Information technology

General data

Course ID:	WS-POZ-BW-NIwNS
Erasmus code / ISCED:	(unknown) / (unknown)
Course title:	Information technology
Name in Polish:	Narzędzia informacyjne w naukach społecznych
Organizational unit:	Institute of Political Science
Course groups:
ECTS credit allocation (and other scores):	(not available) 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. view allocation of credits
Language:	(unknown)
Subject level:	elementary
Learning outcome code/codes:	enter learning outcome code/codes
Short description:	(in Polish) Cele przedmiotu: IBM SPSS Statistics to system przeznaczony do analizy i graficznej wizualizacji danych i wyników analiz oferujący szerokie spektrum technik analitycznych.
Full description:	(in Polish) 1. Wprowadzenie, środowisko pracy SPSS. 2. Podstawowe statystyki opisowe. 3. Graficzna prezentacja wyników. 4. Test niezależności chi-kwadrat 5. Testy t-Studenta. 6. Miary związku między zmiennymi – współczynniki korelacji.
Bibliography:	(in Polish) Bedyńska S., Cyprańska M. (red.), Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Warszawa 2013. Górniak J., Wachnicki J., Pierwsze kroki w analizie danych w SPSS, Kraków 2010. Kołodziej A., Statystyka opisowa dla studentów kierunków humanistycznych, Szczecin 2011. Żądło T., Wywiał J., Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą pakietu SPSS, Kraków 2008.
Efekty kształcenia i opis ECTS:	(in Polish) Student potrafi posługiwać się narzędziami informatycznymi. Student zna zasady kodowania danych, i tworzenia z nich bazy wykorzystywanej w programie SPSS. Student zna kryteria doboru wskaźników opisowych oraz ich interpretacji. Student potrafi prawidłowo opisać i zinterpretować zmienne występujące w testowanym modelu badawczym. Student potrafi wykorzystywać określone metody i narzędzia do dokonywania analiz i badań. Uczestnictwo w zajęciach - 12 godz. Przygotowanie do zajęć - 8 godzin. Praca z pakietem SPSS w domu - 10 godzin. Łącznie [30 godz. / 25 = 1,5 pkt)
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Na zakończenie kursu studenci w grupach wykonują zadania praktyczne związane z analizą danych w pakiecie SPSS. Gotowe prace wysyłają do prowadzącego zajęcia na maila. Kryteria: - obecność podczas zajęć; - realizacja zadań zleconych przez prowadzącego; - praca zaliczeniowa PUNKTACJA PRACY ZALICZENIOWEJ: 90-100% bdb (5) 80-90% db+ (4,5) 70-80% db (4) 60-70% dst+ (3,5) 50-60% dst (3) 0-50% ndst (2)

This course is not currently offered.

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw.