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

Analiza statystyczna danych sondażowych-poziom podstawowy

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WSE-SO-ASDSpp
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Analiza statystyczna danych sondażowych-poziom podstawowy
Jednostka: Wydział Społeczno-Ekonomiczny
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 3.00 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.
Język prowadzenia: (brak danych)
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się:

nauki socjologiczne

Poziom przedmiotu:

podstawowy

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się:

SO2_W01, SO2_W06;

SO2_U02, SO2_U03,

SO2_U04; SO2_U12,

SO2_K01, SO2_K02,

SO2_K03

Wymagania wstępne:

Statystyka opisowa na poziomie podstawowym

Analiza statystyczna na poziomie podstawowym

Skrócony opis:

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.

Pełny opis:

1. Wprowadzenie do zajęć

2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport,

3. Zarządzenie zbiorami danych - Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji;

4. Przekształcanie danych - rekodowanie i autorekodowanie danych

5. Statystyka opisowa i miary rozproszenia

6. Niezaawansowane metody tworzenia wskaźników zmiennych

7. Tabele kontyngencji i testy korelacyjne

8. Statystyka indukcyjna

9. Testy parametryczne

10. Testy parametryczne - kontynuacja

11. Testy nieparametryczne

12. ANOVA

13. Korelacje

14. Raportowanie i wizualizacja danych

15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia

Literatura:

Babbie E., 2004, Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

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.

Efekty kształcenia i opis ECTS:

Student potrafi pracować na zbiorze danych, posiada wiedzę aby przeprowadzić poprawnie procedury analityczne potrzebne do falsyfikacji hipotez badawczych.

Student potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg procesów i zjawisk

społecznych, formułować własne opinie na ten temat oraz stawiać

proste hipotezy badawcze i je weryfikować

Potrafi potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego

przez siebie lub innych zadania

Udział w ćwiczeniach 30 godz.

Przygotowanie do testu: 20 godz.

Samodzielne wykonywanie zadań: 20 godz.

Konsultacje: 5 godz.

Suma godzin: 75=około 3 ECTS

Metody i kryteria oceniania:

Obecność na zajęciach - możliwa jedna nieobecność;

Egzamin w formie testowej;

Kolokwia, praca samodzielna jak i w grupach

70% praca pisemna

20% aktywność i uczestnictwo w zajęciach, praca w grupach

10% obecność

Praktyki zawodowe:

Nie dotyczy

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

Okres: 2021-10-01 - 2022-01-31
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin, 24 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Joanna Wróblewska-Skrzek
Prowadzący grup: Joanna Wróblewska-Skrzek
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:

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.

Pełny opis:

1. Wprowadzenie do zajęć

2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport,

3. Zarządzenie zbiorami danych - Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji;

4. Przekształcanie danych - rekodowanie i autorekodowanie danych

5. Statystyka opisowa i miary rozproszenia

6. Niezaawansowane metody tworzenia wskaźników zmiennych

7. Tabele kontyngencji i testy korelacyjne

8. Statystyka indukcyjna

9. Testy parametryczne

10. Testy parametryczne - kontynuacja

11. Testy nieparametryczne

12. ANOVA

13. Korelacje

14. Raportowanie i wizualizacja danych

15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia

Literatura:

Babbie E., 2004, Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

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.

Wymagania wstępne:

brak

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (zakończony)

Okres: 2022-10-01 - 2023-01-31
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin, 26 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Joanna Wróblewska-Skrzek
Prowadzący grup: Joanna Wróblewska-Skrzek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Opis nakładu pracy studenta w ECTS:

Student potrafi pracować na zbiorze danych, posiada wiedzę aby przeprowadzić poprawnie procedury analityczne potrzebne do falsyfikacji hipotez badawczych.

Student potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg procesów i zjawisk

społecznych, formułować własne opinie na ten temat oraz stawiać

proste hipotezy badawcze i je weryfikować

Potrafi potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego

przez siebie lub innych zadania


Udział w ćwiczeniach 30 godz.

Przygotowanie do testu: 20 godz.

Samodzielne wykonywanie zadań: 20 godz.

Konsultacje: 5 godz.

Suma godzin: 75=około 3 ECTS

Typ przedmiotu:

obowiązkowy

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

nie dotyczy

Skrócony opis:

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.

Pełny opis:

1. Wprowadzenie do zajęć

2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport,

3. Zarządzenie zbiorami danych - Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji;

4. Przekształcanie danych - rekodowanie i autorekodowanie danych

5. Statystyka opisowa i miary rozproszenia

6. Niezaawansowane metody tworzenia wskaźników zmiennych

7. Tabele kontyngencji i testy korelacyjne

8. Statystyka indukcyjna

9. Testy parametryczne

10. Testy parametryczne - kontynuacja

11. Testy nieparametryczne

12. ANOVA

13. Korelacje

14. Raportowanie i wizualizacja danych

15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia

Literatura:

Babbie E., 2004, Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

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.

Wymagania wstępne:

Statystyka opisowa na poziomie podstawowym

Analiza statystyczna na poziomie podstawowym

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-01-31
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin, 25 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Joanna Wróblewska-Skrzek
Prowadzący grup: Joanna Wróblewska-Skrzek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
E-Learning:

E-Learning

Opis nakładu pracy studenta w ECTS:

Student potrafi pracować na zbiorze danych, posiada wiedzę aby przeprowadzić poprawnie procedury analityczne potrzebne do falsyfikacji hipotez badawczych.

Student potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg procesów i zjawisk

społecznych, formułować własne opinie na ten temat oraz stawiać

proste hipotezy badawcze i je weryfikować

Potrafi potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego

przez siebie lub innych zadania


Udział w ćwiczeniach 30 godz.

Przygotowanie do testu: 20 godz.

Typ przedmiotu:

obowiązkowy

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

nie dotyczy

Skrócony opis:

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.

Pełny opis:

1. Wprowadzenie do zajęć

2. Edytory IBM SPSS – syntax, skrypty i autoskrypty, raport,

3. Zarządzenie zbiorami danych - Integracja, agregacja, filtrowanie zmiennych i obserwacji;

4. Przekształcanie danych - rekodowanie i autorekodowanie danych

5. Statystyka opisowa i miary rozproszenia

6. Niezaawansowane metody tworzenia wskaźników zmiennych

7. Tabele kontyngencji i testy korelacyjne

8. Statystyka indukcyjna

9. Testy parametryczne

10. Testy parametryczne - kontynuacja

11. Testy nieparametryczne

12. ANOVA

13. Korelacje

14. Raportowanie i wizualizacja danych

15. Powtórzenie materiału oraz ćwiczenia

Literatura:

Babbie E., 2004, Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

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.

Wymagania wstępne:

brak

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)