Statystyczna analiza danych z pakietem SPSS 3502-FAKL228

Zajęcia kładą nacisk na praktyczne umiejętności związane z wielowymiarową analizą danych ilościowych w naukach społecznych z wykorzystaniem pakietu statystycznego SPSS. Wszystkie analizy prowadzone są na dużych zbiorach z badań społecznych. Głównym tematem zajęć będą metody wykrywania zależności pozornych, model regresji liniowej, analiza głównych składowych, eksploracyjna analiza czynnikowa oraz tworzenie map konturowych przedstawiających regionalne zróżnicowanie zjawisk społeczno-ekonomicznych.Zajęcia obejmują część teoretyczną oraz praktyczną, podczas której studenci uczą się stosować poznane metody i rozwiązują standardowe problemy pojawiające się w pracy analityka/socjologa. Kurs przeznaczony jest dla studentów, którzy opanowali program SPSS na poziomie umożliwiającym swobodne przetwarzanie zbiorów danych oraz podstawową analizę jedno i dwuwymiarową a chcieliby wzbogacić swój warsztat o narzędzia umożliwiające analizę wielowymiarową. Ze względu na formę zaliczenia studenci – szacunkowo - powinni przeznaczyć na naukę około 60-70 godzin.

Rodzaj przedmiotu

fakultatywne

Założenia (opisowo)

Studenci powinni mieć zaliczone podstawowe kursy ze statystyki, metodologii nauk społecznych i podstaw obsługi programu SPSS. Student rozpoczynający kurs powinien znać podstawowe pojęcia statystyki oraz metodologii badań społecznych zdobyte na studiach licencjackich: poziomy pomiaru zmiennych, rozkłady liczebności i częstości (łączne i warunkowe), miary tendencji centralnej, miary rozproszenia, miary siły związku miedzy zmiennymi(korelacja liniowa, korelacja rangowa), podstawy regresji liniowej, podstawy wnioskowania statystycznego oraz podstawowe testy parametryczne(testy t-studenta, testy z) i nieparametryczne (chi-kwadrat). Z zakresu metodologii badań społecznych powinien znać podstawowe zagadnienia związane z konceptualizacją i operacjonalizacją pojęć oraz posiadać podstawową wiedzę na temat badania zależności przyczyno-skutkowych w naukach społecznych.Wymagana jest także znajomość pakietu SPSS w stopniu umożliwiającym przygotowanie zbioru danych do badania oraz przeprowadzenie podstawowych analiz statystycznych.

Efekty kształcenia

Po ukończeniu kursu student: · Potrafi przełożyć hipotezy badawcze na hipotezy statystyczne· Dostosowuje narzędzia analityczne do poziomu pomiaru zmiennych i formułowanych hipotez badawczych. Weryfikuje hipotezy o związkach przyczynowo-skutkowych.· Potrafi zbudować wielowymiarowy model regresji liniowej a następnie poddać go weryfikacji empirycznej. Rozwiązuje standardowe problemy pojawiające się w modelu regresji liniowej: kodowanie zmiennych dyskretnych, interakcje między zmiennymi, błędy w specyfikacji modelu, występowanie współliniowości, błędy związane z nietypowymi i błędnymi obserwacjami. Weryfikuje podstawowe założenia modelu.· Zna podstawowe techniki redukcji wymiarów: analizę głównych składowych oraz eksploracyjną analizę czynnikową. Zna zalety i wady obu metod. · Potrafi przygotować wielowarstwowe mapy konturowe przedstawiające zróżnicowania regionalne zjawisk społecznych· Potrafi przygotować raport z badań sondażowych z wykorzystaniem technik wielowymiarowych.

Kryteria oceniania

- obecność na zajęciach- prace domowe (40% końcowej oceny)- przygotowanie raportu na podstawie danych empirycznych na temat uzgodniony z prowadzącym zajęcia(40%) + jego prezentacja(20%) w zespołach maksymalnie dwuosobowych

Literatura

· Górniak J., Wachnicki J. (2008). Pierwsze kroki w analizie danych. SPSS Polska.· Levesque R., SPSS Inc. (2010) Programming and data management for IBM PASW Statistics 19. A guide for IBM SPSS Statistics and SAS users. SPSS Inc.· Lissowski G., Haman J., Jasiński M., (2008). Podstawy statystyki dla socjologów. Oficyna Naukowa Scholar.· Lewis-Beck M.S. (1980). Applied regression. An Introduction. Series: Quantitative Applications in the Social Sciences. Sage Publications, Inc· Schroeder L.D., Sjoquist S.L., Stephan P.E. (1986), Understanding regression analysis. Series: Quantitative Applications in the Social Sciences. Sage Publications, Inc· Dunteman G. H. (1989). Principal component analysis. Series: Quantitative Applications in the Social Sciences. Sage Publications, Inc· Kim J.O., Mueller C.W. (1978), Introduction to factor analysis. What it is and How to do it. Series: Quantitative Applications in the Social Sciences. Sage Publications,Inc.

Więcej informacji

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

Strona przedmiotu 3502-FAKL228 w USOSweb