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
- 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)
- Valószínűségszámítási alapok I (alap definíció, odds fogalma). Statisztikai becslések: pont- és intervallumbecslés. A konfidencia-intervallum fogalma. Esélyhányados és 95%-os konfidenciaintervallum számítása.
- Valószínűségszámítási alapok II. (feltételes valószínűség) Gyakorisági táblázatok, 2x2-es táblázatok, diagnosztikai tesztek és mérőszámaik. Diszkrét valószínűségi változó és eloszlása, várható érték és variancia.
- Nevezetes eloszlások. Diszkrét: binomiális eloszlás. Folytonos eloszlások, a normális eloszlás. Standardizálás, binomiális teszt változó képlete mint a standardizálás alkalmazása.
- Centrális határeloszlás tétel, az átlag szórása. Konfidencia-intervallum a populáció-átlagra. A Student-féle t-eloszlás.
- Hipotézisvizsgálatok: egymintás t-próba, binomiális teszt
- t-próbák (egy-mintás, páros és kétmintás t-próbák)
- Statisztikai hibák, egy-és kétoldalas próbák, egyszempontos ANOVA
- Korrelációs és regressziós modellek, regressziók transzformációkkal. Hipotézisvizsgálatok a korrelációra és a regressziós együtthatókra.
- Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata (Khi-négyzet próba, Fisher egzakt teszt)
- Nem-paraméteres módszerek (Wilcoxon-féle rank próba, Mann-Whitney teszt, Kruskal-Wallis próba, rangkorreláció)
- Epidemiológia: 2x2-es táblázatok, esélyhányados, relatív kockázat, hipotézisvizsgálatok az esélyhányadosra és a relatív kockázatra. Egyezés mérése kappa statisztikával.
- Túlélés elemzés: halandósági táblák, Kaplan-Meier módszer.
KÖTELEZŐ IRODALOM
- Az előadások óravázlatai. Letölthetők a Coospace-ről.
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- Szűcs, Mónika; Griechisch, Erika; Rárosi, Ferenc: 7. Bevezetés a biostatisztikába és az R program használatába I. : Korrelációszámítás. (EFOP-3.4.3-16-2016-00014)
- 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)
- 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
- Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007. R kódok letölthetők: http://biostatkonyv.hu/
- Vargha András: Matematikai statisztika pszichológiai, nyelvészeti és biológiai alkalmazásokkal. Pólya Kiadó, 2000.
- Dinya Elek: Biometria az orvosi gyakorlatban. Medicina Könyvkiadó Rt. Budapest, 2001.
- Douglas G- Altman: Practical statistics for medical research. Chapman & Hall, 1995.
- Khan Academy: https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability Crash Course (Statistics): https://www.youtube.com/playlist?list=PL8dPuuaLjXtNM_Y-bUAhblSAdWRnmBUcr