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

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 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: (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
Selected timetable range:
Navigate to timetable
Type of class:
Classes, 30 hours, 48 places more information
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
Selected timetable range:
Navigate to timetable
Type of class:
Classes, 30 hours, 33 places more information
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
Selected timetable range:
Navigate to timetable
Type of class:
Classes, 30 hours more information
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.

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 USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)