Analiza danych statystycznych w praktyce

Znajomość matematyki na poziomie szkoły ponadpodstawowej oraz podstawowe umiejętności korzystania z arkusza kalkulacyjnego.

przedmiot obligatoryjny

30 godzin - uczestniczenie w zajęciach

15 godzin - rozwiązywanie zadań zaliczeniowych przez studenta

5 godzin - praca własna, przeglądanie stron internetowych

zawierających dane statystyczne itp.

----------------------------------------------------------------------------------------

50 godzin łącznie

Student zna metody analizy statystycznej - w szerszym niż podstawowym zakresie (tj. potrafi wykonać test statystyczny nieparametryczny - zinterpretować wyniki).

Student zna możliwości i ograniczenia arkuszy kalkulacyjnych w analizie statystycznej.

Student w podstawowym zakresie zna możliwości wybranego zaawansowanego programu statystycznego do analizy statystycznej np. SPSS.

Student potrafi wyznaczyć za pomocą arkusza kalkulacyjne wybrane miary: położenia, dyspersji, asymetrii i koncentracji - a następnie zinterpretować wyniki.

Student potrafi wyznaczyć współczynnik korelacji liniowej i zinterpretować wynik.

Student potrafi wskazać możliwości i ograniczenia programów komputerowych.

Student potrafi wykorzystać narzędzia dostępne w arkuszu np. adresowanie względne i bezwzględne w obliczeniach statystycznych.

Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów, związanych z analizą danych statystycznych.

Student jest gotowy do podejmowania wyzwań intelektualnych, a także samokształcenia.

W czasie zajęć stosowane są głównie metody aktywizujące studenta.

- pokaz

- pogadanka

- ćwiczeniowa
- projektu

- metody ewaluacyjne
- metody oparte na współpracy

Sposoby prezentacji danych statystycznych. Podstawowe charakterystyki statystyczne: średnia, dominanta, mediana, wariancja, współczynnik zmienności, współczynnik asymetrii, kurtoza i ich interpretacja. Analiza współliniowości. Metody badania korelacji i regresji. Wyznaczanie współczynnika korelacji liniowej Pearsona, współczynnika korelacji rang Spearmana, badanie współzależności między cechami jakościowymi. Nieparametryczne testy statystyczne i ich zastosowania w sytuacjach praktycznych. Zastosowanie Excela w analizie statystycznej, źródła informacji statystycznej w Internecie.

- Dane statystyczne dostępne w internecie, pobieranie tych danych na własne potrzeby.

- Arkusz kalkulacyjny, komórka, blok komórek, wpisywanie danych, wpisywanie formuł, formatowanie tekstu. Tworzenie wykresów i diagramów.

- Analiza statystyczna zbiorowości statystycznej. Miary położenia, miary zmienności (rozproszenia, dyspersji), miary asymetrii (skośności), miary skupienia (koncentracji).

- Szereg szczegółowy, wyznaczanie miar położenia, miar zmienności, miar asymetrii oraz miar koncentracji. Metoda tradycyjna i w arkuszu kalkulacyjnym. Interpretacja wyników.

- Szereg rozdzielczy punktowy, wyznaczanie miar położenia, miar zmienności, miar asymetrii oraz miar koncentracji. Metoda tradycyjna i w arkuszu kalkulacyjnym. Interpretacja wyników.

- Szereg rozdzielczy przedziałowy, wyznaczanie miar położenia, miar zmienności, miar asymetrii oraz miar koncentracji. Metoda tradycyjna i w arkuszu kalkulacyjnym. Interpretacja wyników.

- Analiza danych statystycznych - działanie na danych rzeczywistych. Ile jesteśmy w stanie wyciągnąć z danych? Jak uzupełniać, wzbogacać zebrane dane. Badania własne - analiza danych, jak dobrze zaprezentować wyniki badań własnych

- Badanie współzależności między cechami statystycznymi. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Współczynnik korelacji rang Spearmana.

- Badanie współzależności cech jakościowych (wyznaczanie chi-kwadrat, wyznaczanie współczynnika Yule'a).

- Test zgodności, test chi kwadrat dla dwóch niezależnych próbek, test istotności zmian McNemara (uwaga do tych testów potrzebna jest tablica chi-kwadrat), obliczanie współczynnika korelacji rang Spearmanna dla małych próbek. Test U-Manna-Whitneya (fakultatywne)

Ferguson G., Takane Y., Analiza statystyczna

Podgórski J., Statystyka od podstaw, Warszawa 2002

Malarska A., Statystyka w zadaniach nie tylko dla psychologów i pedagogów, Łódź 1999

Rutkowski T., Statystyka, Poznań 2004

Statystyka. Zbiór zadań, Warszawa 2001

Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Metody statystyczne. Zadania i sprawdziany, Warszawa 2002

http://www.stat.gov.pl

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/

http://eurostat.eu

http://cia.gov

Materiały zamieszczane na kursie moodle.umk.pl

Studenci przez cały semestr rozwiązują zadania, maksymalnie mają do zdobycia 80 punktów. Ocena końcowa jest uzależniona od liczby zdobytych punktów, punktacja poniżej:

(40,48> dostateczny

(48,56> dostarczony plus

(56,64> dobry

(64,72> doby plus

(72,80> bardzo dobry

Nie dotyczy.