"Statystyka – dwa”. Prosto o złożonych modelach, czyli statystyka bez magii 3500-FAKL-STAT2
Warsztat socjologa pełen jest niezrozumiałych „reguł kciuka” i pakietów statystycznych traktowanych jak „czarne skrzynki”, których wyniki są bezdyskusyjne, pewne i pokazują jaki naprawdę jest świat.
Zapraszam do wspólnego przebycia drogi między modelami statystycznymi. Zajrzymy im „pod maskę” i zobaczymy, że działają prościej niż na to wyglądają. Dzięki temu odczarujemy je sobie i bez obaw będziemy mogli się nimi posługiwać – wiedząc, o czym naprawdę mówią, oraz co kryje się pod żargonowymi określeniami dodającymi sztucznego splendoru i pozoru większej naukowości. Z tajemniczych i niezrozumiałych konstruktów staną się kolejnymi elementami naszej skrzynki z narzędziami.
Ważną kompetencją badacza jest również znajomość słabych stron pakietów statystycznych. Zobaczymy, jak działają i na co zwracać uwagę, by nie paść ofiarą usterek (tak, zdarzają się!) w pakietach i formułować trafne interpretacje zamiast żargonowych, niezrozumiałych nazw handlowych.
Przedmiot adresowany do osób, które chciałyby zrozumieć i nauczyć się poprawnie posługiwać narzędziami statystycznymi służącymi do:
redukcji wymiarów badanej rzeczywistości (analiza składowych głównych),
skalowania i badania ukrytych struktur stojących za obserwowaną rzeczywistością (analiza czynnikowa),
analiz przyczynowych (analiza wariancji),
przewidywania prawdopodobieństwa zdarzeń, w zależności od posiadanych cech (regresja logistyczna i regresja probitowa).
Są to narzędzia, których sam używam w swojej praktyce badawczej. Wiedza i umiejętności oferowane w ramach kursu są niezbędnym wyposażeniem socjologa-empiryka.
Przedmiot jest kontynuacją kursu „Statystyka jeden i pół” (na Wydziale Socjologii), a także „Metody statystyczne w naukach społecznych” (na kognitywistyce). Przedmiot nie wymaga szczególnej znajomości matematyki – niezbędne podstawowe pojęcia algebraiczne zostaną po kolei przedstawione i omówione na prostych przykładach we wstępnej części kursu.
Zajęcia teoretyczne będą uzupełniane przez zajęcia warsztatowe w pracowni komputerowej. Będziemy korzystać z pakietu SPSS oraz z R. Wcześniejsza znajomość środowiska R nie jest wymagana – wszystkie wykorzystywane elementy wprowadzimy od podstaw.
W części warsztatowej analizowane będą dwa rodzaje danych:
dane będące symulacjami rzeczywistości społecznej zgodnej z założeniami omawianych modeli (w ten sposób osoby uczestniczące w warsztatach naocznie poznają konsekwencje założeń przyjmowanych w poszczególnych modelach statystycznych),
dane empiryczne opisujące aktywności ekonomiczne gospodarstw domowych w Polsce oraz aktywności edukacyjne i zawodowe studentów, absolwentów i naukowców w Polsce i krajach Unii Europejskiej.
Zasoby dydaktyczne wspomagające osoby uczestniczące w zajęciach:
W przypadku tematów opisanych w literaturze przedmiotu w sposób zbyt złożony, udostępniane będą sukcesywnie dedykowane materiały uzupełniające (handouty).
Na platformie Classroom udostępnione będą zestawy tekstów i ćwiczeń pomocniczych do poszczególnych działów tematycznych.
Na dedykowanym kanale YouTube dostępne są nagrania do wykorzystania jako dodatkowy materiał powtórkowy.
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Efekty kształcenia
K_W01 Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu metodologię badań i terminologię dyscypliny nauki socjologiczne, w szczególności pojęcia związane z analizą głównych składowych, analizą czynnikową, analizą wariancji, regresją logistyczną i regresją probitową.
K_U01 Potrafi zastosować terminy i kategorie stosowane w modelach statystycznych do analizy i interpretacji wyników opisujących złożone zagadnienia współczesnego społeczeństwa polskiego i globalnego w obszarze ekonomii i socjologii
K_U04 Potrafi prezentować wyniki swojej pracy badawczej, również z wykorzystaniem nowych technologii: potrafi poprawnie interpretować pojęcia funkcjonujące jako nazwy handlowe w pakietach statystycznych i przedstawiać je w zrozumiały sposób
K_K02 Jest gotów do inicjowania i udziału w procesie tworzenia i ewaluacji badań socjologicznych, w tym projektowania, prezentowania i realizacji własnych rozwiązań: zna konstrukcję modeli statystycznych, umie dokonać poprawnej interpretacji ich wyników oraz dobrać odpowiedni model statystyczny do tworzonego badania
Kryteria oceniania
a) Metody weryfikacji efektów uczenia się: Aktywność na zajęciach. Zaliczenie sprawdzianów/wejściówek. Egzamin pisemny.
b) Dopuszczalna liczba nieobecności podlegających usprawiedliwieniu: 2
c) Warunki dopuszczenia do poprawy:
Poprawa dotyczy jedynie pisemnego egzaminu końcowego i możliwa jest również dla osób, które uzyskały pozytywną ocenę w pierwszym terminie. W przypadku niedopuszczenia do pisemnego egzaminu końcowego, nie ma możliwości przystąpienia do egzaminu poprawkowego.
d) Zasady zaliczenia poprawkowego: takie same jak w pierwszym terminie (dotyczy pisemnego egzaminu końcowego)
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. Warszawa. WN Scholar. 2008.
Morrison D.F. 1990. Wielowymiarowa analiza statystyczna. Warszawa. WN PWN. (wybrane fragmenty udostępniane na platformie Classroom)
Thrall R.M. 1983. An Everyday Approach to Matrix Operations. W: “Political and related models”, Brams, S.J., Lucas, W. i Straffin, P.D. (red.) New York: Springer-Verlag: 109-136. (lektura uzupełniająca; materiał udostępniony na platformie Classroom)