Király Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal, Lévai Annamária 2006
|
|
- Zsófia Vass
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A Network-Elemzés - és felhasználása általános iskolai osztályok társas szerkezetének és a szerveződésért felelős személyes tulajdonságok feltárására Király Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal, Lévai Annamária 2006
2 Hálózati elemzés (Network Analysis) Reprezentációs technika Eredete: morenoi szociometria A Network Analysis lényegileg a szociometria továbbfejlesztése és kiterjesztése Alappillérei: Gráfelmélet Mátrixszámítás Többváltozós statisztikai eljárások
3 A Network-elemzés Alapok
4 A Network-analízis paradigmája:
5 Gráfok A gráf alkotóelemei: Csomópontok a gráf fokszáma Élek: a csomópontokat összekötő vonalak
6 Mérés a gráfban: Szociometriai kérdés: - Kik a legjobb barátaid?
7 A centralitás Egy személy, hálózatban betöltött központi helyzetét fejezi ki (hatalom) Többféleképpen mérhető: Népszerűség Közel lenni a többiekhez Birtokolni az információs csatornákat Olyan ismerősök jelenléte, akik jó kapcsolatokkal rendelkeznek
8 A választások fokszám centralitása (degree centrality) Hányan választották összesen az adott csomópontot
9 A választások fokszám centralitása (degree centrality)
10 Közelség centralitása (closeness centrality) Egy csomópontnak minden más csomópontra irányuló távolságainak összege Ez a centralitás inverz mérőszáma
11 Közelség centralitása (closeness centrality)
12 Közbeékelődési, közbeesési centralitás (betweenness centrality) Hány esetben kerül bele egy csomópont az összes többi csomópont közötti legrövidebb útba (= információs hatalom)
13 Közbeékelődési centralitás (betweenness centrality)
14 Kérdés: a barátaim barátai, és azok barátai révén mekkora a befolyásolási területem a hálózatban (milyen messzire nyúlik a kezem?) Sajátvektor centralitás (eigenvector centrality) Minden csomópont centralitása a hozzá kapcsolódó csomópontok centralitásából származik. Így egy csomópont centralitása a hozzá kapcsolódó más csomópontok centralitásainak súlyozott összege. (iterációs eljárás)
15 Sajátvektor centralitás (eigenvector centrality)
16 Különböző centralitási mutatók ugyanarra a csoportra:
17 Versengés: Két vagy több résztvevő között létrejövő kölcsönös függés egy formája Felerősödik, ha az erőforrások korlátozottak Személyiségdiszpozíciók Szabályozza a csoport struktúrája
18 Az 1. vizsgálat (Király Zoltán, Lévai Annamária) Minta : 313 fő (Ált.Isk.diákok, 15 csoport) Kérdőíves vizsgálat Személyiségjegyek: belső-kontroll, versengés, empátia, szorongás, osztálylégkörrel való elégedettség Szociometriai/Network-elemzés (centralitás) Cél: Network-paradigma ellenőrzése, illetve vizsgálni, hogy mi befolyásolja a versengést
19 Modell 1.: (p = 0.765)
20 Modell 2.: (p = 0.195)
21 A hálózati résztvevők hasonlósága (homofília-heterofília) Az emberek keresik egymás társaságát (megfigyelhető már a főemlősöknél is) Bizonyos tulajdonságok fontossá válnak, és e tulajdonságok mentén szerveződik a csoport Cél: megkeresni, hogy a hálózatban közel levő csomópontok miben hasonlítanak egymásra (homofília), illetve miben térnek el (heterofília)
22 Autokorreláció: Moran-féle I Megmutatja, hogy a csomópontok bizonyos tulajdonsága mennyire függ a hozzá kapcsolódó más csomópontok tulajdonságából (+) Homofília: a hasonlók vozzák egymást (-) Heterofília: az ellentétek vonzzák egymást
23 Negatív autokorreláció: Moran s I= -0,438 (p=0,001)
24 Pozitív autokorreláció: Moran s I= 0,250 (p=0,001)
25 Példa: Egy színjátszócsoport szerkezete
26 A színjátszócsoport szerkezete, nemenként eltérő színnel
27 Autokorreláció, tanulmányi eredmény: Moran s I= -0,243 (p=0,203)
28 Autokorreláció, anyagi helyzet: Moran s I= 0,436 (p=0,005)
29 A 2. vizsgálat (Király Zoltán, Lévai Annamária) Minta : 313 fő (Ált.Isk.diákok, 15 csoport) Kérdőíves vizsgálat Személyiségjegyek: belső-kontroll, versengés, empátia, szorongás, osztálylégkörrel való elégedettség Szociometriai/Network-elemzés (homofília) Cél: A szerveződésért felelős főbb személyes tulajdonságok feltárása
30 Eredmények 3. osztályban 3A:? Nincs meghatározó mért tulajdonság 3B: Belső kontroll: I= -372 (p=0,028) 3C:? Nincs meghatározó mért tulajdonság
31 Eredmények 4. osztályban 4A: Belső kontroll: I= 0,427 (p=0,025) 4B:? Nincs meghatározó mért tulajdonság 4C:? Nincs meghatározó mért tulajdonság
32 Eredmények 5. osztályban 5A: Empátia: I= 0,212 (p=0,037) 5B:? Nincs meghatározó mért tulajdonság 5C: Versengés: I=0,118 (p=0,046) Szorongás: I=0,140 (p=0,033)
33 Eredmények 6. osztályban 6A: Empátia: I= 0,325 (p=0,016) Szorongás: I= 0,429 (p=0,007) Osztálylégkör: I= 0,552 (p=0,001) 6B: Empátia: I= -0,197 (p=0,027)!
34 Eredmények 7. osztályban 7A: Versengés: I= 0,522 (p=0,012) 7B: Versengés: I= 0,321 (p=0,049) Empátia: I= 0,414 (p=0,032)
35 Eredmények 8. osztályban 8A: Versengés: I= 0,455 (p=0,018) Osztálylégkör: I= 0,232 (p=0,020) 8B: Versengés: 8C: Empátia: I= 0,614 (p=0,001) I= 0,202 (p=0,079)
36 A 3. vizsgálat (Király Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal) Minta : 29 fő (középiskolai diákok, 17év) Kérdőíves vizsgálat (fiú: 7fő, lány: 22fő) Szociális intelligencia (Guillford, O Sullivan) Nonverbális, és verbális SIQ Szociometriai/Network-elemzés (centralitás, homofília) Cél: A szerveződésért felelős főbb személyes tulajdonságok feltárása
37 Eredmények A fiúkhoz képest a lányok magasabb Szoc. Intelligenciával rendelkeznek a vizsgált csoportban. Nonverbális SIQ: t 27 =-2,696* (p=0,012) Lányok: 18,04 pont Fiúk: 14,02 pont Verbális SIQ: t 27 =-2,714* (p=0,011) Lányok: 16,04 pont Fiúk: 12,42 pont
38 Eredmények Autokorreláció (Moran s I): Nonverbális SIQ: I=-0,046 (p=0,248) Verbális SIQ: I=-0,077* (p=0,003) Centralitási mutatók közül: (Sajátvektor,verbális SIQ) r=0,252* (p=0,038)
39 A vizsgált csoport struktúrája a Verbális SIQ függvényében:
40 A három vizsgálat főbb következtetései: Általános iskolásoknál, alsó tagozatban gyenge a struktúra, ezt is főleg személyes tulajdonságok határozzák meg (kontrollhely, empátia) Felső tagozatban a versengés jelentőssé válik A versengést meghatározza: (+) Empátia (+) Társas elérhetőség (-) Közelség-centralitás Úgy tűnik, hogy a szociális intelligenciának a verbális faktora is befolyásolja a csoport szerveződését (lányok előnyben!)
A KÖZLEKEDÉSHÁLÓZATI RENDSZER SZEREPE A BUDAPESTI AGGLOMERÁCIÓ KIS- ÉS KÖZÉPVÁROSAINAK TERÜLETI FEJLŐDÉSÉBEN
MRTT XIV. Vándorgyűlés szept.15-16. A KÖZLEKEDÉSHÁLÓZATI RENDSZER SZEREPE A BUDAPESTI AGGLOMERÁCIÓ KIS- ÉS KÖZÉPVÁROSAINAK TERÜLETI FEJLŐDÉSÉBEN Kovács Csaba József doktorandusz e-mail: b.kovacs.csaba@gmail.com
RészletesebbenKözösség detektálás gráfokban
Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a
RészletesebbenKorreláció számítás az SPSSben
Korreláció számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi
RészletesebbenTársadalmi és gazdasági hálózatok modellezése
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 5. el adás Közösségszerkezet El adó: London András 2017. október 16. Közösségek hálózatban Homofília, asszortatívitás Newman modularitás Közösségek hálózatban
RészletesebbenKomplex hálózatok: alapfogalmak, modellek, módszerek
Komplex hálózatok: alapfogalmak, modellek, módszerek London András, Németh Tamás 2015. április 13. Motiváció Alapfogalmak Centralitás mértékek Néhány gráfmodell Hálózatok mindenhol! ábra 1: Facebook kapcsolati
RészletesebbenA NEVELÉSI-OKTATÁSI PROGRAMOK PEDAGÓGUSOKRA ÉS DIÁKOKRA GYAKOROLT HATÁSAI
XXI. Századi Közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 A NEVELÉSI-OKTATÁSI PROGRAMOK PEDAGÓGUSOKRA ÉS DIÁKOKRA GYAKOROLT HATÁSAI LIPPAI EDIT, MAJER ANNA, VERÉB SZILVIA,
RészletesebbenTársadalmi tőke és területi fejlettség a Balaton térségében
Társadalmi tőke és területi fejlettség a Balaton térségében DR. KABAI GERGELY TÁRSADALOMKUTATÓ, SZAKPOLITIKAI ELEMZŐ (PANNON.ELEMZŐ IRODA KFT) EMBER A TÁJBAN A BALATONI TURIZMUS AKTUALITÁSAI ÉS THE WINE
RészletesebbenSzociometria vizsgálat Szent Ágoston Katolikus Általános Iskola Pusztamérges
Szociometria vizsgálat Szent Ágoston Katolikus Általános Iskola Pusztamérges Készítette: Turcsányi Nelli EJF NTK Tanító szakos hallgatója II. évfolyam 2012. április 12. Lacob Lévy Moreno (amerikai pszichiáter)
RészletesebbenÖsszefoglalás és gyakorlás
Összefoglalás és gyakorlás High Speed Networks Laboratory 1 / 28 Hálózatok jellemző paraméterei High Speed Networks Laboratory 2 / 28 Evolúció alkotta adatbázis Önszerveződő adatbázis = (struktúra, lekérdezés)
RészletesebbenA hazai elszámolásforgalom hálózati elemzése
A hazai elszámolásforgalom hálózati elemzése Révkomárom, 2013. január 23. Pál Zsolt egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar A kutatás előzményei, háttere Hálózatelmélet - szabályos gráfok
RészletesebbenEz is Hungaricum. Kovács Vera, Palotay Dorka, Pozsonyi Enik, Szabó Csaba január 27. ELTE
Ez is ELTE 2013. január 27. Motiváció Tapasztalatok és célok A középiskolából kikerül diákok nagy része nem ismeri a gráfokat Vizsgálataink: A gráfok oktatásának mai helyzete Mi ennek az oka? A gráfok
RészletesebbenHálózatkutatás szociometria
Hálózatkutatás szociometria Szervezeti hálózatok feltérképezése A munkaszervezeten belül különböző hálózatok tagjai vagyunk: egy szervezeti hierarchiához tartozunk, funkcionális- és a munkakörből adódó
RészletesebbenA közösségi kapcsolatépítés módszerei és eszközei a rákmegelőzés hatékonyabbá tételében
A közösségi kapcsolatépítés módszerei és eszközei a rákmegelőzés hatékonyabbá tételében Kovács Zsuzsanna 2014. február 26. OEFI TÁMOP 6.1.1 - Egészségfejlesztési szakmai hálózat létrehozása Népegészségügyi
RészletesebbenMagyarkuti András. Nanofizika szeminárium JC Március 29. 1
Magyarkuti András Nanofizika szeminárium - JC 2012. Március 29. Nanofizika szeminárium JC 2012. Március 29. 1 Abstract Az áram jelentős részéhez a grafén csík szélén lokalizált állapotok járulnak hozzá
RészletesebbenSzociometria. Dr. Nyéki Lajos 2016
Szociometria Dr. Nyéki Lajos 2016 A szociometriai felmérés A szociometriai felmérés a csoporton belüli társas kapcsolatok vizsgálatára szolgál. Moreno (1934) dolgozta ki a vizsgálati módszert. Eredetileg
RészletesebbenFrancia és magyar egyetemisták versengésről alkotott szociális reprezentációja. Orosz Gábor cikkének ismertetése. Várkonyi Erika
Francia és magyar egyetemisták versengésről alkotott szociális reprezentációja Orosz Gábor cikkének ismertetése Várkonyi Erika 2010 A vizsgálat kutatásra alapuló átfogó elemzést nyújt magyar és francia
RészletesebbenA NEVELÉSI-OKTATÁSI PROGRAMOK PEDAGÓGUSOKRA ÉS DIÁKOKRA GYAKOROLT HATÁSAI
XXI. Századi Közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 A NEVELÉSI-OKTATÁSI PROGRAMOK PEDAGÓGUSOKRA ÉS DIÁKOKRA GYAKOROLT HATÁSAI LIPPAI EDIT - MAJER ANNA - VERÉB SZILVIA-
RészletesebbenTársadalmi és gazdasági hálózatok modellezése
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 2. el adás A hálózatkutatás néhány fontos fogalma El adó: London András 2015. szeptember 15. Átmér l ij a legrövidebb út a hálózatban i és j pont között =
RészletesebbenKapcsolatháló-elemzés az iskolai közösségek vizsgálatában II.
Kapcsolatháló-elemzés az iskolai közösségek vizsgálatában II. Boda Zsófia Néray Bálint Budapesti Corvinus Egyetem Kapcsolatháló- és Oktatáskutató Központ 2011. március 22. 1. Tartalom A központ kutatási
RészletesebbenFeladatok MATEMATIKÁBÓL
Feladatok MATEMATIKÁBÓL a 12. évfolyam számára III. 1. Számítsuk ki a következő hatványok értékét! 2. Írjuk fel gyökjelekkel a következő hatványokat! 3. Az ötnek hányadik hatványa a következő kifejezés?
RészletesebbenHOGYAN JELEZHETŐ ELŐRE A
HOGYAN JELEZHETŐ ELŐRE A MUNKATÁRSAK BEVÁLÁSA? A BELSŐ ÉRTÉKELŐ KÖZPONT MÓDSZEREI ÉS S BEVÁLÁSVIZSG SVIZSGÁLATA Budapest, 2010.03.25. PSZE HR Szakmai nap Előadó: Besze Judit BÉK módszergazda. 1/28 BEVÁLÁS
RészletesebbenGráfelméleti alapfogalmak
1 Gráfelméleti alapfogalmak Gráf (angol graph= rajz): pontokból és vonalakból álló alakzat. pontok a gráf csúcsai, a vonalak a gráf élei. GRÁ Irányítatlan gráf Vegyes gráf Irányított gráf G H Izolált pont
Részletesebben} számtani sorozat első tagja és differenciája is 4. Adja meg a sorozat 26. tagját! A = { } 1 pont. B = { } 1 pont. x =
. Az { a n } számtani sorozat első tagja és differenciája is 4. Adja meg a sorozat 26. tagját! a = 26 2. Az A és B halmazokról tudjuk, hogy A B = {;2;3;4;5;6}, A \ B = {;4} és A B = {2;5}. Sorolja fel
RészletesebbenKorrelációs 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
RészletesebbenAdatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér (root) Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat
RészletesebbenKulcs véleményvezér kutatás Közösségi hálózatelemzés
Kulcs véleményvezér kutatás Közösségi hálózatelemzés 2011.11.17. Kutatás folyamata 2 Célkitűzések Rising Starok azonosítása Új KOL-ek meghatároz ása Közösség szerkezetének, összefüggéseinek elemzése 3
RészletesebbenA kompetenciamérés eredményei 2018.
Páduai Szent Antal Általános Iskola, Gimnázium és Alapfokú Művészeti Iskola 2081 Piliscsaba, Béla király útja 72. Tel.: 06-26-375-322 Fax: 06-26-375-020 e-mail: szentantaliskola2081@gmail.com Honlap www.paduai.hu
RészletesebbenGyakorlati útmutató a Tartók statikája I. tárgyhoz. Fekete Ferenc. 5. gyakorlat. Széchenyi István Egyetem, 2015.
Gyakorlati útmutató a tárgyhoz Fekete Ferenc 5. gyakorlat Széchenyi István Egyetem, 015. 1. ásodrendű hatások közelítő számítása A következőkben egy, a statikai vizsgálatoknál másodrendű hatások közelítő
RészletesebbenSzomszédság alapú ajánló rendszerek
Nagyméretű adathalmazok kezelése Szomszédság alapú ajánló rendszerek Készítette: Szabó Máté A rendelkezésre álló adatmennyiség növelésével egyre nehezebb kiválogatni a hasznos információkat Megoldás: ajánló
RészletesebbenPál Judit - Vörös András. Budapesti Corvinus Egyetem. Kapcsolatháló- és Oktatáskutató Központ. 2011. március 1.
Pál Judit - Vörös András Budapesti Corvinus Egyetem Kapcsolatháló- és Oktatáskutató Központ 2011. március 1. Definíció: A kapcsolatháló-elemzés az egyének viselkedését tanulmányozza mikro szinten, és az
RészletesebbenGráfelméleti alapfogalmak-1
KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematika tanár hallgatók számára Gráfelméleti alapfogalmak Előadó: Hajnal Péter 2015 1. Egyszerű gráfok Nagyon sok helyzetben egy alaphalmaz elemei között kitűntetett
RészletesebbenBevezetés a Korreláció &
Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba Petrovics Petra Doktorandusz Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv
RészletesebbenStatisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok
Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok vizsgálatára Gyenge Ádám1 1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Számítástudományi és Információelméleti
RészletesebbenEFOP Fenntartható, intelligens és befogadó regionális és városi modellek
Fenntartható, intelligens és befogadó regionális és városi A BALATON RÉGIÓ IMÁZSA ÉS A HELYI IDENTITÁS VIZSGÁLATA BANÁSZ ZSUZSANNA, EGY. ADJUNKTUS LŐRINCZ KATALIN, INTÉZETIGAZGATÓ EGY. DOCENS LANG LETÍCIA
RészletesebbenA fiatalok Internet használati szokásai, valamint az online kapcsolatok társas támogató hatása.
A fiatalok Internet használati szokásai, valamint az online kapcsolatok társas támogató hatása. Árgyelán Anikó-Kriston Pálma SZTE-BTK Pszichológia a.ancsa27@gmail.com 2012 Összefoglalás Serdülők és egyetemisták:
RészletesebbenInnováció és eredményesség az alacsony státuszú iskolákban
Innováció és eredményesség az alacsony státuszú iskolákban Széll Krisztián szell.krisztian@ppk.elte.hu ELTE PPK, Neveléstudományi Intézet OFI-EKE Nyíregyházi Egyetem XVII. ONK 2017. november 9. Elemzési
Részletesebben[S] v' [I] [1] Kompetitív gátlás
8. Szeminárium Enzimkinetika II. Jelen szeminárium során az enzimaktivitás szabályozásával foglalkozunk. Mivel a klinikai gyakorlatban használt gyógyszerhatóanyagok jelentős része enzimgátló hatással bír
RészletesebbenBevezete s a ha ló zatók vila ga ba
Bevezete s a ha ló zatók vila ga ba Bevezetés Kezdjük egy játékkal! Képzeletünkben kalandozzunk el és válasszunk egy tetszőleges országot a világon, annak tetszőleges települését és egy ott élő tetszőleges
RészletesebbenAZ 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
RészletesebbenPróbaérettségi 2004 MATEMATIKA. PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május EMELT SZINT. 240 perc
PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május MATEMATIKA EMELT SZINT 240 perc A feladatok megoldására 240 perc fordítható, az idő leteltével a munkát be kell fejeznie. A feladatok megoldási sorrendje tetszőleges. A II. részben
RészletesebbenSiket diákok egyéni különbségeinek vizsgálata az idegennyelv-tanulásban: Egy kérdőíves kutatás néhány eredménye
Siket diákok egyéni különbségeinek vizsgálata az idegennyelv-tanulásban: Egy kérdőíves kutatás néhány eredménye Csizér Kata, Kontra Edit és Piniel Katalin ELTE OTKA K105095 Egyéni különbségek az idegennyelv-tanulásban
RészletesebbenIII. Gráfok. 1. Irányítatlan gráfok:
III. Gráfok 1. Irányítatlan gráfok: Jelölés: G=(X,U), X a csomópontok halmaza, U az élek halmaza X={1,2,3,4,5,6}, U={[1,2], [1,4], [1,6], [2,3], [2,5], [3,4], [3,5], [4,5],[5,6]} Értelmezések: 1. Fokszám:
RészletesebbenActivity Plan. A javaslat nem teljes körű: csupán a konzultáción, a cégvezető elmondása alapján szerzett információkon alapszik.
Activity Plan A program fő pillérét a cégvezetővel folytatott szakértői konzultáció adja, melynek tartalma minden esetben cégspecifikus és személyre szabott. A Human Map szakértői számára a programban
RészletesebbenFizikailag aktív és passzív szabadidőeltöltési formák néhány összefüggése egymással és a pszichés jólléttel serdülőkorúak körében 2010-ben
Fizikailag aktív és passzív szabadidőeltöltési formák néhány összefüggése egymással és a pszichés jólléttel serdülőkorúak körében 2010-ben Németh Ágnes 1, Kertész Krisztián 1, Örkényi Ágota 1, Költő András
RészletesebbenPSZÁF - IT kockázatkezelési konferencia IT szolgáltatások megfelelőségének biztosítása Mátyás Sándor Belső Ellenőrzés
PSZÁF - IT kockázatkezelési konferencia IT szolgáltatások megfelelőségének biztosítása Mátyás Sándor Belső Ellenőrzés Budapest, 2007. szeptember 19. Tartalom Szolgáltató - Szolgáltatás - Szerződés Megfelelőség
RészletesebbenVI. Magyar Földrajzi Konferencia 986-999
Vida Zsófia Viktória 1 KAPCSOLATHÁLÓZAT ELEMZÉS TÁRSADALOMFÖLDRAJZI NÉZŐPONTBÓL EGYÜTTMŰKÖDÉSEK ÉS GENERÁCIÓK KÖZÖTTI KAPCSOLATOK VIZSGÁLATA BEVEZETÉS A kapcsolathálózat elemzés a hálózattudományon belül
RészletesebbenBetekintés a komplex hálózatok világába
Betekintés a komplex hálózatok világába Dr. Varga Imre Debreceni Egyetem Informatikai Kar EFOP-3.6.1-16-2016-00022 Egyszerű hálózatok Grafit kristály Árpád házi uralkodók családfája LAN hálózat Komplex
RészletesebbenAZ EGYETEMI KAROK JELLEMZŐINEK ÖSSZEFOGLALÓ ÉRTÉKELÉSE
E G Y E T E M I K A R O K H A L L G A T Ó I É R T É K E L É S E AZ EGYETEMI KAROK JELLEMZŐINEK ÖSSZEFOGLALÓ ÉRTÉKELÉSE A korábbi fejezetekben témakörönként elemeztük a hallgatók elégedettségét egyetemük
RészletesebbenI. CRM elmélete és gyakorlata. II. Stratégiai elemek. III. Strukturális megoldások
Transzformáció -CRM Értékesítési stratégiák I. CRM elmélete és gyakorlata II. Stratégiai elemek III. Strukturális megoldások 1 Customer Relationship Management egy filozófia Értékesítés Ügyfél Marketing
RészletesebbenA grafológiai vizsgálódások 2005.02.18. (C) Szidnai 1 Alapok Ellentmondás: csak az eredmény látható - a mozdulat lenne a fontos Feloldási kísérletek: speciális kategóriák objektív mérések -a a változók
RészletesebbenA társadalmi kapcsolatok jellemzői
A társadalmi kapcsolatok jellemzői A győri lakosság kapcsolati tőkekészletének sajátosságai Dr. Csizmadia Zoltán, tanszékvezető egyetemi docens SZE PLI Szociális Tanulmányok Tanszék Zárórendezvény Győr,
RészletesebbenHang terjedési sebességének meghatározása állóhullámok vizsgálata Kundt csőben
Hang terjedési sebességének meghatározása állóhullámok vizsgálata Kundt csőben Akusztikai állóhullámok levegőben vagy egyéb gázban történő vizsgálatához és azok hullámhosszának meghatározására alkalmas
RészletesebbenÉ R T É K E L É S. a program szóbeli interjúján résztvevő személyről. K é p e s s é g e k, f e j l e s z t h e tőségek, készségek
É R T É K E L É S a program szóbeli interjúján résztvevő személyről K é p e s s é g e k, f e j l e s z t h e tőségek, készségek Értékelés: A terület pontozása 1-5 tartó skálán, ahol az egyes pontszám a
RészletesebbenKelet-Közép-Európa térszerkezetének aktuális folyamatai. Dr. Tóth Géza Főszerkesztő, Területi Statisztika Egyetemi docens, Miskolci Egyetem
Kelet-Közép-Európa térszerkezetének aktuális folyamatai Dr. Tóth Géza Főszerkesztő, Területi Statisztika Egyetemi docens, Miskolci Egyetem Vázlat Térszerkezet fogalma, modellek Fajlagos GDP területi képe
RészletesebbenRacionális- e az ötlet? Kivitelezhető?
Szervezeti magatartás Hatalom a szervezetben Leadership elméletek Láng Alina 2009. október 10. HATALOM A SZERVEZETBEN Szép szóval meg egy pisztollyal messzebb jutsz, mint pusztán (Al Capone) szép szóval
RészletesebbenMit tud a QFD? Dr. Topár József 1
Vevői igények A VEVŐ HANGJA A QFD olyan egyszerű szisztematikus módszert kínál, amellyel a vevő hangját a termékbe beépíthetjük. A QFD eredménye : Szisztematikusan tervek elkészítése arra, hogy hogyan
RészletesebbenAZ 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
RészletesebbenGoogle Analytics. Miért fontos egy kisebb cég esetén is? Hogyan értsük meg a fontos összefüggéseket? Vajda Éva iwebma Analitikus Marketing
Google Analytics Miért fontos egy kisebb cég esetén is? Hogyan értsük meg a fontos összefüggéseket? Vajda Éva iwebma Analitikus Marketing Analytics nélkül Ha tudjuk használni az Analyticset - előnyök Valós
RészletesebbenA KUTATÁSI PROGRAM EREDMÉNYEI
A KUTATÁSI PROGRAM EREDMÉNYEI AZ ÓVODAI NEVELÉS HÁTRÁNYCSÖKKENTŐ CÉLJÁT ÉS FELADATAIT KIEMELT FORMÁBAN BIZTOSÍTANDÓ INTÉZMÉNYEK ÉS FENNTARTÓIK AZONOSÍTÁSA CÉLJÁBÓL Szent-Gály Viola Oktatási Hivatal Kisgyermekkori
RészletesebbenSoftware project management Áttekintés
Software project management Áttekintés Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék PMAN / 1 Miért szükséges? A software fejlesztési tevékenység Csoportmunkát igényel Jelentős erőforrásokat használ
RészletesebbenAz 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
RészletesebbenTársadalmi és gazdasági hálózatok modellezése
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 6. el adás Hálózatok növekedési modelljei: `uniform és preferential attachment' El adó: London András 2015. október 12. Hogyan n nek a hálózatok? Statikus
RészletesebbenHálózatok fejlődése A hatványtörvény A preferential attachment A uniform attachment Vertex copy. SZTE Informatikai Intézet
Hálózattudomány SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Előadó: London András 4. Előadás Hogyan nőnek a hálózatok? Statikus hálózatos modellek: a pontok száma (n) fix, az éleket valamilyen
RészletesebbenKörnyezeti teljesítményt befolyásoló környezetirányítási eljárások vizsgálata hazai vállalatoknál
Környezeti teljesítményt befolyásoló környezetirányítási eljárások vizsgálata hazai vállalatoknál szekcióelőadás Nyugat-Magyarországi Egyetem Kooperációs Kutató Központ Nonprofit Kft. 2011. május 24. Környezeti
RészletesebbenA PISA nemzetközi tanulói képességmérés bemutatása, eredményei. Budapest, Ostorics László
A PISA nemzetközi tanulói képességmérés bemutatása, eredményei Budapest, 2009. 04.30 Ostorics László ALAPVETŐ JELLEMZŐK Megrendelő, célok A PISA az OECD (Organization for Economic Cooperation and Development)
RészletesebbenJELENTÉS. Középiskolát végzett diákok helyzete - 2012-2013 -
- 0 - HMTJ 25 /2015 Ikt. szám:1855/27.01.2015 JELENTÉS Középiskolát végzett diákok helyzete - 2012-2013 - Előterjesztő: Elemző Csoport www.judetulharghita.ro www.hargitamegye.ro www.harghitacounty.ro HU
RészletesebbenA magyarországi hitelintézeti tevékenységek dualitásai képzet vagy valóság? Kovács Sándor Zsolt
A Magyar Regionális Tudományi Társaság XV. Vándorgyűlése Dualitások a regionális tudományban Mosonmagyaróvár, 2017. október 19 20. A magyarországi hitelintézeti tevékenységek dualitásai képzet vagy valóság?
RészletesebbenSzé12/1/N és Szé12/1/E osztály matematika minimumkérdések a javítóvizsgára
Szé1/1/N és Szé1/1/E osztály matematika minimumkérdések a javítóvizsgára Halmazelmélet Halmaz, részhalmaz, végtelen halmaz, üres halmaz, halmaz megadása, halmazműveletek (metszet, unió, különbség, komplementer),
Részletesebben8. feladatsor. Kisérettségi feladatsorok matematikából. 8. feladatsor. I. rész
Kisérettségi feladatsorok matematikából I. rész. Egy deltoid két szomszédos szöge 7 és 0. Mekkora lehet a hiányzó két szög? pont. Hozza egyszerűbb alakra a kifejezést, majd számolja ki az értékét, ha a=
RészletesebbenVállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):
Követelményrendszer 1. Tantárgynév, kód, kredit, választhatóság: Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K 2. Felelős tanszék: Informatika Szakcsoport 3. Szak, szakirány, tagozat: Műszaki
RészletesebbenInformációbiztonság fejlesztése önértékeléssel
Információbiztonság fejlesztése önértékeléssel Fábián Zoltán Dr. Horváth Zsolt, 2011 Kiindulás SZTE SZAKK információ információ adatvédelmi szabályozás napi gyakorlat információ Milyen az összhang? belső
RészletesebbenPszichometria Szemináriumi dolgozat
Pszichometria Szemináriumi dolgozat 2007-2008. tanév szi félév Temperamentum and Personality Questionnaire pszichometriai mutatóinak vizsgálata Készítette: XXX 1 Reliabilitás és validitás A kérd ívek vizsgálatának
RészletesebbenÚj Budai Alma Mater Általános Iskola, Alapfokú Művészeti Iskola és Óvoda. Idegen nyelvi mérés értékelése. 2o15/2o16
Új Budai Alma Mater Általános Iskola, Alapfokú Művészeti Iskola és Óvoda Idegen nyelvi mérés értékelése 2o15/2o16 Az Oktatási Hivatal (OH) második alkalommal a 2o15/2o16-os tanévben szervezett idegen nyelvi
RészletesebbenGráf-algoritmusok ERŐS / GYENGE KÖTÉSEK
Gráf-algoritmusok ERŐS / GYENGE KÖTÉSEK Sapientia-EMTE 2017-18 http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/ A gyenge kapcsolatok ereje The strength of weak ties (legidézettebb cikk) 1969 (American
RészletesebbenA TE IS PROGRAM MÓDSZERTANI ÚTVONALAI. Határok, keretek és elvárások ISKOLAI TESTMOZGÁSPROGRAMOK TÁRSAS KÖZPONTÚ EGÉSZSÉGTUDATOS ISKOLAI KULTÚRA
0 KÜLSŐ Szabályok Védelem Feszegetés Autonómia Átlépés Átkeretezés 0 KÜLSŐ Feszültségek, félelmek Kategorizáció / Sztereotípiák Agresszió Tartalmazás, kibírás, én erő Csoportkohézió Teljesítmény, pozitív
RészletesebbenAZ AGRESSZÍV ÉS A SEGÍTŐ VISELKEDÉS ALAKULÁSA ÓVODÁS KORBAN. Zsolnai Anikó SZTE BTK Neveléstudományi Intézet zsolnai@edpsy.u-szeged.
AZ AGRESSZÍV ÉS A SEGÍTŐ VISELKEDÉS ALAKULÁSA ÓVODÁS KORBAN Zsolnai Anikó SZTE BTK Neveléstudományi Intézet zsolnai@edpsy.u-szeged.hu Szociális kompetencia társas viselkedés Nagy József (2000): A szociális
RészletesebbenDiagramok elemzése. egy kozmetikai termékcsalád hatóanyagösszetételét
Diagramok elemzése 1. Egy cég közös grafikonban ábrázolja a teljesítményét és az alkalmazottak létszámát. Le tudná-e olvasni, mekkora volt a cég teljesítménye és a dolgozók létszáma 2000-ben, ha csak az
RészletesebbenCsalád, barátok, közösségek a testi, lelki és szociális jól-lét kapcsolata városi fiatal felnőttek körében
Család, barátok, közösségek a testi, lelki és szociális jól-lét kapcsolata városi fiatal felnőttek körében Busa Csilla*, Tistyán László*, Kesztyüs Márk*, Füzesi Zsuzsanna** *Fact Alkalmazott Társadalomtudományi
RészletesebbenVizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját
376 Statisztika, valószínûség-számítás 1500. Az elsô kérdésre egyszerû válaszolni, elég egy ellenpélda, és biztosan nem lehet akkor így kiszámolni. Pl. legyen a három szám a 3; 5;. A két kisebb szám átlaga
RészletesebbenTEHETSÉGBARÁT ISKOLA KONFERENCIA
TEHETSÉGBARÁT ISKOLA KONFERENCIA KIEMELKEDŐ KÉPESSÉGŰ PEDAGÓGUSOK, PEDAGÓGIAI TEHETSÉGEK Kovács Edina & Orgoványi- Gajdos Judit A KUTATÁS ELMÉLETI HÁTTERE Tehetséges pedagógus: Tehetség Akadémiai Pedagógiai
RészletesebbenFenn vagy lenn hol helyezkedik el Magyarország a globális értékláncban?
Fenn vagy lenn hol helyezkedik el Magyarország a globális értékláncban? Vakhal Péter* *Kopint-Tárki Konjunktúrakutató Intézet 2017. Szeptember 8. Magyar Közgazdasági Társaság Vándorgyűlés, Eger Gazdaságpolitika
RészletesebbenDr. Balogh László: Az Arany János Tehetséggondozó program pszichológiai vizsgálatainak összefoglalása
Dr. Balogh László: Az Arany János Tehetséggondozó program pszichológiai vizsgálatainak összefoglalása (In: Balogh-Bóta-Dávid-Páskuné: Pszichológiai módszerek a tehetséges tanulók nyomon követéses vizsgálatához,
RészletesebbenREKLÁMPSZICHOLÓGIA. 1/a. TÁRSTUDOMÁNYOK és ÚJ TUDOMÁNYÁGAK
REKLÁMPSZICHOLÓGIA 1/a. TÁRSTUDOMÁNYOK és ÚJ TUDOMÁNYÁGAK Interdiszciplináris tudomány kereskedelem lélektan kommunikáció kutatás kampány hatásvizsgálatok médiakutatás, mérés REKLÁM PSZICHO- LÓGIA fogyasztói
RészletesebbenEGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF
Összefoglaló Gráfok / EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF Adott a G = (V, E) gráf ahol a V a csomópontok, E az élek halmaza E = {(x, y) x, y V, x y (nincs hurokél) és (x, y) = (y, x)) Jelölések:
RészletesebbenOrszágos kompetencia-mérés Létszámadatok
A mérésben résztvevő tanulók száma: Országos kompetencia-mérés. Létszámadatok : 71fő (mérésre jogosult 77 fő), azaz a mérésre jogosultak kb. 8-a részt vett a mérésben. (CSH-index-szel rendelkezik 61 fő)
RészletesebbenVÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak
Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik
RészletesebbenCsoportmódszer Függvények I. (rövidített változat) Kiss Károly
Ismétlés Adott szempontok szerint tárgyak, élőlények, számok vagy fizikai mennyiségek halmazokba rendezhetők. A halmazok kapcsolatát pedig hozzárendelésnek (relációnak, leképezésnek) nevezzük. A hozzárendelés
RészletesebbenMéréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
RészletesebbenA TANULÓI EREDMÉNYESSÉG HÁTTÉRTÉNYEZŐI
XXI. Századi Közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 A TANULÓI EREDMÉNYESSÉG HÁTTÉRTÉNYEZŐI Ercsei Kálmán Szemerszki Marianna ONK, Debrecen 2014. november 6 8. Az előadás
RészletesebbenKi fizeti meg a bizalom/bizalmatlanság árát?
Ki fizeti meg a bizalom/bizalmatlanság árát? Prof. dr. habil Bencsik Andrea Széchenyi István Egyetem Győr, Magyarország Selye János Egyetem Komarno, Szlovákia Mottó Személyes hitelességünk és bizalmi tőkénk,
RészletesebbenÉlversenyzők pszichológiai felkészítése
"Felszínre hozni mind,mi benne van, Egy parancs kötvén le, szeretet (Madách) Élversenyzők pszichológiai felkészítése Szilárdi Katalin Élversenyzők pszichológiai felkészítése 1. Kapcsolatfelvétel 2. Első
RészletesebbenA szlovák és magyar határmenti munkaerő migrációs folyamatok, a munkaerő-áramlásból származó potenciális lehetőségek feltárása
A szlovák és magyar határmenti munkaerő migrációs folyamatok, a munkaerő-áramlásból származó potenciális lehetőségek feltárása HUSK/1101/1.2./0171 projekt nyitó rendezvénye Komárno, 2014.10.29. Kopint
RészletesebbenKÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés
KÖFOP-2.1.2-VEKOP-15-2016-00001 A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés A Jó Állam Véleményfelmérés bemutatása Demeter Endre Nemzeti Közszolgálati Egyetem JÓ ÁLLAM VÉLEMÉNYFELMÉRÉS CÉLJAI Hiányzó
RészletesebbenTÉRSZERKEZET, KELET-KÖZÉP-EURÓPÁBAN TÉRSZERKEZETI MEZŐK. Egri Zoltán PhD 1 - Tánczos Tamás PhD 2. egyetemi adjunktus, SZIE GAEK TC
TÉRSZERKEZET, TÉRSZERKEZETI MEZŐK KELET-KÖZÉP-EURÓPÁBAN Egri Zoltán PhD 1 - Tánczos Tamás PhD 2 1 egyetemi adjunktus, SZIE GAEK TC 2 főiskola docens, tanszékvezető, EKF GTK A MAGYAR REGIONÁLIS TUDOMÁNYI
RészletesebbenÚj Budai Alma Mater Általános Iskola, Alapfokú Művészeti Iskola és Óvoda. Idegen nyelvi mérés értékelése. 2o16/2o17
Új Budai Alma Mater Általános Iskola, Alapfokú Művészeti Iskola és Óvoda Idegen nyelvi mérés értékelése 2o16/2o17 Az Oktatási Hivatal (OH) harmadik alkalommal, a 2o16/2o17-es tanévben szervezett idegen
Részletesebbenmatematikai statisztika
Az újságokban, plakátokon, reklámkiadványokban sokszor találkozunk ilyen grafikonokkal, ezért szükséges, hogy megértsük, és jól tudjuk értelmezni őket. A második grafikon ismerős lehet, hiszen a függvények
RészletesebbenErőszak a középfokú oktatásban egy kelet- magyarországi kisvárosban végzett kutatás bemutatása
Mérei Ferenc Fővárosi Pedagógiai és Pályaválasztási Tanácsadó Intézet PARA?digmaVÁLTÁS! Erőszak a középfokú oktatásban egy kelet- magyarországi kisvárosban végzett kutatás bemutatása CSABA Zoltán László
RészletesebbenMatematika tanmenet 11. évfolyam (középszintű csoport)
Matematika tanmenet 11. évfolyam (középszintű csoport) Műveltségi terület: MATEMATIKA Iskola, osztályok: Vetési Albert Gimnázium, 11.A, 11.B, 11.D (alap) Tantárgy: MATEMATIKA Heti óraszám: 4 óra Készítették:
RészletesebbenGyakorlati vizsgatevékenység B
Gyakorlati vizsgatevékenység B Szakképesítés azonosító száma, megnevezése: 55 481 04 0000 00 00 Web-programozó Vizsgarészhez rendelt követelménymodul azonosítója, megnevezése: 2270-06 Web-alkalmazás fejlesztés
RészletesebbenNumerikus módszerek II. zárthelyi dolgozat, megoldások, 2014/15. I. félév, A. csoport. x 2. c = 3 5, s = 4
Numerikus módszerek II. zárthelyi dolgozat, megoldások, 204/5. I. félév, A. csoport. Feladat. (6p) Alkalmas módon választva egy Givens-forgatást, határozzuk meg az A mátrix QR-felbontását! Oldjuk meg ennek
Részletesebben