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 |
Metody dydaktyczne poszukujące: | - studium przypadku |
Metody dydaktyczne w kształceniu online: | - metody służące prezentacji treści |
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 |
Metody i kryteria oceniania: |
Egzamin pisemny (w trybie stacjonarnym) |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)
Okres: | 2021-10-01 - 2022-02-20 |
Przejdź do planu
PN WT CW
ŚR CZ WYK
PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Elwira Piszczek | |
Prowadzący grup: | Andrzej Meler, Elwira Piszczek | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (zakończony)
Okres: | 2022-10-01 - 2023-02-19 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ WYK
CW
PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Elwira Piszczek | |
Prowadzący grup: | Andrzej Meler, Elwira Piszczek | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-02-19 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT WYK
CW
|
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Elwira Piszczek | |
Prowadzący grup: | Elwira Piszczek | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.