Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Természettudományi Kar		 Tantárgy Adatlap
Tantárgy kód BMETEKTMsCSTKT-00
Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe Statisztika és kísérlettervezés
2. A tárgy angol címe Statistics and Experimental Design
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 2 + 0 + 2 v Kredit 4
4. Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend
vagy Tantárgy kód 1 Rövid cím 1 Tantárgy kód 2 Rövid cím 2 Tantárgy kód 3 Rövid cím 3
4.1
4.2
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Kognitív Tudományi Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Babarczy Anna beosztása egyetemi docens
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2025.04.09. Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2025.04.14.
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
TTK Számítógépes és kognitív idegtudomány MSc szak kötelező tárgya
11. A tárgy részletes tematikája

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.
12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban		 Az aláírás feltétele a kiadott házi feladatok teljesítése vizsga-
időszakban		 Írásbeli vizsga
13. Pótlási lehetőségek
A pótlási héten legfeljebb 2 házi feladat pótolható
14. Konzultációs lehetőségek
E-mailen, egyeztetés szerint
15. 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
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
56
16.2 Félévközi felkészülés órákra
14
16.3 Felkészülés zárthelyire
0
16.4 Zárthelyik megírása
0
16.5 Házi feladat elkészítése
24
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
0
16.8 Vizsgafelkészülés
26
16.9 Összesen
120
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
120
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Babarczy Anna
egyetemi docens
Kognitív Tudományi Tanszék
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Babarczy Anna