Biostatisztikai modellek az élettudományokban
2019/2020
Mind a 4 Doktori Iskolában meghirdetendő szabadon választható fél éves kurzus PhD hallgatók számára
Szemeszter: őszi szemeszter, heti 2 óra gyakorlat
Kreditérték: 6 kredit
Kurzusfelelős: Stéhlik Jánosné Dr. Boda Krisztina nyugalmazott címzetes egyetemi tanár
Oktatók: Dr. Nyári Tibor PhD DSc egyetemi docens, Rárosi Ferenc tudományos segédmunkatárs, Szűcs Mónika tudományos segédmunkatárs, az Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet munkatársai.
Maximális létszám: 15 fő (egy számítógépes kabinet)
Feltétel: az első évben kötelező biostatisztika kurzus (AOKDI-ALA-03) elvégzése - kivéve azokat, akiket korábbi vagy máshol végzett tanulmányaik alapján felmentünk.
A kurzus célja
Ez a féléves kurzus azoknak a hallgatóknak szól, akiket mélyebben érdekel a biostatisztika és a statisztikai szoftverek világa, ezen belül is a haladó módszerek megismerése (ANOVA modellek, regressziós modellek, epidemiológia, többváltozók módszerek). Feltétele a „biostatisztika” kötelező féléves PhD kurzus elvégzése. A kötelező kurzushoz hasonlóan a módszerek megértése, azok feltételei és alkalmazása, szoftver (R ) használata és az eredmények értelmezése a cél, illetve a bonyolultabb statisztikai módszereket alkalmazó cikkek kritikus értelmezése.
Az oktatás módszere
A kurzus számítógépes kabinetben zajlik, ahol elsősorban az R statisztikai szabad szoftvert, esetleg más, az egyetemen használt szoftvereket (SPSS, Statistica for windows, SAS) alkalmazunk. A hallgatók minden órán házi feladatot kapnak a következő hétre, ezek értékelése adja az év végi jegy felét. Az év végén egy összefoglaló dolgozatot is kell írniuk.
Értékelés: gyakorlati jegy. Ez a házi feladatok pontszámaiból és az év végi dolgozat pontszámából fele-fele arányban áll össze.
| Teljesítmény, % | Minősítés |
| 0 -50% | elégtelen(1) |
| 51-62.5% | elégséges(2) |
| 63-75% | közepes(3) |
| 76-87.5% | jó(4) |
| 88-100% | jeles(5) |
Tervezett tematika
| Hét | Tananyag | Oktató(k) |
| 1. | Alapvető egyváltozós statisztikai próbák (ismétlés). t-próbák, khi-négyzet próbák. | BK |
| 2. | Korreláció, regresszió, regressziós modellek (ismétlés). | BK |
| 3. | Lineáris modell, egyszempontos ANOVA | BK |
| 4. | Kétszempontos ANOVA. | BK |
| 5. | Ismételt méréses ANOVA modellje (GLM) | BK |
| 6. | Lineáris modellek, általánosított lineáris modellek, mixed modell | BK |
| 7. | Diagnosztikus tesztek, predikciós modellek, ROC görbe | SZM |
| 8. | Predikciós modellek és alkalmazásuk diagnosztikai célokra I. | SZM |
| 9. | Predikciós modellek és alkalmazásuk diagnosztikai célokra II. | RF |
| 10. | Epidemiológiai modellezés I. Poisson regresszió | NYT |
| 11. | Epidemiológiai modellezés II. Negatív binomiális regresszió | NYT |
| 12. | Mintaelemszám-tervezés I. | RF |
| 13. | Mintaelemszám-tervezés II. | RF |
| 14. | Dolgozatírás |
Ajánlott irodalom
- Az előadások óravázlatai. Letölthetők a honlapról és a Coospace-ről.
- Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007. R kódok letölthetők: http://biostatkonyv.hu/