1. SylabUZ
2. Wydział Nauk Społecznych
3. semestr zimowy 2016/2017
4. Socjologia - drugiego stopnia z tyt. magistra
5. Zaawansowana komputerowa analiza danych

Wygeneruj PDF dla tej strony

Zaawansowana komputerowa analiza danych - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

Przygotowanie studentów do stosowania zaawansowanych procedur analizy danych sondażowych i ich praktycznego wykorzystania: obliczania, analizy i interpretacji wyników badań empirycznych. Nabycie przez studentów umiejętności korzystania z pakietu statystycznego IBM Statistics SPSS.

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

Ukończenie kursu komputerowej analizy danych z wykorzystaniem programu IBM Statistics SPSS

Zakres tematyczny

1. Korzystanie z zastanych baz danych (np. Archiwum Danych Społecznych).
2. Zarządzanie zbiorami danych.
3. Operacje na danych. Tworzenie nowych zmiennych.
4. Tworzenie indeksów. Analiza rzetelności
5. Analizy wielozmiennowe – analiza wariancji, korelacje, analiza czynnikowa, regresja liniowa, analiza skupień.
6. Problemy interpretacji danych sondażowych.
7. Praca z własnym projektem badawczym.

Metody kształcenia

Metoda laboratoryjna problemowa, metoda zajęć praktycznych.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

FORMA ZALICZENIA ĆWICZEŃ	UWAGI
Zaliczenie na ocenę	Tak
Kolokwium pisemne	Zadania realizowane z wykorzystaniem pakietu IBM Statistics SPSS Minimalny próg wymagań udzielenie poprawnych odpowiedzi na 50% pytań. Przewidziano realizację co najmniej dwóch kolokwiów.
Zakres materiału obejmującego kolokwium.	Zgodnie z przedstawionym na pierwszych zajęciach Sylabusem: łączenie zbiorów, analiza danych w podgrupach, wybór obserwacji do analizy), procedury przekształcania danych, analizy współzmienności zmiennych (miary siły związku i korelacje), redukcja danych za pomocą analizy czynnikowej i analizy skupień, modele wyjaśniania – analiza regresji, tworzenie indeksów (z wykorzystaniem algorytmu badacza) oraz analiza ich rzetelności; analiza wariancji (ANOVA).
Realizacja zadań przewidzianych programem.	Łączenie zbiorów, analiza danych w podgrupach, wybór obserwacji do analizy), procedury przekształcania danych, analizy współzmienności zmiennych (miary siły związku i korelacje), redukcja danych za pomocą analizy czynnikowej i analizy skupień, modele wyjaśniania – analiza regresji, tworzenie indeksów (z wykorzystaniem algorytmu badacza) oraz analiza ich rzetelności; analiza wariancji (ANOVA) Student musi wykonać wszystkie zadania i zapisać ich efekt we własnym folderze.
Zasady uzyskania oceny końcowej  z ćwiczeń.	Ocena z ćwiczeń stanowić będzie średnią ocen uzyskanych z kolokwiów.

Literatura podstawowa

1. Babbie E. , Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
2. Bedyńska S., Brzezicka A., Statystyczny drogowskaz, Wydawnictwo SWPS „Academica” Warszawa 2007.
3. Górniak J., Wachnicki J., Pierwsze kroki w analizie danych, Wydawnictwo SPSS Polska, Kraków, 2000.
4. Pavkov T. W., Pierce K. A.,Do biegu, gotowi – start. Wprowadzenie do SPSS dla Windows, Wydawnictwo GWP Gdańsk 2005.
5. Ćwiczenia i materiały własne prowadzącej zajęcia.

Literatura uzupełniająca

1. Brzeziński J. (red.) Wielozmiennowe modele statystyczne w badaniach psychologicznych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Poznań 1987.
2. P. Francuz, R. Mackiewicz, Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą.Przewodnik po metodologii i statystyce. Nie tylko dla psychologów, Wydawnictwo KUL, Lublin 2004
3. Nawojczyk M. Przewodnik po statystyce dla socjologów, Wydawnictwo SPSS Polska, Kraków 2004..
4. Wieczorkowska G., Statystyka. Wprowadzenie do analizy danych sondażowych i eksperymentalnych, Warszawa 2004.

Uwagi

studenci mogą w całym cyklu kształcenia otrzymywać licencjonowaną w ramach programu Ariadna wersję programu IBM statistics  SPSS(w nowej wersji każdego roku) do wykorzystania przy realizacji własnych projektów.

Zmodyfikowane przez dr Tomasz Kołodziej (ostatnia modyfikacja: 18-07-2016 14:20)