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

Statystyka komputerowa

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WF-PS-N-STK Kod Erasmus / ISCED: 14.4 / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Statystyka komputerowa
Jednostka: Instytut Psychologii
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 1.00 (zmienne w czasie)
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Poziom przedmiotu:

średnio-zaawansowany

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się:

PS_U06

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 są warsztatowe, odbywają się przy komputerach z oprogramowaniem SPSS.

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. 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

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

4. Opis i prezentacja danych:

- tabele częstości i wykresy,

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

5. 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, McNemara, Phi i V Cramera

6-7. Testy t-Studenta (postać hipotez – rodzaj danych – założenia i sposoby ich weryfikacji) i ich nieparametryczne odpowiedniki (testy Welcha, Wilcoxona, U-Manna-Whitneya):

8-9. 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)

- test nieparametryczny Kruskala-Wallisa

10-11. 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, semicząstkowe

- analiza regresji z jednym predyktorem i z wieloma predyktorami

12-13. Rzetelność pomiaru:

- alfa Cronbacha (spójność wewnętrzna skali)

- eksploracyjna analiza czynnikowa

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

15. Kolokwium z zajęć 1-13

Literatura:

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

Field, A. (2014). Discovering statistics using IBM SPSS statistics, fourth edition. Sage.

Efekty kształcenia i opis ECTS:

Efekty kształcenia

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

Opis punktów ECTS

Udział w zajęciach: 30 godzin

Przygotowanie do zajęć oraz przygotowanie raportów: 15 godzin

Konsultacje: 5 godzin

Przygotowanie do kolokwium: 10 godzin

Suma godzin: 60

Liczba ECTS: 60 godzin/30 =2

Metody i kryteria oceniania:

- na ocenę niedostateczną (2): student podaje fragmentaryczne lub niepoprawne definicje podstawowych terminów statystycznych (takich jak wariancja, poziom istotności wnioskowania, błąd I i II rodzaju), bądź nie zna ich wcale. 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. Dostarcza wyjaśnień lub uzasadnień niezwiązanych lub mających nikły związek z analizowanym problemem, którego często nie potrafi poprawnie określić. Nie zwraca uwagi na błędy w wyborach testów statystycznych i wyciąga na ich podstawie błędne wnioski.

- na ocenę dostateczną (3): student potrafi podać poprawne definicje podstawowych terminów statystycznych, jednakże nie umie dokonać syntezy wiedzy dotyczącej konkretnego problemu. 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. Prezentując otrzymane rozwiązania, czasami niepoprawnie posługuje się terminologią statystyczną. Zdarza się, że błędne decyzje odnośnie testów statystycznych student pozostawia bez komentarza i wyciąga na ich podstawie błędne wnioski.

- na ocenę dobrą (4): student nie tylko poprawnie definiuje podstawowe terminy statystyczne, ale potrafi dokonać syntezy informacji na dany temat, przedstawiając większość zagadnień statystycznych w sposób spójny. Dostarczane przez niego wyjaśnienia mogą zawierać pewne luki. Choć nie zawsze są one wyczerpujące, odznaczają się logiczną strukturą. Poprawnie stosuje omawiane w trakcie zajęć metody statystyczne, choć zdarza mu się pominąć w analizie problemu niektóre – czasami nawet kluczowe – założenia. Otrzymane rozwiązania przedstawia, używając poprawnej terminologii statystycznej. Potrafi wychwycić błędne decyzje odnośnie testów statystycznych, poprawić je i sformułować odpowiednie wnioski.

- na ocenę bardzo dobrą (5): student doskonale orientuje się w omawianych zagadnieniach statystycznych i potrafi przedstawić je w sposób logiczny, spójny i wyczerpujący, poprawnie i precyzyjnie posługując się terminologią statystyczną. Potrafi dokonać całościowej analizy konkretnego problemu statystycznego, uwzględniając wszystkie dostępne informacje i uzasadnić wybór proponowanego rozwiązania. Jest wrażliwy na niespójności i pomyłki w przedstawianiu zagadnień statystycznych, potrafi je wychwycić i skorygować. Poprawnie stosuje omawiane w trakcie zajęć metody statystyczne, potrafi także przedyskutować ich ograniczenia. Rzadko podejmuje błędne decyzje odnośnie testów statystycznych, jednak poprawia się i formułuje odpowiednie wnioski.

Na ocenę końcową składają się:

- obecność na zajęciach

- aktywność w trakcie zajęć (30%)

- kolokwium końcowe weryfikującego umiejętności przedstawione na zajęciach (analiza i interpretacja danych z bazy prowadzącego) (70%)

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, 9 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Krzysztof Stanisławski, Agnieszka Szymańska, Joanna Świderska
Prowadzący grup: Krzysztof Stanisławski, Agnieszka Szymańska, Joanna Świderska
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
E-Learning:

E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy

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 są warsztatowe, odbywają się przy komputerach z oprogramowaniem SPSS.

Literatura:

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

Field, A. (2014). Discovering statistics using IBM SPSS statistics, fourth edition. Sage.

Wymagania wstępne:

Znajomość podstaw statystyki z I roku studiów.

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, 9 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Krzysztof Stanisławski, Agnieszka Szymańska
Prowadzący grup: Krzysztof Stanisławski, Agnieszka Szymańska
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
E-Learning:

E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy

Typ przedmiotu:

obowiązkowy

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

nie dotyczy

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 są warsztatowe, odbywają się przy komputerach z oprogramowaniem SPSS.

Literatura:

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

Field, A. (2014). Discovering statistics using IBM SPSS statistics, fourth edition. Sage.

Wymagania wstępne:

Znajomość podstaw statystyki z I roku studiów.

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