Analiza danych społecznych 2102-L-D4ANDS-SPEC

Podstawowym celem jest przekazanie uczestnikom kursu podstaw wiedzy z zakresu analizy bieżących danych społecznych i politologicznych, a także stanu prowadzenia badań i analiz społeczno-politycznych w Polsce i na świecie. Student zaopatrzony w taką wiedzę będzie swobodnie posługiwał się elementarnymi pojęciami używanymi w ilościowej i jakościowej analizie danych oraz stosowanie podstawowych metod i narzędzi analitycznych. Dodatkowo będzie potrafił poddawać analizie procesy społeczne i polityczne, ich wzajemne relacje z wykorzystaniem ilościowej i jakościowej analizy danych. Po zakończeniu kursu studenci powinni znać i umieć wykorzystać polskie i europejskie źródła danych statystycznych (badań sondażowych, statystyk publicznych). Podczas zajęć student nabywa umiejętność pozyskania, przygotowania i interpretacji zbiorów danych do analizy, przeprowadzenia obliczeń w programie PSPP/SPSS w zakresie podstawowych miar do opisu i diagnozy zjawisk społecznych i politycznych, a także stosowania metod do badania związków, zależności oraz predykcji (prognozowania) statystycznej. Student będzie potrafił interpretować wyniki obliczeń przygotowanych w programie PSPP/SPSS, samodzielnie przygotować zbiór danych do analizy, przeprowadzić na jego podstawie obliczenia w programie PSPP/SPSS, przede wszystkim w zakresie podstaw statystyki opisowej oraz metod opierających się na wnioskowaniu statystycznym. Ponadto studenci po odbyciu kursu adekwatnie będą interpretowali wyniki obliczeń przygotowanych w programie PSPP/SPSS oraz tworzyli proste raporty i prezentacje według przyjętych zasad technicznych i estetycznych. Studenci nabędą umiejętność przeprowadzenia elementarnej jakościowej analizy danych metodą analizy treści przy użyciu programów: Weft QDA/Open Code.

W cyklu 2023L:

W cyklu 2024L:

Założenia (opisowo)

Koordynatorzy przedmiotu

W cyklu 2023L:

Daniel Mider

W cyklu 2024L:

Robert Staniszewski

Efekty kształcenia

WIEDZA
Rozumie znaczenie analizy danych dla zrozumienia przemian życia społecznego w perspektywie historycznej i współczesnej (K_W02).
Zna dane ilościowe i jakościowe obrazujące warunki i formy uczestnictwa w życiu społecznym na różnych jego poziomach (K_W03).
Zna dane ilościowe i jakościowe dotyczące wybranych zjawisk władzy, polityki, administracji oraz prawa w wymiarze polskim, europejskim i światowym (K_W04).
Zna dane obrazujące aktualny stan demokracji i społeczeństwa obywatelskiego. (K_W05).
UMIEJĘTNOŚCI
Potrafi posługiwać się danymi w celu identyfikacji przyczyn i przebiegu zjawisk dotyczących sfery polityki (K_U02).
Potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną z zakresu nauki o polityce oraz powiązanych z nią dyscyplin w celu analizowania i interpretowania zjawisk i procesów w obszarze polityki (K_U03).
Potrafi samodzielnie zdobywać wiedzę i rozwijać swoje profesjonalne umiejętności, korzystając z różnych źródeł (w języku rodzimym i obcym) i nowoczesnych technologii (ICT) (K_U08).
Posiada umiejętność prezentowania własnych pomysłów, uzasadniać je oraz konfrontować z poglądami innych studentów i różnych autorów (K_U09).
Ma umiejętność gromadzenia, hierarchizowania, przetwarzania informacji oraz tworzenia typowych prac pisemnych w języku polskim oraz języku obcym dotyczących zagadnień szczegółowych z wykorzystaniem podstawowych pojęć teoretycznych oraz różnych źródeł (K_U10).
KOMPETENCJE
Jest gotowy pracy indywidualnej i grupowej w zakresie realizacji projektów badawczych i społecznych opartych na analizie danych (K_K02).

Kryteria oceniania

Podstawą do zaliczenia zajęć jest wykonywanie na bieżąco zadanych prac zaliczeniowych.

Student może podczas zajęć uzyskać maksymalnie 35 punktów. W toku podejmowania wymaganych, standardowych aktywności (samodzielne ćwiczenia z PSPP/SPSS. Weft QDA/Open Code, aktywność, obecności na zajęciach, prezentacja wykonanych samodzielnie analiz).

Praktyki zawodowe

Brak

Literatura

1/ C. Seale, Wykorzystanie komputera w analizie danych jakościowych, [w:] Prowadzenie badań jakościowych, D. Silverman (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008, s. 233-256.

2/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 1. Geneza i rozwój analizy danych ilościowych, s. 31-46, Rozdział 15. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, (podrozdział 15.1.3, 15.1.3.1), s. 257-262.

3/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 4. Techniczne podstawy pracy z PSPP, Rozdział 5. Struktura i organizacja zbioru danych w PSPP, s. 63-98.

4/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 7. Rekonfiguracja zbioru danych, s. 109-128.

5/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 8. Przekształcenia zmiennych w zbiorze danych (podrozdziały 8.1.-8.5.), s. 129-143.

6/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 8. Przekształcenia zmiennych w zbiorze danych (podrozdziały 8.5.1, 8.6., 8.7., 8.8.), s. 143-152.

7/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 9. Analiza częstości występowania zjawisk, Rozdział 10. Miary tendencji centralnej (pozycyjne), Rozdział 11. Miary rozrzutu (dyspersji) – podrozdziały 11.2.-11.4., s. 155-166, 167-182, 183-186.

8/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 14. Regresja liniowa - elementarna metoda predykcji statystycznej, s. 233-250.

9/ D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 13. Badanie zależności między zmiennymi – podrozdziały 13.1.1., 13.1.2., 13.2.2.1., s. 201-209, 213-215.

10/ G. Gibbs, Analizowanie danych jakościowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011, Rozdział 4. Kodowanie tematyczne i kategoryzacja, s. 79-106.

11/ M.B. Miles, A.M. Huberman, Analiza danych jakościowych, Wydawnictwo „Transhumana”, Białystok 2000, podpunkty: D. Odmiany badań jakościowych, E. Natura badań jakościowych, s. 5-11.

W cyklu 2023L:

1/ C. Seale, Wykorzystanie komputera w analizie danych jakościowych, [w:] Prowadzenie badań jakościowych, D. Silverman (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008, s. 233-256.

10/ G. Gibbs, Analizowanie danych jakościowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011, Rozdział 4. Kodowanie tematyczne i kategoryzacja, s. 79-106.

11/ M.B. Miles, A.M. Huberman, Analiza danych jakościowych, Wydawnictwo „Transhumana”, Białystok 2000, podpunkty: D. Odmiany badań jakościowych, E. Natura badań jakościowych, s. 5-11.

W cyklu 2024L:

1/ C. Seale, Wykorzystanie komputera w analizie danych jakościowych, [w:] Prowadzenie badań jakościowych, D. Silverman (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008, s. 233-256.

10/ G. Gibbs, Analizowanie danych jakościowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011, Rozdział 4. Kodowanie tematyczne i kategoryzacja, s. 79-106.

11/ M.B. Miles, A.M. Huberman, Analiza danych jakościowych, Wydawnictwo „Transhumana”, Białystok 2000, podpunkty: D. Odmiany badań jakościowych, E. Natura badań jakościowych, s. 5-11.

Uwagi

W cyklu 2023L:

Brak.

W cyklu 2024L:

Brak.

Więcej informacji

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

Strona przedmiotu 2102-L-D4ANDS-SPEC w USOSweb