Komputerowa analiza danych (P)

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	F-S.102
Kod Erasmus / ISCED:	14.2 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	Komputerowa analiza danych (P)
Jednostka:	Katedra Socjologii Gospodarki i Metod Badań Społecznych
Grupy:
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Wymagania wstępne:	Podstawy statystyki
Godzinowe ekwiwalenty punktów ECTS:	Godziny kontaktowe (z udziałem nauczyciela akademickiego) • Konwersatorium 30 Łączna liczba godzin z udziałem nauczyciela akademickiego 30 Liczba punktów ECTS z udziałem nauczyciela akademickiego 1 Godziny nie kontaktowe (praca własna studenta) • Przygotowanie się do zajęć 15 • Przygotowanie się do kolokwium 15 Łączna liczba godzin nie kontaktowych 30 Liczba punktów ECTS za godziny nie kontaktowe 1 Łącznie 2 ECTS
Sposób weryfikacji efektów kształcenia:	Kolokwium: W1, U1, U2, K1, K2
Pełny opis:	Ćwiczenia w pracowni komputerowej z wykorzystaniem pakietu IBM SPSS. Zakres: wybieranie obserwacji, losowanie z próby, rekodowanie warunkowe, kodowanie zerojedynkowe, kategoryzacja wizualna, zastępowanie braków danych, definiowanie i używanie zestawów zmiennych, tworzenie i interpretacja tabel krzyżowych, odpowiedzi wielokrotne, eksploracja jednej i wielu zmiennych, statystyki opisowe, porównywanie średnich, testy statystyczne, jednoczynnikowa analiza wariancji, modele regresyjne, analiza rzetelności, projektowanie analiz - udzielanie odpowiedzi na pytania badawcze w oparciu o samodzielnie zaprojektowane ścieżki analityczne, ocena ryzyka błędnej interpretacji wyniku analizy.
Literatura:	Górniak J., Wachnicki J., Pierwsze kroki w analizie danych, SPSS Polska, Kraków 2000; Malarska, A., Statystyczna analiza danych wspomagana programem SPSS, Kraków 2005, SPSS Polska. Nawojczyk, M., Przewodnik po statystyce dla socjologów, Kraków 2002, SPSS Polska.
Efekty uczenia się:	W1; Zna podstawowe metody analizy i interpretacji danych ilościowych ; K_W07; S1P_W06 U1; Potrafi analizować konkretne problemy i proponuje odpowiednie ich rozwiązania ; K_U04; S1P_U04 U2; Przeprowadza podstawowe analizy statystyczne z pomocą informatycznych narzędzi wspomagających; K_U06; S1P_05; S1P_08 K1; Jest przygotowany do wykorzystania technik komputerowej analizy danych w opracowaniu projektów społecznych ; K_K05; S1P_K05 K2; Posiada gotowość rozwiązywania problemów zawodowych oraz krytycznej oceny rezultatów własnej pracy analitycznej; K_K09; S1P_K03

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.