Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw - Central Authentication System
Strona główna

Statistics

General data

Course ID: WF-ZPS-N-STC
Erasmus code / ISCED: 14.4 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (unknown)
Course title: Statistics
Name in Polish: Statystyka
Organizational unit: Institute of Psychology
Course groups: (in Polish) Przedmioty obowiązkowe dla pierwszego roku
ECTS credit allocation (and other scores): 6.00 Basic information on ECTS credits allocation principles:
  • the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS;
  • the student’s weekly hourly workload is 45 h;
  • 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes;
  • weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS;
  • work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load.
Language: Polish
(in Polish) Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się:

psychology

Subject level:

elementary

Learning outcome code/codes:

PS_W06; PS_U06

Preliminary Requirements:

(in Polish) Brak

Short description: (in Polish)

Kurs ze Statystyki, obejmujący 32 godziny zajęć, stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i indukcyjnej powszechnie wykorzystywanej w psychologii, przybliżając Studentom podstawowe zasady testowania hipotez w badaniach naukowych. Program nauczania obejmuje problematykę opisu statystycznego analizowanych zmiennych oraz wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Głównym celem tego kursu jest opanowanie podstawowych pojęć statystycznych i wybranych metod statystycznej analizy danych, stosowanych w badaniach psychologicznych.

Bibliography: (in Polish)

Wybrane rozdziały z rekomendowanych poniżej podręczników podawane są na bieżąco w trakcie ćwiczeń.

Aczel, A. D., Sounderpandian, J. (2017). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: PWN.

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.

Blalock, H. M. (1977). Statystyka dla socjologów. Warszawa: PWN.

Ferguson, G. A., Takane, Y. (2020). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN.

Francuz, P., Mackiewicz, R. (2007). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL.

Howell, D. C. (2010). Statistical methods for psychology. Belmont, CA: Thomson Wadsworth.

King, B. M., Minium, E., W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN.

Efekty kształcenia i opis ECTS: (in Polish)

Wiedza – Student(ka) potrafi:

W1. rozróżnić i wyjaśnić podstawowe pojęcia statystyczne (populacja, próba, zmienna losowa, pomiar, skale pomiarowe)

W2. wymienić i scharakteryzować podstawowe miary stosowane w opisie rozkładu zmiennej mierzalnej (miary tendencji centralnej, rozproszenia, skośności i kurtozy)

W3. opisać zasady standaryzacji wyników surowych oraz własności rozkładu normalnego

W4. wyjaśnić proces budowania przedziału ufności dla oczekiwanej wartości w populacji

W5. omówić podstawy wnioskowania statystycznego w kontekście wybranych testów statystycznych (testy t-Studenta, współczynnik korelacji r-Pearsona)

Umiejętności - Student(ka) potrafi:

U1. dokonać charakterystyki wyników uzyskanych w badaniu

U2. konstruować przedział ufności dla wartości oczekiwanej w populacji oraz sformułować wnioski probabilistyczne na temat wartości rozważanych parametrów

U3. dobrać właściwy test statystyczny do weryfikacji konkretnej hipotezy zerowej oraz dokonać wyboru między testem jedno- i dwustronnym

U4. posłużyć się testami t-Studenta oraz korelacji r-Pearsona oraz intepretować otrzymane wartości statystyk.

ECTS:

udział w ćwiczeniach - 32h

konsultacje - 18h

przygotowanie do ćwiczeń - 50h

przygotowanie do kolokwium - 50h

SUMA GODZIN: 150

LICZBA ECTS: 6 (150 : 25 = 6)

Assessment methods and assessment criteria: (in Polish)

W ocenie końcowej pod uwagę brana jest ocena z kolokwium oraz aktywność i dyskusja w trakcie zajęć.

Próg zaliczenia kolokwium wynosi 60%.

Szczegółowe kryteria oceny:

- na ocenę dostateczną (3): student ze zrozumieniem operuje minimum 60,0% wiedzy przedstawionej w kursie oraz posiadł umiejętności z tego zakresu. W ograniczonym zakresie wykorzystuje posiadaną wiedzę do rozwiązania konkretnych problemów statystycznych i uzasadnienia przyjętych rozwiązań. Potrafi poprawnie wykorzystać niektóre z omawianych w trakcie zajęć metod statystycznych, ale pomija inne lub nie stosuje ich prawidłowo, a dostarczane przez niego uzasadnienia często są niepełne bądź niejasne. Warunkiem koniecznym jednak jest znajomość definicji podstawowych terminów (takich jak wariancja, błąd standardowy czy poziom istotności wnioskowania) oraz znajomość ogólnej logiki statystycznej weryfikacji hipotez.

- na ocenę dobrą (4): student ze zrozumieniem operuje minimum 80,0% wiedzy przedstawionej w toku całego semestru oraz posiadł umiejętności z nią związane. Student zna zasadnicze kroki procesu weryfikowania hipotez i potrafi poprawnie podjąć decyzję w odniesieniu hipotezy zerowej, posługując się zarówno kryterium wartości krytycznej, jak i wartością p. Poprawnie stosuje omawiane w trakcie ćwiczeń metody statystyczne, choć zdarza mu się pominąć w analizie problemu niektóre założenia.

- na ocenę bardzo dobrą (5): student dysponuje w zasadzie pełnym zakresem wiedzy obowiązującej w tym semestrze. Potrafi trafnie dobrać metodę analizy danych do konkretnych problemów badawczych. Potrafi dokonać całościowej analizy konkretnego problemu statystycznego, uwzględniając wszystkie dostępne informacje i uzasadnić wybór proponowanego rozwiązania. Poprawnie stosuje omawiane w trakcie zajęć metody statystyczne, potrafi także przedyskutować ich ograniczenia.

Classes in period "Academic year 2021/22" (past)

Time span: 2021-10-01 - 2022-06-30
Selected timetable range:
Navigate to timetable
Type of class:
Classes, 32 hours more information
Coordinators: Joanna Świderska
Group instructors: Joanna Świderska
Students list: (inaccessible to you)
Examination: graded credit
(in Polish) E-Learning:

(in Polish) E-Learning (pełny kurs)

Type of subject:

obligatory

(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

(in Polish) nie dotyczy

Short description: (in Polish)

Kurs ze Statystyki, obejmujący 32 godziny zajęć, stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i indukcyjnej powszechnie wykorzystywanej w psychologii, a ponadto wprowadza testowanie hipotez jako metodę prowadzenia badań naukowych. Głównym celem tego kursu jest opanowanie podstawowych pojęć i metod statystycznej analizy danych. Program nauczania obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych na bazie których formułuje się opis statystyczny analizowanych zmiennych oraz wprowadza wnioskowanie statystyczne. Ponadto podejmowana jest problematyka metod statystycznej jednowymiarowej analizy danych oraz zakresu ich użyteczności.

Full description: (in Polish)

Kurs ze Statystyki, obejmujący 32 godziny zajęć, stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i indukcyjnej powszechnie wykorzystywanej w psychologii, a ponadto wprowadza testowanie hipotez jako metodę prowadzenia badań naukowych. Na kurs składają się wyłącznie ćwiczenia. Głównym celem tego kursu jest opanowanie podstawowych pojęć i metod statystycznej analizy danych. Program nauczania obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych na bazie których formułuje się opis statystyczny analizowanych zmiennych oraz wprowadza wnioskowanie statystyczne. Problematyka ta dotyczy przede wszystkim kluczowych pojęć statystycznych, miar tendencji centralnej i zróżnicowania oraz prawdopodobieństwa i procesu testowania hipotez statystycznych. Następnie podejmowana jest problematyka z zakresu metod statystycznej analizy danych powszechnie wykorzystywanych w badaniach psychologicznych. Obejmuje omówienie i aplikację różnych testów statystycznych, na które składają się przede wszystkim (choć nie tylko) testy t-Studenta, jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Dla każdego z omawianych modeli analizy wyróżnione zostaną zmienne pełniące funkcje zmiennych zależnych i niezależnych oraz ich status pomiarowy, założenia, których spełnienie konieczne jest do ich aplikacji (oraz metody ich weryfikacji i sposoby radzenia sobie w przypadku niespełnienia założeń), a także poprawne interpretacje rezultatów przeprowadzonych analiz. Efektem ukończenia zajęć będzie opanowanie podstawowych umiejętności w zakresie analizy zgromadzonych danych. Studenci winni także wykazać się rozumieniem podstawowych pojęć i metod statystycznych, umiejętność wykorzystywania metod statystycznych i analitycznego myślenia do krytycznej oceny zgromadzonych danych, rozwiązywania problemów teoretycznych i praktycznych, wyboru odpowiedniego ze względu na typ problemu badawczego czy hipotezy testu statystycznego oraz skutecznej prezentacji rezultatów analiz. Zaliczenie ćwiczeń obejmuje treści prezentowane na zajęciach oraz treści zawarte w zalecanej literaturze. Przykładowe zagadnienia na zaliczenie podawane są studentom na bieżąco w trakcie zajęć.

Bibliography: (in Polish)

Wybrane rozdziały z rekomendowanych poniżej podręczników podawane są na bieżąco w trakcie ćwiczeń.

Aczel, A. D., Sounderpandian, J. (2017). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: PWN.

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.

Blalock, H. M. (1977). Statystyka dla socjologów. Warszawa: PWN.

Ferguson, G. A., Takane, Y. (2020). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN.

Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage.

Francuz, P., Mackiewicz, R. (2007). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL.

Howell, D. C. (2010). Statistical methods for psychology. Belmont, CA: Thomson Wadsworth.

King, B. M., Minium, E., W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN.

Classes in period "Academic year 2022/23" (past)

Time span: 2022-10-01 - 2023-06-30
Selected timetable range:
Navigate to timetable
Type of class:
Classes, 32 hours more information
Coordinators: Daria Ford
Group instructors: Daria Ford
Students list: (inaccessible to you)
Examination: graded credit
(in Polish) E-Learning:

(in Polish) E-Learning (pełny kurs)

Type of subject:

obligatory

(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

(in Polish) nie dotyczy

Short description: (in Polish)

Kurs ze Statystyki, obejmujący 32 godziny zajęć, stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i indukcyjnej powszechnie wykorzystywanej w psychologii, a ponadto wprowadza testowanie hipotez jako metodę prowadzenia badań naukowych. Głównym celem tego kursu jest opanowanie podstawowych pojęć i metod statystycznej analizy danych. Program nauczania obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych na bazie których formułuje się opis statystyczny analizowanych zmiennych oraz wprowadza wnioskowanie statystyczne. Ponadto podejmowana jest problematyka metod statystycznej jednowymiarowej analizy danych oraz zakresu ich użyteczności.

Full description: (in Polish)

Kurs ze Statystyki, obejmujący 32 godziny zajęć, stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i indukcyjnej powszechnie wykorzystywanej w psychologii, a ponadto wprowadza testowanie hipotez jako metodę prowadzenia badań naukowych. Na kurs składają się wyłącznie ćwiczenia. Głównym celem tego kursu jest opanowanie podstawowych pojęć i metod statystycznej analizy danych. Program nauczania obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych na bazie których formułuje się opis statystyczny analizowanych zmiennych oraz wprowadza wnioskowanie statystyczne. Problematyka ta dotyczy przede wszystkim kluczowych pojęć statystycznych, miar tendencji centralnej i zróżnicowania oraz prawdopodobieństwa i procesu testowania hipotez statystycznych. Następnie podejmowana jest problematyka z zakresu metod statystycznej analizy danych powszechnie wykorzystywanych w badaniach psychologicznych. Obejmuje omówienie i aplikację różnych testów statystycznych, na które składają się przede wszystkim testy t-Studenta. Dla każdego z omawianych modeli analizy wyróżnione zostaną zmienne pełniące funkcje zmiennych zależnych i niezależnych oraz ich status pomiarowy, założenia, których spełnienie konieczne jest do ich aplikacji (oraz metody ich weryfikacji i sposoby radzenia sobie w przypadku niespełnienia założeń), a także poprawne interpretacje rezultatów przeprowadzonych analiz. Efektem ukończenia zajęć będzie opanowanie podstawowych umiejętności w zakresie analizy zgromadzonych danych. Studenci winni także wykazać się rozumieniem podstawowych pojęć i metod statystycznych, umiejętność wykorzystywania metod statystycznych i analitycznego myślenia do krytycznej oceny zgromadzonych danych, rozwiązywania problemów teoretycznych i praktycznych, wyboru odpowiedniego ze względu na typ problemu badawczego czy hipotezy testu statystycznego oraz skutecznej prezentacji rezultatów analiz. Zaliczenie ćwiczeń obejmuje treści prezentowane na zajęciach oraz treści zawarte w zalecanej literaturze. Przykładowe zagadnienia na zaliczenie podawane są studentom na bieżąco w trakcie zajęć.

Bibliography: (in Polish)

Wybrane rozdziały z rekomendowanych poniżej podręczników podawane są na bieżąco w trakcie ćwiczeń.

Aczel, A. D., Sounderpandian, J. (2017). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: PWN.

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.

Blalock, H. M. (1977). Statystyka dla socjologów. Warszawa: PWN.

Ferguson, G. A., Takane, Y. (2020). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN.

Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage.

Francuz, P., Mackiewicz, R. (2007). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL.

Howell, D. C. (2010). Statistical methods for psychology. Belmont, CA: Thomson Wadsworth.

King, B. M., Minium, E., W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN.

Classes in period "Academic year 2023/24" (in progress)

Time span: 2023-10-01 - 2024-06-30
Selected timetable range:
Navigate to timetable
Type of class:
Classes, 32 hours more information
Coordinators: Izabela Huczewska, Joanna Leśniak
Group instructors: Izabela Huczewska, Joanna Leśniak
Students list: (inaccessible to you)
Examination: graded credit
(in Polish) E-Learning:

(in Polish) E-Learning (pełny kurs)

Type of subject:

obligatory

(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

(in Polish) nie dotyczy

Classes in period "Academic year 2024/25" (future)

Time span: 2024-10-01 - 2025-06-30
Selected timetable range:
Navigate to timetable
Type of class:
Classes, 32 hours more information
Coordinators: Izabela Huczewska, Joanna Leśniak
Group instructors: Izabela Huczewska, Joanna Leśniak
Students list: (inaccessible to you)
Examination: graded credit
Type of subject:

obligatory

(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

(in Polish) nie dotyczy

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw.
ul. Dewajtis 5,
01-815 Warszawa
tel: +48 22 561 88 00 https://uksw.edu.pl
contact accessibility statement mapa serwisu USOSweb 7.0.4.0-1 (2024-05-13)