Versions

I. COURSE DESCRIPTION
II. SUBJECT REQUIREMENTS
III. COURSE CURRICULUM
SUBJECT DATA
OBJECTIVES AND LEARNING OUTCOMES
TESTING AND ASSESSMENT OF LEARNING PERFORMANCE
THEMATIC UNITS AND FURTHER DETAILS
Course name
METHODOLOGICAL SKILL DEVELOPMENT II.
Course code
BMEGT52M107
Course type
contact lessons
Kurzustípusok és óraszámok
Type
Lessons
Lecture
2
Practice
1
Laboratory
0
Type of assessment
mid-term grade
Number of credits
3
Course leader
Name
Dr. Geszten Dalma
Position
assistant professor
Email adress
geszten.dalma@gtk.bme.hu
Organizational unit for the subject

Department of Ergonomics and Psychology

Subject website
Language of teaching
magyar – HU
Curriculum role of the subject, recommended semester

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

Pre-requisites
strong
- Módszertani készségfejlesztés I. tantárgy teljesítése / Completion of the Methodological Skill Development I. course
weak
None
paralell
None
exclusive
None
A tantárgyleírás érvényessége
Approved by the Faculty Board of Faculty of Economic and Social Sciences, Decree No: 580768/11/2022. Valid from: 26.10.2022.

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
  1. Have a comprehensive knowledge of the main concepts used in multivariate statistics, statistical tests and their interrelationships.
  2. 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
  1. Is able to formulate his / her research questions and accordingly to determine the multivariate statistical tests necessary to justify the research questions.
  2. Able to apply relevant multivariate statistical tests, examine prerequisites, interpret statistical results.
Attitude
  1. Open to expanding knowledge related to methodological and statistical knowledge.
  2. Open and motivated to apply the acquired knowledge.
  3. Collaborates with the instructor and fellow students to expand knowledge.
  4. Open to the use of information technology tools.
  5. Systemic thinking and approach.
Autonomy and responsibility
  1. Expect and utilize new knowledge.
  2. Actively participates in the process of acquiring knowledge.
  3. Solves individual and group tasks responsibly and independently.
  4. 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

Approval and validity of subject requirements