Abban a farmerba nem mehetsz színházba. A (bvn) variabilitásának vizsgálata a BUSZI tesz9eladataiban

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Abban a farmerba nem mehetsz színházba. A (bvn) variabilitásának vizsgálata a BUSZI tesz9eladataiban"

Átírás

1 Abban a farmerba nem mehetsz színházba. A (bvn) variabilitásának vizsgálata a BUSZI tesz9eladataiban Mátyus Kinga, Bokor Julianna IV. AlkalmazoD NyelvészeG Doktorandusz Konferencia Budapest, február 5. MTA Nyelvtudományi Intézet

2 Vázlat A BUSZI 2 és a BUSZI 3, 4: hasonlóságok és különbségek Előzmények A kutatás célja Adatok Kutatási kérdések, hipotézisek Eredmények Következetesség Hipotézisvizsgálat

3 A BUSZI 2 és a BUSZI 3, 4: hasonlóságok és különbségek BUSZI 2: 1987 ben készült felvételek kvótaminta (tanárok, egyetemi hallgatók, bolg eladók, gyári munkások, szakmunkástanulók) 50 adatközlő (kvótánként 10) BUSZI 3, 4: ben készült felvételek reprezenta`v minta 200 adatközlő Interjú: tesz9eladatok, irányítod beszélgetés

4 Előzmények Váradi (1995/1996) Feladafpusok hipotegkus listája a hozzájuk kapcsolódó önfigyelem feltételezed mértéke szerint. MNSZV Kontra (2003) A nemnek, a kornak és a foglalkozásnak is van hatása a (bvn) megítélésére. Mátyus (2009) Öt interjú irányítod beszélgetésbeli adatai alapján szignifikáns különbség a kvóták szerint.

5 A kutatás célja 1. Annak vizsgálata, hogy mely független változók befolyásolják az inessivusi (bvn) változatai közöj választást a BUSZI 2 és a BUSZI 3, 4 tesz9eladataiban. 2. A (bvn) változó variabilitásának vizsgálata a BUSZI 2 tesz9eladataiban.

6 Adatok Mondatkiegészítés (tesztszavas) 20 [1701] VL1 Ebben a... jól nézel ki. FARMER 1 farmerben 2 farmerbe 3 farmerban 4 farmerba Mondatkiegészítés (keretmondat) 10 [1701] VL1 Ebben a... jól nézel ki. FARMER 1 ebben 2 ebbe Minimális párok 1650 [8501] VL3 ember EMBERBEN 1 emberben 2 emberbe Szólista 2310 [9835] VL4 kertben 1 kertben 2 kertbe Olvasási feladat LASSÚ 1300 [8203] O2L G újságban 1 újságban 2 újságba GYORS 1480 [8203] O2L G újságban 1 újságban 2 újságba

7 Adatok

8 Hipotézisek 1. Szignifikáns különbség lesz a (bvn) változó használatában kvóták, illetve nemek, kor és iskolázodság szerint. 2. A legtöbb feladafpus közöd kicsi lesz az eltérés, de (Váradi 1995/1996 alapján) feltételezzük, hogy a legalacsonyabb a törlés aránya a minimális párok és a szólista esetében, a legmagasabb pedig a gyors olvasásnál lesz. 3. A tesz9eladatokban a (bvn) változó használatában nagyfokú következetesség lesz tapasztalható. Nagyobb variabilitás lesz tapasztalható az olvasási feladatokban, főként a gyors olvasásban, mivel od a legalacsonyabb az önfigyelem mértéke.

9 Eredmények: BUSZI 2, kvóták 98.0% 97.0% 96.0% 95.0% 94.0% 93.0% 92.0% 91.0% 90.0% 89.0% 88.0% 87.0% sztenderd alakok aránya

10 Eredmények: BUSZI 2, kvóták Van e a kvótának szignifikáns hatása a változatok közg választásra? StaGszGkai elemzés: KVÓTÁK: Általában a gyári munkások használták a legtöbbször a nem sztenderd változatot nem szignifikáns eltérés. (Kruskall Wallis)

11 Eredmények: BUSZI 2, kvóták Kvóták újrakódolása: tanárok egyetemisták bolg eladók szakmunkástanulók gyári munkások KVÓTÁK: Tanárok & egyetemisták kvóta szignifikánsan nagyobb arányban használta a sztenderd alakot, mint a bolg eladók & szakmunkástanulók & gyári munkások kvóta (p<0,05). (t próba Welch féle d teszt (robosztus))

12 Eredmények: BUSZI 2, feladafpusok 105% 100% 95% 90% 85% 80% 75%

13 Eredmények: BUSZI 2, feladafpusok Van e a feladafpusnak szignifikáns hatása a változatok közg választásra? StaGszGkai elemzés Lassú olvasás és gyors olvasás feladatokban szignifikánsan kevesebb a sztenderd változat. Lassú olvasás és gyors olvasás feladatok közöd is szignifikáns a különbség: a gyors olvasás feladatban a legkevesebb [bvn]. A többi 4 feladafpus közöd nincsen szignifikáns különbség. (Rang ANOVA, ROPstat )

14 Eredmények: BUSZI 2, feladafpusok 5 adatközlő eredményei a tesz9eladatokban és az irányítod beszélgetésben 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 108 tanár 206 egyetemi hallgató 307 bolg eladó 416 gyári munkás 514 szakmunkástanuló Mk. (tesztszó) Mk. (keretmondat) Minimális párok Szólista Lassú olvasás Gyors olvasás IrányítoD beszélgetés

15 Eredmények: BUSZI 3, 4, nemek szering összehasonlítás A nemnek nincs szignifikáns hatása a változatok közg választásra.

16 Eredmények: BUSZI 3, 4, kor szering összehasonlítás Két korcsoport: előd születedek után születedek A II. világháború előd születedek szignifikánsan több nem sztenderd változatot használnak, mint a fiatalabbak (p<0,05). (Fisher egzakt)

17 Eredmények: BUSZI 3, 4, iskolázodság szering összehasonlítás

18 Eredmények: BUSZI 3, 4, iskolázodság szering összehasonlítás Van e az iskolázodságnak szignifikáns hatása a változatok közg választásra? Négyes felosztással túl kicsi elemszám cellánként (khi négyzet) újrakódolás: rendelkezik éredségivel (éredségized, felsőfokú végzedségű) nem rendelkezik éredségivel (nyolc általános, szakmunkás végzedségű) Az éredségivel rendelkezők szignifikánsan több sztenderd változatot használnak, mint az éredségivel nem rendelkezők (p<0,05). (Fischer egzakt)

19 Eredmények: BUSZI 3, 4, kor és iskolázodság szering összehasonlítás A II. világháború előd születedek, éredségivel nem rendelkezők szignifikánsan több nem sztenderd alakot használnak, mint a többi részpopuláció tagjai (p<0,01). (ANOVA, Brown Forsyth; ranganova, Kruskall Wallis)

20 Eredmények: BUSZI 3, 4, feladafpusok szering összehasonlítás % 98.00% 96.00% 94.00% 92.00% 90.00% 88.00% 86.00% 84.00% 82.00% 80.00%

21 Eredmények: BUSZI 3, 4, feladafpusok szering összehasonlítás Van e stagszgkailag szignifikáns hatása a feladafpusoknak a változatok közg választásra? A gyors olvasás szignifikánsan eltér a másik öt feladatcsopordól: id volt a legkisebb a [bvn] változatok aránya (p<0,05). (Rang ANOVA, ROPstat )

22 A (bvn) variabilitásának vizsgálata Mondatkiegészítés 10, 20 Ebben a farmerban jól nézel ki. 150,160 Ebben a szobában állandóan hideg van. 180, 200 Farmerban járni nem olyan feltűnő, mint szmokingban. 320, 330 Abban a farmerban nem mehetsz színházba. 640, 650 Történetünk Európában, annak is egy furcsa vidékén, a Tiszántúlon, akár Debrecenben is játszódhatna. 6620, 6630 Van valami ebben a dologban, ami nem világos. Olvasás (lassú és gyors) 3030, , 3420 Ebben a helyzetben minden i ú kommunista segítségére szükség van. 4000, , 4310 motyogta az öreg csöndben, csak úgy magában.

23 A (bvn) variabilitása a BUSZI 2 ben Lehetséges változatok: (bvn) magánhangzója: Ingadozó toldalékolású szónál variabilitás farmer 10, 20 Ebben a farmerban jól nézel ki. 180, 200 Farmerban járni nem olyan feltűnő, mint szmokingban. 320, 330 Abban a farmerban nem mehetsz színházba.

24 A (bvn) variabilitása a BUSZI 2 ben nincs adat sztenderd következetes V nem egyforma sztenderd következetes V egyforma nem sztenderd következetes nem következetes 10 0

25 A (bvn) variabilitása kvótánként Szakmunkástanulók (93%) Gyári munkások (87,9%) BolG eladók (95,6%) Egyetemi hallgatók (96,9%) Tanárok (95,9%) szakmunkástanulók gyári munkások bolg eladók egyetemisták V egyforma V nem egyforma nem következetes tanárok 0% 20% 40% 60% 80% 100%

26 A (bvn) variabilitása nemek szerint Szakm.ta nulók férfiak (10) nők Gyári munkások férfiak (8) nők (2) 97% 97% 96.41% Egyetemi hallgatók BolG eladók férfiak (4) nők (6) férfiak (5) nők (5) 96% 96% 95% 94.98% Tanárok férfiak (2) nők (8) 86% 88% 90% 92% 94% 96% 98% 100% 95% 94% Nők Férfiak

27 A (bvn) variabilitása feladafpusok szerint 60 92,9% 91,4% 86,6% nincs adat sztenderd következetes V nem egyforma sztenderd következetes V egyforma nem sztenderd következetes nem következetes 10 0

28 A (bvn) variabilitása a ragok távolsága szerint 10, 20 Ebben a farmerban jól nézel ki. 150,160 Ebben a szobában állandóan hideg van. 320, 330 Abban a farmerban nem mehetsz színházba. 6620, 6630 Van valami ebben a dologban, ami nem világos. 3030, 3040 Ebben a helyzetben minden i ú kommunista segítségére szükség van. 3410, % 180, 200 Farmerban járni nem olyan feltűnő, mint szmokingban. 640, 650 Történetünk Európában, annak is egy furcsa vidékén, a Tiszántúlon, akár Debrecenben is játszódhatna. 4000, , 4310 motyogta az öreg csöndben, csak úgy magában. 95,45%

29 A (bvn) variabilitása A magánhangzó következetessége ingadozó toldalékolású szavaknál Előfeszítés (priming)? 10, 20 Ebben a farmerban jól nézel ki. 29 [ben]:19 [ban] 320, 330 Abban a farmerban nem mehetsz színházba. 30 [ban] : 19 [ben] 180, 200 Farmerban járni nem olyan feltűnő, mint szmokingban. 19 [ban] : 27 [ben]

30 Hipotézisvizsgálat Szignifikáns különbség lesz a (bvn) változó használatában kvóták, illetve nemek, kor és iskolázodság szerint. BUSZI 2 5 kvóta: a gyári munkások használják a leggyakrabban a [bv] változatot, de ez az eredmény nem szignifikáns. Újrakódolt kvóták: tanárok & egyetemi hallgatók kvóta szignifikánsan nagyobb arányban használta a [bvn] változatot, mint a bolg eladók & gyári munkások & szakmunkástanulók kvóta (p<0,05). BUSZI 3, 4 nemek: nincs szignifikáns különbség kor: előd születedek szignifikánsan nagyobb arányban használják a [bv] változatot, mint az után születedek (p<0,05) iskolázodság: éredségivel rendelkezők szignifikánsabb nagyobb arányban használják a sztenderd változatot, mint a nem éredségizedek kor és iskolázodság független változókat összevonva: a II. világháború előd születed nem éredségizedek szignifikánsan nagyobb arányban használják a nem sztenderd változatot, mint a többi részpopuláció tagjai (p<0,01).

31 Hipotézisvizsgálat A legtöbb feladafpus közöd kicsi lesz az eltérés, de (Váradi 1995/1996 alapján) feltételezzük, hogy a legalacsonyabb a törlés aránya a minimális párok és a szólista esetében, a legmagasabb pedig a gyors olvasásnál lesz. 105% % 100% 95% 90% 85% 80% 75% 98.00% 96.00% 94.00% 92.00% 90.00% 88.00% 86.00% 84.00% 82.00% 80.00% BUSZI 2 BUSZI 3, 4

32 Hipotézisvizsgálat 2. BUSZI 2 Lassú olvasás és gyors olvasás feladatokban szignifikánsan kevesebb a sztenderd változat. Lassú olvasás és gyors olvasás feladatok közöd is szignifikáns a különbség: a gyors olvasás feladatban a legkevesebb [bvn]. A többi 4 feladafpus közöd nincsen szignifikáns különbség. (Rang ANOVA, ROPstat ) BUSZI 3, 4 A gyors olvasás szignifikánsan eltér a másik öt feladatcsopordól: id volt a legkisebb a [bvn] változatok aránya (p<0,05). (Rang ANOVA, ROPstat )

33 Hipotézisvizsgálat 3. A tesz9eladatokban a (bvn) változó használatában nagyfokú következetesség volt tapasztalható. Kicsivel nagyobb variabilitás tapasztalható a gyors olvasási feladatokban, de sem az adatközlők neme, foglalkozási csoportja, sem a feladafpus nincs hatással arra, hogy az adatközlők milyen mértékben voltak sztenderdek. Az esetleges előfeszítő ragok, úgy tűnik, befolyásolják azt, hogy a vizsgált változóban ingadozású tövek esetén mely magánhangzó jelenik meg a ragban.

34 Irodalom Kontra, M. Ringen, C. O. Stemberger, J. P Kontextushatások a magyar magánhangzóharmóniában. Nyelvtudományi Közlemények 89/ Kontra, M. (szerk.) Nyelv és társadalom a rendszerváltáskori Magyarországon. Budapest: Osiris Kiadó. Labov, W Field Methods of the Project on LinguisGc Change and VariaGon. In: Baugh, J., Sherzer J. (szerk.) Language in Use. Englewood Cliffs: PrenGce Hall Mátyus, K Az inessivusi (bvn) nyelvtani szerepei. In: III. AlkalmazoG Doktorandusz Konferencia konferenciakötet, Váradi, T. 1995/1996. StylisGc VariaGon and the (bvn) Variable. Acta LinguisKca Hungarica

35 Köszönjük a figyelmet! matyus@nytud.hu bokorj@nytud.hu

Készítette: Molnár Dávid. Beszédadatbázisok. A BUSZI és a nyelvjárási hangarchívumok

Készítette: Molnár Dávid. Beszédadatbázisok. A BUSZI és a nyelvjárási hangarchívumok Készítette: Molnár Dávid Beszédadatbázisok A BUSZI és a nyelvjárási hangarchívumok Nyelvváltozatok és nyelvi változatosság Három fő nyelvváltozat-típus: i. területi nyelvváltozatok, ii. társadalmi nyelvváltozatok,

Részletesebben

A seprűvel is söprögetünk

A seprűvel is söprögetünk A seprűvel is söprögetünk E ~ ö váltakozás az azonos tövű szavakban Wirt Patrícia SZTE BTK Nyelvtudományi Doktori Iskola Magyar nyelvészeti program, III. évf. Bevezetés Köznyelvi e ~ ö váltakozást mutató

Részletesebben

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely. Kiválasztás A változó szerint Egymintás t-próba Mann-Whitney U-test paraméteres nem-paraméteres Varianciaanalízis De melyiket válasszam? Kétmintás t-próba Fontos, hogy mindig a kérdésnek és a változónak

Részletesebben

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet Függetleségvizsgálat Virág Katali Szegedi Tudomáyegyetem, Bolyai Itézet Függetleség Függetleség Két változó függetle, ha az egyik változó megfigyelése a másik változóra ézve em szolgáltat iformációt; azaz

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Részletesebben

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi fizika és statisztika I. előadás 2016.11.09 Orvosi

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

V. Gyakorisági táblázatok elemzése

V. Gyakorisági táblázatok elemzése V. Gyakorisági táblázatok elemzése Tartalom Diszkrét változók és eloszlásuk Gyakorisági táblázatok Populációk összehasonlítása diszkrét változók segítségével Diszkrét változók kapcsolatvizsgálata Példák

Részletesebben

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor Három gyógytápszer elemzéséből az alábbi energia tartalom adatok származtak (kilokalória/adag egységben) Három gyógytápszer elemzésébô A B C 30 5 00 10

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

STATISZTIKAI TÜKÖR 2014/126. A népesedési folyamatok társadalmi különbségei. 2014. december 15.

STATISZTIKAI TÜKÖR 2014/126. A népesedési folyamatok társadalmi különbségei. 2014. december 15. STATISZTIKAI TÜKÖR A népesedési folyamatok társadalmi különbségei 214/126 214. december 15. Tartalom Bevezető... 1 1. Társadalmi különbségek a gyermekvállalásban... 1 1.1. Iskolai végzettség szerinti különbségek

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

2017 évi tevékenységi beszámoló

2017 évi tevékenységi beszámoló 2017 évi tevékenységi beszámoló Publikációk 2016-os beszámolóból kimaradt anyagok Bodó Julianna 2016 Migráció és fejlődés napjaink székelyföldi társadalmában. In: Biró A. Zoltán Bodó Julianna (szerk.):

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

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

A termékenység területi különbségei

A termékenység területi különbségei 2009/159 Összeállította: Központi Statisztikai Hivatal www.ksh.hu III. évfolyam 159. szám 2009. november 19. A termékenység területi különbségei A tartalomból 1 A termékenység szintjének területi változása

Részletesebben

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari

Részletesebben

A hiperkorrekció durva hiba vagy természetes reakció?

A hiperkorrekció durva hiba vagy természetes reakció? 1 / 5 2011.01.28. 13:51 2011. január 28. 13:51 NYOMTATÁS A hiperkorrekció durva hiba vagy természetes reakció? Az átlagos nyelvhasználónak is felkeltheti a figyelmét egy olyan mondat, mint például A fiú

Részletesebben

Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott Alknyelvdok 2017 nyelvészet program) február 3. 1 / 17

Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott Alknyelvdok 2017 nyelvészet program) február 3. 1 / 17 Doménspecifikus korpusz építése és validálása Dodé Réka ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori Iskola Alkalmazott nyelvészet program 2017. február 3. Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott

Részletesebben

2017 évi tevékenységi beszámoló

2017 évi tevékenységi beszámoló 2017 évi tevékenységi beszámoló Publikációk 2016-os beszámolóból kimaradt anyagok Biró A. Zoltán, Biró Z. Zoltán, Bogyor Izabella, Gergely Orsolya, Ozsváth-Berényi Hajnal, Székely Kinga Katalin 2016 Közösségi

Részletesebben

Kerékpárhasználati adatok

Kerékpárhasználati adatok Kerékpárhasználati adatok Tartalom 1. Mit kellene mérni? 2. Mit mérünk mi? 3. Eredmények 4. Más mérések 5. Hogyan tovább? 1. Mit kellene mérni? a közlekedési módok arányát az infrastruktúra építés hatását

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

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai 05..04. szórások vizsgálata z F-próba Hogya foguk hozzá? Nullhipotézis: a két szórás azoos, az eltérés véletle (mitavétel). ullhipotézishez tartozik egy ú. F-eloszlás. Szabadsági fokok: számláló: - evező:

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

Dr. Kozma Gábor rektor, Gál Ferenc Főiskola. Dr. Thékes István ERASMUS koordinátor, Gál Ferenc Főiskola

Dr. Kozma Gábor rektor, Gál Ferenc Főiskola. Dr. Thékes István ERASMUS koordinátor, Gál Ferenc Főiskola Dr. Kozma Gábor rektor, Gál Ferenc Főiskola Dr. Thékes István ERASMUS koordinátor, Gál Ferenc Főiskola Az oktatói részvétel hatása az ERASMUS+ mobilitási program eredményességére, a nemzetköziesítésre

Részletesebben

Erdélyi menekültek magyar nyelvi viszontagságai

Erdélyi menekültek magyar nyelvi viszontagságai BARTHA CSILLA Erdélyi menekültek magyar nyelvi viszontagságai 1988 óta alig találkozhattunk olyan napilappal, folyóirattal, rádiós és televíziós hírösszefoglalóval, amely valamilyen formában ne foglalkozott

Részletesebben

A seprűvel is söprögetünk E ~ ö váltakozás az azonos tövű szavakban

A seprűvel is söprögetünk E ~ ö váltakozás az azonos tövű szavakban 92 X. Alkalmazott Nyelvészeti Doktoranduszkonferencia A seprűvel is söprögetünk E ~ ö váltakozás az azonos tövű szavakban Wirt Patrícia SZTE BTK Nyelvtudományi Doktori Iskola wirt.pat@gmail.com Kivonat:

Részletesebben

Az egyes régiók bűnügyi fertőzöttségi mutatói közötti eltérések társadalmi, gazdasági okainak szociológiai vizsgálata és elemzése, a rendvédelmi

Az egyes régiók bűnügyi fertőzöttségi mutatói közötti eltérések társadalmi, gazdasági okainak szociológiai vizsgálata és elemzése, a rendvédelmi Az egyes régiók bűnügyi fertőzöttségi mutatói közötti eltérések társadalmi, gazdasági okainak szociológiai vizsgálata és elemzése, a rendvédelmi szervek számára adódó konzekvenciák Tartalomjegyzék 1 Kutatási

Részletesebben

Interdiszciplináris Doktori Iskola

Interdiszciplináris Doktori Iskola Interdiszciplináris Doktori Iskola PTE BTK Interdiszciplináris Doktori Iskola Európa és a magyarság a 18-20. században Doktori Program habilitációs kritériumai I. Publikációk 1. Két monográfia. (vagy 2.

Részletesebben

Mit tud a lakosság a hőség és az UV sugárzás kockázatairól? egy felmérés eredményei

Mit tud a lakosság a hőség és az UV sugárzás kockázatairól? egy felmérés eredményei Mit tud a lakosság a hőség és az UV sugárzás kockázatairól? egy felmérés eredményei Páldy Anna*, Vörös Krisztina*, Antal Z. László** *Országos Közegészségügyi Központ **MTA Szociológiai Intézet Korábbi,

Részletesebben

Félidőben félsiker Részleges eredmények a kutatásalapú kémiatanulás terén

Félidőben félsiker Részleges eredmények a kutatásalapú kémiatanulás terén Félidőben félsiker Részleges eredmények a kutatásalapú kémiatanulás terén Szalay Luca 1, Tóth Zoltán 2, Kiss Edina 3 MTA-ELTE Kutatásalapú Kémiatanítás Kutatócsoport 1 ELTE, Kémiai Intézet, luca@caesar.elte.hu

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs [Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2016. 03. 27. Probléma: Klinikai vizsgálatban három különböző antiaritmiás gyógyszert (ß-blokkoló) alkalmaznak, hogy kipróbálják hatásukat a szívműködés

Részletesebben

Az első számjegyek Benford törvénye

Az első számjegyek Benford törvénye Az első számjegyek Benford törvénye Frank Benford (1883-1948) A General Electric fizikusa Simon Newcomb (1835 1909) asztronómus 1. oldal 2. oldal A híres arizonai csekk sikkasztási eset http://www.aicpa.org/pubs/jofa/may1999/nigrini.htm

Részletesebben

Győri Lóránt, Mikolai Júlia

Győri Lóránt, Mikolai Júlia És mégis ifjúságkutatás? Közönség és kultúrafogyasztás a Művészetek Völgyében Előadók: Győri Lóránt és Mikolai Júlia Készítette: Antók Péter, Bak Anita, Győri Lóránt, Hordósy Rita, Mikolai Júlia Előzmények

Részletesebben

Miskolc három városrészének kriminálgeográfiai vizsgálata a magyarországi és az Európai Uniós folyamatok aspektusából

Miskolc három városrészének kriminálgeográfiai vizsgálata a magyarországi és az Európai Uniós folyamatok aspektusából Társadalomföldrajzi kihívások a XXI. század Kelet-Közép Európájában Nemzetközi Földrajzi Konferencia Beregszász (Kárpátalja, Ukrajna), 2012. március 29 30. Siskáné Dr. Szilasi Beáta Piskóti Zsuzsa egyetemi

Részletesebben

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos: A. Matematikai Statisztika 2.MINTA ZH. 2003 december Név (olvasható) :... A feladatmegoldásnak az alkalmazott matematikai modell valószínűségszámítási ill. statisztikai szóhasználat szerinti megfogalmazását,

Részletesebben

2012. április 18. Varianciaanaĺızis

2012. április 18. Varianciaanaĺızis 2012. április 18. Varianciaanaĺızis Varianciaanaĺızis (analysis of variance, ANOVA) Ismételt méréses ANOVA Kérdések: (1) van-e különbség a csoportok között (t-próba általánosítása), (2) van-e hatása a

Részletesebben

Párkapcsolati preferenciák és humor

Párkapcsolati preferenciák és humor Párkapcsolati preferenciák és humor Az önértékelés és a kötődési típus szerepe Tisljár Roland SZTE Pszichológiai Intézet, Szeged Evolúciós Pszichológiai Kutatócsoport, Pécs Párkapcsolati mechanizmusok

Részletesebben

Először éljenek együtt, de azután Az élettársi kapcsolatok megítélése Magyarországon és Európában

Először éljenek együtt, de azután Az élettársi kapcsolatok megítélése Magyarországon és Európában Először éljenek együtt, de azután Az élettársi kapcsolatok megítélése Magyarországon és Európában Rohr Adél PTE BTK Demográfia és Szociológia Doktori Iskola KSH Népességtudományi Kutatóintézet Fókuszban

Részletesebben

A beszédstílus meghatározó tényezői és temporális jellemzői

A beszédstílus meghatározó tényezői és temporális jellemzői A BESZÉD ÉS AMI MÖGÖTTE VAN Magyar nyelv hete 2012. április 25. A beszédstílus meghatározó tényezői és temporális jellemzői Gráczi Tekla Etelka Beszédstílus Beszédstílus = az írás, megszólalás módja A

Részletesebben

Élő nyelv 455. Az l variabilitása öt foglalkozási csoportban Kutatások a Budapesti Szociolingvisztikai Interjú beszélt nyelvi korpuszban*

Élő nyelv 455. Az l variabilitása öt foglalkozási csoportban Kutatások a Budapesti Szociolingvisztikai Interjú beszélt nyelvi korpuszban* Élő nyelv 455 TEREBESS GÁBOR, Ezerízű Kína. Bp., 1986. 27) a kínai shìzi megfelelőjeként általában a datolyaszilva terminust adják meg. A shìzi egyébként Kínában talán az ókortól, de legalább is a Tang-kortól

Részletesebben

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15. Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a

Részletesebben

Mondd meg, mit hallasz, és megmondom, ki vagy

Mondd meg, mit hallasz, és megmondom, ki vagy Mondd meg, mit hallasz, és megmondom, ki vagy Mády Katalin MTA Nyelvtudományi Intézet 2013. április 25. Mády (mady.katalin@nytud.hu) Mmmh ém kv 2013. április 25. 1 / 16 Nyelvi innova cio Lehet Nyugatina

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Részletesebben

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:

Részletesebben

Havasi Éva Rakovics Márton

Havasi Éva Rakovics Márton Havasi Éva Rakovics Márton Súlyos gender kérdés, avagy a túlsúlyban, az elhízottságban megnyilvánuló nemi különbségek 1 Ebben a rövid terjedelmű írásban a férfiak és a nők testsúlyában meglevő különbségekről

Részletesebben

Aktív hallgatói tanulmány a kutatási eredmény elemzése az Educatio által biztosított kötelező kérdőív kitöltése alapján

Aktív hallgatói tanulmány a kutatási eredmény elemzése az Educatio által biztosított kötelező kérdőív kitöltése alapján Aktív hallgatói tanulmány a kutatási eredmény elemzése az Educatio által biztosított kötelező kérdőív kitöltése alapján Nemzeti Közszolgálati Egyetem Diplomás Pályakövető Rendszer Szerzők: Séd Levente,

Részletesebben

A szolgáltat tapasztalatairól

A szolgáltat tapasztalatairól A szolgáltat ltatás s kultúra hazai tapasztalatairól Dr. Heidrich Balázs habil.. egyetemi docens Szeged, 2008. november 19. A szolgáltatások és termelés láthatóságának összehasonlítása TERMELÉS SZOLGÁLTATÁS

Részletesebben

A szóhasonlóság mértékének tesztelése CVCVC szerkezetű hangkivető főnevekkel. Rung András BME Fizikai Intézet

A szóhasonlóság mértékének tesztelése CVCVC szerkezetű hangkivető főnevekkel. Rung András BME Fizikai Intézet A szóhasonlóság mértékének tesztelése CVCVC szerkezetű hangkivető főnevekkel Rung András BME Fizikai Intézet Alapelvek Produkció és megértés analógiás alapon szabályok helyett Az analógiás források kiválasztásához

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

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

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

Babes-Bolyai Egyetem. Összefoglaló jelentés. Vállalati innovációirányítási rendszer bevezetésére irányuló képzés a versenyképes cégekért 2016/06/06

Babes-Bolyai Egyetem. Összefoglaló jelentés. Vállalati innovációirányítási rendszer bevezetésére irányuló képzés a versenyképes cégekért 2016/06/06 Babes-Bolyai Egyetem Összefoglaló jelentés Vállalati innovációirányítási rendszer bevezetésére irányuló képzés a versenyképes cégekért 2016/06/06 Project N : 2015-1-HU01-KA202-13551 Összefoglaló jelentés

Részletesebben

Munkaügyi Központja Püspökladányi Kirendeltség. Jóváhagyta: TÁJÉKOZTATÓ

Munkaügyi Központja Püspökladányi Kirendeltség. Jóváhagyta: TÁJÉKOZTATÓ Munkaügyi Központja Püspökladányi Kirendeltség Jóváhagyta: Jóváhagyta: Mező Barna igazgató Mező Barna Igazgató TÁJÉKOZTATÓ Püspökladány Város Önkormányzat Képviselő-testületének 2012. november hónapban

Részletesebben

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre Fényes Hajnalka: A Keresztény és a beregszászi II. Rákóczi Ferenc diákjai kulturális és anyagi tőkejavakkal való ellátottsága Korábbi kutatásokból ismert, hogy a partiumi régió fiataljai kedvezőbb anyagi

Részletesebben

ERDÉLYI SZOCIOLÓGIAI MŰHELYEKHEZ KAPCSOLÓDÓ FOLYÓIRATOK (2002 2012)

ERDÉLYI SZOCIOLÓGIAI MŰHELYEKHEZ KAPCSOLÓDÓ FOLYÓIRATOK (2002 2012) 48 SÓLYOM ANDREA ERDÉLYI SZOCIOLÓGIAI MŰHELYEKHEZ KAPCSOLÓDÓ FOLYÓIRATOK (2002 2012) Jelen tanulmány része egy olyan vállalkozásnak, amelynek célja az erdélyi magyar szociológia intézményes helyzetének

Részletesebben

A VIZUÁLIS TÖMEGMÉDIA HATÁSA SERDÜLŐ LÁNYOK ÉS FIATAL NŐK TESTKÉPÉRE ÉS TESTTEL KAPCSOLATOS ATTITŰDJÉRE

A VIZUÁLIS TÖMEGMÉDIA HATÁSA SERDÜLŐ LÁNYOK ÉS FIATAL NŐK TESTKÉPÉRE ÉS TESTTEL KAPCSOLATOS ATTITŰDJÉRE A VIZUÁLIS TÖMEGMÉDIA HATÁSA SERDÜLŐ LÁNYOK ÉS FIATAL NŐK TESTKÉPÉRE ÉS TESTTEL KAPCSOLATOS ATTITŰDJÉRE Készítette: Szabó Orsolya 2012. június 22. A témaválasztás indoklása - Saját élmény, tapasztalat

Részletesebben

Biostatisztika Összefoglalás

Biostatisztika Összefoglalás Biostatisztika Összefoglalás A biostatisztika vizsga A biostatisztika vizsga az Orvosi fizika és statisztika I. fizika vizsgájával egy napon történik. A vizsga keretében 30 perc alatt 0 kérdésre kell válaszolni

Részletesebben

SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 2013 ÉS 2017 KÖZÖTT

SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 2013 ÉS 2017 KÖZÖTT SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 213 ÉS 217 KÖZÖTT A dokumentum a szervezeti önértékelés 217-es felmérési eredményeit veti össze a 213-as értékelés eredményeivel. 213-ban csak az oktató/kutató

Részletesebben

A Hunglish Korpusz és szótár

A Hunglish Korpusz és szótár A Hunglish Korpusz és szótár Halácsy Péter 1, Kornai András 1, Németh László 1, Sass Bálint 2 Varga Dániel 1, Váradi Tamás 1 BME Média Oktató és Kutató Központ 1111 Budapest, Stoczek u. 2 {hp,nemeth,daniel}@mokk.bme.hu

Részletesebben

statisztikai menürendszere Dr. Vargha András 2007

statisztikai menürendszere Dr. Vargha András 2007 A statisztikai menürendszere Dr. Vargha András 2007 2 tartalomjegyzék 1. Alapok (egymintás elemzések Alapstatisztikák Részletesebb statisztikák számítása Gyakorisági eloszlás, hisztogram készítése Középértékekre

Részletesebben

Az újmédia alkalmazásának lehetőségei a tanulás-tanítás különböző színterein - osztálytermi interakciók

Az újmédia alkalmazásának lehetőségei a tanulás-tanítás különböző színterein - osztálytermi interakciók Az újmédia alkalmazásának lehetőségei a tanulás-tanítás különböző színterein - osztálytermi interakciók Borbás László Eszterházy Károly Egyetem, Vizuálisművészeti Intézet, Mozgóképművészeti és Kommunikációs

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

A magyar lakosság 40%-a ül kerékpárra több-kevesebb rendszerességgel

A magyar lakosság 40%-a ül kerékpárra több-kevesebb rendszerességgel A magyar lakosság 40%-a ül kerékpárra több-kevesebb rendszerességgel Friss országos adatok a kerékpárhasználatról 2010. tavaszától a Magyar Kerékpárosklub háromhavonta országos reprezentatív adatokat fog

Részletesebben

Nemparametrikus tesztek. 2014. december 3.

Nemparametrikus tesztek. 2014. december 3. Nemparametrikus tesztek 2014. december 3. Nemparametrikus módszerek Alkalmazásuk: nominális adatok (gyakoriságok) esetén, ordinális adatok esetén, metrikus adatok esetén (intervallum és arányskála), ha

Részletesebben

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik) 5.4: 3 különböző talpat hasonlítunk egymáshoz Varianciaanalízis. hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik) hipotézis: Létezik olyan μi, amely nem egyenlő a többivel (Van

Részletesebben

NRC-Médiapiac Kütyüindex. Molnár Judit és Sági Ferenc szeptember 15.

NRC-Médiapiac Kütyüindex. Molnár Judit és Sági Ferenc szeptember 15. NRC-Médiapiac Kütyüindex Molnár Judit és Sági Ferenc 2011. szeptember 15. MI A KÜTYÜ? bár a kütyü szó eredete mindeddig ismeretlen, maga a szó egyáltalán nem az. Már a XVIII. századtól vannak rá adataink.

Részletesebben

VÁRÓTERMI KUTATÁS Kutatási jelentés az IDS Medical részére

VÁRÓTERMI KUTATÁS Kutatási jelentés az IDS Medical részére VÁRÓTERMI KUTATÁS Kutatási jelentés az IDS Medical részére 1 A váróteremben töltött idő A legutóbbi várótermi látogatás tapasztalatai % Plakátok 9% Reklámanyagok olvasása Szórólapok 44% 9% 44% Elolvasta

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

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

A kutatás folyamán vizsgált, egyes kiemelt jelentőségű változók részletes

A kutatás folyamán vizsgált, egyes kiemelt jelentőségű változók részletes A minta...3 1. sz. táblázat: Az elemzésbe bekerült személyek megoszlása kor és nem szerint...3 2. sz. táblázat: Az elemzésbe bekerült személyek eloszlása lakhely (körzet) szerint...3 A kutatás folyamán

Részletesebben

LELTÁROZD SZÍNEZÉSSEL A FELADATOKAT!

LELTÁROZD SZÍNEZÉSSEL A FELADATOKAT! LELTÁROZD SZÍNEZÉSSEL A FELADATOKAT! (Segítség a megoldáshoz: zöld: 10 db, piros: 1 db, lila: 5 db, kék: 2 db) 1 LÉPJ BE! Kedves Tanítványom! Meghívlak különleges játékkészítő műhelyembe, ahová két tanítványom

Részletesebben

Alba Radar. 28. hullám

Alba Radar. 28. hullám Alba Radar Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron 28. hullám Civil szervezetek megítélése Székesfehérváron 2015. november 6. Készítette: Bokros Hajnalka bokros.hajnalka@echomail.hu www.echoinn.hu

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Szegedi Tudományegyetem Nyelvtudományi Doktori Iskola Magyar Nyelvészet Alprogram

Szegedi Tudományegyetem Nyelvtudományi Doktori Iskola Magyar Nyelvészet Alprogram Szegedi Tudományegyetem Nyelvtudományi Doktori Iskola Magyar Nyelvészet Alprogram A szociolingvisztikai stílus: Stratégiák a gyermek felnőtt diskurzusban Doktori (PhD) disszertáció Jelencsik-Mátyus Kinga

Részletesebben

Az 1998-as szakiskolai reform hatása

Az 1998-as szakiskolai reform hatása Az 1998-as szakiskolai reform hatása Előzetes eredmények Zoltán Hermann MTA KRTK Közgazdaságtudományi Intézet Magyar Közgazdasági Társaság 54. Közgazdász-vándorgyűlés 2016. Szeptember 15-16., Kecskemét

Részletesebben

Biostatisztika 2. Dr. Dinya Elek Dr. Solymosi Róbert: Biometria a klinikumban Dr. Dinya Elek: Biostatisztika c. művei alapján

Biostatisztika 2. Dr. Dinya Elek Dr. Solymosi Róbert: Biometria a klinikumban Dr. Dinya Elek: Biostatisztika c. művei alapján Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Biostatisztika 2. Dr. Dinya Elek Dr. Solymosi Róbert: Biometria a klinikumban Dr. Dinya Elek: Biostatisztika

Részletesebben

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai Az adatok forrása és jellege Milyen kísérleti típusok fordulnak elő a beszédtudományokban? Milyen adatok jönnek ki ezekből? Tudományosan (statisztikailag) megválaszolható

Részletesebben

%XGDSHVW NHU OHW +DYDQQD. (J\V]HPpO\HV Ki]WDUWiV

%XGDSHVW NHU OHW +DYDQQD. (J\V]HPpO\HV Ki]WDUWiV SZEGREGÁCIÓ ÉS TÁRSADALMI KIREKESZTÉS A NAGYVÁROSI LAKÓTELEPEKEN EGEDY TAMÁS Bevezetés Az 1989-es politikai változások következtében a poszt-szocialista országokban mély társadalmi-gazdasági átalakulás

Részletesebben

Összefoglalás a 2014-es TOP magyarországi tanácsadói felmérésről

Összefoglalás a 2014-es TOP magyarországi tanácsadói felmérésről Összefoglalás a 2014-es TOP magyarországi tanácsadói felmérésről VII. Országos Tanácsadói Konferencia Budapest, 2014. október 30. Dr. Poór József, CMC Iliás Anikó Csak a változás állandó. Schopenhauer

Részletesebben

Oktatói önéletrajz dr. Veszelszki Ágnes

Oktatói önéletrajz dr. Veszelszki Ágnes Társadalomtudományi és Nemzetközi Kapcsolatok Kar Magatartástudományi és Kommunikációelméleti Intézet Karrier Felsőfokú végzettségek: 2006-2011 ELTE BTK Nyelvészeti Doktori Iskola, Budapest, doktori képzés,

Részletesebben

DIPLOMÁS PÁLYAKÖVETÉS A PANNON EGYETEMEN 2010-2012-BEN ABSZOLUTÓRIUMOT SZERZETT HALLGATÓK VIZSGÁLATA

DIPLOMÁS PÁLYAKÖVETÉS A PANNON EGYETEMEN 2010-2012-BEN ABSZOLUTÓRIUMOT SZERZETT HALLGATÓK VIZSGÁLATA DIPLOMÁS PÁLYAKÖVETÉS A PANNON EGYETEMEN 2010-2012-BEN ABSZOLUTÓRIUMOT SZERZETT HALLGATÓK A MÓDSZERTAN Telefonos megkérdezés központilag előírt kérdőív alapján Adatfelvétel ideje: 2013. November 20014.

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

1. ECHO Innovációs Műhely Obádovics Csilla Vinogradov Szergej: tavaszi on-line felmérés

1. ECHO Innovációs Műhely Obádovics Csilla Vinogradov Szergej: tavaszi on-line felmérés 1. ECHO Innovációs Műhely Obádovics Csilla Vinogradov Szergej: 2010. tavaszi on-line felmérés Módszertan Az aktív hallgatók felmérése Vizsgálati populáció: a Szent István Egyetemen alapképzésben, mesterképzésben,

Részletesebben

EREDMÉNYEK, KÖVETKEZTETÉSEK, TERVEK

EREDMÉNYEK, KÖVETKEZTETÉSEK, TERVEK Felmérés a felsőoktatásban tanuló fiatalok pénzügyi kultúrájáról EREDMÉNYEK, KÖVETKEZTETÉSEK, TERVEK Prof. Dr. Németh Erzsébet Mit jelent a pénzügyi a) Nemzetközi kutatások: banki termékek ismertsége,

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

AZ ISKOLAI EREDMÉNYESSÉG DIMENZIÓI ÉS HÁTTÉRTÉNYEZŐI INTÉZMÉNYI SZEMMEL

AZ ISKOLAI EREDMÉNYESSÉG DIMENZIÓI ÉS HÁTTÉRTÉNYEZŐI INTÉZMÉNYI SZEMMEL XXI. Századi Közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 AZ ISKOLAI EREDMÉNYESSÉG DIMENZIÓI ÉS HÁTTÉRTÉNYEZŐI INTÉZMÉNYI SZEMMEL Bander Katalin Galántai Júlia Országos Neveléstudományi

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

Zempléni gyümölcsalapú kézműves élelmiszerek fogyasztói magtartásának vizsgálata a nők körében

Zempléni gyümölcsalapú kézműves élelmiszerek fogyasztói magtartásának vizsgálata a nők körében Debreceni Egyetem Gazdaságtudományi Kar XXXII. Országos Tudományos Diákköri Konferencia Közgazdaságtudományi Szekció Fogyasztói magatartás 1. Zempléni gyümölcsalapú kézműves élelmiszerek fogyasztói magtartásának

Részletesebben

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018 Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival Dr. Nyéki Lajos 2018 Egymintás t-próba Az egymintás T-próba azt vizsgálja, hogy különbözik-e a változó M átlaga egy megadott m konstanstól. Az a feltételezés,

Részletesebben

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat? Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs

Részletesebben

Dr. Hengl Melinda. A siketek felsőoktatásának aktuális kihívásai

Dr. Hengl Melinda. A siketek felsőoktatásának aktuális kihívásai Dr. Hengl Melinda Jogász, Pszichológus, Írásszakértő hallgató, Grafológus, Jelnyelvi interkulturális kommunikációs szakértő A siketek felsőoktatásának aktuális kihívásai A tudásgyárak technológiaváltása

Részletesebben

Más szektorok (múltik, hazai nagyvállalatok és KKV-ék) HR trendjei és a közszolgálati emberi erıforrás menedzsment 2010

Más szektorok (múltik, hazai nagyvállalatok és KKV-ék) HR trendjei és a közszolgálati emberi erıforrás menedzsment 2010 Humán Szakemberek Országos Szövetsége Budapest, 2010. március 24. Más szektorok (múltik, hazai nagyvállalatok és KKV-ék) HR trendjei és a közszolgálati emberi erıforrás menedzsment 2010 Dr. Poór József

Részletesebben

Együttmőködés és innováció

Együttmőködés és innováció Vállalkozói innováció a Dunántúlon Pécs, 2010. március 3. Együttmőködés és innováció Csizmadia Zoltán, PhD tudományos munkatárs MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intéztet Az előadás felépítése 1.

Részletesebben

Önéletrajz Dr. Bányai Orsolya. banyai.orsolya@law.unideb.hu

Önéletrajz Dr. Bányai Orsolya. banyai.orsolya@law.unideb.hu SZEMÉLYI ADATOK Dr. Bányai Orsolya 52/512-700/74808 banyai.orsolya@law.unideb.hu Születési dátum 1982.06.11. Állampolgárság Magyar SZAKMAI TAPASZTALAT 2014-2008-2014 Egyetemi adjunktus Egyetemi tanársegéd

Részletesebben

Sebes pisztráng ivadékok Myxobolus cerebralis (Myxozoa) okozta kergekórra való fogékonysága a tenyészállomány genetikai diverzitásának függvényében

Sebes pisztráng ivadékok Myxobolus cerebralis (Myxozoa) okozta kergekórra való fogékonysága a tenyészállomány genetikai diverzitásának függvényében Sebes pisztráng ivadékok Myxobolus cerebralis (Myxozoa) okozta kergekórra való fogékonysága a tenyészállomány genetikai diverzitásának függvényében Eszterbauer Edit, Forró Barbara, Tolnai Zoltán, Guti

Részletesebben

A Hungarikumok jelene és jövője területi aspektusból

A Hungarikumok jelene és jövője területi aspektusból Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Regionális Gazdaságtani és Vidékfejlesztési Intézet A Hungarikumok jelene és jövője területi aspektusból Készítette: Némediné Dr. Kollár Kitti, adjunktus Gödöllő, 2014.

Részletesebben

Szorongás és depresszió a reprodukciós problémával küzdő nők körében

Szorongás és depresszió a reprodukciós problémával küzdő nők körében Szorongás és depresszió a reprodukciós problémával küzdő nők körében Lakatos Enikő¹, ², Balog Piroska¹ ¹Semmelweis Egyetem Magatartástudományi Intézet, Budapest ²Semmelweis Egyetem Mentális Egészségtudományok

Részletesebben

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Gyógytápszerek (kilokalória/adag) Három gyógytápszer A B C 30 5 00 10 05 08 40 45 03 50 35 190 Kérdések: 1. Van-e

Részletesebben