Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Metody analizy danych w pracach naukowych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WF-PS-N-MAD Kod Erasmus / ISCED: 14.4 / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Metody analizy danych w pracach naukowych
Jednostka: Instytut Psychologii
Grupy: Wykłady monograficzne - Psychologia
Punkty ECTS i inne: 2.00
Język prowadzenia: polski
Poziom przedmiotu:

zaawansowany

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się:

PS_K02

PS_K03

Skrócony opis:

Celem zajęć jest przygotowanie Studenta do samodzielnego przeprowadzenia podstawowych analiz statystycznych w pakiecie SPSS. Zdobyta wiedza i umiejętności są konieczne do samodzielnego napisania pracy magisterskiej oraz lepszego rozumienia empirycznych raportów z badań w literaturze psychologicznej. Zajęcia mają charakter warsztatowy.

Pełny opis:

1. Powtórzenie podstawowych informacji dotyczących procesu badawczego w psychologii:

- problem badawczy, pytanie badawcze, hipotezy,

- hipotezy kierunkowe i niekierunkowe,

- hipotezy zerowe i hipotezy badawcze,

- skala pomiarowa a hipoteza badawcza,

- nacisk na zróżnicowanie: związki pomiędzy zmiennymi a różnice pomiędzy grupami.

2. Struktura raportu z badania. Standardy APA.

3. Wprowadzenie do SPSS – omówienie funkcjonalności programu oraz specyfiki wprowadzania danych:

- trzy rodzaje plików SPSS: baza danych, raport, komendy

- baza danych SPSS: zmienne (wszystkie funkcjonalności), dane, wiersze, kolumny

- tworzenie zmiennych i wprowadzanie danych do SPSS

- SPSS a inne formaty plików (Excel, dat.)

- łączenie zbiorów, podział na podzbiory, wybór obserwacji

4. Podstawowe sposoby tworzenia wskaźników (średnia, suma). Rekodowanie zmiennych.

5. Opis i prezentacja danych:

- tabele częstości i wykresy,

- statystyki opisowe (miary tendencji centralnej, miary rozproszenia, miary kształtu rozkładu) i testy normalności rozkładu.

6. Podstawy wnioskowania statystycznego i jego błędy (powtórzenie). Testy wykorzystujące rozkład chi-kwadrat (postać hipotez – rodzaj danych – założenia),

- tabele krzyżowe (liczebności obserwowane i liczebności oczekiwane),

- testy chi2.

7. Testy t-Studenta (postać hipotez – rodzaj danych – założenia i sposoby ich weryfikacji) i ich nieparametryczne odpowiedniki (testy Welcha, Wilcoxona, U-Manna-Whitneya).

8. Analiza wariancji (postać hipotez – rodzaj danych – założenia i sposoby ich weryfikacji):

- jednoczynnikowa, jednowymiarowa analiza wariancji,

- testy post hoc (pojęcie efektu głównego) i kontrasty,

- dwuczynnikowa, jednowymiarowa analiza wariancji (pojęcie efektów prostych i interakcji).

9. Relacje pomiędzy zmiennymi: korelacje i regresje (postać hipotez – rodzaj danych – założenia i sposoby ich weryfikacji):

- korelacja: założenia, wykresy,

- korelacja r-Pearsona, rho-Spearman, tau-Kendalla,

- korelacje cząstkowe,

- wnioskowanie statystyczne: istotność i siła związku,

- analiza regresji a analiza korelacji r-Pearsona i korelacje cząstkowe,

- analiza regresji z jednym predyktorem i z wieloma predyktorami.

10. Rzetelność i trafność pomiaru:

- alfa Cronbacha (spójność wewnętrzna skali)

- eksploracyjna analiza czynnikowa

11. Powtórzenie wraz z raportowaniem wyników zgodnie z APA (struktura raportu z badań).

Literatura:

Bedyńska, S., Książek, M. (2012). Statystyczny drogowskaz, wydanie 3-tomowe. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.

Pallant, J. (2010). SPSS survival manual. Berkshire: McGraw-Hill Education.

Efekty kształcenia i opis ECTS:

WIEDZA:

- rozróżnia i charakteryzuje podstawowe analizy statystyczne

UMIEJĘTNOŚCI:

- przeprowadza podstawowe analizy w SPSS i interpretuje ich wyniki

KOMPETENCJE:

- zachowuje krytycyzm wobec uzyskanych wyników analiz statystycznych jako narzędzia weryfikującego tezy teoretyczne

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/20" (zakończony)

Okres: 2020-02-01 - 2020-09-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Warsztaty, 30 godzin, 50 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Krzysztof Stanisławski, Włodzimierz Strus
Prowadzący grup: Krzysztof Stanisławski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę
E-Learning:

E-Learning

Skrócony opis:

Celem zajęć jest przygotowanie Studenta do samodzielnego przeprowadzenia podstawowych analiz statystycznych w pakiecie SPSS. Zdobyta wiedza i umiejętności są konieczne do samodzielnego napisania pracy magisterskiej oraz lepszego rozumienia empirycznych raportów z badań w literaturze psychologicznej. Zajęcia mają charakter warsztatowy.

Pełny opis:

1. Powtórzenie podstawowych informacji dotyczących procesu badawczego w psychologii:

- problem badawczy, pytanie badawcze, hipotezy,

- hipotezy kierunkowe i niekierunkowe,

- hipotezy zerowe i hipotezy badawcze,

- skala pomiarowa a hipoteza badawcza,

- nacisk na zróżnicowanie: związki pomiędzy zmiennymi a różnice pomiędzy grupami.

2. Struktura raportu z badania. Standardy APA.

3. Wprowadzenie do SPSS – omówienie funkcjonalności programu oraz specyfiki wprowadzania danych:

- trzy rodzaje plików SPSS: baza danych, raport, komendy

- baza danych SPSS: zmienne (wszystkie funkcjonalności), dane, wiersze, kolumny

- tworzenie zmiennych i wprowadzanie danych do SPSS

- SPSS a inne formaty plików (Excel, dat.)

- łączenie zbiorów, podział na podzbiory, wybór obserwacji

4. Podstawowe sposoby tworzenia wskaźników (średnia, suma). Rekodowanie zmiennych.

5. Opis i prezentacja danych:

- tabele częstości i wykresy,

- statystyki opisowe (miary tendencji centralnej, miary rozproszenia, miary kształtu rozkładu) i testy normalności rozkładu.

6. Podstawy wnioskowania statystycznego i jego błędy (powtórzenie). Testy wykorzystujące rozkład chi-kwadrat (postać hipotez – rodzaj danych – założenia),

- tabele krzyżowe (liczebności obserwowane i liczebności oczekiwane),

- testy chi2.

7. Testy t-Studenta (postać hipotez – rodzaj danych – założenia i sposoby ich weryfikacji) i ich nieparametryczne odpowiedniki (testy Welcha, Wilcoxona, U-Manna-Whitneya).

8. Analiza wariancji (postać hipotez – rodzaj danych – założenia i sposoby ich weryfikacji):

- jednoczynnikowa, jednowymiarowa analiza wariancji,

- testy post hoc (pojęcie efektu głównego) i kontrasty,

- dwuczynnikowa, jednowymiarowa analiza wariancji (pojęcie efektów prostych i interakcji).

9. Relacje pomiędzy zmiennymi: korelacje i regresje (postać hipotez – rodzaj danych – założenia i sposoby ich weryfikacji):

- korelacja: założenia, wykresy,

- korelacja r-Pearsona, rho-Spearman, tau-Kendalla,

- korelacje cząstkowe,

- wnioskowanie statystyczne: istotność i siła związku,

- analiza regresji a analiza korelacji r-Pearsona i korelacje cząstkowe,

- analiza regresji z jednym predyktorem i z wieloma predyktorami.

10. Rzetelność i trafność pomiaru:

- alfa Cronbacha (spójność wewnętrzna skali)

- eksploracyjna analiza czynnikowa

11. Powtórzenie wraz z raportowaniem wyników zgodnie z APA (struktura raportu z badań).

Literatura:

Bedyńska, S., Książek, M. (2012). Statystyczny drogowskaz, wydanie 3-tomowe. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.

Pallant, J. (2010). SPSS survival manual. Berkshire: McGraw-Hill Education.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie.