Zastosowanie statystyki w badaniach społecznych [PY-5F-ZSB] Semestr zimowy 2024/2025
Laboratorium/warsztaty, grupa nr 5

Literatura obowiązkowa:

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

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (2013). Statystyczny drogowskaz 2. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie SEDNO.

Bedyńska, S., Książek, M. (2012). Statystyczny drogowskaz 3. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie SEDNO.

Literatura dodatkowa:

Brzeziński, J. (2019). Metodologia badań psychologicznych, Warszawa: PWN (wybrane fragmenty).

Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage.

Nęcka, E.; Stocki, R. (1999) Jak pisać prace z psychologii. Warszawa. Universitas.

Shaugnessy, J. J., Zechmeister, E. B., Zechmeister, J. S. (2002). Metody badawcze w psychologii. Gdańsk: GWP.

Skimina, E., Harasimczuk, J., Cieciuch, J. (2022). Podstawowe standardy edytorskie naukowych tekstów psychologicznych w języku polskim na podstawie reguł APA 7. Wydawnictwo Liberi Libri. https://doi.org/10.47943/lib.9788363487560

Wieczorkowska (2007). Statystyka – analiza badań społecznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar

1. Wprowadzenie do programu IBM SPSS Statistics – zapoznanie studentów z programem poprzez wprowadzenie przykładowych ankiet. Przypomnienie podstawowych pojęć związanych z metodologią badań: schematy badawcze, zmienne zależne i niezależne, rodzaje skal pomiarowych, itp.

2. Przygotowywanie bazy danych do pracy (rekodowanie zmiennych, problematyka braków danych) oraz sposoby tworzenia wskaźników zmiennych (proste dodawanie, funkcje SUM i MEAN).

3. Opis i prezentacja danych - statystyki opisowe (miary tendencji centralnej, miary rozproszenia, miary kształtu rozkładu), tabelaryczne i graficzne przedstawianie struktury danych (sporządzanie tabel statystycznych i ich interpretacja, sporządzanie wykresów statystycznych i ich interpretacja; dostosowanie rodzaju wykresu do natury danych).

4. Zastosowanie zdobytej wiedzy w pracy z danymi - cz. I.

5. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Hipotezy statystyczne i ich postać. Błędy wnioskowania.

6. Analiza danych z wykorzystanie nieparametrycznych testów z rodziny chi-kwadrat. Miary kontyngencji.

7. Określanie wartości podstawowych miar współzależności (r-Pearsona, tau-b Kendalla) i ich interpretacja.

8. Testowanie hipotez statystycznych – średnie (testy istotności dla jednej średniej, testy istotności różnicy między dwiema średnimi). Pomiar zależny i niezależny. Testy parametryczne i nieparametryczne.

9. Zastosowanie zdobytej wiedzy w pracy z danymi - cz. II.

10. Porównywanie więcej niż dwóch średnich - jednozmiennowa, jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA) i test H Kruskala-Wallisa.

11. Analiza regresji liniowej z jednym predyktorem.

12. Zastosowanie zdobytej wiedzy w pracy z danymi - cz. III.

Metody warsztatowe: prowadzący omawia elementy obsługi programu lub analizy oraz prezentuje sposób ich przeprowadzenia. Studenci przeprowadzają analizy na komputerach i powtarzają je w różnych wariantach, korzystając z programu SPSS.

Warunki konieczne do zaliczenia ćwiczeń i składowe oceny końcowej z zajęć:

1) Obecność:

Dopuszczalne są 2 nieobecności (niezależnie od tego, czy są usprawiedliwione czy nie).

2) Składowe oceny końcowej:

kolokwium sprawdzające wiedzę - dla podanych hipotez należy wykonać analizę statystyczną w SPSSie przy użyciu odpowiednich testów, a następnie napisać raport z analiz zgodny ze standardami APA

Kryteria premiujące:

1) prace domowe

2) aktywność na zajęciach

Aby uzyskać ocenę dostateczną (3) Student powinien uzbierać co najmniej 51% punktów. Poniżej znajduje się szczegółowa rozpiska progów zaliczenia (wartości podane w %):

91-100 - ocena bardzo dobra (5)

81-90 - ocena dobra plus (4+)

71-80 - ocena dobra (4)

61-70 - ocena dostateczna plus (3+)

51-60 - ocena dostateczna (3)

do 50 - ocena niedostateczna (2)

grupa warsztatowa II DMPY 3A