Prowadzący: dr hab. Jarosław Górniak (wykład), mgr Marcin Kocór (ćwiczenia)
Forma zajęć: 30 godzin wykładu i 30 godzin ćwiczeń
Termin zajęć: I semestr
Warunki wstępne: nie ma
Warunki zaliczenia: egzamin



Opis kursu:

Wykład obejmuje podstawowe metody statystycznej analizy danych w ujęciu praktycznym. Nacisk jest kładziony na istotę poszczególnych metod analizy i miar statystycznych, warunków ich prawidłowego stosowania oraz interpretacji otrzymywanych rezultatów. Wykład zasadniczo nie obejmuje teoretycznych podstaw statystyki, koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu osiągnięć tej dyscypliny. Dlatego uczestnictwo w zajęciach nie wymaga przygotowania matematycznego. Nadrzędnym celem zajęć jest przygotowanie studentów do wykorzystania narzędzi statystycznych niezbędnych w profesjonalnej pracy socjologa-empiryka, badacza rynku, zachowań politycznych i konsumenckich czy odbioru środków masowego przekazu. Celem ubocznym jest ukazanie metod statystycznych jako czegoś pożytecznego i wcale nie tak trudnego do zrozumienia. Owo "zaproszenie do statystyki" ma być jednocześnie zaproszeniem do socjologii empirycznej i szerzej - stosowanych nauk społecznych uprawianych kompetentnie i z poczuciem panowania nad analizowanym materiałem.


Tematyka ćwiczeń w pracowni komputerowej:

1. Wprowadzenie do metod statystycznych w naukach społecznych.

Podstawowe pojęcia: próba, populacja.
Pomiar i rodzaje pomiaru. Zmienne, przykłady zmiennych.

2. Analiza jednej zmiennej (1).

Rozkłady empiryczne.
Prezentacja rozkładów w postaci tabel (szereg rozdzielczy). Liczebności, częstości, częstości skumulowane. Interpretacja wyników.
Prezentacja graficzna (wykres kołowy, słupkowy i histogram). Przykłady dla zmiennych nominalnych, porządkowych i ilościowych.
Typowo�ć (dane indywidualne) - miary pozycyjne (kwartyle i ogólnie kwantyle)

Rozkłady.sav

3. Analiza jednej zmiennej (2).

Miary tendencji centralnej (dane indywidualne):
a) pozycyjne - modalna i mediana
b) klasyczne - średnia arytmetyczna i średnia ważona
(oraz miary odporne na przypadki odstające: �rednia odcięta, M-estymatory; średnia geometryczna i harmoniczna). Przykłady dla zmiennych nominalnych, porzšdkowych i ilościowych. Miary tendencji centralnej dla danych pogrupowanych - modalna, mediana, średnia.

4. Analiza jednej zmiennej (3).

Miary rozproszenia (dane indywidualne): rozstęp ćwiartkowy, wariancja i odchylenie standardowe, współczynnik zmienności.
Miary rozproszenia dla danych pogrupowanych - wariancja i odchylenie standardowe.

5. Analiza jednej zmiennej (4) - Miary skośno�ci.

Asymetria pozycyjnych i klasycznych miar tendencji centralnej.
Współczynnik Giniego.

6. Praktyczne zastosowanie poznanych wiadomo�ci.

Konsultacje wyników. Przygotowanie raportu nr 1 z analizy jednej zmiennej.

7. Rozkłady statystyk z próby.

Własności rozkładu normalnego, standaryzacja zmiennych.
Błąd standardowy, przedział ufności, wpływ sposobu losowania próby na błąd losowy badania - wstęp do wnioskowania statystycznego.

8. Tabele krzyżowe (1).

Liczebności w tabelach krzyżowych, profile procentowe.

9. Tabele krzyżowe (2).

Reszty niestatndaryzowane, standaryzowane, skorygowane. Analiza reszt.

10. Testy statystyczne.

Test niezależno�ci chi-kwadrat.
Test równości średnich, test równości proporcji i test reszt skorygowanych w tabelach krzyżowych.
Wpływ wielokrotnego testowania na wynik testu - korekta Bonferroniego.

11. Miary siły zwišzku pomiędzy zmiennymi (1) - Zmienne nominalne.

12. Miary siły zwišzku pomiędzy zmiennymi (2) - Zmienne porządkowe.

13. Praktyczne zastosowanie poznanych wiadomości.

Konsultacje wyników. Przygotowanie raportu nr 2 z analizy dwóch zmiennych.