{"id":10850,"date":"1970-01-01T00:00:00","date_gmt":"1969-12-31T23:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/univet.hu\/oktatas\/kurzusok\/kiserletek-es-felmeresek-statisztikai-modellezese\/"},"modified":"2024-10-15T10:25:23","modified_gmt":"2024-10-15T08:25:23","slug":"kiserletek-es-felmeresek-statisztikai-modellezese","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/univet.hu\/hu\/oktatas\/kurzusok\/kiserletek-es-felmeresek-statisztikai-modellezese\/","title":{"rendered":"K\u00eds\u00e9rletek \u00e9s felm\u00e9r\u00e9sek statisztikai modellez\u00e9se"},"content":{"rendered":"<p>A\u00a0<em>Biomatematika (\u00e1llatorvosoknak)<\/em> vagy a\u00a0<em>Biomatematika Biol\u00f3gusoknak II. (BSc)<\/em> vagy a\u00a0<em>Biostatisztika (biol\u00f3gus MSc)<\/em> tant\u00e1rgyak folytat\u00e1sa.<\/p> <p>A kurzuson sz\u00f3ba ker\u00fcl, hogyan kell statisztikai szempontb\u00f3l helyesen megtervezni \u00e9s ki\u00e9rt\u00e9kelni klinikai k\u00eds\u00e9rleteket, felm\u00e9r\u00e9seket. Az egyszer\u0171 p\u00e1rhuzamos elrendez\u00e9s\u0171 (n\u00e9h\u00e1ny k\u00eds\u00e9rleti + egy kontroll csoport) k\u00eds\u00e9rletekt\u0151l az \u00a0\u00f6sszetettebb, ism\u00e9telt m\u00e9r\u00e9ses k\u00eds\u00e9rletekig \u00e1tn\u00e9zz\u00fck a legfontosabb v\u00e1ltozatokat. Megismerj\u00fck\u00a0a line\u00e1ris regresszi\u00f3, varianciaanal\u00edzis (ANOVA) \u00e9s\u00a0kovarianciaanal\u00edzis (ANCOVA) haszn\u00e1lat\u00e1t k\u00eds\u00e9rletek \u00e9s felm\u00e9r\u00e9sek statisztikai\u00a0ki\u00e9rt\u00e9kel\u00e9s\u00e9re. Az alapvet\u0151 m\u00f3dszerek mellett a tematik\u00e1ban\u00a0betegs\u00e9gek kock\u00e1zat\u00e1nak \u00e9s gyakoris\u00e1g\u00e1nak elemz\u00e9s\u00e9re alkalmas, \u00e1ltal\u00e1nos\u00edtott line\u00e1ris\u00a0modellek (GLM), valamint egyedenk\u00e9nt t\u00f6bb, megism\u00e9telt m\u00e9r\u00e9s\u00a0adat\u00e1nak feldolgoz\u00e1s\u00e1t is lehet\u0151v\u00e9 tev\u0151, \u00fan. kevert modellek (GLMM)\u00a0szerepelnek. Az\u00a0elm\u00e9leti alapok megismer\u00e9se ut\u00e1n a m\u00f3dszereket\u00a0klinikai \u00e1llatorvosi,\u00a0biol\u00f3giai, epidemiol\u00f3giai adatokra alkalmazzuk az\u00a0R program seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel.<\/p> <p>Aj\u00e1nlott irodalom:<\/p> <p>Reiczigel-Harnos-Solymosi: Biostatisztika nem statisztikusoknak, Pars kft, 2007<br \/> Faraway J. J. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Chapman &amp; Hall\/CRC, Boca Raton, Florida, 2004 and 2006.<br \/> Pinheiro J. C., Bates D. M. Mixed-Effects Models in S and S-PLUS, Springer, 2000.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A\u00a0Biomatematika (\u00e1llatorvosoknak) vagy a\u00a0Biomatematika Biol\u00f3gusoknak II. (BSc) vagy a\u00a0Biostatisztika (biol\u00f3gus MSc) tant\u00e1rgyak folytat\u00e1sa. A kurzuson sz\u00f3ba ker\u00fcl, hogyan kell statisztikai szempontb\u00f3l helyesen megtervezni \u00e9s ki\u00e9rt\u00e9kelni klinikai k\u00eds\u00e9rleteket, felm\u00e9r\u00e9seket. Az egyszer\u0171 p\u00e1rhuzamos elrendez\u00e9s\u0171 (n\u00e9h\u00e1ny k\u00eds\u00e9rleti + egy kontroll csoport) k\u00eds\u00e9rletekt\u0151l az \u00a0\u00f6sszetettebb, ism\u00e9telt m\u00e9r\u00e9ses k\u00eds\u00e9rletekig \u00e1tn\u00e9zz\u00fck a legfontosabb v\u00e1ltozatokat. Megismerj\u00fck\u00a0a line\u00e1ris regresszi\u00f3, varianciaanal\u00edzis (ANOVA) \u00e9s\u00a0kovarianciaanal\u00edzis (ANCOVA)<\/p>\n","protected":false},"author":3837,"featured_media":0,"parent":677,"menu_order":164,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-10850","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10850","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3837"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10850"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10850\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/677"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10850"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10850"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/univet.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10850"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}