Statystyka WF-ZPS-N-STC
Jeszcze nie wprowadzono opisu dla tego przedmiotu...
|
W cyklu 2021/22:
Kurs ze Statystyki, obejmujący 32 godziny zajęć, stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i indukcyjnej powszechnie wykorzystywanej w psychologii, a ponadto wprowadza testowanie hipotez jako metodę prowadzenia badań naukowych. Na kurs składają się wyłącznie ćwiczenia. Głównym celem tego kursu jest opanowanie podstawowych pojęć i metod statystycznej analizy danych. Program nauczania obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych na bazie których formułuje się opis statystyczny analizowanych zmiennych oraz wprowadza wnioskowanie statystyczne. Problematyka ta dotyczy przede wszystkim kluczowych pojęć statystycznych, miar tendencji centralnej i zróżnicowania oraz prawdopodobieństwa i procesu testowania hipotez statystycznych. Następnie podejmowana jest problematyka z zakresu metod statystycznej analizy danych powszechnie wykorzystywanych w badaniach psychologicznych. Obejmuje omówienie i aplikację różnych testów statystycznych, na które składają się przede wszystkim (choć nie tylko) testy t-Studenta, jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Dla każdego z omawianych modeli analizy wyróżnione zostaną zmienne pełniące funkcje zmiennych zależnych i niezależnych oraz ich status pomiarowy, założenia, których spełnienie konieczne jest do ich aplikacji (oraz metody ich weryfikacji i sposoby radzenia sobie w przypadku niespełnienia założeń), a także poprawne interpretacje rezultatów przeprowadzonych analiz. Efektem ukończenia zajęć będzie opanowanie podstawowych umiejętności w zakresie analizy zgromadzonych danych. Studenci winni także wykazać się rozumieniem podstawowych pojęć i metod statystycznych, umiejętność wykorzystywania metod statystycznych i analitycznego myślenia do krytycznej oceny zgromadzonych danych, rozwiązywania problemów teoretycznych i praktycznych, wyboru odpowiedniego ze względu na typ problemu badawczego czy hipotezy testu statystycznego oraz skutecznej prezentacji rezultatów analiz. Zaliczenie ćwiczeń obejmuje treści prezentowane na zajęciach oraz treści zawarte w zalecanej literaturze. Przykładowe zagadnienia na zaliczenie podawane są studentom na bieżąco w trakcie zajęć. |
W cyklu 2022/23:
Kurs ze Statystyki, obejmujący 32 godziny zajęć, stanowi wprowadzenie do statystyki opisowej i indukcyjnej powszechnie wykorzystywanej w psychologii, a ponadto wprowadza testowanie hipotez jako metodę prowadzenia badań naukowych. Na kurs składają się wyłącznie ćwiczenia. Głównym celem tego kursu jest opanowanie podstawowych pojęć i metod statystycznej analizy danych. Program nauczania obejmuje problematykę podstawowych pojęć statystycznych na bazie których formułuje się opis statystyczny analizowanych zmiennych oraz wprowadza wnioskowanie statystyczne. Problematyka ta dotyczy przede wszystkim kluczowych pojęć statystycznych, miar tendencji centralnej i zróżnicowania oraz prawdopodobieństwa i procesu testowania hipotez statystycznych. Następnie podejmowana jest problematyka z zakresu metod statystycznej analizy danych powszechnie wykorzystywanych w badaniach psychologicznych. Obejmuje omówienie i aplikację różnych testów statystycznych, na które składają się przede wszystkim testy t-Studenta. Dla każdego z omawianych modeli analizy wyróżnione zostaną zmienne pełniące funkcje zmiennych zależnych i niezależnych oraz ich status pomiarowy, założenia, których spełnienie konieczne jest do ich aplikacji (oraz metody ich weryfikacji i sposoby radzenia sobie w przypadku niespełnienia założeń), a także poprawne interpretacje rezultatów przeprowadzonych analiz. Efektem ukończenia zajęć będzie opanowanie podstawowych umiejętności w zakresie analizy zgromadzonych danych. Studenci winni także wykazać się rozumieniem podstawowych pojęć i metod statystycznych, umiejętność wykorzystywania metod statystycznych i analitycznego myślenia do krytycznej oceny zgromadzonych danych, rozwiązywania problemów teoretycznych i praktycznych, wyboru odpowiedniego ze względu na typ problemu badawczego czy hipotezy testu statystycznego oraz skutecznej prezentacji rezultatów analiz. Zaliczenie ćwiczeń obejmuje treści prezentowane na zajęciach oraz treści zawarte w zalecanej literaturze. Przykładowe zagadnienia na zaliczenie podawane są studentom na bieżąco w trakcie zajęć. |
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się
E-Learning
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Poziom przedmiotu
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się
Typ przedmiotu
Wymagania wstępne
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2023/24: | W cyklu 2021/22: | W cyklu 2024/25: | W cyklu 2019/20: | W cyklu 2020/21: | W cyklu 2022/23: |
Efekty kształcenia
Wiedza – Student(ka) potrafi:
W1. rozróżnić i wyjaśnić podstawowe pojęcia statystyczne (populacja, próba, zmienna losowa, pomiar, skale pomiarowe)
W2. wymienić i scharakteryzować podstawowe miary stosowane w opisie rozkładu zmiennej mierzalnej (miary tendencji centralnej, rozproszenia, skośności i kurtozy)
W3. opisać zasady standaryzacji wyników surowych oraz własności rozkładu normalnego
W4. wyjaśnić proces budowania przedziału ufności dla oczekiwanej wartości w populacji
W5. omówić podstawy wnioskowania statystycznego w kontekście wybranych testów statystycznych (testy t-Studenta, współczynnik korelacji r-Pearsona)
Umiejętności - Student(ka) potrafi:
U1. dokonać charakterystyki wyników uzyskanych w badaniu
U2. konstruować przedział ufności dla wartości oczekiwanej w populacji oraz sformułować wnioski probabilistyczne na temat wartości rozważanych parametrów
U3. dobrać właściwy test statystyczny do weryfikacji konkretnej hipotezy zerowej oraz dokonać wyboru między testem jedno- i dwustronnym
U4. posłużyć się testami t-Studenta oraz korelacji r-Pearsona oraz intepretować otrzymane wartości statystyk.
ECTS:
udział w ćwiczeniach - 32h
konsultacje - 18h
przygotowanie do ćwiczeń - 50h
przygotowanie do kolokwium - 50h
SUMA GODZIN: 150
LICZBA ECTS: 6 (150 : 25 = 6)
Kryteria oceniania
W ocenie końcowej pod uwagę brana jest ocena z pisemnego kolokwium, obecność oraz aktywność i dyskusja w trakcie zajęć.
Próg zaliczenia kolokwium wynosi 60%.
Szczegółowe kryteria oceny:
- na ocenę dostateczną (3): student ze zrozumieniem operuje minimum 60,0% wiedzy przedstawionej w kursie oraz posiadł umiejętności z tego zakresu. W ograniczonym zakresie wykorzystuje posiadaną wiedzę do rozwiązania konkretnych problemów statystycznych i uzasadnienia przyjętych rozwiązań. Potrafi poprawnie wykorzystać niektóre z omawianych w trakcie zajęć metod statystycznych, ale pomija inne lub nie stosuje ich prawidłowo, a dostarczane przez niego uzasadnienia często są niepełne bądź niejasne. Warunkiem koniecznym jednak jest znajomość definicji podstawowych terminów (takich jak wariancja, błąd standardowy czy poziom istotności wnioskowania) oraz znajomość ogólnej logiki statystycznej weryfikacji hipotez.
- na ocenę dobrą (4): student ze zrozumieniem operuje minimum 80,0% wiedzy przedstawionej w toku całego semestru oraz posiadł umiejętności z nią związane. Student zna zasadnicze kroki procesu weryfikowania hipotez i potrafi poprawnie podjąć decyzję w odniesieniu hipotezy zerowej, posługując się zarówno kryterium wartości krytycznej, jak i wartością p. Poprawnie stosuje omawiane w trakcie ćwiczeń metody statystyczne, choć zdarza mu się pominąć w analizie problemu niektóre założenia.
- na ocenę bardzo dobrą (5): student dysponuje w zasadzie pełnym zakresem wiedzy obowiązującej w tym semestrze. Potrafi trafnie dobrać metodę analizy danych do konkretnych problemów badawczych. Potrafi dokonać całościowej analizy konkretnego problemu statystycznego, uwzględniając wszystkie dostępne informacje i uzasadnić wybór proponowanego rozwiązania. Poprawnie stosuje omawiane w trakcie zajęć metody statystyczne, potrafi także przedyskutować ich ograniczenia.
Literatura
Literatura podstawowa:
Józefacka, N. M., Kołek, M. F., Arciszewska-Leszczuk, A., Iwankowski, P. (2023). Metodologia i statystyka. Przewodnik naukowego turysty Tom 1. Warszawa: PWN
King, B. M., Minium, E., W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN.
Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.
Literatura uzupełniająca:
Aczel, A. D., Sounderpandian, J. (2017). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: PWN.
Blalock, H. M. (1977). Statystyka dla socjologów. Warszawa: PWN.
Ferguson, G. A., Takane, Y. (2020). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN.
Francuz, P., Mackiewicz, R. (2007). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL.
Howell, D. C. (2010). Statistical methods for psychology. Belmont, CA: Thomson Wadsworth.
|
W cyklu 2021/22:
Wybrane rozdziały z rekomendowanych poniżej podręczników podawane są na bieżąco w trakcie ćwiczeń. Aczel, A. D., Sounderpandian, J. (2017). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: PWN. Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno. Blalock, H. M. (1977). Statystyka dla socjologów. Warszawa: PWN. Ferguson, G. A., Takane, Y. (2020). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN. Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage. Francuz, P., Mackiewicz, R. (2007). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL. Howell, D. C. (2010). Statistical methods for psychology. Belmont, CA: Thomson Wadsworth. King, B. M., Minium, E., W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN. |
W cyklu 2022/23:
Wybrane rozdziały z rekomendowanych poniżej podręczników podawane są na bieżąco w trakcie ćwiczeń. Aczel, A. D., Sounderpandian, J. (2017). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: PWN. Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno. Blalock, H. M. (1977). Statystyka dla socjologów. Warszawa: PWN. Ferguson, G. A., Takane, Y. (2020). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN. Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage. Francuz, P., Mackiewicz, R. (2007). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL. Howell, D. C. (2010). Statistical methods for psychology. Belmont, CA: Thomson Wadsworth. King, B. M., Minium, E., W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN. |
Więcej informacji
Więcej informacji o poziomie przedmiotu, roku studiów (i/lub semestrze) w którym się odbywa, o rodzaju i liczbie godzin zajęć - szukaj w planach studiów odpowiednich programów. Ten przedmiot jest związany z programami:
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: