• Nyomtatás

Orvosi Statisztika
2020/2021. II. félév

kötelező kurzus

A KURZUS ADATAI

Kurzus címe: Orvosi statisztika

ELŐADÁS: hetente 1 óra; csütörtök 12:00 - 13:00 online YouTube-stream formájában
  • Kreditérték: 1
  • Kódja: AOK-OMK107
  • Vizsgaforma: kollokvium
  • Az előadás TEA tantárgyleírása PDF formátumban

GYAKORLAT: hetente 2 óra - MS Teams csatornáin a Neptunban megadott időpontokban; kontakt oktatásra való áttérés esetén a Kis Oktatási Épület tantermeiben
  • Kreditérték: 2
  • Kódja: AOK-OMK108
  • Értékelés: gyakorlati jegy
  • A gyakorlat TEA tantárgyleírása PDF formátumban

A KURZUS CÉLJA

A kurzus célja, hogy a hallgató megismerje és képes legyen alkalmazni a klinikai és kutatóorvosi 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 az 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 orvosi 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 félév során, az órák elején kisdolgozatok lesznek az előző órák anyagából (elméleti, gyakorlati kérdések). Ezek összpontszáma adja az gyakorlaton szerezhető pontok maximum 10%-át a megszerzett pontszám alapján.
  • Két zárthelyi dolgozat adja a gyakorlaton szerezhető pontok 90%-át. Mindkét zárthelyi dolgozat két részből fog állni:
    • elméleti teszt (5 - 5%)
    • gyakorlati teszt (40 - 40%)

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
  • A kisdolgozatokat javítani, pótolni NEM lehet.
  • 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 kurzus értékelése 5 fokozatú gyakorlati jegy. A gyakorlati jegyet a félév során megírt dolgozatok összpontszáma alapján, az alábbi táblázat szerint számoljuk:

  • 0% – 50%                 elégtelen (1)
  • 50,01% – 62,50%     elégséges (2
  • 62,51% – 75%          közepes (3)
  • 75,01% – 87,50%     jó (4)
  • 87,51% – 100%        jeles (5)


ELŐADÁS
Félév végi vizsga (kollokvium):

A vizsgára jelentkezés előfeltétele a gyakorlat teljesítése.
Coospaces teszt a teljes félév elméleti és gyakorlati anyagából. A vizsgára a Neptun rendszerben kell jelentkezni. Ismételt vizsga letétele a Tanulmányi és Vizsgaszabályzat általános rendelkezései alapján történik. Utóvizsgahéten csak ismételt vizsgára van lehetőség.
A vizsgán maximum 20 pont szerezhető.
A jegy megállapítása a vizsgán szerzett pontok alapján történik az alábbi táblázat szerint:
  • 0–9 pont: elégtelen
  • 10–12 pont: elégséges
  • 13–15 pont: közepes
  • 16–17 pont: jó
  • 18–20 pont: jeles

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