Motivációs diasor Ha megéri, nem baj, hogy nehéz!

Hasonló dokumentumok
Több laboratórium összehasonlítása, körmérés

BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1

KISTERV2_ANOVA_

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

Esetelemzés az SPSS használatával

y ij = µ + α i + e ij

Kémiatanárok közös képzési szakasza (1-6. félév)

A kémia alapképzés (BSc) képzési terve

A kémia alapképzés (BSc) képzési terve

Kísérlettervezés a kémia tanításában a természettudományos gondolkodás fejlesztéséért

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Jegyzőkönyv. a Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Tanácsa november 26-i üléséről

y ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti.

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

ÉLELMISZERMÉRNÖKI ALAPKÉPZÉSI SZAK (ÉMB) KÉPZÉSI ÉS KIMENETI KÖVETELMÉNYEI

Hallgatói vélemény a Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar M.Sc. képzéséről

A T-BIO-BSc-L-E kódú, Biológia BSc szak mintatanterve

A Műegyetem a horizonton Partnerség európai dimenzióban 2014

A takarmány mikroelem kiegészítésének hatása a barramundi (Lates calcarifer) lárva, illetve ivadék termelési paramétereire és egyöntetűségére

ÉLELMISZERBIZTONSÁGI ÉS -MINŐSÉGI MÉRNÖKI MESTERKÉPZÉSI SZAK (ÉMM) KÉPZÉSI ÉS KIMENETI KÖVETELMÉNYEI

Hipotézis vizsgálatok

Per Form Hungária Kft Budapest, Ungvár u. 43 Felnőttképz. nyilv. szám:

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016



Varianciaanalízis 4/24/12

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Faktoranalízis előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

ANOVA összefoglaló. Min múlik?

Félidőben félsiker Részleges eredmények a kutatásalapú kémiatanulás terén

Statisztikai szoftverek esszé

Meghirdetés féléve 2. Kreditpont 4. Összóraszám (elm+gyak) A részletes tantárgyleírást lásd:ke1101. Kreditpont 4.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

KÖRNYEZETTUDOMÁNY MSc. KÖRNYEZETMÉRNÖK MSc. mesterképzés

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ANOVA ( ) 2. χ σ. α ( ) 2. y y y p p y y = + + = + + p p r. Fisher-Cochran-tétel

A kémiatanári szak kredit alapú szakmai tanterve a 2003/2004 tanévtől, felmenő rendszerben

Sztochasztikus kapcsolatok

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

FELVÉTELI BEMENETI KÖVETELMÉNYEK A DEBRECENI EGYETEM MESTERKÉPZÉSI SZAKJAIRA

Esedékesség napja Nettó eszközérték összege (Ft) Nettó eszközérték jegyenként (Ft/db)

Normál látók és színtévesztők szemkamerás vizsgálatainak statisztikai megközelítése

OTDK-eredmények. Kémiai és Vegyipari Szekció, EGER, április 4-6.

A problémamegoldás lépései

Statisztika, próbák Mérési hiba

A gyógyszerész képzés

NÖVÉNYTERMESZTŐ ÉS NÖVÉNYVÉDŐ TECHNOLÓGUS FELSŐFOKÚ SZAKKÉPZÉS. A szak képzéséért felelős szervezeti egység: Műszaki és Gépészeti Tanszék

PhEur Two-dose multiple assay with completely randomised design An assay of corticotrophin by subcutaneous injection in rats

WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA

Hatékony lehet-e a kutatásalapú kémiaoktatás egy longitudinális kutatás eddigi tapasztalatai

7 ~ idegen nyelven: 9

Biostatisztika Bevezetés. Boda Krisztina előadása alapján ma Bari Ferenc SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Gyógyszerész szak 2016* KIKNEK MIKOR FÉV SZEM KÓD TANTÁRGYCÍM TANTÁRGYFELELŐS INTÉZMÉNY ELŐFELT 1 ELŐFELT 2 ELŐFELT 3 EA GYA SZE ÖSSZ JEGY KREDIT

ALKALMAZOTT KÉMIA ÉS TRANSZPORTFOLYAMATOK

VEGYÉSZMÉRNÖKI FŐISKOLAI SZAK

Osztatlan kémiatanár képzés tanterve (5+1) és (4+1) A képzési és kimeneti követelményeknek való megfelelés bemutatása

(BME DHSZ 25 (4) pont, a BME Szenátusa által június 24.-én elfogadva).

III. Az alapképzési szak tanterve és a tantárgyi programok leírása

Diszkriminancia-analízis

Osztatlan kémiatanár képzés tanterve (5+1) és (4+1) A képzési és kimeneti követelményeknek való megfelelés bemutatása

GYTK I. évfolyam ( csop.) TANÉV 2. félév

Gyógyszerügyi szervezés Dr. Zelkó Romána

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Többszempontos variancia analízis. Statisztika I., 6. alkalom

2012. április 18. Varianciaanaĺızis

I. Adatlap. 3. Az indítandó alapszak megnevezése: Kémia alapképzési szak. 4. Az oklevélben szereplő szakképzettség megnevezése: Alapokleveles kémikus

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Élelmiszer-hamisítás kimutatásának lehetősége NIR spektroszkópia segítségével

Shainin-kísérlettervezés

Korreláció és lineáris regresszió

A tudomány és a hulladékkezelés kapcsolata

GYTK I. évfolyam ( csop.) TANÉV 2. félév

Kísérletek tervezése és értékelése

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

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

Logisztikus regresszió október 27.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

Vezetőképzés tréning. Szakkollégiumi napok

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Biostatisztika Összefoglalás

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

Hidrodinamikus kavitáción alapuló víztisztítási módszer vizsgálata

LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála

Számos világhírű tudós végzett a Karon, köztük a Nobel-díjas Oláh György.

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

Az, hogy olyan innovatív technológiai megoldásokkal szolgáljuk partnereinket, amelyek biztosítják a jogszabályokban előírt követelmények betartása

KÓD: BSZKKOT-N. SZAK NEVEKÖRNYEZETTAN BSc (Nappali tagozat) Szakfelelős: Dr. Sipos Pál

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Az Intézeti TDK teljesítmények áttekintése (számok, trendek) Vass Gábor

Környezetmérnök BSc levelező képzés 2. (tavaszi) szemeszter kurzusai II (Várható létszám=0-2 fő + msc-s pótló tárgyasok! )

SZAK NEVE: Biomérnöki BSc Előfelt. típusa

A statisztika oktatásának átalakulása a felsőoktatásban

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

VARIANCIAANALÍZIS (ANOVA) véletlen faktorok esetén

TUDOMÁNYOS KOLLOKVIUM

Osztatlan kémiatanár képzés tanterve (5+1) és (4+1) A képzési és kimeneti követelményeknek való megfelelés bemutatása

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Önéletrajz - Dr. Gulyás Lajos SZEMÉLYES ADATOK MUNKAHELYEK

Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Kari összefoglaló

Átírás:

Motivációs diasor Ha megéri, nem baj, hogy nehéz! Biometria - Bevezetés 1

Sertések gyógytáppal való kezelése Csoportok: Függő változó: testtömeg (DBW) Kezelt (Trial) Kezeletlen (Control) Kísérleti elrendezés: 1. ól (Pen ID) 2. ól 3. ól 4. ól Táp Gyógytáp Táp Gyógytáp Biometria - Bevezetés 2

Szakmai kérdés A gyógytáppal való etetésnek, azaz a kezelésnek (treatment) van-e hatása a testtömeg növekedésére? Szakmai válasz Biometria - Bevezetés 3

1. lépés: Ábrázoljuk az adatokat! 100 Scatterplot of DBW (kg) against Treatment 95 90 85 DBW (kg) 80 75 70 65 60 55 50 Trial Treatment Control Azt látjuk, hogy nem látunk semmit! Biometria - Bevezetés 4

Készíthetünk informatívabb ábrát? Box Plot of DBW (kg) grouped by Treatment; categorized by Pen ID. 100 95 90 85 80 DBW (kg) 75 70 65 60 55 50 Trial DBW (kg)/pen ID.: 1 DBW (kg)/pen ID.: 2 DBW (kg)/pen ID.: 3 DBW (kg)/pen ID.: 4 Outliers/Pen ID.: 2 Outliers/Pen ID.: 3 Treatment Control Még mindig nem látunk semmit! Biometria - Bevezetés 5

Szakmai kérdés Szakmai válasz Biometria - Bevezetés 6

Szakmai kérdés modellalkotás Statisztikai kérdés számítások elvégzése Szakmai válasz eredmények értelmezése Statisztikai válasz Biometria - Bevezetés 7

Az első előadáson még nem kell érteni, ezekről fogunk tanulni a kurzus során! Modellalkotás: kétfaktoros varianciaanalízis modell - a kezelés és ól faktor hierarchikus viszonyban vannak egymással - a kezelés rögzített és ól véletlen faktor Számítások eredménye: ANOVA táblázat Univariate Tests of Significance for DBW (kg) Intercept Treatment Pen ID.(Treatment) Error (F/R) SS Degr. of Freedom MS Den.Syn. Error df Den.Syn. Error MS Fixed 566798,2 1 566798,2 2,00000 180,2770 3144,040 0,000318 Fixed 818,0 1 818,0 2,00000 180,2770 4,537 0,166897 Random 360,6 2 180,3 96,00000 82,7735 2,178 0,118839 7946,3 96 82,8 F p Pen ID.(Treatment) Error Components of Variance DBW (kg) 3,900 82,774 Következtetés? A kezelés hatása nem szignifikáns. Biometria - Bevezetés 8

Plusz információk a szórás csökkentésére: 1. Sertés neme: kan ill. emse Univariate Tests of Significance for DBW (kg) Intercept Treatment Pen ID.(Treatment) Gender Error (F/R) SS Degr. of Freedom MS Den.Syn. Error df Den.Syn. Error MS F p Fixed 494853.6 1 494853.6 2.39354 130.3249 3797.077 0.000069 Fixed 731.6 1 731.6 1.99619 141.6190 5.166 0.151187 Random 283.0 2 141.5 95.00000 70.8881 1.996 0.141551 Fixed 1211.9 1 1211.9 95.00000 70.8881 17.096 0.000077 6734.4 95 70.9 2. Kiindulási testsúly Univariate Tests of Significance for DBW (kg) Intercept Treatment Pen ID.(Treatment) Gender Initial body weight Error (F/R) SS Degr. of Freedom MS Den.Syn. Error df Den.Syn. Error MS F p Fixed 4365.001 1 4365.001 94.2679 69.1582 63.11614 0.000000 Fixed 150.229 1 150.229 29.4195 23.5511 6.37887 0.017181 Random 14.944 2 7.472 94.0000 70.0108 0.10673 0.898880 Fixed 1148.766 1 1148.766 94.0000 70.0108 16.40842 0.000105 Fixed 153.355 1 153.355 94.0000 70.0108 2.19045 0.142212 6581.015 94 70.011 A kezelés hatása kimutatható lett. Biometria - Bevezetés 9

Kikkel dolgoztunk/dolgozunk? Gyógyszergyárak Területek: analitika, készítményfejlesztés, gyártások elemzése, gyógyszerkísérletek, stabilitásvizsgálat Biometria - Bevezetés 10

Élelmiszeripar Érzékszervi vizsgálat Mezőgazdaság Műanyagipar kontaktlencse, poliuretán hab, egészségügyi termékek, polisztirol, precíziós fröccsöntés Egyéb MOL Vízművek GE-Tungsram: Minőségügy, gyártási problémák megoldása Biometria - Bevezetés 11

Egyetemen belüli együttműködések Tanszékek kutatócsoportjai Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék (KKFT) - Szuperkritikus Extrakciós Csoport (Székely E.) Alkalmazott Biotechnológia és Élelmiszertudományi Tanszék (ABÉT) - Gabonatudományi és Élelmiszerminőség Kutatócsoport (Tömösközi S.) - Környezeti Mikrobiológia és Biotechnológia Kutatócsoport (Molnár M.) - NIR Spektroszkópia Csoport (Gergely Sz.) Fizikai Kémia és Anyagtudományi Tanszék (FKAT) Szerves Kémia és Technológia Tanszék (SZKTT) - Gyógyszer-, Környezeti- és Biztonságtechnológiai Anyagok Kutatócsoport (Marosi Gy.) Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék (SZAKT) Doktoránsok, diplomamunkát és szakdolgozatot készítő hallgatók, TDK munkát végző hallgatók Biometria - Bevezetés 12

Idézet egy volt hallgatónk leveléből: Összeségében, a mindennapokban használom a statisztika kurzusokon átadott tudást. Egyetem alatt soha nem gondoltam volna, hogy ezek az előadások lesznek a leghasznosabbak, és ennyire hasznát fogom venni az ott tanultaknak. Bármelyik diák, aki hajlandó tanulni és elsajátítani ezt a tudást, nagyon könnyen és gyorsan talál munkát. Biometria - Bevezetés 13