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

Statystyka

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WF-PS-N-STA Kod Erasmus / ISCED: 14.4 / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Statystyka
Jednostka: Instytut Psychologii
Grupy: Przedmioty obowiązkowe dla I roku psychologii
Punkty ECTS i inne: 6.00
Język prowadzenia: polski
Poziom przedmiotu:

podstawowy

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się:

PS_W06

PS_U06

Skrócony opis:

Kurs z Statystyki stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i podstaw wnioskowania statystycznego. Omawiana problematyka dotyczy przede wszystkim kluczowych pojęć statystycznych, charakterystyki danych uzyskanych z badania oraz podstaw wnioskowania statystycznego (podstawy teorii estymacji i procesu sprawdzania hipotez statystycznych).

Wprowadzeniu i przedyskutowaniu tej problematyki służy wykład, a jej praktycznemu wykorzystaniu - ćwiczenia. Efektem ukończenia zajęć będzie opanowanie podstawowych umiejętności w zakresie opisu zgromadzonych danych. Studenci winni także wykazać się rozumieniem podstawowych pojęć statycznych i podstaw wnioskowania statystycznego.

Pełny opis:

Statystyka jest nauką o zbieraniu, organizowaniu, analizowaniu i interpretowaniu danych. Same dane są bezużyteczne i można je interpretować tylko w kontekście przeprowadzonego badania generującego te dane. To właśnie dzięki statystyce możliwe jest odkrycie porządku ukrytego w zgromadzonych danych, ujawnienie zawartych w nich wzorców i trendów.

Dla psychologa statystyka jest narzędziem analizy umożliwiającym znalezienie odpowiedzi na postawione pytania badawcze w świetle uzyskanych w badaniu danych. Tym samym dotyczy ona przede wszystkim relacji pomiędzy danymi uzyskanymi z badania a postawionym problemem badawczym. Zastosowanie statystyki pozwala nam wnioskować na podstawie danych z uwzględnieniem ich zmienności i oceny stopnia niepewności formułowanych wniosków. Wyciąganie wniosków z danych, rozumienie zmienności i wnioskowanie o prawdopodobieństwie to podstawowe umiejętności, których opanowaniu poświęcony jest ten kurs.

Są one szczególnie ważne ze względu na obecność na rynku wielu komputerowych pakietów statystycznych pozwalających na sprawną i szybką analizę danych, a z których – niestety – zbyt łatwo korzystać bez żadnego zrozumienia oferowanych przez pakiet rezultatów.

Program nauczania obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych na bazie których formułowany jest opis statystyczny analizowanych zmiennych oraz wprowadza podstawy wnioskowania statystycznego. Omawiana problematyka dotyczy przede wszystkim kluczowych pojęć statystycznych, charakterystyki danych uzyskanych z badania oraz podstaw wnioskowania statystycznego (podstawy teorii estymacji i procesu sprawdzania hipotez statystycznych).

Wprowadzeniu i przedyskutowaniu tej problematyki służy wykład, a jej praktycznemu wykorzystaniu - ćwiczenia. Efektem ukończenia zajęć będzie opanowanie podstawowych umiejętności w zakresie opisu zgromadzonych danych. Studenci winni także wykazać się rozumieniem podstawowych pojęć statycznych i podstaw wnioskowania statystycznego.

Kurs kończy się egzaminem pisemnym, a zaliczenie ćwiczeń jest warunkiem koniecznym dopuszczenia do egzaminu.

Literatura:

Rekomendowana literatura stanowi literaturę kompleksową, z której studenci mogą dokonać wyboru.

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

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.). (2021). Statystyczny drogowskaz 1. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Wydawnictwo Akademickie Sedno.

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

Dancey, C., Reidy, J. (2020). Statistics without Maths for Psychology. Pearson.

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

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

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

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

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

Efekty kształcenia i opis ECTS:

Znajomość statystyki – podobnie jak metodologii i logiki – należy do podstawowego zakresu wiedzy każdego człowieka kształcącego się w jakiejkolwiek dyscyplinie empirycznej, w szczególności w psychologii. Psycholog powinien opanować narzędzia opisu statystycznego, teorii estymacji i wnioskowania statystycznego, które służą zarówno poprawnej analizie oraz opisowi zebranego materiału empirycznego, jak również poprawnemu wnioskowaniu w odniesieniu do empirycznie sprawdzanych hipotez badawczych.

Program nauczania kursu ze Statystyki obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych, charakterystyki danych uzyskanych z badania oraz podstaw wnioskowania statystycznego (podstawy teorii estymacji i procesu sprawdzania hipotez statystycznych).

Efekty kształcenia:

1. Podstawowe pojęcia statystyczne, pomiar i skale pomiarowe

Wiedza - student potrafi zdefiniować podstawowe pojęcia statystyczne (populacja, próba, zmienna losowa, prawdopodobieństwo), wie na czym polega pomiar w psychologii oraz zna podstawowe skale pomiarowe.

Umiejętności - student rozpoznaje w przypadku konkretnego problemu badawczego co jest próbą, a co populacją; potrafi określić rodzaj pomiaru analizowanych zmiennych; potrafi porównać ze sobą rodzaje skal pomiarowych, jak i różne rodzaje zmiennych; zna różnice pomiędzy pojęciami frakcji i prawdopodobieństwa.

Kompetencje - student potrafi dokonać analizy kryteriów doboru skal pomiarowych analizowanych atrybutów i uzasadnić swoją decyzję.

2. Rozkład zmiennej i jego charakterystyka

Wiedza - student zna pojęcie rozkładu prawdopodobieństwa zmiennej i rozróżnia charakterystyki tego rozkładu, wiedząc, którymi z estymatorów należy się posłużyć w konkretnej sytuacji. Potrafi opisać na czym polega transformacja standaryzacji wyników surowych oraz dokonać charakterystyki zmiennej o rozkładzie normalnym.

Umiejętności - student potrafi sporządzić rozkład frekwencji/frakcji wyników uzyskanych z badania n-elementowej próby losowej, zaplanować sposób jego charakterystyki, posługując się odpowiednimi miarami opisu i wnioskuje o ewentualnym charakterze rozkładu prawdopodobieństwa zmiennej w populacji. Potrafi wykorzystać odpowiednie procedury w pakiecie SPSS w celu dokonania opisu rozkładu wyników oraz ich standaryzacji.

Kompetencje - student dokonuje syntezy zebranych w badaniu informacji, umie poddać krytycznej analizie i spójnie zaprezentować.

3. Podstawowe pojęcia statystyki indukcyjnej

Wiedza - student umie wyjaśnić, co to jest estymator, ile ma stopni swobody i jakimi odznacza się własnościami, zna różnicę między pojęciami estymatora a statystyki oraz potrafi scharakteryzować rozkłady prawdopodobieństwa podstawowych estymatorów (średniej, wariancji, statystyki t-Studenta) ze szczególnym uwzględnieniem ich błędu standardowego.

Umiejętności - potrafi przedstawić graficznie rozkłady prawdopodobieństwa: normalny oraz t-Studenta, a także ich dystrybuanty. Wyznacza zakres wartości przyjmowanych przez błędy standardowe statystyk.

Kompetencje - student ma świadomość znaczenia pojęcia estymatora i rozkładu z próby danej statystyki dla możliwości wnioskowania o własnościach populacji.

4. Szacowanie parametrów i sprawdzanie hipotez statystycznych

Wiedza - student potrafi wskazać różnice pomiędzy teorią estymacji i wnioskowaniem statystycznym. Zna pojęcia: hipotezy zerowej i alternatywnej, prostej i złożonej. Potrafi zdefiniować błędy, jakimi obciążone jest wnioskowanie statystyczne oraz wyjaśnić relację między nimi, a także wyjaśnić relację zachodzącą między błędami i mocą testu oraz ich związek z wielkością próby. Potrafi także wskazać kryteria, na podstawie których możliwe jest określenie wielkości próby w planowanym badaniu.

Umiejętności - student potrafi skonstruować przedział ufności dla wartości oczekiwanej populacji oraz sformułować wnioski probabilistyczne na temat wartości rozważanego parametrów. Student potrafi poddać sprawdzeniu konkretną hipotezę zerowej (dotyczącą wartości oczekiwanej), dokonując poprawnego wyboru między testem jedno- i dwustronnym. Potrafi także zastosować przedział ufności jako alternatywę dla klasycznego sposobu sprawdzania hipotez. Student umie określić wielkość próby konieczną do ujawnienia efektu oczekiwanej wielkości. Potrafi wykorzystać pakiet SPSS do sprawdzenia hipotezy zerowej dotyczącej jednej wartości oczekiwanej oraz weryfikacji wymaganych założeń i poprawnie zinterpretować rezultaty analizy.

Kompetencje - rozwiązując konkretne zagadnienia empiryczne, student potrafi podjąć właściwe decyzje w kwestii wyboru określonego poziomu istotności i wielkości prób.

ECTS:

udział w wykładzie - 30 godzin

udział w ćwiczeniach - 30 godzin

konsultacje - 5 godzin

przygotowanie do wykładu - 25 godzin

przygotowanie do ćwiczeń - 35 godzin

przygotowanie do kolokwium - 55 godzin

SUMA GODZIN = 180 (180 : 30 = 6)

LICZBA ECTS - 6

Metody i kryteria oceniania:

- na ocenę niedostateczną (2): student zna mniej niż 60,0% podstawowych terminów statystycznych, nie rozumie ich znaczenia, nie potrafi ich wykorzystać do opisu analizowanych własności. Nie potrafi poprawnie stosować omawianych w trakcie zajęć metod statystycznych bądź wykorzystuje je bezrefleksyjnie, nie uwzględniając ich uwarunkowań. Formułuje błędne lub nieuprawnione wnioski, nieadekwatnie posługując się terminologią statystyczną.

- na ocenę dostateczną (3): student ze zrozumieniem używa minimum 60,0% pojęć statystycznych i posiadł kompetencje i 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 statystyki czy poziom istotności wnioskowania) oraz znajomość głównych twierdzeń granicznych.

- na ocenę dobrą (4): student ze zrozumieniem operuje minimum 80,0% wiedzy przedstawionej w toku całego semestru oraz posiadł kompetencje i 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 wartości p-value. Poprawnie stosuje omawiane w trakcie wykładu metody statystyczne, choć zdarza mu się pominąć w analizie problemu niektóre – czasami nawet kluczowe – 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 wykładu metody statystyczne, potrafi także przedyskutować ich ograniczenia.

Na ocenę końcową składa się ocena z egzaminu pisemnego, do którego student może przystąpić po pozytywnym zaliczeniu ćwiczeń ze statystyki. Egzamin obejmuje treści wykładu, ćwiczeń oraz treści zawarte w zalecanej literaturze. Przykładowe zagadnienia egzaminacyjne podawane są studentom na bieżąco w trakcie ćwiczeń ze statystyki oraz zbiorczo pod koniec semestru.

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

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


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin, 12 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 80 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Jolanta Rytel
Prowadzący grup: Jolanta Rytel
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzaminacyjny
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzaminacyjny
E-Learning:

E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy

Wymagania wstępne:

Brak

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21" (zakończony)

Okres: 2021-02-01 - 2021-06-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin, 12 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 100 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Jolanta Rytel
Prowadzący grup: Jolanta Rytel
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzaminacyjny
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzaminacyjny
E-Learning:

E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy

Typ przedmiotu:

obowiązkowy

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

nie dotyczy

Wymagania wstępne:

Brak

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)

Okres: 2022-02-01 - 2022-06-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin, 15 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 120 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Jolanta Rytel
Prowadzący grup: Jolanta Rytel
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzaminacyjny
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzaminacyjny
E-Learning:

E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy

Typ przedmiotu:

obowiązkowy

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

nie dotyczy

Wymagania wstępne:

Brak

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/23" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2023-02-01 - 2023-06-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin, 15 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 120 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Jolanta Rytel
Prowadzący grup: Jolanta Rytel
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzaminacyjny
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzaminacyjny
Typ przedmiotu:

obowiązkowy

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

nie dotyczy

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