Metody badań ilościowych 1600-SZD-N-MBi-BPA

https://classroom.google.com/c/ODQyMDY5NTUwODg4?cjc=ic2ue7gf

Plan kursu
Zajęcia 1
Co to znaczy „uprawiać ilościową naukę o polityce"? Kwantyfikacja jako abstrakcja. Liczby jako argumenty. Dlaczego nauka o polityce liczy. Mocne strony i ograniczenia rozumowania statystycznego.
Zajęcia 2
Od teorii do pytania badawczego Co czyni pytanie empirycznie weryfikowalnym? Różnica między pytaniami normatywnymi, deskryptywnymi i eksplanacyjnymi. Hipotezy i oczekiwania.
Zajęcia 3
Pojęcia, zmienne i pomiar Operacjonalizacja. Trafność i rzetelność. Błąd pomiaru. Przykłady z demokracji, płci, nierówności, partycypacji.
Zajęcia 4
Dane w naukach o polityce Badania sondażowe, dane administracyjne, eksperymenty i dane obserwacyjne. Projekty międzynarodowe i podłużne. Co dane mogą, a czego nie mogą nam powiedzieć.
Zajęcia 5
Opis jako analiza Rozkłady, tendencja centralna, zmienność. Tabele i wykresy jako stwierdzenia teoretyczne. Kiedy opis jest analitycznie znaczący.
Zajęcia 6
Związek i korelacja Kowariancja, współczynniki korelacji i ich interpretacja. Związki pozorne. Dlaczego korelacja to nie przyczynowość (i dlaczego wciąż jej używamy).
Zajęcia 7
Wprowadzenie do myślenia przyczynowego Wnioskowanie przyczynowe w badaniach obserwacyjnych. Logika kontrfaktyczna. Zmienne zakłócające, kontrole i błąd selekcji (pojęciowo, nie technicznie).
Zajęcia 8
Regresja jako strategia modelowania Co regresja robi pojęciowo. Zmienne zależne i niezależne, kontrole, współczynniki. Czytanie tabel regresji bez obaw.
(Ścieżka zaawansowana: założenia modelu, forma funkcyjna, efekty interakcji.)
Zajęcia 9
Interpretacja wyników i niepewność Istotność statystyczna vs. istotność merytoryczna. Przedziały ufności. Wielkości efektów. Częste błędne interpretacje i nadużycia.
Zajęcia 10
Ocena badań ilościowych i projektowanie własnych Jak krytycznie czytać artykuły ilościowe. Typowe błędy projektowe. Dopasowanie teorii, danych i metod. Dyskusja pomysłów badawczych studentów.

W cyklu 2024L:

Cel kursu
Kurs Metody badań ilościowych w naukach o polityce i administracji ma na celu wyposażenie studenta w umiejętności i wiedzę istotne dla tej dyscypliny, które stanowią niezbędną metodologię w analizie zjawisk społecznych i politycznych. Integracja metod ilościowych z teoriami socjologicznymi i politycznymi w tym kursie zapewnia spójność w badaniach i interpretowaniu danych ilościowych w przekroju globalnym i porównawczym. Skupiając się zarówno na klasycznych, jak i nowoczesnych metodologiach, ten kurs umożliwi studentom pewne stosowanie metod ilościowych podczas analizowania złożonych globalnych problemów społecznych i politycznych.
Podstawowe poruszane tematy
1. Wprowadzenie do badań ilościowych w naukach o polityce i administracji
• Metody naukowe w badaniach politycznych i społecznych.
• Kluczowe koncepcje w badaniach: zmienne, hipotezy, przyczynowość i projektowanie badań naukowych.
2. Zbieranie i zarządzanie danymi
• Kategorie danych, takie jak ankiety, dane wtórne, statystyki administracyjne/oficjalne i big data.
• Kwestie etyczne w zbieraniu i zarządzaniu danymi.
3. Statystyka opisowa i wizualizacja danych
• Podsumowywanie i prezentowanie danych za pomocą tabel, wykresów i innych form wizualizacji danych.
• Badanie wzorców i trendów w zjawiskach politycznych i społecznych.
4. Wnioskowanie statystyczne
• Prawdopodobieństwo, metody próbkowania i testowanie hipotez.
• Metody interpolacji i ekstrapolacji danych na szersze populacje.
5. Analiza regresji
• Zrozumienie relacji między zmiennymi.
• Regresja liniowa, logistyczna, wielowymiarowa jako narzędzia analizy politycznej.
6. Tematy ilościowe w naukach politycznych
• Eksploracja takich tematów, jak zachowania wyborcze, opinia publiczna i ocena polityki przy użyciu metod ilościowych.
7. Powiązania strukturalne i instytucjonalne
• Łączenie analizy ilościowej z ramami teoretycznymi, w tym podejściami strukturalistycznymi i instytucjonalistycznymi.
8. Praca z oprogramowaniem statystycznym
• Praktyczne szkolenie z oprogramowania statystycznego, np. SPSS, Stata lub R.
9. Interpretacja wyników i komunikacja naukowa
• Pisanie przejrzystych, opartych na dowodach raportów i ich skuteczne prezentowanie.

Pod koniec kursu studenci będą mieli wiedzę, umiejętności i narzędzia do krytycznej oceny badań empirycznych, prowadzenia własnych badań ilościowych i stosowania teorii socjologicznych i politycznych w celu wyjaśnienia zjawisk politycznych i społecznych.

W cyklu 2025L:

Rodzaj przedmiotu

obowiązkowe

Koordynatorzy przedmiotu

Olga Lavrinenko

Tryb prowadzenia

w sali

Efekty kształcenia

WIEDZA (W) (zna i rozumie)

WG_03 metodologię badań naukowych w obrębie dyscyplin naukowych z dziedziny nauk społecznych

UMIEJĘTNOŚCI (U) (potrafi)
UO_01 planować i realizować indywidualne i zespołowe przedsięwzięcia badawcze lub twórcze w obrębie danej
dyscypliny nauk społecznych, także w środowisku międzynarodowym

KOMPETENCJE SPOŁECZNE (K) (jest gotów do)
KK_03 uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych w obrębie danej
dyscypliny z zakresu nauk społecznych
Inne:
Po ukończeniu kursu studenci potrafią:
• rozumieć założenia epistemologiczne badań ilościowych w naukach o polityce;
• formułować empirycznie weryfikowalne pytania badawcze;
• przekładać pojęcia politologiczne na mierzalne zmienne;
• rozróżniać opis, związek korelacyjny i wnioskowanie przyczynowe;
• krytycznie oceniać projekty badań ilościowych i twierdzenia statystyczne;
• czytać i interpretować artykuły z ilościowej nauki o polityce ze świadomością metodologiczną;
• zaprojektować wykonalny komponent ilościowy projektu badawczego.

Kryteria oceniania

Projekt końcowy
Krótka notatka z projektu badawczego o charakterze ilościowym (5–7 stron), zawierająca:
• pytanie badawcze;
• uzasadnienie teoretyczne;
• proponowane dane;
• kluczowe zmienne i oczekiwane zależności;
• omówienie potencjalnych ograniczeń.
Ze względu na zróżnicowane przygotowanie metodologiczne grupy, komponent empiryczny projektu końcowego jest elastyczny i zależy od wcześniejszego przygotowania metodologicznego studentów. Studenci z ograniczonym przygotowaniem ilościowym mogą ukończyć projekt końcowy bez przeprowadzania analiz statystycznych, pod warunkiem że rozumowanie metodologiczne jest wyraźne i dobrze rozwinięte. Od studentów z wcześniejszym przygotowaniem ilościowym oczekuje się włączenia komponentu empirycznej analizy danych zgodnego z ich umiejętnościami metodologicznymi.

Zasady Korzystania z SI: AIAS Poziom 3 - Redakcja Wspomagana przez SI
Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do poprawy przejrzystości i jakości prac stworzonych przez studentów celem udoskonalenia wersji końcowej, ale nie może zostać użyta do tworzenia nowych treści. Korzystanie z narzędzi SI jest dozwolone podczas redagowania pracy, ale oryginalna wersja bez śladów użycia SI musi być dodana w załączniku.
Przykłady dozwolonego użycia SI:
• Poprawa czytelności i formatowania kodu R
• Debugowanie błędów składniowych w istniejącym kodzie
• Ulepszanie komentarzy i dokumentacji kodu
• Optymalizacja wydajności kodu napisanego przez studenta
• Poprawa przejrzystości wizualizacji danych
Wymagania dotyczące składania pracy:
Należy złożyć dwie wersje:
1. Wersja ostateczna: Twoja praca po poprawkach wspomaganych przez SI
2. Aneks: Twoja oryginalna praca bez pomocy SI
Dokumentacja: Krótkie oświadczenie opisujące jakie poprawki SI zostały wprowadzone.
Przykład dokumentacji: Użycie SI: Wykorzystano ChatGPT do poprawy formatowania kodu i dodania jaśniejszych komentarzy do mojej oryginalnej analizy statystycznej. Oryginalna nieedytowana praca zawarta w Aneksie A.

Literatura

Lektury
Podręcznik podstawowy
Kellstedt, P. M., & Whitten, G. D. (2018). The Fundamentals of Political Science Research (3rd ed.). Cambridge University Press.
Zajęcia 1–2: Logika ilościowa i pytania badawcze
• Kellstedt & Whitten, roz. 1–2
• King, G., Keohane, R. O., & Verba, S. (1994). Designing Social Inquiry, roz. 1
Zajęcia 3: Pojęcia, zmienne, pomiar
• Kellstedt & Whitten, roz. 5
• Adcock, R., & Collier, D. (2001). Measurement validity: A shared standard for qualitative and quantitative research. American Political Science Review, 95(3), 529–546.
Zajęcia 4: Dane w naukach o polityce
• Kellstedt & Whitten, roz. 4
Zajęcia 5–6: Opis danych i korelacja
• Kellstedt & Whitten, roz. 6–7
• Kastellec, J. P., & Leoni, E. L. (2007). Using graphs instead of tables in political science. Perspectives on Politics, 5(4), 755–771.
Zajęcia 7–8: Myślenie przyczynowe i regresja
• Kellstedt & Whitten, roz. 3, 8–9
• Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2015). Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect, roz. 1–2. Princeton University Press.
Zajęcia 9: Interpretacja i niepewność
• Rainey, C. (2014). Arguing for a negligible effect. American Journal of Political Science, 58(4), 1083–1091.
• Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA statement on p-values: Context, process, and purpose. The American Statistician, 70(2), 129–133. (opcjonalnie)
Zajęcia 10: Ocena badań i projektowanie
• Gerring, J. (2012). Social Science Methodology: A Unified Framework (2nd ed.), roz. 6. Cambridge University Press.

W cyklu 2024L:

Islam, M. R., Khan, N. A., & Baikady, R. (Eds.). (2022). Principles of social research methodology. Springer.
Mukherjee, S. P., Sinha, B. K., & Chattopadhyay, A. K. (2018). Statistical methods in social science research. Springer.
Stockemer, D. (2019). Quantitative methods for the social sciences: A practical introduction with examples in SPSS and Stata. Springer.
Stockemer, D. (2023). Quantitative methods for the social sciences: A practical introduction with examples in R. Springer.

W cyklu 2025L:

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 1600-SZD-N-MBi-BPA w USOSweb