Analiza danych statystycznych w praktyce 2751-BN-S1-1-ADSP
1. Zajęcia organizacyjne.
2. Analiza statystyczna zbiorowości statystycznej. Miary położenia, miary zmienności (rozproszenia, dyspersji), miary asymetrii (skośności), miary skupienia (koncentracji). Sposoby obliczania miar dla szeregu szczegółowego prostego.
3. Szereg szczegółowy, wyznaczanie miar położenia, miar zmienności, miar asymetrii oraz miar koncentracji. Rozwiązanie jednego przykładu wraz z omówieniem.
4. Arkusz kalkulacyjny, komórka, blok komórek, wpisywanie danych, wpisywanie formuł, formatowanie tekstu. Podstawowe formuły służące do analizy statystycznej danych szeregu szczegółowego.
5. Doskonalenie umiejętności korzystania z arkusza kalkulacyjnego w przypadku szeregu szczegółowego prostego. Analiza statystyczna - obliczanie średniej arytmetycznej, mediany, modalnej, rozstępu, odchylenia standardowego, współczynnika zmienności, współczynnika asymetrii oraz kurtozy.
6. Wyznaczanie miar położenia, dyspersji, asymetrii i skupienia dla szeregu rozdzielczego punktowego. Wykorzystanie w tym celu arkusza kalkulacyjnego. Interpretacja wyników.
7. Wyznaczanie miar położenia, dyspersji, asymetrii i skupienia dla szeregu rozdzielczego przedziałowego. Wykorzystanie w tym celu arkusza kalkulacyjnego. Interpretacja wyników.
8. Analiza danych statystycznych - działanie na danych rzeczywistych. Ile jesteśmy w stanie wyciągnąć z danych? Jak uzupełniać, wzbogacać zebrane dane.
9. Badania własne - analiza danych, jak dobrze zaprezentować wyniki badań własnych cz. 1.
10. Badanie współzależności między cechami statystycznymi. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Współczynnik korelacji rang Spearmana.
11. Badanie współzależności cech jakościowych (wyznaczanie chi-kwadrat, wyznaczanie współczynnika Yule'a).
12 Test zgodności, test chi kwadrat dla dwóch niezależnych próbek, test istotności zmian McNemara (uwaga do tych testów potrzebna jest tablica chi-kwadrat).
13. Obliczanie współczynnika korelacji rang Spearmanna dla małych próbek. Test U-Manna-Whitneya.
14. Badania własne - analiza danych, jak dobrze zaprezentować wyniki badań własnych cz. 2.
15. Podsumowanie zajęć.
Całkowity nakład pracy studenta
Efekty uczenia się - wiedza
Efekty uczenia się - umiejętności
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne
Metody dydaktyczne
Metody dydaktyczne eksponujące
Metody dydaktyczne podające
Metody dydaktyczne poszukujące
- projektu
Metody dydaktyczne w kształceniu online
- metody oparte na współpracy
Wymagania wstępne
Koordynatorzy przedmiotu
Kryteria oceniania
Studenci przez cały semestr rozwiązują zadania, maksymalnie mają do zdobycia 100 punktów. Ocena końcowa jest uzależniona od liczby zdobytych punktów, punktacja poniżej:
(50,60> dostateczny
(60,70> dostarczony plus
(70,80> dobry
(80,90> doby plus
(90,100> bardzo dobry
Praktyki zawodowe
Nie dotyczy.
Literatura
Ferguson G., Takane Y., Analiza statystyczna
Podgórski J., Statystyka od podstaw, Warszawa 2002
Malarska A., Statystyka w zadaniach nie tylko dla psychologów i pedagogów, Łódź 1999
Rutkowski T., Statystyka, Poznań 2004
Statystyka. Zbiór zadań, Warszawa 2001
Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Metody statystyczne. Zadania i sprawdziany, Warszawa 2002
http://www.stat.gov.pl
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/
http://eurostat.eu
http://cia.gov
Materiały zamieszczane na kursie moodle.umk.pl
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: