Analiza danych w Jamovi 0800-JAMOVI

https://jacekmatulewski.fizyka.umk.pl/dydaktyka/jamovi/

0. Zapoznanie z interfejsem użytkownika programu Jamovi
1. Wczytywanie danych z różnych źródeł (m.in. pliku CSV z różnym formatowaniem)
2. Przekształcanie danych i ich normalizacja. Skale pomiarowe.
3. Przegląd wbudowanych funkcji
4. Statystyka opisowa. Przykłady
6. Graficzna analiza danych. Wykresy i diagramy.
7. Kwartet Ascombe’a
8. Regresja liniowa (fitowanie prostej)
9. Obliczanie korelacji
10. Testowanie hipotez (np. dotyczące równości średnich).
11. Przykład analizy danych w przypadku ekseperymentu TGPP
12. Analiza czynnikowa ANOVA
13. Eksport skryptu R i uruchamianie go w środowisku R Studio

Całkowity nakład pracy studenta

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (30 godz.): - udział w zajęciach w pracowni komputerowej - 30 godz. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta (30 godz.): - zadania domowe - 15 godz. - przygotowanie do zaliczenia - 15 godz. Łącznie: 60 godz. (3 ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza

W1: Zna podstawy analizy statystycznej danych (K_W01) W2: Ma podstawową wiedzę etyczną dotyczącą rzetelnej analizy i prezentacji danych (K_W12)

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: Potrafi przeprowadzić statystyczną analizę danych (K_U01, K_U04, K_U06, K_U22) U2: Potrafi przekazać wyniki analizy (K_U05, K_U07)

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: Umiejętność szerszego spojrzenia na analizowane dane i rozumie wagę rzetelnej analizy danych (K_K01, K_K02, K_K03)

Metody dydaktyczne

Zajęcia online (ćwiczenia laboratoryjne „z rękoma na klawiaturze”)

Metody dydaktyczne podające

- opis
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- opowiadanie

Metody dydaktyczne poszukujące

- doświadczeń
- ćwiczeniowa
- laboratoryjna

Metody dydaktyczne w kształceniu online

- metody oparte na współpracy
- metody ewaluacyjne
- metody integracyjne
- metody służące prezentacji treści
- metody odnoszące się do autentycznych lub fikcyjnych sytuacji
- metody wymiany i dyskusji

Rodzaj przedmiotu

przedmiot fakultatywny

Wymagania wstępne

Brak

Koordynatorzy przedmiotu

Jacek Matulewski

Kryteria oceniania

Test stacjonarny lub zdalny na platformie Moodle – W1, U1 – U2

Kryteria oceniania:
ndst - poniżej 50%
dst – 51%-60%
dst plus - 61%-70%
db – 71%-80%
db plus – 81%-90%
bdb – 91%-100%

Praktyki zawodowe

nie dotyczy

Literatura

1. https://jamovi.pl/
2. https://docs.jamovi.org/
3. Navarro, D., & Foxcroft, D. (2019). Learning statistics with jamovi: A tutorial for psychology students and other beginners (Version 0.70). online: http://learnstatswithjamovi.com
4. Richardson, P., & Machan, L. (2021). Jamovi for Psychologists. Bloomsbury Publishing.
5. Jamovi for Data Analysis https://www.youtube.com/watch?v=mZomeS0tLxY

Więcej informacji

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

Strona przedmiotu 0800-JAMOVI w USOSweb