WM: Wykorzystanie algorytmów data mining w psychologii: analiza skupień WF-R-PS-WMAD
1. Wprowadzenie do algorytmów Generalised k-means Cluster Analysis, informacje podstawowe na temat metody
2. Podstawowe informacje na temat działania algorytmu: grupowanie osób badanych do skupień.
3. Podstawowe informacje na temat działania algorytmu: obliczanie różnic miedzy skupieniami.
4. Podstawowe informacje na temat działania algorytmu: określanie wyników osób w skupieniach na podstawie średniej normalizowanej.
5. Przeprowadzenie analizy skupień i raportowanie wyników – ćwiczenie 1.
6. Przeprowadzenie analizy skupień i raportowanie wyników – ćwiczenie 2.
7. Przeprowadzenie analizy skupień i raportowanie wyników – ćwiczenie 3.
8. Podstawowe założenia modelowania przy pomocy układów równań strukturalnych
9. Obliczenie pierwszego modelu przy pomocy układu równań strukturalnych w programie AMOS.
10. Obliczanie analizy skupień dla zmiennych z modelu strukturalnego. Określanie charakterystyki skupień ze względu na zmienne.
11. Obliczenie drugiego modelu przy pomocy układu równań strukturalnych w programie AMOS.
12. Obliczanie analizy skupień dla zmiennych z drugiego modelu strukturalnego. Określanie charakterystyki skupień ze względu na zmienne.
13. Wykreślanie krzywej teoretycznej.
14. Wykreślanie krzywej empirycznej na podstawie wyników analizy skupień.
15. Szacowanie dopasowania krzywej empirycznej do krzywej teoretycznej.
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Poziom przedmiotu
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się
Typ przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
WIEDZA:
- doktoranci poprawnie posługują się terminologią metody analizy skupień, m. in. posiadają wiedzę na temat sposobu klasyfikacji obiektów, średnią normalizowaną itd.
UMIEJĘTNOŚCI:
- przeprowadzają analizę skupień z wykorzystaniem algorytmów
KOMPETENCJE:
- poprawnie interpretują wyniki analizy
Opis punktów ECTS
Udział w zajęciach: 30 godzin
Przygotowanie do zajęć oraz przygotowanie raportów, czytanie literatury: 30 godzin
Kryteria oceniania
Podstawą zaliczenia kursu jest oddanie raportu końcowego prezentującego wyniki opracowane z wykorzystaniem metody analizy skupień
Literatura
Elder, J., Hill, T., Miner, G., Nisbet, B., Delen, D., & Fast, A. (2012). Practical Text Mining and Statistical Analysis for Nono-structured Text Data Application. Oxford: Elsevier.
Nisbet, R., Elder, J., & Miner, G. (2009). Handbook of statistical analysis and data mining applications. Burlington, MA: Academic Press (Elsevier).
Szymańska, A. (2017b). Wykorzystanie analizy skupień metodą data mining do wykreślania profili osób badanych w badaniach psychologicznych [Using cluster analysis in the data mining method to draw profiles of participants surveyed in psychological research]. Studia Psychologiczne, 55(1), 25–40.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: