Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Zaawansowana analiza danych statystycznych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2401-K-S2-2-ZADS Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Zaawansowana analiza danych statystycznych
Jednostka: Katedra Kognitywistyki
Grupy: Kognitywistyka - s2 - 2 rok
Punkty ECTS i inne: 5.00
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Podstawowa wiedza dotycząca statystyki opisowej i indukcyjnej. Podstawowa znajomość pakietu statystycznego SPSS.

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot obowiązkowy

Efekty uczenia się - wiedza:

W1 ma rozszerzoną o specyfice przedmiotowej i metodologicznej kognitywistyki; zna metody badawcze kognitywistyki (K_W01)


W2 zna szczegółową terminologię statystyczną oraz metodologiczną z zakresu badań naukowych w kognitywistyce (K_W02)


W3 ma wiedzę w zakresie aktualnie dyskutowanych w literaturze kierunkowej problemów metodologicznych z zakresu kognitywistyki (K_W05)


W4 zna profesjonalne narzędzia wyszukiwawcze ukierunkowane na dziedziny kognitywistyczne (K_W12)

Efekty uczenia się - umiejętności:

U1 potrafi planować i wykonywać podstawowe badania dotyczące zagadnień poznawczych w ramach kognitywistyki (K_U12)


U2 potrafi w sposób krytyczny zanalizować pod względem metodologicznym i ocenić wyniki eksperymentów, obserwacji i obliczeń teoretycznych, a także przedyskutować błędy pomiarowe (K_U17)


U3 posiada umiejętność zdobywania, selekcji oraz krytycznej analizy informacji, zwłaszcza ze źródeł elektronicznych (K_U20)


U4 stosuje metody statystyczne oraz techniki i narzędzia informatyczne do opisu zjawisk i analizy danych o charakterze specjalistycznym, typowych dla dziedzin działalności społeczno-gospodarczej opartych na naukach przyrodniczych (K_U23)

Metody dydaktyczne podające:

- wykład konwersatoryjny
- wykład problemowy

Metody dydaktyczne poszukujące:

- studium przypadku

Metody dydaktyczne w kształceniu online:

- metody służące prezentacji treści
- metody wymiany i dyskusji

Skrócony opis:

Moduł wykładowy 1. Wprowadzenie do statystyki: konceptualizacja i operacjonalizacja, hipotezy, zmienne, poziomy pomiaru.

Moduł wykładowy 2. Odsetki, stosunki, proporcje, wskaźniki. Rozkład częstości. Miary tendencji centralnej i miary dyspersji. (A)symetria.

Moduł wykładowy 3. Dobór próby.

Moduł wykładowy 4. Prawdopodobieństwo. Testowanie hipotez statystycznych. Rozkłady.

Moduł wykładowy 5. Tabele, miary sił zależności (słabe poziomy pomiaru), test Chi kwadrat.

Moduł wykładowy 6. Korelacja i regresja.

Moduł wykładowy 7. Testy dla dwóch prób: zależnych, niezależnych.

Moduł wykładowy 8. Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Wieloczynnikowa ANOVA. MANOVA. Analiza wariancji z powtarzanym pomiarem.

Moduł 9. Eksploracyjna analiza czynnikowa (EFA).

Moduł 10. Graficzna prezentacja i analiza danych.

Moduł 11. IMRAD - publikacje naukowe.

Pełny opis:

Aby ułatwić przyswojenie sobie nowych treści każdy z poniższych modułów będzie zwierał (obowiązkową) wiedzę "powtórkową".

Poza obowiązkową literaturą przedmiotu do modułów zostaną dołączone materiały dodatkowe w postaci filmów, tekstów itd.

Kurs odbędzie się w formie wykładów, do nagrań których otrzymają Państwo dostęp on-line. Wykład ma formę ASYNCHRONICZNĄ. NIE TRZEBA się łączyć w konkretnych godzinach. Każdy sam decyduje o czasie i tempie nauki.

Więcej wskazówek dotyczących tego "jak się uczyć i przygotować do egzaminu" otrzymają Państwo u-mailem w drugim tygodniu października (gdy wszyscy będą już dysponować adresami mailowymi UMK)

Moduł wykładowy 1. Wprowadzenie do statystyki: konceptualizacja i operacjonalizacja, hipotezy, zmienne, poziomy pomiaru.

Moduł wykładowy 2. Odsetki, stosunki, proporcje, wskaźniki. Rozkład częstości. Miary tendencji centralnej i miary dyspersji. (A)symetria.

Moduł wykładowy 3. Dobór próby.

Moduł wykładowy 4. Prawdopodobieństwo. Testowanie hipotez statystycznych. Rozkłady.

Moduł wykładowy 5. Tabele, miary sił zależności (słabe poziomy pomiaru), test Chi kwadrat.

Moduł wykładowy 6. Korelacja i regresja.

Moduł wykładowy 7. Testy dla dwóch prób: zależnych, niezależnych.

Moduł wykładowy 8. Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Wieloczynnikowa ANOVA. MANOVA. Analiza wariancji z powtarzanym pomiarem.

Moduł 9. Eksploracyjna analiza czynnikowa (EFA).

Moduł 10. Graficzna prezentacja i analiza danych.

Moduł 11. IMRAD - publikacje naukowe.

Literatura:

• A: Stanisz A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny Tom 2 i 3. Analizy Wielowymiarowe. Kraków, StatSoft Polska.

• B: Brzeziński J. (2004), Metodologia badań psychologicznych, Warszawa, PWN.

• C: Francuz P., Mackiewicz R. (2005). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Lublin: Wydawnictwo KUL.

• D: Ferguson G. A., Takane Y. (1999). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

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

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

• www.StatSoft.pl

• Brzeziński J. (red.). (2004). Metodologia badań psychologicznych. Wybór tekstów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Metody i kryteria oceniania:

Egzamin pisemny (w trybie stacjonarnym)

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

Okres: 2020-10-01 - 2021-02-21
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Elwira Piszczek
Prowadzący grup: Jarosław Domalewski, Elwira Piszczek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin

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

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Elwira Piszczek
Prowadzący grup: Andrzej Meler, Elwira Piszczek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.