Porexpozíció, pneumokoniózis és tüdőrák a Saar-vidéki szénbányászok körében

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Porexpozíció, pneumokoniózis és tüdőrák a Saar-vidéki szénbányászok körében"

Átírás

1 MUNKABALESETEK ÉS FOGLALKOZÁSI MEGBETEGEDÉSEK 4.2 Porexpozíció, pneumokoniózis és tüdőrák a Saar-vidéki szénbányászok körében Tárgyszavak: szénbányapor; kvarcpor; pneumokoniózis; tüdőrák; epidemiológia. Míg a munkahelyi tisztán kvarcporterhelést a tüdő szempontjából rákkeltőnek nyilvánították, a szénbányaport kihagyták ebből a besorolásból, bár az gyakran jelentős mennyiségű kvarcport tartalmaz. A megfelelő foglalkozási betegség tüdőrák szilikózis kialakulása után mind az Egyesült Királyságban, mind Németországban csupán a szénbányászaton kívüli munkahelyi terhelésekre vonatkozik. Epidemiológiai felmérést végeztek a Saar-vidéki bányákban ahol különösen nagy a kőszénpor kvarctartalma dolgozó bányászok mortalitásával kapcsolatban, hogy megállapítsák a porterhelés és a tüdőrák-halandóság közötti összefüggést, és további információkat gyűjtsenek a szénbányászok különleges helyzetére vonatkozólag (2002). Megállapították, hogy több ilyen felmérésnek az a hibája, hogy az expozícióra és a fibrózis kialakulására vonatkozólag csak hiányos adatok állnak rendelkezésre. Ezt a hiányt kívánják pótolni az alábbi vizsgálattal. Demográfiai adatok és vizsgálati csoportok összeállítása A vizsgálati csoportot egy már 1983-ban tanulmányozott 4632 Saarvidéki bányászból állították össze. A csoport két részből állt, A csoport: a Saarbergwerke AG összes (n = 1681) bányásza, akik az évi személyzeti kimutatásban szerepeltek, a föld alatti munkát 1958-tól folytatták és között legalább öt évet töltöttek föld alatt, B csoport: azok a bányászok (n = 2951), akik az ensdorfi és redeni bányák évi kimutatásában szerepeltek, között legalább öt évig dolgoztak föld alatt és nem tartoztak az A csoportba. Ez a vizsgálati csoport a Saar-vidéki bányák föld alatt dolgozó személyzetének kb. 40%-át képezte a 70-es évek végén életben volt a mortalitási követés (follow up) idején (1980).

2 Az 1. táblázat mutatja, hogy a bányászok átlagosan a 30-as évek közepén születtek, és az 50-es évek közepén kezdték meg a föld alatti munkát. A bányászok átlag 44,2 éves korban csatlakoztak a mortalitási követéshez (1980), amelynek végén (1998) (átlag 61,9) évesek voltak. A populáció így viszonylag fiatal a mortalitási felméréshez, de az a jövőben további követést tesz lehetővé. Csupán két személy volt 85 évnél idősebb, amikor általában abból lehet kiindulni, hogy a kimutatásokban szereplő halálok adatai epidemiológiai felmérésekhez már nem használhatók. A vizsgált populáció általában már a követés kezdetén jelentős (23,8 év) expozíciótartammal rendelkezett, ami a követés végén 30,2 évre emelkedett. A föld alatt töltött évek száma 5 43 között volt, így az expozíció válasz összefüggéseket részletesen lehetett vizsgálni. 1. táblázat A vizsgált Saar-vidéki bányászok fő adatai (n = 4581), mortalitási követés (F-up) között (adatok években) Intervallum Középérték s Születési dátum ,9 8,7 Föld alatti munka kezdete ,3 8,6 Életkor a követés kezdetén végén Föld alatt töltött idő a követés kezdetén végén Expozíciós helyzet ,2 61,9 23,8 30,2 A vizsgált populáció expozíciós helyzetének kiderítésére az között végzett gravimetriás pormérésből indultak ki, amelyek közül esetben a kvarctartalmat is meghatározták. A tindallometriásan és más módszerekkel megállapított koncentrációértékeket is figyelembe véve, erre az időszakra vonatkozólag A-porkoncentráció-mérés állt rendelkezésre (2. táblázat). A gravimetriásan mért átlagos porkoncentráció 1,56 mg/m 3 volt, míg a kvarc-a-porkoncentráció átlaga 0,19 mg/m 3 -nek adódott, ami a szénbánya-a-por 10,9% kvarctartalmának felel meg. Ezeknek az adatoknak az alapján a személyzeti és munkavédelmi osztályok kimutatásaival együtt értékelték az egyes bányászokra vonatkozó évi, kumulált szén- és kvarcpor-expozíciókat. Az es időszakra vonatkozólag tindallometriás pormérési eredmények álltak rendelkezésre, amelyeket a c = 0,2 x k egyenlet segítségével gravimetriás értékké alakították. Ebből az időszakból konimetriásan (portartalommérés) meghatározott értékeket is találtak, amelyeket hamuhányaddá számították át (3760 összehasonlító mérés). Ezeknek az adatoknak az alapján meg lehetett állapítani a kumulált szén- és kvarcpor-expozíciót erre az időszakra. 8,7 8,6 8,3 6,8

3 2. táblázat A szénbánya-a-por és kvarc-a-porkoncentrációk mérése a Saar-vidéki bányákban ( ) Stacioner gravimetriás pormérések ( ) n Középérték, s Min 99. percentil, mg/m 3 mg/m 3 mg/m 3 mg/m 3 Szénbánya-A-por ,56 1,48 0,1 6,3 Kvarc-A-por ,19 0,24 0,001 1,04 Kvarctartalom, % 10,9 5,67 0,1 31,1 Stacioner gravimetriás és nem gravimetriás pormérések ( ) Szénbánya-A-por ,37 1,37 0,1 5,9 Az 1964 előtti időszakra vonatkozólag sem a műszakmunkára, sem a koncentrációra vagy intenzitásra vonatkozó adatok nem álltak rendelkezésre. A hiány pótlására a szakértői vélemények figyelembevételével két változatot próbáltak ki. Visszamenőleges extrapolációból kiindulva feltételezték, hogy a személyre vonatkozó, évi átlagos szénbánya-a-porkoncentráció visszamenőleg, naptári évenként 1%-kal emelkedett, az első öt, egyénileg dokumentált év átlagából kiindulva. A műszakok számával kapcsolatban évente két műszakkal való növekedést állapítottak meg. Ezenkívül egy másik kiegészítést is kipróbáltak, amely jóval kedvezőtlenebb helyzetet mutat. Ennek során feltételezték, hogy a koncentráció visszamenőleg naptári évenként 7%-kal növekszik, ugyancsak az első öt dokumentált expozíciós év egyéni átlagértékéből kiindulva. Ez az emelkedés megfelel a Ruhr-vidéken végzett szórványos méréseknek (1995) és a szakértők szerint reálisnak tekinthető. Emellett feltételezték, hogy a műszakok száma visszamenőleg évenként hárommal növekedett. A műszakszám növekedését évi 340-re korlátozták és az összes expozíciós adat visszamenőleges emelkedését 1939-ig követték. Az 1964 előtti kvarcpor-expozíció megállapítására feltételezték, hogy a szénbánya-a-por kvarctartalma az első öt év középértékei alapján viszszamenőlegesen évente 0,8%-kal csökkent. Ez a Saar-vidéki bányák fokozódó gépesítését tükrözi, és megfelel a lineáris regresszióanalízis során észlelt trendeknek. Ez a módszer lehetővé teszi a műszakszám, a szén- és kvarcporexpozíció értékelését kumulált alakban, a vizsgált populáció teljes expozíciótartományában. Ezenkívül megállapítható a korábbi porexpozíciós adatokban rejlő bizonytalanságok hatása az expozíció válasz összefüggésre. Az 1. ábrán látható a leírt eljárás alkalmazásának egyik példája porexpozíció meghatározására. A bányász között föld alatt dolgozott, így ezen az időn kívül a szénpor-expozíció nullára csökkent tól a megadott értékek gravimetriás, míg ig tindalloszkópos méréseken alapulnak.

4 1964 előtt felismerhető, hogy kis visszamenőleges extrapoláció esetében a porkoncentráció 2,0 mg/m 3 -ről 2,3 mg/m 3 -re emelkedett. Magas extrapoláció során az egyéni szénpor-koncentráció 1947-ben 7 mg/m 3 -re nőtt. Az expozícióértékeket naptári évekre kumulálva az átlagos expozíció a követés végéig kb mg x műszak/m 3 -re emelkedik magas extrapolációnál, míg mg x műszak/m 3 értékre alacsony extrapolációnál. Összehasonlításképpen: évente 200 föld alatti műszak megfelel 100 porév mg x műszak/m 3 kumulált terhelésnek C/mg/m 3 magas extrapoláció alacsony extrapoláció naptári idő, a 1. ábra Szénbánya-A-porkoncentráció (C) olyan bányász esetében, aki között föld alatt dolgozott (dokumentált porexpozíció 1965-től) A 2. ábra mutatja a szénbánya-a-porexpozíció évi lefolyását 4581 bányász esetében, magas extrapoláció alkalmazásakor. Jól látható az 1940 év körüli kb mg x műszak/m 3 átlagos szénbánya-a-porexpozíció csökkenése 200 mg x műszak/m 3 értékre 1998-ban. Az alacsony extrapolációs séma alkalmazásakor az évi kumulált porexpozíció átlag kb. 800 mg x műszak/m 3 -t ért el 1940 körül. Az átlagos egyéni szénbánya-a-porkoncentráció ± szórás 2,79 mg/m 3 ± 0,72 mg/m 3, ill. 3,75 mg/m 3 ± 1,38 mg/m 3 volt alacsony, ill. magas extrapoláció esetében. A kvarc-a-porexpozíció megfelelő értékei: 0,23 mg/m 3 és 0,29 mg/m 3. Ezeknek az átlagkoncentrációknak az együttes eloszlását egy bányászra vonatkozóan a 3. ábra mutatja.

5 dsc/mg műszak/m középérték 95. percentil átlag 5. percentil naptári idő, a 2. ábra Szénbánya-A-porexpozíció (SC) évente 4581 bányász esetében ( magas extrapoláció) CQ / mg/m 3 0,5 0,4 lineáris regresszió y = b * x + a a = 0,0273 b = 0,07141 r = 0,77 p < 0,0001 n = ,3 MW = 0,23 mg/m 3 0,2 0,1 MW = 2,79 mg/m C / mg/m 3 3. ábra Kvarc-A-porkoncentráció (CQ) a C szénbánya-a-porkoncentráció függvényében (egyéni középérték között végzett föld alatti munkára vonatkozólag; alacsony értékelési módszer)

6 A bányászok pneumokoniózisára vonatkozó adatok Öt tapasztalt orvos felülvizsgálta 3922 bányász röntgenfelvételét az ILO 1980 osztályozás alapján. Ezek közül képet össze tudtak vetni egy korábbi lelettel, amelyeket az 1930-as johannesburgi osztályozás szerint értékeltek. Ez lehetővé tette a kibővített johannesburgi osztályozás lineáris átalakítását az ILO 1980-as csoportosításba (659 bányász 7292 lelete). Ezzel összesen több, mint ILO szerint értékelt röntgenkép állt rendelkezésre a populációban kialakuló pneumokoniózis (a tüdő porbelégzéses betegsége) megállapításához. Az utolsó megfigyelést átlag 10 évvel a mortalitási követés befejezése előtt végezték. A Saar-vidéki bányákban többnyire közepes méretű képeket használtak a pneumokoniózis felismerésének alapjául, amely elmaradt a nagyméretű képekkel végzett értékelés mögött. A jelenlegi vizsgálat során a diagnózisok nagy- és középméretű ernyőfényképen alapultak, és minden elváltozást egészen 1/0 szórási fokig nagyfilmekkel támasztottak alá. A 4. ábra a személyévek módszerrel kapott gyakoriságot mutatja az 1/1 szórási fokú pneumokoniózis fellépésének kockázatbecsléseként. Az átlagos gyakoriság 5,5 esemény 1000 évenként. A kockázat 23,5%-ra emelkedik 40 évi föld alatti munka után, míg a 0,95-ös megbízhatósági intervallum 14,4 37,0% között van. kockázat 0,4 0,3 felső 0,95-ös megbízhatósági határ pontbecslés alsó 0,95-ös megbízhatósági határ átlagos előfordulási sűrűség = 5,5 / 1000 év 0,2 0,1 0, föld alatti munkaidő, év 4. ábra Pneumokoniózis kumulált gyakorisága ig föld alatt töltött idő folyamán (724 eset, 4581 bányász)

7 A 3. táblázat két Cox-modell eredményeit tartalmazza az 1/1 szórási fokú pneumokoniózis felléptével kapcsolatban. Az 1. modell az együttváltozókat (kor, bánya, nemzetiség, naptári idő) és mindkét porvariánst kumulált nemkvarc-a-porexpozíció, SCCQ és kumulált kvarc-a-porexpozíció, SCQ foglalja magában. Ez a modell értékeli az összes (4461) bányász adatait, akik 1965-től kockázatnak voltak kitéve. Fontos összefüggések észlelhetők a porexpozícióval kapcsolatban. A nem kvarc komponens esetében 0,012-es együttható állapítható meg, amely 1,01-es relatív kockázatnak felel meg 1000 mg/m 3 x műszakra vonatkozólag, de ez nem szignifikáns. Ezzel szemben a kvarc-a-porexpozíció tekintetében egy igen szignifikáns (0,124) koefficienst kaptak, amely 1,13-as relatív kockázatnak felel meg. A 2071 német bányász közül 2000 dohányzási szokásokra vonatkozó adatokkal 1965-től kezdve 1/1 szórási fokozatú kockázatnak volt kitéve. A 2. modell erre a részpopulációra vonatkozik (együttváltozók: kor, bánya, naptári idő, két porvariáns, cigarettacsomag-év) a dohányzási szokások figyelembevétele céljából. Ez a modell az 1-hez hasonlóan egyértelmű pozitív összefüggést mutat a szénbánya-apor kvarckomponensei és az 1/1 szórási fokú penumokoniózis között, de a nem kvarc komponensekkel nem észlelhető szignifikáns kapcsolat. Ezenkívül a modell szignifikánsan nagyobb kockázatot mutat a pneumokoniózis kialakulása szempontjából a cigarettacsomag-évektől függően. A kumulált 20 csomagév cigarettafogyasztás (0,014 együttható) a többi változótól független, további relatív 1,32-es kockázatot jelent. Mindkét modellszámítás azt mutatja, hogy egy röntgenológiailag igazolt 1/1 szórási fokú fibrózis (rostos elfajulás) kialakulása a pneumokoniózis követése alatt egyértelműen pozitív összefüggést mutat a kvarc-a-porexpozícióval. Ezzel szemben a nem-kvarctartalom bár nem független csak igen gyengén kapcsolatos a pneumokoniózis fellépésével, pedig mindkét porexpozíció egyértelműen pozitív korrelációban van. Ez arra utal, hogy a kvarckomponenst a vizsgált populációban a röntgenképen észlelt fibrózis kialakulása lényeges okának kell tekinteni. Ennél a pneumokoniózisnál inkább szilikózisról, mint tipikus szénbányász-pneumokoniózisról van szó. Ennek az atípusos pneumokoniózisnak az oka a szénbányapor nagy kvarctartalmában rejlik. 3. táblázat Cox-modell a kőszénbányászok pneumokoniózisának előfordulásához (1/1 szórási fok, ILO 1980) a követés folyamán 1. modell, együttváltozók: életkor, bánya, nemzetiség, naptári idő, SCCQ, SCQ Együttható p-érték SCCQ SCQ 0,012 0,14 0,38 0, modell, együttváltozók: életkor, bánya, naptári idő, cigarettacsomag-év (dohányzás) SCCQ, SCQ Együttható p-érték SCCQ SCQ Cigarettacsomag-év 0,008 0,108 0,014 0,65 0,0009 0,0007

8 Ahhoz, hogy a pneumokoniózis fokát a mortalitás értékelésénél általában időfüggő együttváltozóként alkalmazni lehessen, imputációkat kellett végezni, mivel a pneumokoniózis-megfigyelés átlag 10 évvel a mortalitáskövetés vége előtt abbamarad. Egyrészt egy alacsony imputációt végeztek az utolsó érték átvétele elv alapján, ami azt jelenti, hogy a pneumokoniózis utolsó, dokumentált megfigyelési értékét a mortalitás-követés végéig fenntartották (nem volt progresszió a pneumoconiosisban) (4. ábra). Az 5. és 6. ábra a pneukomoniózis eltérő kifejlődési mértékét mutatja, az imputációs eljárástól függően. szórási kategória 2/2 2/1 1/2 középérték 95. percentil átlag 5. percentil 1/1 1/0 0/1 0/ naptári idő, év 5. ábra A pneumokoniózis foka 4581 szénbányász között az expozíció kezdetétől eltelt naptári évek függvényében, alacsony imputáció: utolsó érték fenntartása A Monte-Carlo-analízis során értékelték a gyakran hiányzó pneumokoniózis-megfigyelés jelentőségét a mortalitáskövetés vége előtt azáltal, hogy a pneumokoniózisfokot ismételten véletlenszerűen, egy megfelelő elosztásból vették, és a kockázatelemzéseket megfelelően többször elvégezték. Ehhez a normáleloszlást definiálták az alacsonyan és magasan imputált pneumokoniózisfokból, valamint a szórásból, ami a pneumokoniózisfok-eltérések egynegyedét tette ki. Ezután az eloszlást alacsony és magas foknál lerövidítették, úgy, hogy egy extrém fok feltételezésének valószínűsége 2,5%-nál volt. Ebből az eloszlásból azután megkapták a randomizált pneumokoniózisfokot az ismételt elemzésekhez.

9 szórási kategória 3/4 3/3 3/2 2/3 2/2 2/1 1/2 1/1 1/0 0/1 0/0 középérték 95. percentil átlag 5. percentil naptári idő, év 6. ábra A pneumokoniózis foka 4581 szénbányásznál, magas imputáció: föld alatti átmeneti ráták alkalmazása az expozíció megszűnése után Tüdőrák-halálozás Összesen 810 bányász halt meg között. A hivatalos Saar-vidéki nyilvántartás alapján ebből 739 esetben lehetett a halál okát megállapítani. További 60 bányásznál a halálokot egyéni követéssel (rokonok, orvosok) határozták meg. Így összesen 799 bányász esetében (98,6%) sikerült megállapítani a halál okát. 4. táblázat Normalizált mortalitási arány (SMR) 0,95 megbízhatósági határokkal és az észlelt halálesetek száma (4581 Saar-vidéki szénbányász követése között). Kontrollcsoport: a Saar-vidék összes férfilakossága Észlelt SMR 0,95-CI Összmortalitás ICD ,80 0,75 0,86 Rákhalálozás ICD ,80 0,71 0,90 Tüdőrák-mortalitás ICD ,64 0,96 A 4. táblázat áttekinti az SMR-t (normalizált mortalitási ráta) az összes mortalitás, rákmortalitás és tüdőrák-mortalitás szempontjából a vizsgált populációban személyév állt rendelkezésre az SMR meghatározásához a Saar-vidék összes férfilakosság halálozásához hasonlítva. Az összehasonlí-

10 tást normalizálták a naptári idő és az életkor függvényében, miközben ezeknek a változóknak a kategorizálását 5 éves csoportokban végezték. A vizsgált végpontok (összes, rák- és tüdőrák-mortalitás) egyikében sem adódott fokozott kockázatra utaló jel, ellenkezőleg mind a három SMR-érték szignifikánsan az 1,0 normálérték alatt volt. A 7. ábra a tüdőrák SMR-statisztikájának időfüggő tagozódását mutatja a szénbányász-pneumokoniózis szórásfoka eltérő szétválási pontjainak megfelelően. Megállapítható, hogy nem észlelhető a pneumokoniózis továbbfejlődése a követési megfigyelés befejeztével. A tagozódás folytán a 0/0 és 0/1 fokozatok esetében észlelhető, hogy 3067 kőszénbányász a mortalitáskövetés folyamán 0/1 fokozatot mutatott és 1937 bányásznál 0/1 pneumokoniózisfokot mutattak ki. Eszerint időtől függően 423 bányász szolgáltatott információkat mindkét vizsgált pneumokoniózis-csoporthoz. 45 tüdőrák-haláleset történt a <0/1 csoport személyéveiben és 53 a kiegészítő csoportban. A megfelelő SMR-értékek 0,73 és 0,86 voltak. Megállapítható, hogy az SMR-értékelések a belső összehasonlítás során szignifikánsan különböznek. A 4. ábrától eltérően itt figyelembe vették a pneumokoniózis továbbfejlődésére vonatkozó vizsgálatokat is, így az ábrán szereplő 724 eset helyett 788 esetet értékeltek. Bár 93 szénbányásznál progresszív masszív fibrózist észleltek (PMF), nem állapítható 3 2,5 2 SMR 1,5 1 0, észlelt -0,5 <0/1 >0/1 <1/0 >1/0 <1/1 >1/1 <A >A bányászok pneumokoniózisa (ILO 1980) SMR = 0,73 0,86 0,6 1,28 0,59 1,57 0,8 0,57 n = ábra SMR-statisztika (0,95 megbízhatósági intervallum) és az észlelt tüdőrák-halálesetek száma a pneumokoniózisfok függvényében (4581 szénbányász)

11 meg pozitív összefüggés a pneumokoniózis előfordulása és a tüdőrákmortalitás között. Azonban ez a negatív összefüggés szükségessé teszi annak fenntartását, hogy a PMF a tüdőrák-halálozás erős, kompetitív végpontját képviseli. A 704 nemdohányzó közül csak egy esetben lépett fel tüdőrák-halálozás, tehát az SMR-analízisek nem oszthatók fel a dohányzási szokások szerint. Az 1960 dohányos vagy volt dohányos között kimutatható az egész populációban észlelt SMR-emelkedés, magasabb pneumokoniózisfok kíséretében. Az 5. táblázat mutatja a porexpozíció és pneumokoniózis előrehaladásának hatását a tüdőrák-mortalitásra a mortalitáskövetés folyamán, a Coxmodellszámítás segítségével. Együttváltozóként a kort, nemzetiséget, bányát és a radonexpozíció durva becslését alkalmazták. Az utóbbi csupán között a Saar-vidéken bányákban kapott mérési értéken alapszik, amellyel megpróbálták durván feltérképezni az expozíció nagyságát a szénbányákban. Az összátlagérték viszonylag alacsony (81 Bq/m 3 ) a szász uránbányák radonkoncentrációjához. Az 5. táblázatban látható Monte Carlo értékelések figyelembe veszik az expozícióbecslések bizonytalanságának hatását az 1964 előtti időkben, amennyiben az expozíciós értékeket ismételten, véletlenszerűen egy megfelelő log-normál elosztásból minden személy esetében állapították meg. Mindkét vizsgált porexpozícióra vonatkozólag mindig az 5%-szinten nem szignifikáns együtthatókat észleltek, míg tendenciózusan pozitív összefüggést találtak a nem-kvarc-a-porexpozícióval és negatív a kvarc-a-porexpozícióval. A szénbányászok pneumokoniózisára nézve (min. 1/1 fokú) átlagosan 5%-os szinten szignifikáns együttható (0,593) állapítható meg, amely 1,8 relatív kockázatnak felel meg. Bár az SMRelemzések megerősítik, hogy összefüggés van az 1/1 fokú pneumokoniózis és a tüdőrák-halálozás között, egyértelmű porhatások nem ismerhetők fel. Ezek az eredmények kvalitative is érvényesek, ha a pneumokoniózist és/vagy a radonexpozícióként a dohányzási szokások is társulnak, akkor ugyancsak nem állapítható meg a porexpozícuó semmiféle hatása. Megjegyzendő, hogy a dohányzók (volt vagy aktív) kb. nyolcszor akkora tüdőrák-kockázatnak vannak kitéve, mint a nemdohányzók. 5. táblázat Monte-Carlo-érzékenységelemzés (150 független ismétlés) a tüdőrák-együtthatókhoz és p-értékekhez a Cox-modellszámításoknál. Együttváltozók: életkor, nemzetiség, bánya, pneumokoniózisfok >1/1, SCCQ, SCQ, radonexpozíció Együttható p-érték MW s Min Max MW s Min Max Nem kvarc-a-porexpozíció (SCCQ) 0,180 0,017 0,14 0,19 0,156 0,04 0,12 0,26 Kvarc-A-porexpozíció (SCQ) 0,183 0,010 0,19 0,16 0,103 0,02 0,02 0,15 CWP 1/1 0,593 0,27 0,32 1,12 0,047 0,049 0,001 0,15

12 Összefoglalás Az elvégzett rendkívül részletes és átfogó vizsgálat rávilágított, hogy a röntgenológiailag leírt pneumokoniózis nem tekinthető tipikus szénbányászpneumokoniózisnak, hanem inkább szilikózisnak, mivel a betegség kialakulását lényegében a szénbánya-a-porban lévő kvarckomponensek befolyásolják pozitív irányban, míg a nem-kvarc-a-porexpozíciónak csak gyenge hatása van. Más bányászközösségekben ezzel szemben megállapították, hogy a kvarc-a-portartalomnak alárendelt szerepe van a betegség kifejeződésében, sőt részben negatív összefüggés is kimutatható. A jelentős kvarcporterhelés, valamit a bányász-pneumokoniózis és tüdőrák-halálozás nyilvánvaló összefüggése ellenére sem mutatható ki egyenes összefüggés a porexpozíció és tüdőrák-halálozás között. A pneumokoniózis és tüdőrák közötti összefüggés nem vezethető vissza kauzálisan a porterhelésre. Ezt alátámasztják a közölt leletek, amelyek egyrészt szoros kapcsolatot mutatnak a pneumokoniózis (szilikózis) és tüdőrák között, másrészt minden igyekezet ellenére nem mutatható ki összefüggés a porexpozíció és tüdőrák között. A kórélettani-mechanisztikus megoldások szerint nem valószínű, hogy szerepet játszik egy hörgőrák kialakulásában a pneumokoniózis fennállása. Ebből egy fontos következtetés adódik: a pneumokoniózis/szilikózis értelmezése csupán egy expozíciós indikátor alakjában egy ilyen forgatókönyvet feltételezve erősen leegyszerűsített, sőt megengedhetetlen lenne. A két érvényes kijelentés: a porexpozíció pneumokoniózissal jár és a pneumokoniózis és tüdőrák összefügg a porexpozícióval nem vezet arra a következtetésre, hogy a porexpozíció tüdőrákhoz vezet. Ez azt is jelenti, hogy a porexpozíció pneumokoniózist okoz és a pneumokoniózis és tüdőrák szorosan összefügg az exponáltak között kijelentésekből sem az, hogy pneumokoniózis tüdőrákot okoz, sem pedig az, hogy a porterhelés tűdőrákot okoz nem következik. A felmérés adatai alkalmazhatók arra, hogy a részletes oki hipotézisek az említett komplexebb analitikai módszer alkalmazásával kialakuljanak. Az eredmények jól egybevágnak egy részletes angol felmérés adataival ( szénbányász 32 évi követése), így további bizonyítékokat szolgáltat kvarcporok rákkeltő képességének változékonyságára vonatkozólag. A tanulmány felveti egyedül a szilikózis alkalmazását expozíciós indikátorként a kvarc-a-porexpozíció és tüdőrák-halálozás összefüggésének leírását. (Dr. Pálfi Ágnes) Morfeld, P.; Lampert, K. stb.: Staubexposition, Pneumokoniose und Lungenkrebs: Eine epidemiologische Studie aus dem Saarländischen Steinkohlenbergbau. = Zentralblatt für Arbeitsmedizin, Arbeitsschutz und Ergonomie, 52. k. 10. sz p Checkoway, H.; Franzblau, A.: Is silicosis required for silica-associated lung cancer? = American Journal of Industrial Medicine, 37. k. 2. sz p

Tüdőrák kockázata PVC előállításával foglalkozó munkások körében

Tüdőrák kockázata PVC előállításával foglalkozó munkások körében MUNKABALESETEK ÉS FOGLALKOZÁSI MEGBETEGEDÉSEK.2 Tüdőrák kockázata PVC előállításával foglalkozó munkások körében Tárgyszavak: PVC; por; porexpozíció; tüdőrák; foglalkozási betegség. A vinil-klorid monomer

Részletesebben

ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI

ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Állatokon végzett tanulmányok A CV247 két kutatásban képezte vizsgálat

Részletesebben

A foglalkozási megbetegedések véleményezésének tapasztalatai

A foglalkozási megbetegedések véleményezésének tapasztalatai A foglalkozási megbetegedések véleményezésének tapasztalatai Foglakozás-egészségügyi Fórum 2010. május 12. Dr. Kardos Kálmán Országos Munkahigiénés és Foglalkozás-egészségügyi Intézet A foglalkozási megbetegedések

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria Bódis Emőke 2016. 04. 25. J J 9 Korrelációanalízis Regresszióanalízis: hogyan változik egy vizsgált változó értéke egy másik változó változásának függvényében. Korrelációs

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát

Részletesebben

EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak

EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak TANULJON EPIDEMIOLÓGIÁT! mert része a curriculumnak mert szüksége lesz rá a bármilyen tárgyú TDK munkában, szakdolgozat és rektori pályázat írásában mert szüksége lesz rá

Részletesebben

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis 1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.

Részletesebben

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika

Részletesebben

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció

Részletesebben

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Túlélés analízis. Probléma:

Túlélés analízis. Probléma: 1 Probléma: Túlélés analízis - Túlélési idő vizsgálata speciális vizsgálati módszereket igényel (pl. két csoport között az idők átlagait nem lehet direkt módon összehasonlítani) - A túlélési idő nem normális

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Dohányzás és mortalitás kínai gépjárművezetők körében

Dohányzás és mortalitás kínai gépjárművezetők körében MUNKABALESETEK ÉS FOGLALKOZÁSI MEGBETEGEDÉSEK 4.2 Dohányzás és mortalitás kínai gépjárművezetők körében Tárgyszavak: gépjárművezető; mortalitás; Kína; kipufogógáz; dohányzás. A gépkocsivezetők egészségével

Részletesebben

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision

Részletesebben

AZ EGÉSZSÉGESEN ÉS A FOGYATÉKOSSÁG NÉLKÜL LEÉLT ÉVEK VÁRHATÓ SZÁMA MAGYARORSZÁGON

AZ EGÉSZSÉGESEN ÉS A FOGYATÉKOSSÁG NÉLKÜL LEÉLT ÉVEK VÁRHATÓ SZÁMA MAGYARORSZÁGON AZ EGÉSZSÉGESEN ÉS A FOGYATÉKOSSÁG NÉLKÜL LEÉLT ÉVEK VÁRHATÓ SZÁMA MAGYARORSZÁGON DR. PAKSY ANDRÁS A lakosság egészségi állapotát jellemző morbiditási és mortalitási mutatók közül a halandósági tábla alapján

Részletesebben

7.2. A készségek és az oktatás jövedelemben megtérülő hozama

7.2. A készségek és az oktatás jövedelemben megtérülő hozama 7.2. A készségek és az oktatás jövedelemben megtérülő hozama A neoklasszikus közgazdasági elmélet szerint a termelés végső értékéhez jobban hozzájáruló egyének számára elvárt a magasabb kereset. Sőt, mi

Részletesebben

LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK

LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK 2004 november 29. 1.) Lisztbogarak súlyvesztése 9 lisztbogár-csapat súlyát megmérték, (mindegyik 25 bogárból állt, mert egyenként túl kis súlyúak

Részletesebben

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12. 6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom Statisztika I., 5. alkalom Számos t-próba versus variancia analízis Kreativitás vizsgálata -nık -férfiak ->kétmintás t-próba I. Fajú hiba=α Kreativitás vizsgálata -informatikusok -építészek -színészek

Részletesebben

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András A kockázat fogalma A kockázat (def:) annak kifejezése, hogy valami nem kívánt hatással lesz a valaki/k értékeire, célkitűzésekre. A kockázat

Részletesebben

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika 1/8 2009 Iskolai jelentés 10.évfolyam matematika 2/8 Matematikai kompetenciaterület A fejlesztés célja A kidolgozásra kerülő programcsomagok az alább felsorolt készségek, képességek közül a számlálás,

Részletesebben

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN! A1 A2 A3 (8) A4 (12) A (40) B1 B2 B3 (15) B4 (11) B5 (14) Bónusz (100+10) Jegy NÉV (nyomtatott nagybetűvel) CSOPORT: ALÁÍRÁS: ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN! 2011. december 29. Általános tudnivalók:

Részletesebben

A munkakörnyezet és a biztonsági tevékenység hatása a munkahelyi balesetek alakulására nyolc fafeldolgozó társaságnál

A munkakörnyezet és a biztonsági tevékenység hatása a munkahelyi balesetek alakulására nyolc fafeldolgozó társaságnál MUNKABALESETEK ÉS FOGLALKOZÁSI MEGBETEGEDÉSEK 4.1 1.2 A munkakörnyezet és a biztonsági tevékenység hatása a munkahelyi balesetek alakulására nyolc fafeldolgozó társaságnál Tárgyszavak: foglalkozási baleset;

Részletesebben

Az értékelés a Móricz Zsigmond Gimnázium 3 gimnáziumi osztályának eredményei alapján készült, 102 tanuló adatai kerültek feldolgozásra.

Az értékelés a Móricz Zsigmond Gimnázium 3 gimnáziumi osztályának eredményei alapján készült, 102 tanuló adatai kerültek feldolgozásra. I. A Gimnáziumi ágazat Az értékelés a Móricz Zsigmond Gimnázium 3 gimnáziumi osztályának eredményei alapján készült, 102 tanuló adatai kerültek feldolgozásra. matematika Az eredmények szerint a 4 évfolyamos

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij

y ij = µ + α i + e ij Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai

Részletesebben

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák Populációbecslés és monitoring Eloszlások és alapstatisztikák Eloszlások Az eloszlás megadja, hogy milyen valószínűséggel kapunk egy adott intervallumba tartozó értéket, ha egy olyan populációból veszünk

Részletesebben

Az ÉTI 1953. évben végzett cementvizsgálatainak kiértékelése POPOVICS SÁNDOR és UJHELYI JÁNOS

Az ÉTI 1953. évben végzett cementvizsgálatainak kiértékelése POPOVICS SÁNDOR és UJHELYI JÁNOS - 1 - Építőanyag, 1954. 9. pp. 307-312 Az ÉTI 1953. évben végzett cementvizsgálatainak kiértékelése POPOVICS SÁNDOR és UJHELYI JÁNOS 1. Bevezetés Az Építéstudományi Intézet Minősítő Laboratóriumába 1953.

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata

Részletesebben

BKM KH NSzSz Halálozási mutatók Bács-Kiskun megyében és a megye járásaiban 2007-2011

BKM KH NSzSz Halálozási mutatók Bács-Kiskun megyében és a megye járásaiban 2007-2011 BÁCS-KISKUN MEGYEI KORMÁNYHIVATAL NÉPEGÉSZSÉGÜGYI SZAKIGAZGATÁSI SZERVE HALÁLOZÁSI MUTATÓK BÁCS-KISKUN MEGYÉBEN ÉS A MEGYE JÁRÁSAIBAN 2007-2011 A Halálozási Mutatók Információs Rendszere (HaMIR) adatai

Részletesebben

(Independence, dependence, random variables)

(Independence, dependence, random variables) Két valószínűségi változó együttes vizsgálata Feltételes eloszlások Két diszkrét változó együttes eloszlása a lehetséges értékpárok és a hozzájuk tartozó valószínűségek (táblázat) Példa: Egy urna 3 fehér,

Részletesebben

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett

Részletesebben

4. ábra: A GERD/GDP alakulása egyes EU tagállamokban 2000 és 2010 között (%) 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 2000 2001 2002 2003 Észtország Portugália 2004 2005 2006 2007 Magyarország Románia 2008

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.

Részletesebben

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1 Egymintás z-próba Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a doboz várhatóértékét, akkor a H 0 : a doboz várhatóértéke = egy rögzített érték hipotézisről úgy döntünk,

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak

EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak TANULJON EPIDEMIOLÓGIÁT! mert része a curriculumnak mert szüksége lesz rá a bármilyen tárgyú TDK munkában, szakdolgozat és rektori pályázat írásában mert szüksége lesz rá

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis SZDT-09 p. 1/36 Biometria az orvosi gyakorlatban Regresszió Túlélésanalízis Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Logisztikus regresszió

Részletesebben

11.Négymezős táblázatok. Egyezés mérése: kappa statisztika Kockázat becslés: esélyhányados (OR) Kockázat becslés: relatív kockázat (RR)

11.Négymezős táblázatok. Egyezés mérése: kappa statisztika Kockázat becslés: esélyhányados (OR) Kockázat becslés: relatív kockázat (RR) .Négymezős táblázatok Egyezés mérése: kappa statisztika Kockázat becslés: esélyhányados (OR) Kockázat becslés: relatív kockázat (RR) Az egyezés mérése:cohen s Kappa Kappa: az egyezés mérése két nominális

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

A kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9

A kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9 A kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9 Név: Pitlik László Mérés dátuma: 2014.12.04. Mérőtársak neve: Menkó Orsolya Adatsorok: M24120411 Halmy Réka M14120412 Sárosi

Részletesebben

Korreláció és lineáris regresszió

Korreláció és lineáris regresszió Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

Markov modellek 2015.03.19.

Markov modellek 2015.03.19. Markov modellek 2015.03.19. Markov-láncok Markov-tulajdonság: egy folyamat korábbi állapotai a későbbiekre csak a jelen állapoton keresztül gyakorolnak befolyást. Semmi, ami a múltban történt, nem ad előrejelzést

Részletesebben

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA ÁVF GM szak 2010 ősz KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA A MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 ősz Utoljára módosítva: 2010-09-07 ÁVF Oktató: Lipécz György 1 A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak

Részletesebben

Tudományos következtetések. A Prevora tudományos értékelésének átfogó összegzése

Tudományos következtetések. A Prevora tudományos értékelésének átfogó összegzése II. MELLÉKLET AZ EURÓPAI GYÓGYSZERÜGYNÖKSÉG (EMA) ÁLTAL BETERJESZTETT TUDOMÁNYOS KÖVETKEZTETÉSEK, A POZITÍV VÉLEMÉNY, AZ ALKALMAZÁSI ELŐÍRÁS, A CÍMKESZÖVEG, VALAMINT A BETEGTÁJÉKOZTATÓ MÓDOSÍTÁSÁNAK INDOKLÁSA

Részletesebben

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára 1. Egy üzem alkalmazottainak megoszlása az elért teljesítmény %-a szerint a következı: Norma teljesítmény % Dolgozók száma 60-80 30 81-90 70 91-100 90

Részletesebben

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak

Részletesebben

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Témák 1) A kockázatkezelés eszközei 2) A kockázatkezelés szakmai területei 3) A kockázatelemzés nem holisztikus technikái 4) Kockázatfinanszírozás 5)

Részletesebben

Sugárbiológiai ismeretek: LNT modell. Sztochasztikus hatások. Daganat epidemiológia. Dr. Sáfrány Géza OKK - OSSKI

Sugárbiológiai ismeretek: LNT modell. Sztochasztikus hatások. Daganat epidemiológia. Dr. Sáfrány Géza OKK - OSSKI Sugárbiológiai ismeretek: LNT modell. Sztochasztikus hatások. Daganat epidemiológia Dr. Sáfrány Géza OKK - OSSKI Az ionizáló sugárzás biológiai hatásai Determinisztikus hatás Sztochasztikus hatás Sugársérülések

Részletesebben

Mérési hibák 2006.10.04. 1

Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség

Részletesebben

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016 Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait

Részletesebben

Foglalkozás-egészségügyi Alapellátás

Foglalkozás-egészségügyi Alapellátás Foglalkozás-egészségügyi Alapellátás Foglalkozás-egészségügyi alapellátás Szakmakód: 2501 Tevékenységek progresszivitási szint szerinti besorolása Foglalkozás-egészségügy Progresszivitási szint I. alapellátás

Részletesebben

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris

Részletesebben

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 100% 90% 80% 70% 60% 50% 2010 2011 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% a) Nevezze

Részletesebben

A évi OKM iskolai szintű eredményeinek elemzése

A évi OKM iskolai szintű eredményeinek elemzése A 2016. évi OKM iskolai szintű eredményeinek elemzése Az elmúlt évek országos, helyi és intézményi szintű kompetenciaeredményeink visszajelzései és az aktuális OKM 2016. intézményi szintű jelentés alapján

Részletesebben

13. Túlélési analízis. SURVIVAL ANALYSIS Nyári Tibor Ph.D., Boda Krisztina Ph.D.

13. Túlélési analízis. SURVIVAL ANALYSIS Nyári Tibor Ph.D., Boda Krisztina Ph.D. 13. Túlélési analízis SURVIVAL ANALYSIS Nyári Tibor Ph.D., Boda Krisztina Ph.D. Túlélési analízis Eredetileg biológiai és orvosi alkalmazásoknál használták Egyéb alkalmazások pl. szociológia, ipar, közgazdaságtan

Részletesebben

Regressziós vizsgálatok

Regressziós vizsgálatok Regressziós vizsgálatok Regresszió (regression) Általános jelentése: visszaesés, hanyatlás, visszafelé mozgás, visszavezetés. Orvosi területen: visszafejlődés, involúció. A betegség tünetei, vagy maga

Részletesebben

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,

Részletesebben

Az adatok értékelése és jelentéskészítés: Az (átfogó) vizsgálati összefoglalás benyújtása

Az adatok értékelése és jelentéskészítés: Az (átfogó) vizsgálati összefoglalás benyújtása Az adatok értékelése és jelentéskészítés: Az (átfogó) vizsgálati összefoglalás benyújtása Webszeminárium az információs követelményekről 2009. november 30. Valamennyi rendelkezésre álló információ értékelése

Részletesebben

A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Tóth László Általános Iskolája 2015-ös évi kompetenciamérésének értékelése

A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Tóth László Általános Iskolája 2015-ös évi kompetenciamérésének értékelése A Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Tóth László Általános Iskolája 2015-ös évi kompetenciamérésének értékelése 2016. június 10. Készítette: Karenyukné Major Ágnes I. A telephely épületének

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u. 2-4. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2010. Gárdonyi Géza Általános Iskola 2030 Érd, Gárdonyi Géza u. 1/b. OM azonosító: 037320 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2010. Gárdonyi Géza Általános Iskola 2030 Érd, Gárdonyi Géza u. 1/b. OM azonosító: 037320 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2010 8. évfolyam :: Általános iskola Gárdonyi Géza Általános Iskola 2030 Érd, Gárdonyi Géza u. 1/b. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a

Részletesebben

SZÍV- ÉS AGYI ESEMÉNYEK ELŐFORDULÁSA A NEMZETKÖZI MONICA VIZSGÁLAT BUDAPESTI KÖZPONTJÁBAN

SZÍV- ÉS AGYI ESEMÉNYEK ELŐFORDULÁSA A NEMZETKÖZI MONICA VIZSGÁLAT BUDAPESTI KÖZPONTJÁBAN SZÍV- ÉS AGYI ESEMÉNYEK ELŐFORDULÁSA A NEMZETKÖZI MONICA VIZSGÁLAT BUDAPESTI KÖZPONTJÁBAN DR. DUBA JENŐ Az utóbbi évtizedekben a szív- és érrendszeri megbetegedések az egész magyar népesség egészségi állapotát

Részletesebben

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat

Részletesebben

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Korrelációs kapcsolatok elemzése Korrelációs kapcsolatok elemzése 1. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Két változó közötti kapcsolat Független: Az X ismérv szerinti hovatartozás ismerete nem ad semmilyen többletinformációt az

Részletesebben

Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium 1/48/ Részjelentés: November december 31.

Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium 1/48/ Részjelentés: November december 31. Nemzeti Kutatási és Fejlesztési Program 1. Főirány: Életminőség javítása Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium a daganatos halálozás csökkentésére 1/48/2001 3. Részjelentés: 2003. November

Részletesebben

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása Nyomaték (x 0 Nm) O k t a t á si Hivatal A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása./ A mágnes-gyűrűket a feladatban meghatározott sorrendbe és helyre rögzítve az alábbi táblázatban feltüntetett

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2011. Intézményi jelentés. Összefoglalás

FIT-jelentés :: 2011. Intézményi jelentés. Összefoglalás FIT-jelentés :: 2011 Összefoglalás Német Nemzetiségi Gimnázium és Kollégium, Deutsches Nationalitätengymnasium und Schülerwohnheim 1203 Budapest, Serény u. 1. Összefoglalás Az intézmény létszámadatai Tanulók

Részletesebben

A törvényes nyugdíjkorhatár emelése csupán nyugdíjcsökkentés?

A törvényes nyugdíjkorhatár emelése csupán nyugdíjcsökkentés? SZOCIÁLPOLITIKA ÉS ÉRDEKVÉDELEM A törvényes nyugdíjkorhatár emelése csupán nyugdíjcsökkentés? A törvényes nyugdíjkorhatár emeléséről folytatott vita során gyakran azt feltételezik, hogy ez csupán egy nagy

Részletesebben

Gyomorrák és foglalkozás összefüggése: svédországi vizsgálat

Gyomorrák és foglalkozás összefüggése: svédországi vizsgálat MUNKABALESETEK ÉS FOGLALKOZÁSI MEGBETEGEDÉSEK 4.2 Gyomorrák és foglalkozás összefüggése: svédországi vizsgálat Tárgyszavak: gyomorrák; foglalkozás; relatív kockázat. A gyomorrák gyakorisági és halálozási

Részletesebben

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb

Részletesebben

Nemzetközi tanulói képességmérés. szövegértés

Nemzetközi tanulói képességmérés. szövegértés Nemzetközi tanulói képességmérés szövegértés A PIRLS mérés jellemzői Progress in International Reading Literacy Study Mért terület: szövegértés Korosztály: 4. évfolyam Mérési ciklus: 5 évente, 2001 től

Részletesebben

Pest megye önálló régióvá válása: a vállalkozások helyzete

Pest megye önálló régióvá válása: a vállalkozások helyzete www.pest.hu Pest önálló régióvá válása: a vállalkozások helyzete A vállalkozások számának alakulása, a megszűnő és az új cégek száma, a cégek tevékenységének típusa hatással van az adott terület foglalkoztatási

Részletesebben

Kísérlettervezés alapfogalmak

Kísérlettervezés alapfogalmak Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Kísérlettervezés Cél: a modell paraméterezése a valóság alapján

Részletesebben

FIT-jelentés :: Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium 1095 Budapest, Mester u OM azonosító: Telephely kódja: 001

FIT-jelentés :: Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium 1095 Budapest, Mester u OM azonosító: Telephely kódja: 001 FIT-jelentés :: 2013 10. évfolyam :: Szakközépiskola Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium 1095 Budapest, Mester u. 56-58. Létszámadatok A telephely létszámadatai a szakközépiskolai képzéstípusban

Részletesebben

Telephelyi jelentés. Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium 1095 Budapest, Mester u OM azonosító: Telephely kódja: 001

Telephelyi jelentés. Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium 1095 Budapest, Mester u OM azonosító: Telephely kódja: 001 FIT-jelentés :: 2010 10. évfolyam :: Szakközépiskola Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium 1095 Budapest, Mester u. 56-58. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szent-Györgyi Albert Általános Iskola és Gimnázium 1093 Budapest, Lónyay u. 4/c-8. OM azonosító: 035282

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szent-Györgyi Albert Általános Iskola és Gimnázium 1093 Budapest, Lónyay u. 4/c-8. OM azonosító: 035282 FIT-jelentés :: 2010 Szent-Györgyi Albert Általános Iskola és Gimnázium 1093 Budapest, Lónyay u. 4/c-8. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika

Részletesebben

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: 4 évfolyamos gimnázium

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: 4 évfolyamos gimnázium FIT-jelentés :: 2010 10. évfolyam :: 4 évfolyamos gimnázium Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium 1082 Budapest, Horváth Mihály tér 8. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől

Részletesebben

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk

Részletesebben

FIT-jelentés :: Karinthy Frigyes Gimnázium 1183 Budapest, Thököly u. 7. OM azonosító: Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: Karinthy Frigyes Gimnázium 1183 Budapest, Thököly u. 7. OM azonosító: Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2010 10. évfolyam :: 4 évfolyamos gimnázium Karinthy Frigyes Gimnázium 1183 Budapest, Thököly u. 7. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a

Részletesebben

FIT-jelentés :: Blaskovits Oszkár Általános Iskola 2142 Nagytarcsa, Múzeumkert u OM azonosító: Telephely kódja: 001

FIT-jelentés :: Blaskovits Oszkár Általános Iskola 2142 Nagytarcsa, Múzeumkert u OM azonosító: Telephely kódja: 001 FIT-jelentés :: 2010 8. évfolyam :: Általános iskola Blaskovits Oszkár Általános Iskola 2142 Nagytarcsa, Múzeumkert u. 2-4. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve

Részletesebben

FIT-jelentés :: Budapest XX. Kerületi Német Nemzetiségi Gimnázium és Kollégium 1203 Budapest, Serény utca 1. OM azonosító:

FIT-jelentés :: Budapest XX. Kerületi Német Nemzetiségi Gimnázium és Kollégium 1203 Budapest, Serény utca 1. OM azonosító: FIT-jelentés :: 2014 Összefoglalás Budapest XX. Kerületi Német Nemzetiségi Gimnázium és Kollégium 1203 Budapest, Serény utca 1. Összefoglalás Az intézmény létszámadatai Tanulók száma Évfolyam Képzési forma

Részletesebben

HOLSTEIN-FRÍZ KERESZTEZETT TEHÉNÁLLOMÁNYOK KÜLLEMI TULAJDONSÁGAINAK ALAKULÁSA

HOLSTEIN-FRÍZ KERESZTEZETT TEHÉNÁLLOMÁNYOK KÜLLEMI TULAJDONSÁGAINAK ALAKULÁSA Holstein-fríz keresztezett tehénállományok küllemi tulajdonságainak alakulása 1(6) HOLSTEIN-FRÍZ KERESZTEZETT TEHÉNÁLLOMÁNYOK KÜLLEMI TULAJDONSÁGAINAK ALAKULÁSA BÁDER P. 1 - BÁDER E. 1 BARTYIK J 2.- PORVAY

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ. a Dunán 2009. tavaszán várható lefolyási viszonyokról

TÁJÉKOZTATÓ. a Dunán 2009. tavaszán várható lefolyási viszonyokról VITUKI Környezetvédelmi és Vízgazdálkodási Kutató Intézet Nonprofit Kft. Vízgazdálkodási Igazgatóság Országos Vízjelző Szolgálat TÁJÉKOZTATÓ a Dunán 29. tavaszán várható lefolyási viszonyokról A tájékoztató

Részletesebben

Matematika. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001

Matematika. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001 Országos kompetenciamérés 2017 3 1a Átlageredmények A telephelyek átlageredményeinek összehasonlítása Az Önök eredményei a 4 évfolyamos gimnáziumi telephelyek eredményeihez viszonyítva A szignifikánsan

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból

Részletesebben

Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban

Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat, szepszo.g@met.hu RCMTéR hatásvizsgálói konzultációs workshop 2015. június 23.

Részletesebben

Telephelyi jelentés. SZENT JÓZSEF GIMNÁZIUM ÉS KOLLÉGIUM 4024 Debrecen, Szent Anna u. 17. OM azonosító: Telephely kódja: 003

Telephelyi jelentés. SZENT JÓZSEF GIMNÁZIUM ÉS KOLLÉGIUM 4024 Debrecen, Szent Anna u. 17. OM azonosító: Telephely kódja: 003 FIT-jelentés :: 2010 8. évfolyam :: 6 évfolyamos gimnázium 4024 Debrecen, Szent Anna u. 17. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika területén új,

Részletesebben

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban Rikker Tamás tudományos igazgató WESSLING Közhasznú Nonprofit Kft. 2013. január 17. Kis történelem 1920-as években, a Bell Laboratórium telefonjainak

Részletesebben

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás (7-8. lecke) Illeszkedés-vizsgálat 7. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok elemzésére Illeszkedés-vizsgálat Gyakorisági sorok

Részletesebben

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola FIT-jelentés :: 2016 10. évfolyam :: Szakközépiskola Budapesti Gazdasági SZC Szent István Közgazdasági Szakközépiskolája és Kollégiuma 1095 Budapest, Mester utca 56-58 Létszámadatok A telephely létszámadatai

Részletesebben