BMETEKTMsCSTKT-00

Nyomtatóbarát változatNyomtatóbarát változat
Tantárgy azonosító adatok
A tárgy címe: 
Statisztika és kísérlettervezés
A tárgy angol címe: 
Statistics and Experimental Design
A tárgy rövid címe: 
StatisztikaÉsKísérlettervezés
2
0
2
v
Kredit: 
4
A tantárgy felelős tanszéke: 
Kognitív Tudományi Tanszék
A tantárgy felelős oktatója: 
Dr. Babarczy Anna
A tantárgy felelős oktatójának beosztása: 
egyetemi docens
Akkreditációs adatok
Akkreditációra benyújtás időpontja: 
2025.04.09.
Akkreditációs bizottság döntési időpontja: 
2025.04.14.
Tematika
A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában: 
TTK Számítógépes és kognitív idegtudomány MSc szak kötelező tárgya
A tantárgy részletes tematikája magyarul és angolul: 

A tárgy megismerteti a hallgatókkal a kísérleti tudományok általános alapelveit kísérleti, ezen belül a pszichológiában használatos kísérleti paradigmákat és az adatok statisztikai elemzésének módszereit. A laborgyakorlatok során a hallgatók megtanulják statisztikai szoftverek használatát.

1. A kísérlettervezés alapelvei, kísérleti paradigmák.
2. A leíróstatisztika eszközei.
3. Hipotézis-tesztelés, a z-próba.
4. Statisztikai power, konfidencia intervallumok.
5. Korreláció.
6. Regresszió.
7. Parametrikus tesztek I: a t-próba.
8. Parametrikus tesztek II: ANOVA modellek.
9. Nominális változók tesztjei.
10. Nem-parametrikus tesztek, adattranszformációk.
11. MANOVA, ANCOVA.

The course introduces students to the general principles of experimental science and, within that, the experimental paradigms and the methods of statistical data analysis used in psychology. The lab sessions involve practical exercises using statistical software.

1. The principles of experimental design and experimental paradigms in psychology.
2. Descriptive statistics.
3. Hypothesis testing and the z-distribution.
4. Statistical power and confidence intervals.
5. Correlation analysis.
6. Linear regression models.
7. Parametric statistics I: the t-test.
8. Parametric statistics II: ANOVA models.
9. Tests with nominal data.
10. Non-parametric tests and data transformation.
11. MANOVA, ANCOVA.

Követelmények szorgalmi időszakban: 
Az aláírás feltétele a kiadott házi feladatok teljesítése
Követelmények vizsgaidőszakban: 
Írásbeli vizsga
Pótlási lehetőségek: 
A pótlási héten legfeljebb 2 házi feladat pótolható
Konzultációs lehetőségek: 
E-mailen, egyeztetés szerint
Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom: 
Andy Field, Discovering Statistics using IBM SPSS
Daniel Navarro, Learning statistics with R: A tutorial for psychology students and other beginners
A tárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
Kontakt óra: 
56
Félévközi felkészülés órákra: 
14
Felkészülés zárthelyire: 
0
Zárthelyik megírása: 
0
Házi feladat elkészítése: 
24
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló): 
0
Egyéb elfoglaltság: 
0
Vizsgafelkészülés: 
26
Összesen: 
120
Ellenőrző adat: 
120
A tárgy tematikáját kidolgozta
Név: 
Dr. Babarczy Anna
Beosztás: 
egyetemi docens
Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.): 
Kognitív Tudományi Tanszék
A tanszékvezető neve: 
Dr. Babarczy Anna