Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analityka danych w badaniach społecznych (II)-ćwiczenia

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WSE-BD-ADBS(II)-ćw
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Analityka danych w badaniach społecznych (II)-ćwiczenia
Jednostka: Wydział Społeczno-Ekonomiczny
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 0 LUB 2.00 (w zależności od programu) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się:

nauki socjologiczne

Poziom przedmiotu:

średnio-zaawansowany

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się:

Zgodnie z programem studiów uchwalonym przez Senat UKSW:

https://monitor.uksw.edu.pl/docs/search

BDAS2_U01, BDAS2_K01

Wymagania wstępne:

Znajomość Excel, statystyki opisowej i statystyki wnioskowania.

Biegłość w języku angielskim.

Umiejętność pobudowania tabel statystycznych.

Posługiwanie się umiejętnością komponowania prostych logicznie niesprzecznych tez wyjaśniających uzyskane dane.

Umiejętność prezentować rezultaty analizy w sali wykładowej za pomocą Power Point.

Skrócony opis:

Przedmiot jest poświęcony zapoznaniu się z 5-ma bazami danych, wskazanych przez prowadzącego wykład Analityka II, zawierające dane demograficzne, surweyowe, etnograficzne, epidemiologiczne. Studenci uczą się używać narzędzi analizy statystycznej i testować hipotezy najbardziej pasujące do przedstawionych danych.

Pełny opis:

Przedmiot jest poświęcony zapoznaniu się z 5-ma bazami danych, wskazanych przez prowadzącego wykład Analityka II, zawierające dane demograficzne, surweyowe, etnograficzne, epidemiologiczne. Studenci uczą się:

1. Umiejętności szybko rozeznać się w nowej bazie danych, zrozumieć charakter danych i ich potencjał dla analizy.

2. Z pomocą prowadzącego wysunąć hipotezy do sprawdzenia.

3. Wyeksportować potrzebne dane albo oswoić online'owe analityczne narzędzie.

4. Użyć odpowiedniego narzędzia statystycznego.

5. Interpretować osiągnięty rezultat.

6. Pobudować tabele w Word.

7. Wybrać jeden s 5-ciu tematów/baz danych dla napisania zaliczeniowej pracy. Prowadzone analizy codo tej bazy danych opracować analitycznie: podać wstęp, hipotezę, opisać używane zmienne, podać tabele/wykresy z rezultatami i interpretacje osiągniętych rezultatów.

Przykładowe hipotezę i narzędzia analityczne:

1. Do danych etnograficznych: regresja multi i binarna logistyczna dla badania związku pomiędzy typami prymitywnych społeczeństw (bardziej i mniej rozwinięte) i podziałem pracy pobytowej według płci. Do typologizacji społeczeństw - analiza klasterowa.

2. Do danych demograficznych (IPUMS International - spisy): analiza depopulacji - zestawienie zmian liczby populacji w poszczególnych krajach na poziomie większych (level1) i drobniejszych (level2) administracyjnych jednostek. Nawiązywanie do makrotrendów współczesności - zmiany klimatu, praktyk rodzinnych, rozwoju gospodarki turystycznej - w celu wyjaśnienia postrzeganych zmian. Prezentacja danych w postaci tabel i wykresów.

3. Do danych surweyowych (SHARE, GLOBE): analiza korelacyjna i czynnikowa dla uzyskania wzorów wartości moralnych. Pojęcie o ecological fallacy.

4. Do danych o zachowaniu politycznym i ekonomicznych wskaźnikach: multilevel analysis (mixed models poziom dzielnic i okręgów wyborczych) dla sprawdzania ekonomicznej hipotezy.

Literatura:

Gary King. 1997. A Solution to the Ecological Inference Problem: Reconstructing Individual Behavior from Aggregate Data

S. Bajocco, A. De Angelis, L. Perini, A. Ferrara, L. Salvati. 2012.“The Impact of Land Use/Land Cover Changes on Land Degradation Dynamics: A Mediterranean Case Study”

B. Jones,F. Riosmena, D. H. Simon and D. Balk. 2019. “Estimating Internal Migration in Contemporary Mexico and its Relevance in Gridded Population Distributions”

Efekty kształcenia i opis ECTS:

Przedmiotowe efekty uczenia się oraz opis nakładu pracy studenta w ECTS:

WIEDZA

EK1_W02: student posiada podstawową wiedzę z zakresu głównych procesów demograficznych kształtujących struktury i formy życia rodzinnego na przestrzeni ostatniego stulecia

UMIEJĘTNOŚCI

EK1_U01: student potrafi zrekonstruować najważniejsze procesy demograficzne i społeczno-ekonomiczne odpowiedzialne za przekształcenia struktury rodziny i form życia małżeńsko-rodzinnego na przestrzeni ostatniego stulecia

EK1_U02: student potrafi powiązać strukturalne przemiany rodziny z najważniejszymi koncepcjami teoretyczno-modelowymi zaproponowanymi przez demografów oraz socjologów

EK1_U03: potrafi powiązać zmienność i różnorodność strukturalnych form rodziny z podstawowymi mechanizmami społeczno-gospodarczymi oraz przemianami ideacyjnymi

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

EK1_K02: występuje publicznie, przekazuje i broni własnych poglądów

Metody i kryteria oceniania:

Kurs się zalicza na podstawie przedstawienia tekstu - mini analizy opracowania jednej 5-ciu zbiorów danych dla napisania zaliczeniowej pracy: wstęp, hipoteza, opis używanych zmiennych, tabele/wykresy z rezultatami i interpretacje osiągniętych rezultatów.

Obecność na warsztatach jest obowiązkowym warunkiem zaliczenia. Trzy nieuzasadnionych nieobecności poskutkują niezaliczeniem kursu i niedopuszczeniem do egzaminu.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-15 - 2024-06-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin, 25 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Nataliia Pohorila
Prowadzący grup: Nataliia Pohorila
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
E-Learning:

E-Learning z podziałem na grupy

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.
ul. Dewajtis 5,
01-815 Warszawa
tel: +48 22 561 88 00 https://uksw.edu.pl
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.0.4.0-1 (2024-05-13)