Statistical analysis with SPSS support
General data
Course ID: | WSE-SO-ASzWSPSS/PAWS |
Erasmus code / ISCED: | (unknown) / (unknown) |
Course title: | Statistical analysis with SPSS support |
Name in Polish: | Analiza statystyczna ze wspomaganiem SPSS/PAWS Statistics |
Organizational unit: | Faculty of Social and Economic Sciences |
Course groups: | |
ECTS credit allocation (and other scores): |
3.00
|
Language: | (unknown) |
(in Polish) Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się: | sociology |
Subject level: | elementary |
Learning outcome code/codes: | enter learning outcome code/codes |
Preliminary Requirements: | (in Polish) Statystyka opisowa na poziomie podstawowym, Excel poziom podstawowy |
Short description: |
(in Polish) IBM SPSS/PASW Statistics to system przeznaczony do analizy i graficznej wizualizacji danych oraz wyników analiz oferujący szerokie spektrum technik analitycznych. Na zajęciach student poznaje możliwości analityczne modułu bazowego IBM SPSS Base, zawierającego podstawowe statystyki i najczęściej wykorzystywane procedury statystyczne. Celem przedmiotu jest przygotowanie studentów do wykonywania analizy statystycznej oraz interpretacji danych pochodzących z badań sondażowych. Przedmiot objeęy systemem akredytacji i certyfikacji programu Ariadna (Predictive Solutions) |
Full description: |
(in Polish) 1. Wprowadzenie do zajęć 2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport, proces przetwarzania danych i konwencje; 3. Wymiary danych i zmiennych. Porządek macierzy statystycznej i struktury zbioru danych – skale pomiaru statystycznego; 4. Interface – rozszerzenia i zbiory robocze oraz zewnętrzne; 5. Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji; 6. Rekodowanie i autorekodowanie danych; 7. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; 8. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; - kontynuacja 9. Tabele kontyngencji 10. Tabele kontyngencji - statystykę testu Chi kwadrat 11. Wielokrotny wybór 12. Testy parametryczne – testy t-studenta 13. Testy parametryczne – testy t-studenta - kontynuacja 14. Index 15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia |
Bibliography: |
(in Polish) Literatura podstawowa: Nawojczyk M., 2002, Przewodnik po statystyce dla socjologów, SPSS Polska, Kraków. Górniak Jarosław, J. Wachnicki, 2004, Pierwsze kroki w analizie danych, SPSS Polska, Kraków. Bedyńska, Sylwia; Brzezicka, Aneta (red.), Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, SWPS ACADEMICA, Warszawa 2007. Bedyńska, Sylwia; Brzezicka, Aneta (red.), Statystyczny drogowskaz 2. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, SWPS ACADEMICA, Warszawa 2013. Literatura uzupełniająca: Babbie E., Badania społeczne w praktyce, PWN, Warszawa, 2004. Denzin H.K., Lincoln Y.S., Handbook of Qualitative Research, Thousand Oaks, Sage 1994. |
Efekty kształcenia i opis ECTS: |
(in Polish) Student zna metody i narzędzia, w tym techniki pozyskiwania danych, właściwe dla socjologii, pozwalające opisywać struktury i instytucje społeczne oraz procesy w nich i między nimi zachodzące Student potrafi prawidłowo interpretować zjawiska społeczne (kulturowe, polityczne, prawne, ekonomiczne) w zakresie socjologii, posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych Student umie uczestniczyć w przygotowaniu projektów społecznych (politycznych, gospodarczych, obywatelskich), uwzględniając aspekty prawne, ekonomiczne i polityczne Metody: ćwiczenia na zajęciach, rozwiązywanie zadań, test praktyczny Udział w ćwiczeniach 30 godz. Przygotowanie do testu: 20 godz. Samodzielne wykonywanie zadań: 20 godz. Konsultacje: 5 godz. Suma godzin: 75=około 3 ECTS |
Assessment methods and assessment criteria: |
(in Polish) Obecność na zajęciach - możliwa jedna nieobecność; Egzamin w formie testowej; 2x Kolokwia, praca samodzielna jak i w grupach 70% praca pisemna (test) 20% aktywność i uczestnictwo w zajęciach, praca w grupach 10% obecność |
Practical placement: |
(in Polish) Nie dotyczy |
Classes in period "Winter semester 2021/22" (past)
Time span: | 2021-10-01 - 2022-01-31 |
Navigate to timetable
MO TU W TH CW
CW
CW
FR |
Type of class: |
Classes, 30 hours, 48 places
|
|
Coordinators: | Joanna Wróblewska-Skrzek | |
Group instructors: | Joanna Wróblewska-Skrzek | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
graded credit
Classes - graded credit |
|
(in Polish) E-Learning: | (in Polish) E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy |
|
Type of subject: | obligatory |
|
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych: | (in Polish) nie dotyczy |
|
Short description: |
(in Polish) IBM SPSS to system przeznaczony do analizy i graficznej wizualizacji danych oraz wyników analiz oferujący szerokie spektrum technik analitycznych. Na zajęciach student poznaje możliwości analityczne modułu bazowego IBM SPSS Base, zawierającego podstawowe statystyki i najczęściej wykorzystywane procedury statystyczne. Celem przedmiotu jest przygotowanie studentów do wykonywania analizy statystycznej oraz interpretacji danych pochodzących z badań sondażowych |
|
Full description: |
(in Polish) 1. Wprowadzenie do zajęć 2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport, proces przetwarzania danych i konwencje; 3. Wymiary danych i zmiennych. Porządek macierzy statystycznej i struktury zbioru danych – skale pomiaru statystycznego; 4. Interface – rozszerzenia i zbiory robocze oraz zewnętrzne; 5. Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji; 6. Rekodowanie i autorekodowanie danych; 7. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; 8. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; - kontynuacja 9. Tabele kontyngencji 10. Tabele kontyngencji - statystykę testu Chi kwadrat 11. Miary siły związku 12. Testy parametryczne – testy t-studenta 13. Testy parametryczne – testy t-studenta - kontynuacja 14. Raportowanie i wizualizacja danych 15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia |
|
Bibliography: |
(in Polish) Górniak Jarosław, J. Wachnicki, 2004, Pierwsze kroki w analizie danych, SPSS Polska, Kraków. Bedyńska, Sylwia; Brzezicka, Aneta (red.), Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, SWPS ACADEMICA, Warszawa 2007. |
|
Wymagania wstępne: |
(in Polish) brak |
Classes in period "Winter semester 2022/23" (past)
Time span: | 2022-10-01 - 2023-01-31 |
Navigate to timetable
MO TU W TH CW
CW
CW
FR |
Type of class: |
Classes, 30 hours, 33 places
|
|
Coordinators: | Joanna Wróblewska-Skrzek | |
Group instructors: | Joanna Wróblewska-Skrzek | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
graded credit
Classes - graded credit |
|
(in Polish) Opis nakładu pracy studenta w ECTS: | (in Polish) Student zna metody i narzędzia, w tym techniki pozyskiwania danych, właściwe dla socjologii, pozwalające opisywać struktury i instytucje społeczne oraz procesy w nich i między nimi zachodzące Student potrafi prawidłowo interpretować zjawiska społeczne (kulturowe, polityczne, prawne, ekonomiczne) w zakresie socjologii, posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych Student umie uczestniczyć w przygotowaniu projektów społecznych (politycznych, gospodarczych, obywatelskich), uwzględniając aspekty prawne, ekonomiczne i polityczne Metody: ćwiczenia na zajęciach, rozwiązywanie zadań, test praktyczny Udział w ćwiczeniach 30 godz. Przygotowanie do testu: 20 godz. Samodzielne wykonywanie zadań: 20 godz. Konsultacje: 5 godz. Suma godzin: 75=około 3 ECTS |
|
Type of subject: | obligatory |
|
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych: | (in Polish) nie dotyczy |
|
Short description: |
(in Polish) IBM SPSS to system przeznaczony do analizy i graficznej wizualizacji danych oraz wyników analiz oferujący szerokie spektrum technik analitycznych. Na zajęciach student poznaje możliwości analityczne modułu bazowego IBM SPSS Base, zawierającego podstawowe statystyki i najczęściej wykorzystywane procedury statystyczne. Celem przedmiotu jest przygotowanie studentów do wykonywania analizy statystycznej oraz interpretacji danych pochodzących z badań sondażowych |
|
Full description: |
(in Polish) 1. Wprowadzenie do zajęć 2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport, proces przetwarzania danych i konwencje; 3. Wymiary danych i zmiennych. Porządek macierzy statystycznej i struktury zbioru danych – skale pomiaru statystycznego; 4. Interface – rozszerzenia i zbiory robocze oraz zewnętrzne; 5. Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji; 6. Rekodowanie i autorekodowanie danych; 7. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; 8. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; - kontynuacja 9. Tabele kontyngencji 10. Tabele kontyngencji - statystykę testu Chi kwadrat 11. Miary siły związku 12. Testy parametryczne – testy t-studenta 13. Testy parametryczne – testy t-studenta - kontynuacja 14. Raportowanie i wizualizacja danych 15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia |
|
Bibliography: |
(in Polish) Literatura podstawowa: Nawojczyk M., 2002, Przewodnik po statystyce dla socjologów, SPSS Polska, Kraków. Górniak Jarosław, J. Wachnicki, 2004, Pierwsze kroki w analizie danych, SPSS Polska, Kraków. Bedyńska, Sylwia; Brzezicka, Aneta (red.), Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, SWPS ACADEMICA, Warszawa 2007. Bedyńska, Sylwia; Brzezicka, Aneta (red.), Statystyczny drogowskaz 2. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, SWPS ACADEMICA, Warszawa 2013. Krajewska A., Statystyka dla pedagogów: wybrane zagadnienia. Trans Humana, Białystok 2001. Literatura uzupełniająca: Babbie E., Badania społeczne w praktyce, PWN, Warszawa, 2004. Denzin H.K., Lincoln Y.S., Handbook of Qualitative Research, Thousand Oaks, Sage 1994. |
|
Wymagania wstępne: |
(in Polish) brak |
Classes in period "Winter semester 2023/24" (past)
Time span: | 2023-10-01 - 2024-01-31 |
Navigate to timetable
MO TU W TH CW
CW
CW
FR |
Type of class: |
Classes, 30 hours
|
|
Coordinators: | Joanna Wróblewska-Skrzek | |
Group instructors: | Joanna Wróblewska-Skrzek | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
graded credit
Classes - graded credit |
|
(in Polish) E-Learning: | (in Polish) E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy |
|
(in Polish) Opis nakładu pracy studenta w ECTS: | (in Polish) Udział w ćwiczeniach 30 godz. Przygotowanie do testu: 20 godz. Samodzielne wykonywanie zadań: 20 godz. Konsultacje: 5 godz. Suma godzin: 75=około 3 ECTS |
|
Type of subject: | obligatory |
|
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych: | (in Polish) nie dotyczy |
|
Short description: |
(in Polish) IBM SPSS/PASW Statistics to system przeznaczony do analizy i graficznej wizualizacji danych oraz wyników analiz oferujący szerokie spektrum technik analitycznych. Na zajęciach student poznaje możliwości analityczne modułu bazowego IBM SPSS Base, zawierającego podstawowe statystyki i najczęściej wykorzystywane procedury statystyczne. Celem przedmiotu jest przygotowanie studentów do wykonywania analizy statystycznej oraz interpretacji danych pochodzących z badań sondażowych. Przedmiot objeęy systemem akredytacji i certyfikacji programu Ariadna (Predictive Solutions) |
|
Full description: |
(in Polish) 1. Wprowadzenie do zajęć 2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport, proces przetwarzania danych i konwencje; 3. Wymiary danych i zmiennych. Porządek macierzy statystycznej i struktury zbioru danych – skale pomiaru statystycznego; 4. Interface – rozszerzenia i zbiory robocze oraz zewnętrzne; 5. Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji; 6. Rekodowanie i autorekodowanie danych; 7. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; 8. Statystyka opisowa - miary tendencji centralnej, dyspersji, skośności, asymertia i koncentracja oraz m-estymatory, częstości rozkładu wartości zmiennej; - kontynuacja 9. Tabele kontyngencji 10. Tabele kontyngencji - statystykę testu Chi kwadrat 11. Wielokrotny wybór 12. Testy parametryczne – testy t-studenta 13. Testy parametryczne – testy t-studenta - kontynuacja 14. Index 15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia |
|
Bibliography: |
(in Polish) Literatura podstawowa: Nawojczyk M., 2002, Przewodnik po statystyce dla socjologów, SPSS Polska, Kraków. Górniak Jarosław, J. Wachnicki, 2004, Pierwsze kroki w analizie danych, SPSS Polska, Kraków. Bedyńska, Sylwia; Brzezicka, Aneta (red.), Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, SWPS ACADEMICA, Warszawa 2007. Bedyńska, Sylwia; Brzezicka, Aneta (red.), Statystyczny drogowskaz 2. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii, SWPS ACADEMICA, Warszawa 2013. Literatura uzupełniająca: Babbie E., Badania społeczne w praktyce, PWN, Warszawa, 2004. Denzin H.K., Lincoln Y.S., Handbook of Qualitative Research, Thousand Oaks, Sage 1994. |
Copyright by Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw.