ADI: Podstawy analizy danych ilościowych 3500-ADI-PADI(n)
Zajęcia będą poświęcone opanowaniu prostych technik analizy danych ilościowych wraz z przypomnieniem pojęć z zakresu statystyki niezbędnych do świadomego wykorzystywania i interpretacji wyników zastosowanych technik analitycznych. Będzie również możliwość przypomnienia sobie podstaw wnioskowania statystycznego niezbędnych do wypowiadania się na temat istotności statystycznej obserwowanych w badaniu różnic między zbiorowościami (np. między grupami wiekowymi, krajami…)
Zajęcia te można potraktować jako wstęp do nauki trudniejszych zagadnień związanych z analizą danych (jak np. skalowanie wielowymiarowe).
Założenie tych zajęć jest takie, że uczestnicy znają podstawy statystyki, ale nie mają doświadczenia w praktycznym stosowaniu tej wiedzy do analizy danych. Zostaną dokładnie omówione następujące zagadnienia:
Poziom pomiaru i związany z nim zakres stosowalności często wykorzystywanych parametrów statystycznych i technik analitycznych;
Formułowanie pytań badawczych i ich operacjonalizacja na podstawie istniejących zbiorów danych;
Badanie zależności statystycznych: analiza tabel krzyżowych, badanie korelacji i regresji (liniowej i logistycznej dla wielu zmiennych);
Sposoby postępowania z brakami danych oraz interpretacja odpowiedzi typu „trudno powiedzieć”
Interpretacja wyników przeprowadzonych analiz i pisanie raportu
Podstawowym zbiorem danych, który będzie wykorzystywany w ćwiczeniach będzie zbiór European Values Study z 2017 r.
Zaliczenie zajęć będzie polegało na samodzielnym przygotowaniu analizy wybranego zagadnienia, które można zbadać na podstawie danych z European Values Study. Tematy tych analiz zostaną wybrane wspólnie z prowadzącą zajęcia.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
W_01 Rozumie zasady stosowania podstawowych technik analizy danych ilościowych w badaniach społecznych
U_01 Potrafi sformułować problem badawczy i dokonać jego operacjonalizacji na podstawie istniejących zbiorów danych
U_02 Umie zastosować techniki analizy danych (tabele krzyżowe, korelacje, regresję liniową i logistyczną) w SPSS
U_03 Analizuje wyniki przeprowadzonych testów i formułuje wnioski badawcze
K_01 Przestrzega zasad rzetelności i etyki przy pracy z danymi oraz systematycznie rozwija umiejętności analityczne
Kryteria oceniania
Ocena zostanie wystawiona na podstawie udziału w zajęciach, sprawdzianu z technicznej umiejętności obsługi SPSSa i napisanego raportu. Raport będzie oceniony według następujących kryteriów: a) sformułowanie problemu badawczego i jego operacjonalizacja; b) wybór technik analitycznych i poprawność ich realizacji; c) poprawność interpretacji wyników przeprowadzonych analiz; d) klarowność struktury, w szczególności wniosków z przeprowadzonego badania.
do godzin przeznaczonych na zajęcia w sali (30h) należy doliczyć czas konieczny do przygotowania się do zajęć (czytanie lektur, przygotowywanie zadań) – 5h tygodniowo oraz czas konieczny do przygotowania się do finalnego zaliczenia (napisania raportu/przygotowania prezentacji) – 15h
Korzystanie z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, jest dozwolone w przypadku wybranych zadań kursowych/zaliczeniowych. Domyślnie korzystanie z takich narzędzi jest zabronione, chyba że wyraźnie zaznaczono inaczej. Każde użycie musi zostać odpowiednio opisane i/lub zacytowane. Studenci/tki ponoszą odpowiedzialność za wszystkie treści wygenerowane z użyciem narzędzi AI.
Literatura
Lissowski G., Haman J, Jasiński M, Podstawy statystyki dla socjologów, Wyd. Naukowe Scholar, Warszawa 2008 (lub późniejsze)
Halman L., Luijkx R., van Zundert M. 2005. Atlas of European Values. Brill, Tilburg University, Tilburg.
Kohn, M. 1989. Cross National Research in Sociology
Sasaki M (ed.). 2009. New Frontiers in Comparative Sociolog
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: