Statystyka praktyczna cz. 3 regresja 2500-KF-PM-8a
Kurs na poziomie zaawansowanym (zajęcia dla lat -5), przeznaczony jest dla studentów pragnących poznać w praktyce program SPSS (Statistical Package for Social Sciences) służący do analizowania danych oraz poszerzyć swoje umiejętności praktyczne w zakresie statystyki i obliczeń (dobór analizy, przygotowanie danych, interpretacja i prezentacja wyników). Zajęcia obejmą analizę regresji z uwzględnieniem modeli hierarchicznych, interakcji i transformacji nieliniowych. W drugim bloku poruszymy bardziej zaawansowane metody mediacyjne oraz wykorzystanie metody bootstrap do inferencji statystycznych oraz wprowadzimy podstawowe zagadnienia związane z regresją logistyczną.
Ćwiczenia prowadzone będą w pracowni komputerowej i skoncentrują się na analizowaniu danych, dlatego też wymagane jest wcześniejsze zaliczenie obowiązkowego wykładu ze statystyki, a także zajęć praktycznych z SPSSa, obejmujących podstawowe testy statystyczne (np. może to być zaliczenie zajęć Statystyka wspomagana komputerowo, Statystyka praktyczna lub zajęć z informatyki), ew. posiadanie wiedzy i umiejętności posługiwania się SPSSem w tym zakresie.
Obliczenia i analizy prowadzone są na specjalnie przygotowanych zbiorach danych.
Regresja liniowa
- wprowadzenie,
- założenia i diagnostyka,
- wykrywanie i sposoby radzenia sobie z obserwacjami odstającymi
- dopasowania modelu,
- modele wielozmiennowe,
- modele hierarchiczne,
- dummy coding,
- mediacje i moderacje,
- wprowadzanie interakcji i transformacji nieliniowych.
Regresja Logistyczna
- wprowadzenie,
- założenia,
- dopasowania modelu,
- modele wielozmiennowe,
- modele hierarchiczne,
- interakcje
Dodatkowo poruszymy zagadnienia związane z alternatywnymi metodami inferencji statystycznych np konstruowaniu przedziałów ufności na podstawie bootstrapu
Zajęcia będą wzbogacone o uzupełniający kurs internetowy, gdzie równolegle z zajęciami będą zamieszczane dodatkowe materiały, zadania i prace domowe.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Efekty kształcenia
Wiedza. Student:
- wie jak analizować dane zgodnie z wymogami konkretnej metody statystycznej
- potrafi samodzielnie przeprowadzić analizę statystyczną, z wykorzystaniem omawianych testów
Umiejętności. Student:
- potrafi zinterpretować wynik przeprowadzonych analiz,
- potrafi opisać wynik przeprowadzonych analiz zgodnie ze standardami APA
- rozumie w czytanych tekstach naukowych analizy statystyczne opisywane na zajęciach
Postawy. Student:
- potrafi krytycznie analizować wyniki badań
- ma umiejętność krytycznego myślenia statystyczno-metodologicznego
- odróżnia rzetelne badania od niezgodnych ze standardami.
Kryteria oceniania
W trakcie zajęć będą 2 testy cząstkowe składające się z części teoretycznej (pytania testowe) i praktycznej (samodzielne wykonanie analiz na komputerze i np. uzupełnienie wydruków, podanie wyników lub dokonanie obliczeń).
Do każdego testu przysługuje Państwu jedna poprawka, przy czym jej wyniki będą liczone jako średnia ważona z pierwszego (waga 0,3) i drugiego podejścia (waga 0,7).
W przypadku pisania testu w drugim terminie przepada możliwość poprawy.
Na każdym teście można mieć jedną kartkę A4 własnoręcznych notatek.
Podstawą oceny końcowej będzie średnia z testów cząstkowych. Do średniej z testów cząstkowych będą doliczane punkty dodatkowe uzyskane w trakcie zajęć za prace domowe i aktywne uczestnictwo w internetowym kursie uzupełniającym (np. przyniesienie własnej bazy danych, polecenie artykułu na omawiany temat czy wykorzystującego omawianą metodę).
Dopuszczone są dwie nieobecności w semestrze. Nieobecność na zajęciach zdecydowanie utrudnia zrozumienie kolejnych zagadnień, natomiast chęć zrozumienia omawianego materiału ułatwia Państwu zaliczenie zajęć, a nam ich prowadzenie!
Aktywne uczestnictwo jest mile widziane i nagradzane.
Literatura
Literatura podstawowa:
King, B.M. i Minium, E.W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN
Preacher, K. J. i Hayes, A. F. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 36, 717-731.
Bedyńska, S. i Brzezicka, A. (red.). (2007). Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii. Warszawa: Wydawnictwo SWPS Academica. (rozdz. 14 Wprowadzenie do analizy regresji jedno- i wielozmiennowej, s. 364-384).
Bedyńska, S. i Książek, M. (red.). (2012). Statystyczny Drogowskaz 3. Praktyczny przewodnik wykorzystania modeli regresji oraz równań strukturalnych. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno Spółka z o.o.
Francuz, P. i Mackiewicz, R. (2005). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL. (rozdz. 8.3 Analiza regresji, s. 527-578).
Piber-Dąbrowska, K., Cypryańska, M. i Wawrzyniak, M. (2007 – wyd. II uzupełnione). Standardy edytorskie dla naukowego tekstu empirycznego z zakresu psychologii. Warszawa: Wydawnictwo SWPS Academica
Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2007). Statystyka. Analiza badań społecznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar. (rozdz. 8 Testowanie związku między zmiennymi ilościowymi: analiza regresji i współczynnik korelacji liniowej, s. 262-291).
Lektury dodatkowe
Cichocka, A. i Bilewicz, M. (2010). Co się kryje w nieistotnych efektach statystycznych? Możliwości zastosowania analizy supresji w psychologii społecznej. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 191-198.
Danieluk, B. (2010). Zastosowanie regresji logistycznej w badaniach eksperymentalnych. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 199-216.
Radkiewicz, P. i Zieliński, M. W. (2010). Hierarchiczne modele liniowe. Co nam dają i kiedy warto je stosować. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 217-233.
Sosnowski, T. (2010). Analiza interakcji zmiennych kategorialnych i ciągłych. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 162-190.
Zieliński, P. (2010). Schemat powtarzanych pomiarów w ujęciu analizy wielopoziomowej – hierarchiczny model liniowy jako alternatywa dla analizy wariancji z powtarzanym pomiarem. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 234-259.
Prezentacje z zajęć, dodatkowe materiały, przykładowe zadania teoretyczne i praktyczne oraz prace domowe będą dostępne na stronie wspomagającego kursu internetowego: http://kampus.uw.edu.pl/ kurs: Statystyka praktyczna - cz IIIa_regresja
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: