba, valamint gyakorlati készségeket biztosítson az adatelemzéshez szükséges modern eszközök használatában. A kurzus során a hallgatók megismerkednek az adatok megfelelő strukturálásával, az alapvető statisztikai szemlélettel, a hipotézisvizsgálat alapelveivel, valamint a kísérlettervezés legfontosabb szempontjaival. A képzés hangsúlyt fektet a többszörös összehasonlítások problémájára, a statisztikai erő (power) és effektusméret értelmezésére, valamint az omikai adatok elemzésével kapcsolatos sajátos kihívásokra. A hallgatók gyakorlati példákon keresztül sajátítják el az adatkezelést Excel és RStudio környezetben, és egy kisebb projekt keretében saját kutatási kérdésükhöz kapcsolódó elemzési tervet dolgoznak ki.
A tantárgy célja a kritikus statisztikai gondolkodás fejlesztése és annak támogatása, hogy a hallgatók önállóan és megalapozottan tudják értelmezni, elemezni és prezentálni kutatási adataikat.
Lectures
- 1. A kurzus bemutatása, adatkezelési alapelvek, Excel alapok - Takács-Lovász Krisztina
- 2. Adattípusok és alapstatisztika - Takács-Lovász Krisztina
- 3. Adateloszlások jellemzése - Takács-Lovász Krisztina
- 4. Kutatási kérdés, hipotézisalkotás, statisztikai gondolkodás - Takács-Lovász Krisztina
- 5. Többszörös összehasonlítások ( multiple testing, FDR, Bonferroni, omikai példák) - Takács-Lovász Krisztina
- 6. Power analízis és effektusméret becslés - Takács-Lovász Krisztina
- 7. Clustering - Takács-Lovász Krisztina
- 8. Változók közötti kapcsolatok vizsgálata - Takács-Lovász Krisztina
- 9. Regresszió analízis - Takács-Lovász Krisztina
- 10. Kísérlettervezés laboratóriumi környezetben - Takács-Lovász Krisztina
Practices
- 1. Gyakorlati példa - Takács-Lovász Krisztina
- 2. Saját kísérletre/munkára való ötletelés - Takács-Lovász Krisztina
Seminars
Reading material
Obligatory literature
Literature developed by the Department
Notes
Recommended literature
Molecular Data Analysis Using R / Csaba Ortutay, Zsuzsanna Ortutay / Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, Inc. , [2017]
Shahbaba, Babak. (2012). Biostatistics with R: An Introduction to Statistics Through Biological Data. 10.1007/978-1-4614-1302-8.
Conditions for acceptance of the semester
Hallgató rendelkezzen saját laptoppal, amivel tud dolgozni.
Mid-term exams
Rövid, tananyag megértését segítő kérdésekre adott válasz formájában, illetve beadandó dolgozat.
Making up for missed classes
Beadandó
Exam topics/questions
-
Examiners
Instructor / tutor of practices and seminars
- Takács-Lovász Krisztina