Statystyczna analiza danych

Celem ćwiczeń jest zapoznanie z podstawowymi narzędziami statystycznymi używanymi na poszczególnych etapach analizy danych nabycie umiejętności pracy z programem komputerowym, który umożliwia praktyczne używanie

poznanych narzędzi i graficzne prezentowanie otrzymanych wyników (SPSS).

Celem wykładów jest zapoznanie z podstawowymi terminami, którymi posługujemy się w statystyce i metodologii badań oraz najważniejszymi testami statystycznymi i umiejętność obliczania podstawowych statystyk (statystyki opisowe, współczynniki korelacji) jak również interpretacja uzyskanych wyników testów statystycznych i graficznej prezentacja danych. Treści przekazywane na wykładach nawiązują bardzo bezpośrednio do materiału realizowanego na ćwiczeniach, aby studenci wiedzieli jaki jest cel i uzasadnienie stosowania poszczególnych narzędzi statystycznych oraz jaka matematyczna „kuchnia” stoi za obliczeniami wykonywanymi automatycznie przez program SPSS.

Celem wykładów jest zapoznanie z podstawowymi terminami, którymi posługujemy się w statystyce i metodologii badań oraz najważniejszymi testami statystycznymi używanymi na poszczególnych etapach analizy danych uzyskanych w badaniach oraz umiejętność obliczania podstawowych statystyk (statystyki opisowe, współczynniki korelacji), jak również przeprowadzenie testów statystycznych i ich interpretacja, graficzna prezentacja analiz.

Plan wykładów:

Blok I

1. Proces badawczy w naukach społecznych (psychologia, socjologia, kognitywistyka)

2. Konceptualizacja i operacjonalizacja

3. Zmienne, hipo(tezy)

4.Poziomy pomiaru

5. Skala Guttmana i skala Likerta

6. Liczby mają znaczenie

Blok 2

1. Statystyki opisowe. Miary tendencji centralnej, miary dyspersji

2. Asymetria i zmienność

Blok 3

1. Dobór próby. Wprowadzenie

2. Metody (nie)losowe

3. Losowania warstwowe i grupowe

4. Metody niereprezentatywne

Blok 4

1. Tabele zależności - wprowadzenie

2. Tabele 2x2

3. Tabele NxN (skale nominalne)

4. Tabele NxN (skale porządkowe)

5. Test Chi-kwadrat

6. Miary sił zależności

Blok 5

1. Prawdopodobieństwo - zagadnienia wstępne

2. Rozkład normalny

3. Testowanie hipotez statystycznych

4. Rozkład średnich z prób. Centralne twierdzenie graniczne

5. Rozkład t Studenta

6. testowanie dla frakcji. estymacja przedziałowa

Blok 6

1. Regresja - wprowadzenie

2. Korelacja i regresja

3. Regresja - gdy nie są spełnione warunki stosowalności (testy nieparametryczne)

Blok 7

1. Testy dla dwóch prób zależnych (parametryczne i nieparametryczne)

2. Homogeniczność wariancji

3. Testy dla dwóch prób niezależnych (parametryczne i nieparametryczne)

Blok 8

1. ANOVA - wprowadzenie

2. ANOVA - procedura wykonywania

3. Testy post-hoc

4. Nieparametryczne odpowiedniki ANOVA

Blok 9

1. Eksperyment - tematyka i podstawowe problemy

2. Schematy eksperymentalne

3. Dobór próby w eksperymentach

4. Źródła nietrafności wewnętrznej

5. Źródła nietrafności zewnętrznej

6. Eksperyment naturalny

Blok 10

1. Wywiady i ankiety

2. Sytuacja wywiadu

3. Budowa narzędzi/ budowa pytań

4. Socjometria

Blok 11

1. Etyka w badaniach

2. Prezentacja materiałów statystycznych - raporty końcowe

Po ukończeniu semestru wykładów ze statystyki student powinien:

- umieć zaplanować badanie, w tym prawidłowo skonstruować narzędzia umożliwiające późniejsza analizę statystyczna

- znać i rozumieć podstawowe pojęcia, którymi posługuje się współczesna nauka empiryczna w zakresie statystyki i metodologii,

- wykonać obliczenia dotyczące podstawowych statystyk opisowych i współczynników związku między zmiennymi i zinterpretować ich wartości.

Ponieważ wprowadzenie pojęć dotyczących statystyk opisowych oraz testów statystycznych jest treścią wykładów ze statystyki, na zajęciach laboratoryjnych prowadzący ograniczą się jedynie do krótkiego wprowadzenia teoretycznego na początku każdego bloku tematycznego (temu będą służyć także materiały dla studentów opracowane przez prowadzącą). Główny nacisk natomiast zostanie położony na praktycznym ćwiczeniu obliczeń statystycznych z użyciem poszczególnych narzędzi statystycznych w programie SPSS. Ćwiczenia te opierać się będą na przygotowanych uprzednio przez prowadzącą przykładach/zadaniach z użyciem

danych liczbowych (lub opisowych) reprezentujących pomiary różnych typów zmiennych z

jakimi można się spotkać w naukach empirycznych. Ćwiczenia będą polegały na prezentowaniu przez prowadzącego określonej funkcji w programie, po którym studenci będą na innych przykładach trenować posługiwanie się tą funkcją. Po ukończeniu semestru laboratoriów ze statystyki student powinien umieć:

- samodzielnie wprowadzić dane uzyskane z badań do arkusza/edytora danych SPSS, określić typy zmierzonych zmiennych i opisać je,

- następnie przeprowadzić analizy statystyczne używając statystyk opisowych i innych narzędzi statystycznych – odpowiednich dla każdego typu kontrolowanej zmiennej (umiejętność doboru odpowiednich narzędzi)

- i wreszcie na koniec: poprawnie zinterpretować uzyskany wynik analiz statystycznych.

LITERATURA PODSTAWOWA:

Bedyńska, S., Brzezicka, A. (red.) (2007). Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii. Warszawa: Akademica

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.) (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Akademica

Ferguson, G. A., Takane, Y. (2004). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Brzeziński, J. (2004). Metodologia badań psychologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Francuz, P., Mackiewicz, R. (2005). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 1. Statystyki podstawowe. Kraków: StatSoft Polska.

LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA:

Brzeziński J., Stachowski R. (1984). Zastosowanie analizy wariancji w eksperymentalnych badaniach psychologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Górniak J., Wachnicki J. (2000). SPSS for Windows. Pierwsze kroki w analizie danych. Kraków: SPSS Polska.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 2. Modele liniowe i nieliniowe. Kraków: StatSoft Polska.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 3. Analizy wielowymiarowe. Kraków: StatSoft Polska.

Na zajęciach obowiązują zalecenia sanitarne zgodne z aktualnymi rozporządzeniami Rektora UMK.

Celem ćwiczeń jest zapoznanie z podstawowymi narzędziami statystycznymi używanymi na poszczególnych etapach analizy danych nabycie umiejętności pracy z programem komputerowym, który umożliwia praktyczne używanie

poznanych narzędzi i graficzne prezentowanie otrzymanych wyników (SPSS).

Celem wykładów jest zapoznanie z podstawowymi terminami, którymi posługujemy się w statystyce i metodologii badań oraz najważniejszymi testami statystycznymi i umiejętność obliczania podstawowych statystyk (statystyki opisowe, współczynniki korelacji) jak również interpretacja uzyskanych wyników testów statystycznych i graficznej prezentacja danych. Treści przekazywane na wykładach nawiązują bardzo bezpośrednio do materiału realizowanego na ćwiczeniach, aby studenci wiedzieli jaki jest cel i uzasadnienie stosowania poszczególnych narzędzi statystycznych oraz jaka matematyczna „kuchnia” stoi za obliczeniami wykonywanymi automatycznie przez program SPSS.

Celem wykładów jest zapoznanie z podstawowymi terminami, którymi posługujemy się w statystyce i metodologii badań oraz najważniejszymi testami statystycznymi używanymi na poszczególnych etapach analizy danych uzyskanych w badaniach oraz umiejętność obliczania podstawowych statystyk (statystyki opisowe, współczynniki korelacji), jak również przeprowadzenie testów statystycznych i ich interpretacja, graficzna prezentacja analiz.

Plan wykładów:

Blok I

1. Proces badawczy w naukach społecznych (psychologia, socjologia, kognitywistyka)

2. Konceptualizacja i operacjonalizacja

3. Zmienne, hipo(tezy)

4.Poziomy pomiaru

5. Skala Guttmana i skala Likerta

6. Liczby mają znaczenie

Blok 2

1. Statystyki opisowe. Miary tendencji centralnej, miary dyspersji

2. Asymetria i zmienność

Blok 3

1. Dobór próby. Wprowadzenie

2. Metody (nie)losowe

3. Losowania warstwowe i grupowe

4. Metody niereprezentatywne

Blok 4

1. Tabele zależności - wprowadzenie

2. Tabele 2x2

3. Tabele NxN (skale nominalne)

4. Tabele NxN (skale porządkowe)

5. Test Chi-kwadrat

6. Miary sił zależności

Blok 5

1. Prawdopodobieństwo - zagadnienia wstępne

2. Rozkład normalny

3. Testowanie hipotez statystycznych

4. Rozkład średnich z prób. Centralne twierdzenie graniczne

5. Rozkład t Studenta

6. testowanie dla frakcji. estymacja przedziałowa

Blok 6

1. Regresja - wprowadzenie

2. Korelacja i regresja

3. Regresja - gdy nie są spełnione warunki stosowalności (testy nieparametryczne)

Blok 7

1. Testy dla dwóch prób zależnych (parametryczne i nieparametryczne)

2. Homogeniczność wariancji

3. Testy dla dwóch prób niezależnych (parametryczne i nieparametryczne)

Blok 8

1. ANOVA - wprowadzenie

2. ANOVA - procedura wykonywania

3. Testy post-hoc

4. Nieparametryczne odpowiedniki ANOVA

Blok 9

1. Eksperyment - tematyka i podstawowe problemy

2. Schematy eksperymentalne

3. Dobór próby w eksperymentach

4. Źródła nietrafności wewnętrznej

5. Źródła nietrafności zewnętrznej

6. Eksperyment naturalny

Blok 10

1. Wywiady i ankiety

2. Sytuacja wywiadu

3. Budowa narzędzi/ budowa pytań

4. Socjometria

Blok 11

1. Etyka w badaniach

2. Prezentacja materiałów statystycznych - raporty końcowe

Po ukończeniu semestru wykładów ze statystyki student powinien:

- umieć zaplanować badanie, w tym prawidłowo skonstruować narzędzia umożliwiające późniejsza analizę statystyczna

- znać i rozumieć podstawowe pojęcia, którymi posługuje się współczesna nauka empiryczna w zakresie statystyki i metodologii,

- wykonać obliczenia dotyczące podstawowych statystyk opisowych i współczynników związku między zmiennymi i zinterpretować ich wartości.

Ponieważ wprowadzenie pojęć dotyczących statystyk opisowych oraz testów statystycznych jest treścią wykładów ze statystyki, na zajęciach laboratoryjnych prowadzący ograniczą się jedynie do krótkiego wprowadzenia teoretycznego na początku każdego bloku tematycznego (temu będą służyć także materiały dla studentów opracowane przez prowadzącą). Główny nacisk natomiast zostanie położony na praktycznym ćwiczeniu obliczeń statystycznych z użyciem poszczególnych narzędzi statystycznych w programie SPSS. Ćwiczenia te opierać się będą na przygotowanych uprzednio przez prowadzącą przykładach/zadaniach z użyciem

danych liczbowych (lub opisowych) reprezentujących pomiary różnych typów zmiennych z

jakimi można się spotkać w naukach empirycznych. Ćwiczenia będą polegały na prezentowaniu przez prowadzącego określonej funkcji w programie, po którym studenci będą na innych przykładach trenować posługiwanie się tą funkcją. Po ukończeniu semestru laboratoriów ze statystyki student powinien umieć:

- samodzielnie wprowadzić dane uzyskane z badań do arkusza/edytora danych SPSS, określić typy zmierzonych zmiennych i opisać je,

- następnie przeprowadzić analizy statystyczne używając statystyk opisowych i innych narzędzi statystycznych – odpowiednich dla każdego typu kontrolowanej zmiennej (umiejętność doboru odpowiednich narzędzi)

- i wreszcie na koniec: poprawnie zinterpretować uzyskany wynik analiz statystycznych.

LITERATURA PODSTAWOWA:

Bedyńska, S., Brzezicka, A. (red.) (2007). Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii. Warszawa: Akademica

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.) (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Akademica

Ferguson, G. A., Takane, Y. (2004). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Brzeziński, J. (2004). Metodologia badań psychologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Francuz, P., Mackiewicz, R. (2005). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 1. Statystyki podstawowe. Kraków: StatSoft Polska.

LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA:

Brzeziński J., Stachowski R. (1984). Zastosowanie analizy wariancji w eksperymentalnych badaniach psychologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Górniak J., Wachnicki J. (2000). SPSS for Windows. Pierwsze kroki w analizie danych. Kraków: SPSS Polska.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 2. Modele liniowe i nieliniowe. Kraków: StatSoft Polska.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 3. Analizy wielowymiarowe. Kraków: StatSoft Polska.

Na zajęciach obowiązują zalecenia sanitarne zgodne z aktualnymi rozporządzeniami Rektora UMK.

Celem ćwiczeń jest zapoznanie z podstawowymi narzędziami statystycznymi używanymi na poszczególnych etapach analizy danych nabycie umiejętności pracy z programem komputerowym, który umożliwia praktyczne używanie

poznanych narzędzi i graficzne prezentowanie otrzymanych wyników (SPSS).

Celem wykładów jest zapoznanie z podstawowymi terminami, którymi posługujemy się w statystyce i metodologii badań oraz najważniejszymi testami statystycznymi i umiejętność obliczania podstawowych statystyk (statystyki opisowe, współczynniki korelacji) jak również interpretacja uzyskanych wyników testów statystycznych i graficznej prezentacja danych. Treści przekazywane na wykładach nawiązują bardzo bezpośrednio do materiału realizowanego na ćwiczeniach, aby studenci wiedzieli jaki jest cel i uzasadnienie stosowania poszczególnych narzędzi statystycznych oraz jaka matematyczna „kuchnia” stoi za obliczeniami wykonywanymi automatycznie przez program SPSS.

Celem wykładów jest zapoznanie z podstawowymi terminami, którymi posługujemy się w statystyce i metodologii badań oraz najważniejszymi testami statystycznymi używanymi na poszczególnych etapach analizy danych uzyskanych w badaniach oraz umiejętność obliczania podstawowych statystyk (statystyki opisowe, współczynniki korelacji), jak również przeprowadzenie testów statystycznych i ich interpretacja, graficzna prezentacja analiz.

Plan wykładów:

Blok I

1. Proces badawczy w naukach społecznych (psychologia, socjologia, kognitywistyka)

2. Konceptualizacja i operacjonalizacja

3. Zmienne, hipo(tezy)

4.Poziomy pomiaru

5. Skala Guttmana i skala Likerta

6. Liczby mają znaczenie

Blok 2

1. Statystyki opisowe. Miary tendencji centralnej, miary dyspersji

2. Asymetria i zmienność

Blok 3

1. Dobór próby. Wprowadzenie

2. Metody (nie)losowe

3. Losowania warstwowe i grupowe

4. Metody niereprezentatywne

Blok 4

1. Tabele zależności - wprowadzenie

2. Tabele 2x2

3. Tabele NxN (skale nominalne)

4. Tabele NxN (skale porządkowe)

5. Test Chi-kwadrat

6. Miary sił zależności

Blok 5

1. Prawdopodobieństwo - zagadnienia wstępne

2. Rozkład normalny

3. Testowanie hipotez statystycznych

4. Rozkład średnich z prób. Centralne twierdzenie graniczne

5. Rozkład t Studenta

6. testowanie dla frakcji. estymacja przedziałowa

Blok 6

1. Regresja - wprowadzenie

2. Korelacja i regresja

3. Regresja - gdy nie są spełnione warunki stosowalności (testy nieparametryczne)

Blok 7

1. Testy dla dwóch prób zależnych (parametryczne i nieparametryczne)

2. Homogeniczność wariancji

3. Testy dla dwóch prób niezależnych (parametryczne i nieparametryczne)

Blok 8

1. ANOVA - wprowadzenie

2. ANOVA - procedura wykonywania

3. Testy post-hoc

4. Nieparametryczne odpowiedniki ANOVA

Blok 9

1. Eksperyment - tematyka i podstawowe problemy

2. Schematy eksperymentalne

3. Dobór próby w eksperymentach

4. Źródła nietrafności wewnętrznej

5. Źródła nietrafności zewnętrznej

6. Eksperyment naturalny

Blok 10

1. Wywiady i ankiety

2. Sytuacja wywiadu

3. Budowa narzędzi/ budowa pytań

4. Socjometria

Blok 11

1. Etyka w badaniach

2. Prezentacja materiałów statystycznych - raporty końcowe

Po ukończeniu semestru wykładów ze statystyki student powinien:

- umieć zaplanować badanie, w tym prawidłowo skonstruować narzędzia umożliwiające późniejsza analizę statystyczna

- znać i rozumieć podstawowe pojęcia, którymi posługuje się współczesna nauka empiryczna w zakresie statystyki i metodologii,

- wykonać obliczenia dotyczące podstawowych statystyk opisowych i współczynników związku między zmiennymi i zinterpretować ich wartości.

Ponieważ wprowadzenie pojęć dotyczących statystyk opisowych oraz testów statystycznych jest treścią wykładów ze statystyki, na zajęciach laboratoryjnych prowadzący ograniczą się jedynie do krótkiego wprowadzenia teoretycznego na początku każdego bloku tematycznego (temu będą służyć także materiały dla studentów opracowane przez prowadzącą). Główny nacisk natomiast zostanie położony na praktycznym ćwiczeniu obliczeń statystycznych z użyciem poszczególnych narzędzi statystycznych w programie SPSS. Ćwiczenia te opierać się będą na przygotowanych uprzednio przez prowadzącą przykładach/zadaniach z użyciem

danych liczbowych (lub opisowych) reprezentujących pomiary różnych typów zmiennych z

jakimi można się spotkać w naukach empirycznych. Ćwiczenia będą polegały na prezentowaniu przez prowadzącego określonej funkcji w programie, po którym studenci będą na innych przykładach trenować posługiwanie się tą funkcją. Po ukończeniu semestru laboratoriów ze statystyki student powinien umieć:

- samodzielnie wprowadzić dane uzyskane z badań do arkusza/edytora danych SPSS, określić typy zmierzonych zmiennych i opisać je,

- następnie przeprowadzić analizy statystyczne używając statystyk opisowych i innych narzędzi statystycznych – odpowiednich dla każdego typu kontrolowanej zmiennej (umiejętność doboru odpowiednich narzędzi)

- i wreszcie na koniec: poprawnie zinterpretować uzyskany wynik analiz statystycznych.

LITERATURA PODSTAWOWA:

Bedyńska, S., Brzezicka, A. (red.) (2007). Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii. Warszawa: Akademica

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.) (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Akademica

Ferguson, G. A., Takane, Y. (2004). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Brzeziński, J. (2004). Metodologia badań psychologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Francuz, P., Mackiewicz, R. (2005). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 1. Statystyki podstawowe. Kraków: StatSoft Polska.

LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA:

Brzeziński J., Stachowski R. (1984). Zastosowanie analizy wariancji w eksperymentalnych badaniach psychologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Górniak J., Wachnicki J. (2000). SPSS for Windows. Pierwsze kroki w analizie danych. Kraków: SPSS Polska.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 2. Modele liniowe i nieliniowe. Kraków: StatSoft Polska.

Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 3. Analizy wielowymiarowe. Kraków: StatSoft Polska.

Na zajęciach obowiązują zalecenia sanitarne zgodne z aktualnymi rozporządzeniami Rektora UMK.