Bevezetés a biológiai, illetve orvostudományi kísérletek tervezésébe, kiértékelésébe

Adatok

A Tantárgybejelentőben megadott hivatalos adatok az alábbi tanévre: 2026-2027

Tantárgyfelelős

Óraszámok/félév

előadás: 10 óra

gyakorlat: 2 óra

szeminárium: 0 óra

összesen: 12 óra

Tárgyadatok

  • Kód: OOF-BAB-T
  • 1 kredit
  • Általános orvos
  • Fakultatív modul
  • tavaszi félév
Előfeltétel:

Nincs

Kurzus létszámkorlát

min. 5 fő – max. 15 fő

Campus kurzusként elérhető . Campus-karok: ÁOK GYTK

Tematika

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.

Előadások

  • 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

Gyakorlatok

  • 1. Gyakorlati példa - Takács-Lovász Krisztina
  • 2. Saját kísérletre/munkára való ötletelés - Takács-Lovász Krisztina

Szemináriumok

A tananyag elsajátításához szükséges segédanyagok

Kötelező irodalom

Saját oktatási anyag

Jegyzet

Ajánlott irodalom

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.

A félév elfogadásának feltételei

Hallgató rendelkezzen saját laptoppal, amivel tud dolgozni.

Félévközi ellenőrzések

Rövid, tananyag megértését segítő kérdésekre adott válasz formájában, illetve beadandó dolgozat.

Távolmaradás pótlásának lehetőségei

Beadandó

Vizsgakérdések

-

Vizsgáztatók

Gyakorlatok, szemináriumok oktatói

  • Takács-Lovász Krisztina