Versions
Department of Ergonomics and Psychology
Programme: Pszichológia mesterszak - Munka és szervezetpszichológia specializáció 2020/21/1 félévtől
Subject Role: Kötelező
Recommended semester: 2
Programme: Pszichológia mesterszak - Kognitív pszichológia specializáció 2020/21/1 félévtől
Subject Role: Kötelező
Recommended semester: 2
Objectives
The main objective of the course is to provide students with a stable applied knowledge of research methodology after completing the course, as well as to understand and be able to apply multivariate statistical models and tests that can be used well in both corporate and academic environments.
Learning outcomes
Knowledge
- Have a comprehensive knowledge of the main concepts used in multivariate statistics, statistical tests and their interrelationships.
- Knows the multivariate methods, statistical tests that can be used for the analysis of the data, their theoretical background, the purpose, conditions and methods of their application.
Ability
- Is able to formulate his / her research questions and accordingly to determine the multivariate statistical tests necessary to justify the research questions.
- Able to apply relevant multivariate statistical tests, examine prerequisites, interpret statistical results.
Attitude
- Open to expanding knowledge related to methodological and statistical knowledge.
- Open and motivated to apply the acquired knowledge.
- Collaborates with the instructor and fellow students to expand knowledge.
- Open to the use of information technology tools.
- Systemic thinking and approach.
Autonomy and responsibility
- Expect and utilize new knowledge.
- Actively participates in the process of acquiring knowledge.
- Solves individual and group tasks responsibly and independently.
- Plans and carries out his / her activities independently.
Methodology of teaching
Lectures, written and oral communication, use of IT tools and techniques, independent work.
Materials supporting learning
- Takács Szabolcs: Bevezetés a matematikai statisztikába - Elmélet és gyakorlat 1. és 2., Antarész Kiadó, Budapest, 2016/2017.
General Rules
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése évközi teljesítménymérés alapján történik.
Performance evaluation methods
A Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: a) Részteljesítmény értékelés (3 projektfeladat): a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek komplex értékelési módja, melynek megjelenési formája tudományos poszterek készítése 3 különböző többváltozós statisztikai témában. b) Részteljesítmény értékelés (prezentáció): a tantárgy tudás, képesség, valamint önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek komplex értékelési módja, a félév során elkészített egyik poszter prezentációja által.
Proportion of performance evaluations performed during the diligence period in the rating
- részteljesítmény értékelés (projektfeladat): 30
- részteljesítmény értékelés (projektfeladat): 30
- részteljesítmény értékelés (projektfeladat): 30
- részteljesítmény értékelés (prezentáció): 10
- összesen: 100
Proportion of examination elements in the rating
- :
The condition for obtaining the signature, validity of the signature
Az aláírás megszerzésének feltétele, hogy a projektfeladatok mindegyikét teljesítse.
Grading
% | |
---|---|
Excellent | 96 |
Very good | 86–95 |
Good | 75–85 |
Satisfactory | 65–74 |
Pass | 50–64 |
Fail | < 50 |
Correction and retake
A poszterek késedelmesen a szorgalmi időszak utolsó napján 23:55 óráig adhatók be elektronikus formában. A prezentáció a pótlási hét utolsó napjáig pótolható az oktató által meghatározott időpontban.
Study work required to complete the course
Work type | Amount of work hours |
---|---|
Részvétel a kontakt tanórákon | 42 |
Projektfeladatok (poszterek) elkészítése | 36 |
Prezentáció | 12 |
Összesen | 90 |
Approval and validity of subject requirements
Topics discussed during the semester
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a következő tematikai blokkokból áll. Az egyes félévekben meghirdetett kurzusok sillabuszaiban e témaelemeket ütemezzük a naptári és egyéb adottságok szerint.
Topics of lectures | |
---|---|
1. | Többszempontos lineáris regresszió, bináris logisztikus regresszió; |
2. | Többszempontos varianciaanalízis; |
3. | Faktorelemzés (megerősítő és feltáró); |
4. | Skálák megbízhatósági elemzése; |
5. | Klaszterelemzés; |
6. | Q-módszertan |
Lecturers participating in teaching
Name | Rank | Contact |
---|---|---|
Dr. Geszten Dalma | Egyetemi adjunktus | geszten.dalma@gtk.bme.hu |
Dr. Takács Szabolcs | Egyetemi docens, megbízott előadó | takacs.szabolcs.dr@gmail.com |
Krén Heléna | Ph.D hallgató | kren.helena@edu.bme.hu |
Halmos Alexandra | Ph.D hallgató | halmos.alexandra@gtk.bme.hu |