Programme: Elective subjects
Subject Role: Elective
Recommended semester: 0
Objectives
Academic results
Knowledge
- Ismeri a tudományos kutatás főbb lépéseit
- Ismeri a kutatástechnikát támogató szoftverek kezelésének alapjait.
- Ismeri a kutatástechnika méréselméleti hátterét.
- Ismeri a magasabb szintű statisztikai módszereket
Skills
- Képes egy kutatási folyamat lépéseinek értelmezésére.
- Képes megfelelően kezelni statisztikai módszereket.
- Képes a kutatás során feltárt eredményeket értelmezni, következtetéseket levonni, eredményeket publikálni.
Attitude
- Együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval és hallgató társaival,
- Csoportos feladatvégzés, tanulás és munkavégzés esetén irányítóként és végrehajtóként egyaránt hatá-rozott, konstruktív, együttműködő, kezdeményező.
- Nyitott és befogadó az oktatás és képzés új eredményei iránt.
Independence and responsibility
- Önállóan végzi a feladatok és problémák végiggondolását és adott források alapján történő megoldá-sát,
- Nyitottan fogadja a megalapozott kritikai észrevételeket.
- Csoportmunkában a cél elérése érdekében autonóm módon, a csoport többi tagjával együttműködve (illetve esetenként azokat irányítva) mozgósítja elméleti és gyakorlati tudását, képességeit.
Teaching methodology
Materials supporting learning
- Mitev Ariel, Sajtos László: SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv
- Falus Iván, Ollé János: Statisztikai módszerek pedagógusok számára
General Rules
A 3.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése év során megírt három házi feladat eredménye alapján. Ezt módosíthatja az órákon tanúsított aktív részvétel.
Performance assessment methods
A. Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: 1. Részteljesítmény-értékelés (házi feladatok): a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelős-ség típusú kompetenciaelemeinek értékelése. B. Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés (vizsga) 1. nincs
Percentage of performance assessments, conducted during the study period, within the rating
- részteljesítmény értékelés (1. házi feladat): 33%
- részteljesítmény értékelés (2. házi feladat): 33%
- részteljesítmény értékelés (3. házi feladat): 34%
- összesen: 100%
Percentage of exam elements within the rating
Issuing grades
| % | |
|---|---|
| Excellent | -100 |
| Very good | 87–100 |
| Good | 75-87 |
| Satisfactory | 62-75 |
| Pass | 50-62 |
| Fail | < 50 |
Retake and late completion
A házi feladat a mindenkori Tanulmányi és Vizsgaszabályzat előírásai szerint, a Térítési és Juttatási Szabályzatban előírt díjak megfizetése mellett pótolható.
Coursework required for the completion of the subject
| Nature of work | Number of sessions per term |
|---|---|
| 28 | |
| 18 | |
| 14 | |
| 60 |
Approval and validity of subject requirements
Topics covered during the term
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a következő tematikai blokkokból áll. Ezek hossza alapesetben 4 óra (két hét), ám a hallgatók összetételétől és az általuk javasolt problémák tárgyalásának jellegétől függően arányuk az egyes félévek során változhat. Az egyes félévekben meghirdetett kurzusok sillabuszaiban e témaelemeket ütemezzük a naptári és egyéb adottságok szerint
| Lecture topics | |
|---|---|
| 1. | Leíró statisztika. Statisztikai programok kezelése (EXCEL / SPSS / CRAN R). |
| 2. | Statisztika története. Adatgyűjtés, primer-szekunder források. |
| 3. | Szakirodalom feltárása és feldolgozása. Méréselmélet. Mérés, mérési hiba, skálázás. |
| 4. | A kutatási terv előkészítése, lebonyolítása. Mintavétel, reprezentativitás, validitás. |
| 5. | A kutatás eredményeinek értelmezése, következtetések levonása, publikálás. Regressziók (lineáris, nem-lineárisok). Két- és többváltozós - lineáris és nemlineáris regressziók. |
| 6. | A szakdolgozatok megírásánál alkalmazható módszerek. Korrelációk, parciális korrelációszámítás. Hipotézisvizsgálat. |
| 7. | Varianciaanalízis. Faktoranalízis. Klaszteranalízis. Nem-paraméteres eljárások. |
Additional lecturers
| Name | Position | Contact details |
|---|---|---|