Statystyka PC-5F-STA

- Populacja, próba, strategia badań prostych wyczerpujących i reprezentatywnych, próba reprezentatywna: losowa, systematyczna i celowa, próba tendencyjna, - sposoby pobierania próby reprezentatywnej: losowanie proste i warstwowe.
- Podstawowe metody opisu statystycznego:
• Cechy i skale pomiarowe: rodzaje cech, skala nominalna, porządkowa, interwałowa i stosunkowa, przekształcanie skal, cechy skokowe, ciągłe i w przybliżeniu ciągłe,
• Miary położenia (tendencji centralnej): skale nominalne (modalna), skale porządkowe (mediana), skale przedziałowe (średnia arytmetyczna, środek przedziału zmienności),
• Miary rozproszenia: skale nominalne (dyspersja względna klasyfikacji), skale porządkowe (kwartyle, rozstęp), skale przedziałowe (odchylenie standardowe, wariancja),
• Miary współzależności: skale nominalne (współczynnik siły związku), skale porządkowe (współczynniki korelacji rang Spearmana i Kendalla), skale przedziałowe (współczynnik korelacji liniowej Pearsona), analiza regresji liniowej,

- Podstawowe metody wnioskowania:
• Kryteria doboru testów statystycznych: hipotezy statystyczne (istotności różnic, niezależności, zgodności), rodzaj badanych cech, typ rozkładu danych,
• Procedura wnioskowania statystycznego: opis modelu populacji generalnej, opis próby, hipotezy statystyczne, weryfikacja hipotez statystycznych (błędy I i II rodzaju, ryzyko błędu we wnioskowaniu), sformułowanie wniosku statystycznego,
• Testy istotności różnic,
• Testy zgodności.

• Zmienne i jej rodzaje
• Operacjonalizacja zmiennych i tworzenie wskaźników
• Schematy i plany badawcze
• Skale pomiarowe
• Populacja i próba
• Tworzenie i interpretacja tabel i wykresów w SPSS
• Opis statystyczny – obliczanie i interpretacja miar w SPSS
o Miary tendencji centralnej
o Miary zróżnicowania
o Miary asymetrii (skośność)
o Miary koncentracji (kurtoza)
• Standaryzacja wyników (wyniki Z) – przekształcanie wyników surowych i interpretacja wyników Z w SPSS
• Ocenianie normalności rozkładu
• Wprowadzanie danych do SPSS stosownie do schematu i planu badawczego
• Podstawowe operacje na danych (e.g., podziel na podzbiory, rekodowanie, przekształcanie)
• Wprowadzenie do wnioskowanie statystycznego
• Dobór testów statystycznych
o Testy różnic (parametryczne i nieparametryczne)
o Współczynnik korelacji i kontyngencji
o Analiza wariancji (ANOVA)

Populacja, próba, strategia badań prostych wyczerpujących i reprezentatywnych, próba reprezentatywna: losowa, systematyczna i celowa, próba tendencyjna, - sposoby pobierania próby reprezentatywnej: losowanie proste i warstwowe.
- Podstawowe metody opisu statystycznego:
• Cechy i skale pomiarowe: rodzaje cech, skala nominalna, porządkowa, interwałowa i stosunkowa, przekształcanie skal, cechy skokowe, ciągłe i w przybliżeniu ciągłe,
• Miary położenia (tendencji centralnej): skale nominalne (modalna), skale porządkowe (mediana), skale przedziałowe (średnia arytmetyczna, środek przedziału zmienności),
• Miary rozproszenia: skale nominalne (dyspersja względna klasyfikacji), skale porządkowe (kwartyle, rozstęp), skale przedziałowe (odchylenie standardowe, wariancja),
• Miary współzależności: skale nominalne (współczynnik siły związku), skale porządkowe (współczynniki korelacji rang Spearmana i Kendalla), skale przedziałowe (współczynnik korelacji liniowej Pearsona), analiza regresji liniowej,
• Miary skośności.
- Podstawowe metody wnioskowania:
• Kryteria doboru testów statystycznych: hipotezy statystyczne (istotności różnic, niezależności, zgodności), rodzaj badanych cech, typ rozkładu danych,
• Procedura wnioskowania statystycznego: opis modelu populacji generalnej, opis próby, hipotezy statystyczne, weryfikacja hipotez statystycznych (błędy I i II rodzaju, ryzyko błędu we wnioskowaniu), sformułowanie wniosku statystycznego,
• Testy istotności różnic: cechy jakościowe (test porównywania częstości dla m prób niezależnych), cechy porządkowe (test Wilcoxona dla dwu prób niezależnych, test znaków), cechy ilościowe (test Fishera dla dwu prób niezależnych, test Studenta dla dwu prób niezależnych, test Studenta dla jednej próby, test Studenta dla dwu prób zależnych, analiza wariancji),
• Testy niezależności: skale nominalne (χ2 Pearsona dla cech jakościowych), skale porządkowe (test szacowania współczynnika korelacji Kendalla, Spearmana), skale przedziałowe (test Studenta szacowania istotności współczynnika korelacji liniowej),
• Testy zgodności: skale nominalne (test zgodności dwu rozkładów empirycznych - χ2), skale porządkowe (test serii Stevensa), skale przedziałowe (badanie zgodności rozkładu empirycznego z rozkładem normalnym, badanie zgodności dwóch rozkładów empirycznych).

- Populacja, próba, strategia badań prostych wyczerpujących i reprezentatywnych, próba reprezentatywna: losowa, systematyczna i celowa, próba tendencyjna, - sposoby pobierania próby reprezentatywnej: losowanie proste i warstwowe.
- Podstawowe metody opisu statystycznego:
• Cechy i skale pomiarowe: rodzaje cech, skala nominalna, porządkowa, interwałowa i stosunkowa, przekształcanie skal, cechy skokowe, ciągłe i w przybliżeniu ciągłe,
• Miary położenia (tendencji centralnej): skale nominalne (modalna), skale porządkowe (mediana), skale przedziałowe (średnia arytmetyczna, środek przedziału zmienności),
• Miary rozproszenia: skale nominalne (dyspersja względna klasyfikacji), skale porządkowe (kwartyle, rozstęp), skale przedziałowe (odchylenie standardowe, wariancja),
• Miary współzależności: skale nominalne (współczynnik siły związku), skale porządkowe (współczynniki korelacji rang Spearmana i Kendalla), skale przedziałowe (współczynnik korelacji liniowej Pearsona), analiza regresji liniowej,

- Podstawowe metody wnioskowania:
• Kryteria doboru testów statystycznych: hipotezy statystyczne (istotności różnic, niezależności, zgodności), rodzaj badanych cech, typ rozkładu danych,
• Procedura wnioskowania statystycznego: opis modelu populacji generalnej, opis próby, hipotezy statystyczne, weryfikacja hipotez statystycznych (błędy I i II rodzaju, ryzyko błędu we wnioskowaniu), sformułowanie wniosku statystycznego,
• Testy istotności różnic,
• Testy zgodności.

Populacja, próba, strategia badań prostych wyczerpujących i reprezentatywnych, próba reprezentatywna: losowa, systematyczna i celowa, próba tendencyjna, - sposoby pobierania próby reprezentatywnej: losowanie proste i warstwowe.
- Podstawowe metody opisu statystycznego:
• Cechy i skale pomiarowe: rodzaje cech, skala nominalna, porządkowa, interwałowa i stosunkowa, przekształcanie skal, cechy skokowe, ciągłe i w przybliżeniu ciągłe,
• Miary położenia (tendencji centralnej): skale nominalne (modalna), skale porządkowe (mediana), skale przedziałowe (średnia arytmetyczna, środek przedziału zmienności),
• Miary rozproszenia: skale nominalne (dyspersja względna klasyfikacji), skale porządkowe (kwartyle, rozstęp), skale przedziałowe (odchylenie standardowe, wariancja),
• Miary współzależności: skale nominalne (współczynnik siły związku), skale porządkowe (współczynniki korelacji rang Spearmana i Kendalla), skale przedziałowe (współczynnik korelacji liniowej Pearsona), analiza regresji liniowej,
• Miary skośności.
- Podstawowe metody wnioskowania:
• Kryteria doboru testów statystycznych: hipotezy statystyczne (istotności różnic, niezależności, zgodności), rodzaj badanych cech, typ rozkładu danych,
• Procedura wnioskowania statystycznego: opis modelu populacji generalnej, opis próby, hipotezy statystyczne, weryfikacja hipotez statystycznych (błędy I i II rodzaju, ryzyko błędu we wnioskowaniu), sformułowanie wniosku statystycznego,
• Testy istotności różnic: cechy jakościowe (test porównywania częstości dla m prób niezależnych), cechy porządkowe (test Wilcoxona dla dwu prób niezależnych, test znaków), cechy ilościowe (test Fishera dla dwu prób niezależnych, test Studenta dla dwu prób niezależnych, test Studenta dla jednej próby, test Studenta dla dwu prób zależnych, analiza wariancji),
• Testy niezależności: skale nominalne (χ2 Pearsona dla cech jakościowych), skale porządkowe (test szacowania współczynnika korelacji Kendalla, Spearmana), skale przedziałowe (test Studenta szacowania istotności współczynnika korelacji liniowej),
• Testy zgodności: skale nominalne (test zgodności dwu rozkładów empirycznych - χ2), skale porządkowe (test serii Stevensa), skale przedziałowe (badanie zgodności rozkładu empirycznego z rozkładem normalnym, badanie zgodności dwóch rozkładów empirycznych).

Literatura obowiązkowa:​

Francuz, P. i Mackiewicz R. (2007). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce. Lublin: Wydawnictwo KUL.​
Bedyńska, S. i Cypryańska, M. / red./(2013) Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.​

Literatura uzupełniająca:​

King, B. M. i Minium, E. W. (2020). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.​
Maksimowicz-Ajchel, A. (2007). Wstęp do statystyki. Metody opisu statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.​
Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2011). Statystyka od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.​
Babbie, E. R. (2019). Badania społeczne w praktyce. Wydawnictwo Naukowe PWN.​

Literatura obowiązkowa:​

Francuz, P. i Mackiewicz R. (2007). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce. Lublin: Wydawnictwo KUL.​

Literatura uzupełniająca:​

King, B. M. i Minium, E. W. (2020). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.​
Maksimowicz-Ajchel, A. (2007). Wstęp do statystyki. Metody opisu statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.​
Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2011). Statystyka od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.​
Babbie, E. R. (2019). Badania społeczne w praktyce. Wydawnictwo Naukowe PWN.​
Bedyńska, S. i Cypryańska, M. / red./(2013) Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.​

Literatura obowiązkowa:​

Francuz, P. i Mackiewicz R. (2007). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce. Lublin: Wydawnictwo KUL.​
Bedyńska, S. i Cypryańska, M. / red./(2013) Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.​

Literatura uzupełniająca:​

King, B. M. i Minium, E. W. (2020). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.​
Maksimowicz-Ajchel, A. (2007). Wstęp do statystyki. Metody opisu statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.​
Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2011). Statystyka od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.​
Babbie, E. R. (2019). Badania społeczne w praktyce. Wydawnictwo Naukowe PWN.​

Bąk, J. (2020). Statystycznie rzecz biorąc, czyli ile trzeba zjeść czekolady, żeby dostać Nobla? Wydawnictwo W.A.B.

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (2013). Statystyczny drogowskaz 1. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie SEDNO.

Francuz, P., Mackiewicz, R. (2005). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego.

Maksimowicz-Ajchel, A. (2007). Wstęp do statystyki. Metody opisu statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.

Wieczorkowska, G., Wierzbiński, J. (2011). Statystyka od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.

Literatura obowiązkowa:

Bedyńska, S. i Cypryańska, M. / red./(2013) Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.

Francuz, P. i Mackiewicz R. (2007). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce. Lublin: Wydawnictwo KUL.

Literatura uzupełniająca:

King, B. M. i Minium, E. W. (2020). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Maksimowicz-Ajchel, A. (2007). Wstęp do statystyki. Metody opisu statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.

Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2011). Statystyka od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.

Babbie, E. R. (2019). Badania społeczne w praktyce. Wydawnictwo Naukowe PWN.

Literatura obowiązkowa:​

Francuz, P. i Mackiewicz R. (2007). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce. Lublin: Wydawnictwo KUL.​

Literatura uzupełniająca:​

King, B. M. i Minium, E. W. (2020). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.​
Maksimowicz-Ajchel, A. (2007). Wstęp do statystyki. Metody opisu statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.​
Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2011). Statystyka od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.​
Babbie, E. R. (2019). Badania społeczne w praktyce. Wydawnictwo Naukowe PWN.​
Bedyńska, S. i Cypryańska, M. / red./(2013) Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.​

Literatura obowiązkowa:

Bedyńska, S. i Cypryańska, M. / red./(2013) Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno.

Literatura uzupełniająca:

Francuz, P. i Mackiewicz R. (2007). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce. Lublin: Wydawnictwo KUL.

King, B. M. i Minium, E. W. (2020). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Maksimowicz-Ajchel, A. (2007). Wstęp do statystyki. Metody opisu statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.

Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2011). Statystyka od teorii do praktyki. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.

Metody kształcenia:
Pokaz, elementy wykładu, dyskusja, metody problemowe, rozwiązywanie zadań z użyciem specjalistycznego oprogramowania i komputera, e-learning.

Nakład pracy studenta:

Godziny kontaktowe, ćwiczenia - 30

Przygotowanie się do zajęć, lektury - 10

Kurs e-learningowy - 20

Sumaryczna liczba punktów ECTS - 2

Metody kształcenia:
Pokaz, elementy wykładu, dyskusja, metody problemowe, rozwiązywanie zadań, e-learning.

Nakład pracy studenta:

Godziny kontaktowe, ćwiczenia - 21

Przygotowanie się do zajęć, lektury - 10

Kurs e-learningowy - 20

Sumaryczna liczba punktów ECTS - 2

Metody kształcenia:

Pokaz, elementy wykładu, dyskusja, metody problemowe, rozwiązywanie zadań z użyciem specjalistycznego oprogramowania i komputera, e-learning.

Nakład pracy studenta:

Godziny kontaktowe, ćwiczenia - 30

Przygotowanie się do zajęć, lektury - 10

Kurs e-learningowy - 20

Sumaryczna liczba punktów ECTS - 2

Metody kształcenia:
• Zadania rozwiązywane wspólnie na zajęciach
• Praca na plikach danych zebranych w trakcie zajęć (np. poprzez wypełnienie przez studentów ankiety, kwestionariusza online i/lub wykonanie krótkiego zadania eksperymentalnego) lub/i udostępnionych przez osobę prowadzącą
• Self-quizy do wykonania w domu
• Filmiki instruktażowe do pracy z programem statystycznym SPSS.
NAKŁAD PRACY STUDENTA:
Godziny kontaktowe - ćwiczenia: 21 h
Godziny pracy własnej studenta: 29 h

Metody kształcenia:
Opcja 1 lub Opcja 2 w zależności od osoby prowadzącej zajęcia.
Opcja 1
• Zadania rozwiązywane wspólnie na zajęciach.
• E-learning.
Nakład pracy studenta:
Godziny kontaktowe, ćwiczenia - 30
Przygotowanie się do zajęć, lektury, self-quizy - 10
Kurs e-learningowy - 20
Sumaryczna liczba punktów ECTS - 4

Opcja 2
• Zadania rozwiązywane wspólnie na zajęciach.
• Praca na plikach danych zebranych w trakcie zajęć (np. poprzez wypełnienie przez studentów ankiety, kwestionariusza online i/lub wykonanie krótkiego zadania eksperymentalnego) lub/i udostępnionych przez osobę prowadzącą.
• Self-quizy do wykonania w domu.
• Filmiki instruktażowe do pracy z programem statystycznym SPSS.

Nakład pracy studenta:
Godziny kontaktowe, ćwiczenia - 30
Przygotowanie się do zajęć, lektury, self-quizy - 20
Przygotowanie się do testu - 20
Przygotowanie raportu badawczego - 20
Sumaryczna liczba punktów ECTS - 2

Metody kształcenia:
Pokaz, elementy wykładu, dyskusja, metody problemowe, rozwiązywanie zadań.

Nakład pracy studenta:

Godziny kontaktowe, ćwiczenia - 21

Przygotowanie się do zajęć, lektury - 20

Sumaryczna liczba punktów ECTS - 2

Liczba punktów ECTS: 4
Nakład pracy osób studiujących:
30 godzin dydaktycznych w klasie
20 godzin przygotowania do zajęć (self-quizy, ćwiczenia praktyczne z SPSS)
20 godzin przygotowanie do testu
30 godzin - przygotowanie raportu badawczego
1 godzina - przygotowanie do obrony raportu plus obrona

Metody kształcenia:
• Zadania rozwiązywane wspólnie na zajęciach
• Praca na plikach danych zebranych w trakcie zajęć (np. poprzez wypełnienie przez studentów ankiety, kwestionariusza i/lub wykonanie krótkiego eksperymentu) lub/i udostępnionych przez osobę prowadzącą
• Quizy online sprawdzające dotychczasowe wiadomości
• Zadania domowe
• Kolokwia
• filmiki instruktażowe do pracy z programem statystycznym SPSS.