Methods and tools of quantitative research I. - BMEGT51STK5035-00

The aim of the course is to provide students with a solid foundation in the methodology of quantitative research, with particular emphasis on the tools of empirical data collection, measurement, and basic statistical analysis. A further objective is for students to become capable of: (1) examining simple research problems using a quantitative approach, (2) designing and conducting questionnaire-based data collection, and (3) interpreting the data and drawing basic conclusions.

1. - is familiar with the basic concepts of quantitative research (e.g., variables, measurement levels, sample, population),
2. - understands the steps of the research process, from problem formulation to the interpretation of results,
3. - is familiar with the basic principles of questionnaire design and sources of error,
4. - is familiar with basic descriptive statistical measures (mean, median, mode, standard deviation),
5. - understands the applications of simpler statistical methods (e.g., cross-tabulation, correlation).

1. - formulating research questions and hypotheses,
2. - designing simple questionnaires and preparing for their validation,
3. - organizing data collection (online or offline),
4. - conducting basic statistical analyses (e.g., using SPSS, JASP, or other software),
5. - interpreting and visually presenting results (diagrams, tables).

1. - is open to thinking based on empirical evidence,
2. - strives for objectivity and methodological rigor,
3. - takes a critical approach to data and its interpretation,
4. - is committed to adhering to research ethics standards,
5. - is sensitive to the risks of data distortion and misinterpretation.

1. - is able to independently plan and carry out small-scale research tasks,
2. - takes responsibility for conducting data collection and processing in an ethical manner,
3. - is able to make independent decisions on simple methodological issues,
4. - collaborates within a research group but carries out their own specific tasks independently,
5. - reflects on their own research activities and their limitations.

Throughout the semester, under faculty guidance and with increasing independence, students master analytical algorithms and learn to interpret the results obtained.

• - A letölthető anyagok a tantárgy Moodle kurzusában találhatók.
• - Babbie, Earl: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata. Budapest: Balassi Kiadó.
• - Sajtos László – Mitev Ariel: SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv. Budapest: Alinea Kiadó.
• - Field, Andy: Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. Sage Publications.
• - Ketskeméty László – Izsó Lajos: Bevezetés az SPSS programrendszerbe. ELTE Eötvös Kiadó.

A 2.1 és 2.2. pontban megfogalmazott célok és tanulási eredmények elérése a gyakorlatokon való aktív részvétellel, a kutatási tanulmány elkészítésével realizálódik.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: - A gyakorlatokon való aktív részvétel. - A kutatási tanulmány elkészítése és feltöltése a Moodle-be. Az AI alkalmazása megengedett, de figyelembe kell venni a kari és egyetemi ajánlásokat.

• 1. a gyakorlaton való részvétel aktivitása.: 20
• 2. a kutatási tanulmány elkészítése: 80

- Az aktív részvétel – jellegéből adódóan – nem pótolható, nem javítható, továbbá más módon nem kiválható vagy helyettesíthető. Ez ügyben a BME TVSZ előírásai az irányadók. A kutatási tanulmány kései beadására a TVSZ előírásai az irányadók.

Consulted with the Faculty Student Representative Committee, approved by the Vice Dean for Education, valid from: 04.05.2026.

A 2.1 és 2.2. pontban megfogalmazott célok és tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a következő tematikai blok-kokból áll. Az egyes félévekben meghirdetett kurzusok sillabuszaiban e témaelemeket ütemezzük a naptári és egyéb adottságok szerint