Home Oktatás GYTK

  • Nyomtatás

Biostatisztika alkalmazása II. (GYTK1011biostalk2)

szabadon választható tantárgy gyógyszerész hallgatók számára
II. évfolyamtól, 2. félév

Kurzuskód: GYTK1011biostalk2

Előadó: Dr. Boda Krisztina tudományos főmunkatárs (koordinátor), Dr. Nyári Tibor tudományos munkatárs

Időterv: az oktatás II. évfolyamtól, második félévben történik. Óraszám: heti 2 óra


A tantárgy célja és specifikus célkitűzései
A tantárgy célja a biostatisztikai módszerek alkalmazásának ismertetése  kutatási, kísérletes adatok illetve felmérések adatainak kiértékelésére, számítógépes statisztikai programrendszerek használata. biostatisztika leggyakrabban alkalmazott  módszereinek ismertetése, alkalmazása és az eredmények interpretálása. A kurzus segítséget nyújthat tudományos diákköri munka, szakdolgozat illetve bármely kutató munka során keletkezett adatok szakszerű feldolgozásában, prezentálásában. A cél elsősorban a megfelelő módszer megtalálása, az adatok előkészítése, számítógépes futtatás és az eredmények értelmezése. Nem cél a matematikai statisztika elméletének részletezése, hanem a módszer elvi alapjainak, alkalmazhatóságának az ismertetése.

Évközi ellenőrzés módjai:
A félév során két alkalommal (6.-7. héten és az utolsó előtti héten) 1-1 órás dolgozatot kell írni. Javítási lehetőség: az utolsó héten az egész évi anyagból kell dolgozatot írni. Az első dolgozat maximum 40 pontos, a második dolgozat maximum 60 pontos, a két dolgozat összpontszáma maximum 100 pont lehet.

Számonkérés
A hallgatók az anyagból egy feladatsort kapnak a készüléshez, az elméleti részhez pedig konkrét kérdéseket. A dolgozatok alkalmával egy feladatlapot kell írásban kitölteni, amely elméleti és gyakorlati részből áll. A gyakorlati feladatok egy részét kézi kalkulátorral, másik részét számítógépes szoftverrel kell megoldani. Megengedett segédeszköz egy képletgyűjtemény, a hallgató által egy A4-es lapra felírt információ és a számítógépes rendszer futtatási utasítása.  A félév végén a tantárgyat 5 fokozatú jeggyel értékeljük az alábbi táblázat szerint:

Teljesítmény

Minősítés

0 - 50 %

elégtelen (1)

51-62.5 %

elégséges (2)

63-75 %

közepes (3)

76 -91 %

jó (4)

92-100 %

jeles (5)

Az oktatás módszere

A számítógépes kabinetekben zajló órákon valamely statisztikai szoftver (SPSS vagy R) használatát tanulják meg a hallgatók. Az óra elején rövid elméleti áttekintést kapnak a hallgatók a módszerről és alkalmazásának feltételeiről, majd konkrét feladat megoldása következik a megfelelő program lefuttatásával és a program által kiírt eredményt értelmezésével. Emellett azonban kézi számolást is kell végezniük a hallgatóknak egyszerűbb esetekben, esetleg házi feladat formájában. A kézi számolás eredményét össze kell vetni a statisztikai program eredményével.

Részletes tematika

  1. Nemparaméteres módszerek. Rangszámok, kapcsolt rangok képzése.. Előjelpróba ill. előjeles rangpróba, Mann-Whitney U próba, Kruskal Wallis próba, Spearman f. rangkorreláció. A nemparaméteres próbák használatának előnyei és hátrányai, választás a paraméteres és nemparaméteres próba között.
  2. Áttekintés a variancia analízis egyéb eseteiről: két- és többszempontos variancia analízis, interakciók, ismételt méréses variancia analízis. Gyakorlás: GLM.
  3. Többváltozós módszerek I: többváltozós regresszió, diszkriminancia analízis rövid összefoglalása példákkal. Gyakorlás.
  4. Többváltozós módszerek II: faktor- cluster analízis példákkal. Gyakorlás: 3 dimenziós adatábrázolás.
  5. Epidemiológiai alapfogalmak. Bevezetés. Hányadosok -incidencia, prevalencia. 2x2-es kontingencia táblák I.: Szenzitivitás, specificitás, pozitív, negatív prediktív értékek, validitás.
  6. Deszkriptív és analitikus epidemiológiai módszerek I.: Eset-kontroll és kohorsz vizsgálatok 2x2-es kontingencia táblázatok II. : Esélyhányados, relatív kockázat.
  7. Deszkriptív és analitikus epidemiológiai módszerek II.: Chi-négyzet próba 2x2-es kontingencia táblázatok III. Konfidencia intervallum.
  8. Deszkriptív és analitikus epidemiológiai módszerek III.: Keresztmetszeti vizsgálatok. 2x2-es kontingencia táblázatok IV. Igazított esélyhányados. rxs kontingencia táblázatok
  9. Intervenciós epidemiológia. Randomizált "kettős-vak" kísérletek tervezése feldolgozása.
  10. Epidemiológiai tanulmányok tervezése. Minta elemszámának meghatározása. Feldolgozás, adatelemzés I.
  11. Epidemiológiai tanulmányok feldolgozása, adatelemzése II: logisztikus regresszió.
  12. Epidemiológiai tanulmányok kiértékelése, prezentálása

 

Ajánlott jegyzetek, irodalom: kötelező irodalom nincs, az előadások diái és egy szöveges és kézirat letölthetők az intézet honlapjáról és a Coospace-ről.
Ajánlott irodalom: 

  • Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007. R kódok letölthetők: http://biostatkonyv.hu/
  • Hajtman Béla: Bevezetés a biostatisztikába nem csak orvosoknak. Edge 2000 Kiadó, 2012.
  • A. Naiman, R. Rosenfeld, G. Zirkel: Understanding Statistics. McGraw-Hill Book Company, 1983.
  • M.J. Campbell, D. Machin: Medical Statistics. A Commonsense Approach. John Wiley & Sons Chichester-New York- Brisbane-Toronto-Singapore , 1993.
  • D. G. Altman: Practical Statistics for Medical Research. Chapman & Hall London · Glasgow · Weinheim · New York · Tokyo · Melbourne · Madras, 1995.
  • Nyomtatás

Biostatisztika (GYTK541, GYTK542)

gyógyszerész hallgatók számára
I. évfolyam, 2. félév

Kreditérték: 2 kreditpont
Előadás: heti 1 óra     Vizsgaforma: kollokvium ötfokozatú
Gyakorlat: heti 1 óra     Vizsgaforma: aláírás
Kötelező irodalom: nincs, az előadások diái és egy szöveges és kézirat letölthetők a Coosppace-ről.


Ajánlott irodalom:
1. Hajtman Béla: A biometria alapjai. Egyetemi jegyzet, SOTE, Budapest, 1983.
2. Vargha András: Matematikai statisztika pszichológiai, nyelvészeti és biológiai alkalmazásokkal. Pólya Kiadó, 2000.
3. Dinya Elek: Biometria az orvosi gyakorlatban. Medicina Könyvkiadó Rt. Budapest, 2001.
4. Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007.


Tárgyfelvétel előfeltétele: a matematika tantárgy (GYTK 021, GYTK022) elvégzése
Tematika (előadások és a hozzá kapcsolódó gyakorlatok, szemináriumok)

 

Tantárgyi követelmény: az órák folyamatos látogatása kötelező, egy félév során maximum 3 alkalommal lehet hiányozni. A gyakorlatokon mindkét dolgozatot meg kell írni. A dolgozatírásnál kalkulátor, képletgyűjtemény és egy A4-es lapra kézzel írott információ használata megengedett.
A számonkérés módja: a gyakorlaton a félév során két dolgozatot kell írni, maximum 50-50 (összesen 100 pontért). A gyakorlat értékelése három fokozatú jeggyel történik: kiválóan megfelelt (95 felett), megfelelt (50-95), nem felelt meg (50 alatt). Javítási lehetőség: a két dolgozat újra írása, mely az eddigi pontszámot felülbírálja. A gyakorlat eredménye 1/3 részben, maximum 10 ponttal járul hozzá a vizsgajegyhez.  A pontszámok megállapítása az alábbi táblázat alapján történik:

  • 0–50 gyakorlati pont: 0 vizsgapont

  • 51–54 gyakorlati pont: 5 vizsgapont

  • 55-64 gyakorlati pont: 6 vizsgapont

  • 65–74 gyakorlati pont: 7 vizsgapont

  • 75–84 gyakorlati pont: 8 vizsgapont

  • 85–94 gyakorlati pont: 9 vizsgapont

  • 95–100 gyakorlati pont: 10 vizsgapont

Vizsga. A félév lezárása kollokviummal történik. A hallgatók a szemeszter végén számítógépes tesztvizsgát, kollokviumot tesznek. A vizsgára az ETR rendszerben kell jelentkezni. A megadott vizsganapokra való jelentkezések az ETR rendszerben automatikusan a vizsgát megelőzően 24 órával záródnak le. Ismételt vizsga letétele a Tanulmányi és Vizsgaszabályzat általános rendelkezései alapján történik. Utóvizsga héten csak ismételt vizsgára van lehetőség. A tesztvizsga során csak a képletgyűjtemény és hagyományos kézi számítógép használható. Meg nem engedett segédeszköz (mobiltelefon, fényképezőgép, stb.) alkalmazása esetén a vizsga automatikusan sikertelen és a gyakorlatról hozott pontszámok törlődnek.

A kollokviumon maximum 20 pont szerezhető, ebből legalább 10 pontot el kell érni a sikeres vizsgához. A tesztvizsgán legalább 10 pontot elérők esetén a vizsgapontszámhoz hozzáadjuk a gyakorlaton szerzett maximum 10 pontot. A végleges jegy megállapítása az alábbi táblázat szerint történik:

  • 0–14 pont: elégtelen

  • 15–18 pont: elégséges

  • 19–21 pont: közepes

  • 23–26 pont: jó

  • 27–30 pont: jeles

Bónusz pont. A félév során 3, az előadónak beadandó házi feladat lesz egyenként 5-5-5 pontszámmal. A legalább 8 pontot elérők plusz 1 vizsgapontot kapnak.

A vizsgára való jelentkezés, vizsgahalasztás: az ETR rendszeren keresztül történik

 

Tematika

Hét

Előadás

Gyakorlat

1.

Adattípusok, diszkrét és folytonos eloszlás, jellemzők.

Kézzel: oszlopdiagram, hisztogram, átlag-szórás

2.

Valószínűség, feltételes valószínűség. Valószínűségi változó. Változók eloszlása, nevezetes diszkrét és folytonos eloszlások.

Egyszerű feladatok a valószínűségszámításra, diagnosztikus tesztek mérőszámainak számítása. Átlag-szórás diagram, box diagram a mintabeli jellemzők alapján, ezek összehasonlítása a hisztogrammal.

3.

Sűrűségfüggvény, normális eloszlás, a 68-95-99 „szabály”. Becslés, konf. intervallum, az átlag szórása.

Valószínűségek meghatározása a normális eloszlás táblázata alapján. Feladatok a normális eloszlásra.

4.

Konfidencia intervallum az átlagra ismeretlen szórás esetén, statisztikai szignifikancia

Konfidencia intervallum számítás kézzel. A t-táblázat használata. Egyszerű szignifikanciavizsgálat konfidencia-intervallum alapján.

5.

Hipotézisvizsgálat, egymintás t-próba konfidencia-intervallum, táblázat és p-érték alapján

Egymintás t-próba elvégzése kézzel átlagból-szórásból. Géppel: páros t-próba.

6.

egymintás t-próba
és páros t-próba.

Dolgozat: 1 kézi, 1 gépi, vagy 2 kézi, de legyen benne SPSS eredmény értékelése.

7.

Hipotézisvizsgálat általában, egy-és kétoldalú próbák, hibák, erő, kétmintás t-próba

Kézzel: Varianciák összehasonlítása, kétmintás t-próba eredményének értelmezése elvégzett számítás alapján.

8.

Varianciaanalízis

kétmintás t és One-Way ANOVA

9.

Korreláció, regresszió, transzformációk

Korreláció „szemmel” – http://www.ruf.rice.edu/~lane/stat_sim/reg_by_eye/
Korreláció-regresszió géppel.

10.

Gyakorisági táblázatok, chi-négyzet próba

Khi2 próba kézzel és géppel. File: GY7.doc

11.

Rangsorololáson alapuló próbák

Gyakorlás.

12.

Diagnosztikus tesztek és mérőszámaik 2x2-es táblázatok alapján

Gyakorlás.

13.

Esettanulmányok

Dolgozat: 1 kézi, 1 gépi

14.

Összefoglalás

Javítás
  • Nyomtatás

Biostatisztika

kötelező kurzus

A KURZUS ADATAI

Kurzus címe: Biostatisztika
Tanév/félév: 2019/2020. tanév II. félév
Kreditérték: 3 kreditpont
Előadás: heti 1 óra (GYTKm541), vizsgaforma: kollokvium
Gyakorlat/szeminárium: heti 1 óra (GYTKm542), vizsgaforma: aláírás

A KURZUS CÉLJA

A kurzus célja, hogy a hallgató megismerje és képes legyen alkalmazni a klinikai és kutató gyógyszerészi területen leggyakrabban használt statisztikai ismereteket, egy statisztikai program vagy egy orvosi cikk statisztikai eredményeit tudja értelmezni.
A kurzus elvégzése során a hallgatók megtanulják az adat, adatbázis fogalmát. Képesek lesznek megfogalmazni az adott kísérleti elrendezéshez tartozó hipotéziseket, elkészíteni a szükséges adatbázist, meghatározni az adatbázisban szereplő változók típusait, illetve jellemezni azok mintabeli eloszlását.
A hallgatók megismerik a orvosi kutatás során leggyakrabban használt hipotézisvizsgálatok módszereit, megtanulják kiválasztani a hipotézisek teszteléséhez megfelelő statisztikai módszereket, lefuttatni statisztikai program segítségével. Az eredmények ismeretében képesek lesznek megfelelő statisztikai és gyógyszerészeti következtetéseket levonni, illetve azokat a szakma elvárásainak megfelelően értelmezni. El tudják dönteni, mikor szükséges statisztikus segítségét kérni.

Előfeltételek (a tantárgy céljainak és követelményeinek eléréséhez szükséges, előzetesen elvárt tanulási eredmények vagy teljesített tantárgy): a matematika GYTK021, GYTK022) tárgyak sikeres teljesítése.

TÉMAKÖRÖK

  1. Adattípusok, jellemzési és ábrázolási módjaik (folytonos és diszkrét változók definíciói; abszolút és relatív gyakoriság, oszlopdiagram, kördiagram; átlag, medián, módusz, terjedelem, kvartilisek, szórás, variancia, hisztogram, doboz-ábra, átlag-szórás diagram)
  2. Valószínűségszámítási alapok I (alap definíció, odds fogalma). Statisztikai becslések: pont- és intervallumbecslés. A konfidencia-intervallum fogalma. Esélyhányados és 95%-os konfidenciaintervallum számítása.
  3. Valószínűségszámítási alapok II. (feltételes valószínűség) Gyakorisági táblázatok, 2x2-es táblázatok, diagnosztikai tesztek és mérőszámaik. Diszkrét valószínűségi változó és eloszlása, várható érték és variancia.
  4. Nevezetes eloszlások. Diszkrét: binomiális eloszlás. Folytonos eloszlások, a normális eloszlás. Standardizálás, binomiális teszt változó képlete mint a standardizálás alkalmazása.
  5. Centrális határeloszlás tétel, az átlag szórása. Konfidencia-intervallum a populáció-átlagra. A Student-féle t-eloszlás.
  6. Hipotézisvizsgálatok: egymintás t-próba, binomiális teszt
  7. t-próbák (egy-mintás, páros és kétmintás t-próbák)
  8. Statisztikai hibák, egy-és kétoldalas próbák, egyszempontos ANOVA
  9. Korrelációs és regressziós modellek, regressziók transzformációkkal. Hipotézisvizsgálatok a korrelációra és a regressziós együtthatókra.
  10. Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata (Khi-négyzet próba, Fisher egzakt teszt)
  11. Nem-paraméteres módszerek (Wilcoxon-féle rank próba, Mann-Whitney teszt, Kruskal-Wallis próba, rangkorreláció)
  12. Epidemiológia: 2x2-es táblázatok, esélyhányados, relatív kockázat, hipotézisvizsgálatok az esélyhányadosra és a relatív kockázatra. Egyezés mérése kappa statisztikával.
  13. Túlélés elemzés: halandósági táblák, Kaplan-Meier módszer.
  14. Összefoglalás

A TANTÁRGY TELJESÍTÉSÉNEK FELTÉTELEI

A vizsgára jelentkezés előfeltétele a gyakorlat teljesítése
Félév végi vizsga (kollokvium):

  • Coospaces teszt a teljes félév elméleti és gyakorlati anyagából (statisztikai program használata nem szerepel a tesztkérdések között). A vizsgára a Neptun rendszerben kell jelentkezni. A megadott vizsganapokra való jelentkezések a Neptun rendszerben automatikusan a vizsgát megelőzően 24 órával záródnak le. Ismételt vizsga letétele a Tanulmányi és Vizsgaszabályzat általános rendelkezései alapján történik. Utóvizsgahéten csak ismételt vizsgára van lehetőség.
  • A vizsgára jelentkezés előfeltétele a gyakorlat teljesítése
  • A kollokvium eredménye a következő részekből tevődik össze:

1. Gyakorlaton szerzett pontok átszámítása vizsgaponttá:

Gyakorlati pont Vizsgapont
0-50 Nem teljesített gyakorlat, nem vehető fel a vizsga. Ha valaki mégis felveszi a vizsgát, akkor annak az eredménye a vizsgateszt eredményétől függetlenül elégtelen (1)!
51-54 5
55-64 6
65-74 7
75-84 8
85-94 9
95- 10

 2. A vizsgateszten elért pontszám:

Vizsgateszt eredménye (pont)
0-9 Nem teljesített vizsga; elégtelen (1) vizsgajegy.
10-20 Teljesített vizsga

3. Amennyiben a hallgató mind a gyakorlati, mind a vizsgarészt teljesítette, a két pontszámot és a következő táblázat alapján alakul ki a végleges jegy:

Összesített pontszám Jegy 
0-14  Elégtelen (1)
15-18 Elégséges (2)
19-22 Közepes (3)
23-26 Jó (4)
27- Jeles (5)

Kötelező irodalom:

  • Coospacere feltöltött segédanyagok (előadás prezentációk, kiegészítő jegyzetek, R scriptek)

 Ajánlott irodalom:

 

  • Nyomtatás

Biostatisztika
2020/2021 II. félév

kötelező kurzus

Kurzus címe: Biostatisztika

ELŐADÁS: hetente 1 óra; Hétfő 12:00 - 13:00 online YouTube-stream formájában
  • Kreditérték: 3
  • Kódja: GYTKm541
  • Vizsgaforma: kollokvium
  • Az előadás TEA tantárgyleírása PDF formátumban

GYAKORLAT: hetente 1 óra - MS Teams csatornáin a Neptunban megadott időpontokban; kontakt oktatásra való áttérés esetén a Semmelweis kollégium tantermében.
  • Kreditérték: 0
  • Kódja: GYTKm542
  • Értékelés: aláírás
  • A gyakorlat TEA tantárgyleírása PDF formátumban

A KURZUS CÉLJA

A kurzus célja, hogy a hallgató megismerje és képes legyen alkalmazni a klinikai és kutató gyógyszerészi területen leggyakrabban használt statisztikai ismereteket, egy statisztikai program vagy egy orvosi cikk statisztikai eredményeit tudja értelmezni.
A kurzus elvégzése során a hallgatók megtanulják az adat, adatbázis fogalmát. Képesek lesznek megfogalmazni az adott kísérleti elrendezéshez tartozó hipotéziseket, elkészíteni a szükséges adatbázist, meghatározni az adatbázisban szereplő változók típusait, illetve jellemezni azok mintabeli eloszlását.
A hallgatók megismerik a gyógyszerészeti kutatás során leggyakrabban használt hipotézisvizsgálatok módszereit, megtanulják kiválasztani a hipotézisek teszteléséhez megfelelő statisztikai módszereket, lefuttatni statisztikai program segítségével. Az eredmények ismeretében képesek lesznek megfelelő statisztikai és gyógyszerészeti következtetéseket levonni, illetve azokat a szakma elvárásainak megfelelően értelmezni. El tudják dönteni, mikor szükséges statisztikus segítségét kérni.

 

A KURZUS TELJESÍTÉSÉNEK FELTÉTELEI

GYAKORLAT

Hiányzások: A gyakorlatokon való részvétel kötelező; maximum 3 hiányzás megengedett!

Félévközi számonkérés:
A gyakorlaton a félév során két zárthelyi dolgozatot kell írni, összesen 100 gyakorlati pontért Mindkét dolgozat két részből fog állni:

  • elméleti teszt (5 - 5%)
  • gyakorlati teszt (45 - 45%)

Mind a kisdolgozatok, mind a zárthelyi dolgozatok Coospaces tesztek lesznek.
Pótlási, javítási lehetőségek:

  •   A gyakorlatok nem pótolhatók, minden hallgató az általa a Neptunban felvett gyakorlatra köteles bejárni
  •   Zárthelyi dolgozatok közül az egyik javításárára vagy pótlására az utolsó szorgalmi héten lehetséges Minden esetben a megismételt dolgozat pontszáma fog beszámítani a jegybe. A jegy az elért pontszám százaléka szerint:

Félév végi értékelés:
A gyakorlaton szerzett pontok alapján a gyakorlat értékelése

Gyakorlati pont     Értékelés

  • 0-50,99      Nem teljesített gyakorlat, nem vehető fel a vizsga Ha valaki mégis felveszi a vizsgát, akkor annak az eredménye a vizsgateszt eredményétől függetlenül elégtelen (1)!
  • 51-100       aláírás

ELŐADÁS

Félév végi vizsga (kollokvium):
A vizsgára jelentkezés előfeltétele a gyakorlat teljesítése.
A félév végi ötfokozatú értékeléssel zárul. Az eredmény két részből tevődik össze:

  • A gyakorlati dolgozatok vizsgapontokká átszámolt pontjai
  • Félévi vizsga eredménye

Gyakorlaton szerzett pontok átszámítása vizsgaponttá:
Gyakorlati pont     Vizsgapont

  • 0-50,99       Nem teljesített gyakorlat, nem vehető fel a vizsga.
  • 51-54,99     5
  • 55-64,99     6
  • 65-74,99     7
  • 75-84,99     8
  • 85-94,99     9
  • 95- 100      10

Félév végi vizsga  - Coospace teszt
Coospaces teszt a teljes félév elméleti és gyakorlati anyagából A vizsgára a Neptun rendszerben kell jelentkezni. A megadott vizsganapokra való jelentkezések a Neptun rendszerben automatikusan a vizsgát megelőzően 24 órával záródnak le. Ismételt vizsga letétele a Tanulmányi és Vizsgaszabályzat általános rendelkezései alapján történik. Utóvizsgahéten csak ismételt vizsgára van lehetőség.
A vizsgateszten maximum 20 pont szerezhető
Vizsgateszt pontszáma

  • 0-9         Nem teljesített vizsga; elégtelen (1) vizsgajegy.
  • 10-20     Teljesített vizsga

Vizsgajegy
Amennyiben a hallgató mind a gyakorlati, mind a vizsgarészt teljesítette, a két pontszámot összeadjuk, és a következő táblázat alapján alakul ki a végleges jegy:
Összesített pontszám     Jegy

  • 0   - 14,99        Elégtelen (1)
  • 15 - 18,99        Elégséges (2)
  • 19 - 22,99        Közepes (3)
  • 23 - 26,99        Jó (4)
  • 27 -                  Jeles (5)

 TÉMAKÖRÖK

  1. Adattípusok, jellemzési és ábrázolási módjaik (folytonos és diszkrét változók definíciói; abszolút és relatív gyakoriság, oszlopdiagram, kördiagram; átlag, medián, módusz, terjedelem, kvartilisek, szórás, variancia, hisztogram, doboz-ábra, átlag-szórás diagram)
  2. Valószínűségszámítási alapok I (alap definíció, odds fogalma). Statisztikai becslések: pont- és intervallumbecslés. A konfidencia-intervallum fogalma. Esélyhányados és 95%-os konfidenciaintervallum számítása.  
  3. Valószínűségszámítási alapok II. (feltételes valószínűség) Gyakorisági táblázatok, 2x2-es táblázatok, diagnosztikai tesztek és mérőszámaik. Diszkrét valószínűségi változó és eloszlása, várható érték és variancia.
  4. Nevezetes eloszlások. Diszkrét: binomiális eloszlás. Folytonos eloszlások, a normális eloszlás. Standardizálás, binomiális teszt változó képlete mint a standardizálás alkalmazása.
  5. Centrális határeloszlás tétel, az átlag szórása. Konfidencia-intervallum a populáció-átlagra. A Student-féle t-eloszlás.  
  6. Hipotézisvizsgálatok: egymintás t-próba, binomiális teszt
  7. t-próbák (egy-mintás, páros és kétmintás t-próbák)
  8. Statisztikai hibák, egy-és kétoldalas próbák, egyszempontos ANOVA
  9. Korrelációs és regressziós modellek, regressziók transzformációkkal. Hipotézisvizsgálatok a korrelációra és a regressziós együtthatókra.
  10. Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata (Khi-négyzet próba, Fisher egzakt teszt)
  11. Nem-paraméteres módszerek (Wilcoxon-féle rank próba, Mann-Whitney teszt, Kruskal-Wallis próba, rangkorreláció)
  12. Epidemiológia: 2x2-es táblázatok, esélyhányados, relatív kockázat, hipotézisvizsgálatok az esélyhányadosra és a relatív kockázatra. Egyezés mérése kappa statisztikával.
  13. Túlélés elemzés: halandósági táblák, Kaplan-Meier módszer.


KÖTELEZŐ IRODALOM

  1. Az előadások óravázlatai. Letölthetők a Coospace-ről.
  2. Szűcs, Mónika; Rárosi, Ferenc; Griechisch, Erika: 0. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : bevezetés az R, RStudio használatába. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  3. Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 1. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : változók jellemzése : a minta eloszlása. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  4. Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 2. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : valószínűség, feltételes valószínűség, diagnosztikus tesztek. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  5. Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 3. Bevezetés a biostatiszt.ikába és az R program használatába I. : a populáció eloszlása : elméleti eloszlások. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  6. Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 4. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : statisztikai becslések, konfidencia intervallum. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  7. Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 5. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : Hipotézisvizsgálatokról általánosan - első és másodfajta hiba. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  8. Szűcs, Mónika; Rárosi, Ferenc; Griechisch, Erika: 6. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : T-próbák. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  9. Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 7. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : Korrelációszámítás. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  10. Szűcs, Mónika; Rárosi, Ferenc; Griechisch, Erika: 8. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : Regressziószámítás - Lineáris regresszió. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
  11. Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 9. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : Khi-négyzet próba függetlenségvizsgálatra. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)


AJÁNLOTT IRODALOM

  1. Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007. R kódok letölthetők: http://biostatkonyv.hu/
  2. Vargha András: Matematikai statisztika pszichológiai, nyelvészeti és biológiai alkalmazásokkal. Pólya Kiadó, 2000.
  3. Dinya Elek: Biometria az orvosi gyakorlatban. Medicina Könyvkiadó Rt. Budapest, 2001.
  4. Douglas G- Altman: Practical statistics for medical research. Chapman & Hall, 1995.
  5. Khan Academy: https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability Crash Course (Statistics): https://www.youtube.com/playlist?list=PL8dPuuaLjXtNM_Y-bUAhblSAdWRnmBUcr