Analiza danych społecznych 2100-MON-ANDS-OG
Warsztaty (WAR) Semestr letni 2022/23

1. Babbie, Earl. Podstawy badań społecznych. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2009.

2. D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013.

3. PRZEWODNIK ESOMAR/WAPOR – SONDAŻE OPINII PUBLICZNEJ I PUBLIKOWANIE WYNIKÓW BADAŃ.

4. Statystyczny drogowskaz 1. Red. Bedyńska, Sylwia; Cypryańska, Marzena . Warszawa: Wydawnictwo Akademickie SEDNO, 2013.

5. IBM SPSS Statistics 27 — skrócony podręcznik.

6. Lissowski, Grzegorz; Haman, Jacek; Jasiński, Mikołaj. Podstawy statystyki dla socjologów Tom 2 Zależności statystyczne. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar, 2011.

7. Lissowski, Grzegorz; Haman, Jacek; Jasiński, Mikołaj. Podstawy statystyki dla socjologów Tom 3 Wnioskowanie statystyczne. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar, 2011.

8. Materiały wideo i prezentacje dostępne na platformie Kampus.

--------------------------------

1/ C. Seale, Wykorzystanie komputera w analizie danych jakościowych, [w:] Prowadzenie badań jakościowych, D. Silverman (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.

2/ G. Gibbs, Analizowanie danych jakościowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011, Rozdział 4. Kodowanie tematyczne i kategoryzacja.

3/ M.B. Miles, A.M. Huberman, Analiza danych jakościowych, Wydawnictwo „Transhumana”, Białystok 2000.

WIEDZA

Rozumie znaczenie analizy danych dla zrozumienia przemian życia społecznego w perspektywie historycznej i współczesnej (K_W02).

Zna dane ilościowe i jakościowe obrazujące warunki i formy uczestnictwa w życiu społecznym na różnych jego poziomach (K_W03).

Zna dane ilościowe i jakościowe dotyczące wybranych zjawisk władzy, polityki, administracji oraz prawa w wymiarze polskim, europejskim i światowym (K_W04).

Zna dane obrazujące aktualny stan demokracji i społeczeństwa obywatelskiego. (K_W05).

UMIEJĘTNOŚCI

Potrafi posługiwać się danymi w celu identyfikacji przyczyn i przebiegu zjawisk dotyczących sfery polityki (K_U02).

Potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną z zakresu nauki o polityce oraz powiązanych z nią dyscyplin w celu analizowania i interpretowania zjawisk i procesów w obszarze polityki (K_U03).

Potrafi samodzielnie zdobywać wiedzę i rozwijać swoje profesjonalne umiejętności, korzystając z różnych źródeł (w języku rodzimym i obcym) i nowoczesnych technologii (ICT) (K_U08).

Posiada umiejętność prezentowania własnych pomysłów, uzasadniać je oraz konfrontować z poglądami innych studentów i różnych autorów (K_U09).

Ma umiejętność gromadzenia, hierarchizowania, przetwarzania informacji oraz tworzenia typowych prac pisemnych w języku polskim oraz języku obcym dotyczących zagadnień szczegółowych z wykorzystaniem podstawowych pojęć teoretycznych oraz różnych źródeł (K_U10).

KOMPETENCJE

Jest gotowy pracy indywidualnej i grupowej w zakresie realizacji projektów badawczych i społecznych opartych na analizie danych (K_K02).

Warunkiem zaliczenia kursu jest aktywność merytoryczna w trakcie prowadzonych zajęć. Student może opuścić maksymalnie dwa zajęcia. Każde zajęcia opuszczone wymagają zaliczenia podczas dyżuru lub wedle wskazań prowadzącego. Ukończenie kursu odbywa się na podstawie samodzielnego zadania praktycznego z użyciem PSPP/SPSS (ilościowej analizy wybranego zagadnienia). W ocenie końcowej uwzględniana jest również obecność i ocena aktywności studenta.

1. Ilościowa i jakościowa analiza danych społecznych – geneza, rozwój, zastosowania:

- Ilościowa analiza danych - geneza statystyki jako dyscypliny naukowej. Subdyscypliny statystyki (statystyka opisowa, statystyka indukcyjna). Podstawowe pojęcia: populacja, cechy populacji, próba. Analiza danych ilościowych w politologii – zakres zastosowań. Jakościowa analiza danych – geneza. Metody badań społecznych – przegląd, repetytorium.

2. Elementarne pojęcia analizy danych ilościowych i podstawowe funkcje statystycznego programu SPSS/PSPP.

- PSPP/SPSS na tle innych programów statystycznych (Statistica, SAS, Excel, Gnumeric, R). Prawa autorskie programu PSPP. Instalacja, konfiguracja, deinstalacja programu PSPP. Otwieranie i zamykanie, zapisywanie plików. Widoki bazy danych, skryptu oraz wyników. Praca w widoku bazy danych: dodawanie

i usuwanie zmiennych, modyfikacja zmiennych, ręczne wpisywanie/usuwanie danych, wyszukiwanie rekordów

i zmiennych, sortowanie danych, zmiana formatu danych, korygowanie poziomu pomiaru, wstawianie/usuwanie kolumn, ręczne kopiowanie danych. Praca w widoku wyników: importowanie zbiorów danych do PSPP/SPSS. Eksportowanie wyników obliczeń do formatu PDF, HTML, OpenDocument (.odt), text (.txt) oraz postscript (.ps). Importowanie zbiorów danych do PSPP (Delimited Text Data: *.csv, *.dat. *.txt).

3. Przygotowanie zbiorów danych do analizy: rekonfiguracja zbioru danych.

- Pojęcia: zmienna, wartość zmiennej, jednostka analizy, macierz danych, poziomy pomiaru zmiennych – skala Stanleya S. Stevensa. Praca w programie PSPP. Podstawowe rozkazy języka poleceń. Tworzenie

i modyfikowanie plików opisu zbioru danych w języku poleceń PSPP. Elementarne operacje na zbiorach danych. Zasady rekonfiguracji zbioru danych. Dodawanie, modyfikowanie i usuwanie zmiennych jednostek i analizy

w zbiorze danych. Sortowanie jednostek analizy w zbiorze danych. Transpozycja zbioru danych. Agregowanie zbioru danych. Dzielenie zbioru danych na podgrupy. Selekcja jednostek analizy (filter).

4. Analiza częstości występowania zjawisk i ich tabelaryczna prezentacja:

- Zasady prezentacji danych tabelarycznych (liczebności, wartości w odsetkach, w procentach, procent skumulowany, opis tabel). Tworzenie tabel częstości i tabel krzyżowych w PSPP. Zasady interpretacji danych tabelarycznych. Wprowadzenie do opisowej analizy zależności i badania różnic między grupami za pomocą tabel krzyżowych (zmienna niezależna, zmienna zależna, porównywanie grup). Minimalna liczebność próby.

5. Przygotowanie zbiorów danych do analizy: przekształcenia zbioru danych:

- Obliczanie wartości zmiennych (compute). Obliczanie występowania określonych wartości. Obliczanie występowania określonych wartości (count). Rangowanie jednostek analizy (rank cases). Rekodowanie wartości zmiennych (recode).

- Zasady kodowania danych. Definiowanie braków danych. Nadawanie wag jednostkom analizy (ważenie danych). Automatyzowanie przekształceń zbioru danych (do if, do repeat).

6.Ograniczenia analizy danych ilościowych i analiz danych w ogóle:

- Problem błędów poznawczych. Maksymalny standardowy błąd oszacowania i wielkość efektu.

7. Analiza opisowa za pomocą miar tendencji centralnej i dyspersji:

- Obliczanie i interpretacja podstawowych miar opisu statystycznego (miary tendencji centralnej i dyspersji): średnia arytmetyczna i inne miary średnie, mediana, dominanta, skośność, inne miary pozycyjne (kwantyle, kwartyle, decyle, percentyle), odchylenie średnie i standardowe, wariancja, współczynnik zmienności, rozstęp, symetryczność rozkładu, asymetria lewo- i prawostronna, wartość bezwzględna.

8. Raport analityczny – nie tylko na potrzeby zaliczenia przedmiotu:

- Schematy raportów analitycznych. Standardy oceny danych. Word of Estimative Probability Shermana Kenta. Wymagane informacje metodologiczne. Datavis/dataviz (wizualizacja danych, data visualisation) versus infografika. Infografika w Canva (https://www.canva.com/pl_pl/). Wizualizacja danych z RawGraphs (https://rawgraphs.io/).Właściwy dobór zestawów kolorystycznych. System doboru kolorów D.M. Kesslera (Color Wheel) Narzędzia: http://paletton.com; https://coolors.co/; https://color.adobe.com/pl/create/color-wheel/. Praktyczne ćwiczenia.

9.Analiza danych ilościowych wspomagana komputerowo w programie SPSS/PSPP. Prezentacja i ewaluacja nabytych umiejętności analitycznych i wiedzy na podstawie zastanych wyników badań sondażowych i danych pochodzących ze statystyk publicznych.

- Wprowadzenie do zagadnień związanych z analizą danych w formie wykładu/konwersatorium

- Praca z programami PSPP/SPSS. Weft QDA/Open Code: Na zajęciach studenci pracują ze wskazanymi przez prowadzącego programami, wykonując wskazywane im ćwiczenia. W trakcie ich wykonywania kolejne podejmowane czynności są omawiane.

- Samodzielne ćwiczenia studentów z programami PSPP/SPSS. Weft QDA/Open Code, weryfikowane przez grupowe rozwiązywanie ćwiczeń.