SylabUZ
| Course name | Statistical methods in pedagogy |
| Course ID | 05.9-WP-PEDD-MS |
| Faculty | Faculty of Social Sciences |
| Field of study | Special education |
| Education profile | academic |
| Level of studies | Long-cycle studies leading to MS degree |
| Beginning semester | winter term 2022/2023 |
| Semester | 5 |
| ECTS credits to win | 3 |
| Course type | obligatory |
| Teaching language | polish |
| Author of syllabus |
|
| The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
| Laboratory | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
Zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami z zakresu statystyki. Uzyskanie przez studentów wiedzy dotyczącej stosowania i ograniczeń metod i narzędzi statystyki w badaniach społecznych. Przygotowanie studentów do korzystania z pakietu statystycznego (PS IMAGO/STATISTICA) w analizie wyników badań.
Wiedza z metodologii badań społecznych, metod i technik badań społecznych; umiejętność stawiania pytań/problemów badawczych, konstrukcji narzędzi badawczych. Podstawowa znajomość aplikacji środowiska MS Office.
Zagadnienia teoretyczne
Statystyka i jej przedmiot: miejsce metod statystycznych w procedurze badawcze (rola, zadania, możliwości i ograniczenia), ważniejsze pojęcia statystyczne. Pomiar i charakterystyka skal pomiarowych. Porządkowanie, grupowanie i prezentacja wyników pomiaru: szeregi statystyczne, tabele kontyngencji, wykresy, struktura, częstość.Miary statystyczne: położenia, rozproszenia, asymetrii (klasyczne i pozycyjne). Statystyki opisowe (średnia, odchylenie standardowe, mediana, dominanta). Statystyka indukcyjna: wnioskowanie statystyczne: błąd pierwszego rodzaju, błąd drugiego rodzaju, poziom istotności, p-wartość. Hipotezy statystyczne: rodzaje hipotez, hipoteza zerowa. Testy statystyczne: parametryczne (testy T-Studenta) i nieparametryczne (test chi kwadrat). Rozkład normalny zmiennej losowej.
Zagadnienia praktyczne
Przygotowanie badań ilościowych: omówienie etapów procesu badawczego ze szczególnym uwzględnieniem powiązań między problemami badawczymi, hipotezami a konstrukcją narzędzia pomiaru (ankieta). Wczytanie i kontrola danych empirycznych do programu PS IMAGO: opis zmiennych i kafeterii, eliminacja błędów kodowania, wartości spoza zakresu i braków danych (kontrola ankiet). Podstawowa analiza zgromadzonych danych: określanie braków danych, obliczenie częstości, obliczanie podstawowych statystyk opisowych, opis próby badawczej. Przekształcanie surowych wyników: rekodowanie, obliczanie wartości. Wybór wielokrotny. Wybór obserwacji. Testowanie zależności między zmiennymi: konstrukcja tabel krzyżowych, istotność związku, testy parametryczne i nieparametryczne. Raport z badań: analiza uzyskanych wyników, omówienie wyników.
Treści teoretyczne: wykład konwencjonalny wspomagany prezentacją multimedialną i egzemplifikacją za pomocą programów statystycznych
Treści praktyczne: ćwiczenia indywidualne w pracowni komputerowej
| Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Laboratorium:
Każdy student powinien uzyskać minimum 55 punktów z możliwych 100 punktów do uzyskania – maksymalnie 10 punktów za test z wiedzy teoretycznej, maksymalnie po 40 punktów za każde z dwóch kolokwiów z umiejętności praktycznych (razem maksymalnie 80 punktów), maksymalnie 10 punktów za wykonywanie zadań podczas zajęć. Ocena z ćwiczeń ustalana jest następująco: ocena dostateczna - 55-64 punktów (55%- 64%), ocena dostateczna plus - 65-74 punktów (65%-74%), ocena dobra - 75-84 punktów (75%-84%), ocena dobra plus - 85-94 punktów (85%-94%), ocena bardzo dobra - 95-100 punktów (95%-100%).
Modified by dr Katarzyna Walentynowicz-Moryl (last modification: 21-04-2022 14:39)
