Analiza danych społecznych

ogólnouniwersyteckie

Teoria nauki o polityce.

Podstawowe ujęcia teoretyczne oraz metody i techniki badawcze dla diagnozowania i prognozowania zjawisk politycznych.

Analizy i interpretacje jakościowe i ilościowe.

Zakres tematyczny zajęć obejmuje następujące grupy zagadnień:

I. Projektowanie narzędzi badawczych w badaniach ilościowych. Opracowanie listy zmiennych.

Budowa indeksu. Budowa skali. Skale: dystansu społecznego Bogardusa, Thurstone’a, Likerta, dyferncjał semantyczny, Guttmana. Typologie. Badania sondażowe. Metody badawcze: PAPI, CAPI, CATI, CAWI. Zadawanie pytań. Budowa kwestionariusza. Macierz danych: zmienne i jednostki analizy.

Literatura podstawowa:

E. Babbie, Podstawy badań społecznych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013, Rozdział 6. Indeksy, skale i typologie, s. 177-205.

E. Babbie, Podstawy badań społecznych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013, Rozdział 9. Badania sondażowe, s. 274-318.

D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013, Rozdział 5. Struktura i organizacja zbioru danych w PSPP, s. 77-85.

II. Tworzenie kwestionariusza wywiadu/ ankiety CAWI. Dystrybucja i zbieranie odpowiedzi.

Tworzenie, edytowanie i formatowanie kwestionariusza wywiadu/ ankiety CAWI przy wykorzystaniu narzędzia Formularze Google. Dobór próby badawczej. Udostępnianie kwestionariusza wywiadu. Zbieranie odpowiedzi.

Wideo: Jak zaprojektować kwestionariusz CAWI przy wykorzystaniu Formularzy Google.

Formularze Google - instrukcja.

IBUK libra: E. Babbie, Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2020, Rozdział 7 Logika doboru próby, s. 433-514.

III. Wprowadzanie danych i podstawy pracy z programem IBM SPSS Statistics.

Podstawowe informacje o programie IBM SPSS Statistics. Importowanie danych do programu IBM SPSS Statistics. Selekcja obserwacji do analiz. Sortowanie obserwacji. Zmienne vs. dane. Operacje na zmiennych: definiowanie zmiennych, dodawanie zmiennych, weryfikacja poprawności zmiennych, kodowanie zmiennych, rekodowanie zmiennych. Operacje na danych: sposoby definiowania i wpisywania różnego rodzaju danych, agregacja danych. Definiowanie zestawów wielokrotnych odpowiedzi.

IBUK libra: (red.) S. Bedyńska, M. Cypryańska, Statystyczny drogowskaz 1 Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademickie Sedno, Warszawa 2013, Rozdział 2 Wprowadzanie danych i podstawy pracy z programem IBM SPSS Statistics, s. 47-82.

Prezentacje oraz materiały wideo umieszczone w ramach kursu na stronie platformy Kampus.

IV. Analiza danych z wykorzystaniem programu IBM SPSS Statistics.

Techniki statystyki opisowej: opis tabelaryczny, graficzna prezentacja wyników, wyznaczenie miar rozkładu cechy. Miary położenia (średnia arytmetyczna, mediana, dominanta, minimum, maksimum), miary zróżnicowania (odchylenie standardowe, percentyle), miary asymetrii (skośność), miary koncentracji (kurtoza). Tabele krzyżowe. Test niezależności chi-kwadrat (hipoteza zerowa, hipoteza alternatywna).

IBUK libra: (red.) S. Bedyńska, M. Cypryańska, Statystyczny drogowskaz 1 Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademickie Sedno, Warszawa 2013, Rozdział 3 Opis i prezentacja danych: tabele, wykresy i statystyki opisowe, s. 83-111.

IBUK libra: (red.) S. Bedyńska, M. Cypryańska, Statystyczny drogowskaz 1 Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademickie Sedno, Warszawa 2013, Rozdział 5 Wnioskowanie statystyczne na danych jakościowych. Testy wykorzystujące rozkład chi-kwadrat, s. 135-157.

Prezentacje oraz materiały wideo umieszczone w ramach kursu na stronie platformy Kampus.

E. Babbie, Podstawy badań społecznych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013.

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

Wideo: Jak zaprojektować kwestionariusz CAWI przy wykorzystaniu Formularzy Google.

Formularze Google - instrukcja.

IBUK libra: (red.) S. Bedyńska, M. Cypryańska, Statystyczny drogowskaz 1 Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademickie Sedno, Warszawa 2013.

Prezentacje oraz materiały wideo umieszczone w ramach kursu na stronie platformy Kampus.

Po zakończeniu zajęć student:

K_W01 - zna i rozumie charakter nauk o polityce, kierunek ich rozwoju i badań w tej dyscyplinie oraz ich relację do innych nauk, w tym szczególnie nauk społecznych

K_U02 - zna i rozumie

K_U03 - potrafi samodzielnie analizować (z wykorzystaniem wiedzy teoretycznej) i wyjaśniać rolę struktur społecznych, ekonomicznych i kulturowych we współczesnym świecie

K_U05 - potrafi samodzielnie i krytycznie zdobywać i uzupełniać wiedzę oraz rozwijać swoje profesjonalne umiejętności, innowacyjnie wykonywać zadania w zróżnicowanych warunkach, korzystając z różnych źródeł wiedzy i nowoczesnych technologii

K_U06 - potrafi prezentować własne wyjaśnienia zjawisk politycznych w odniesieniu do zmieniającej się rzeczywistości społeczno-politycznej w Polsce i na świecie, uzasadniać je oraz konfrontować z poglądami innych studentów i różnych autorów, z uwzględnieniem głównych nurtów teoretycznych

K_K03 - jest gotów do reprezentowania w różnoraki sposób (w tym zinstytucjonalizowany) zróżnicowanych interesów grup społecznych, uwzględniając polityczne, ekonomiczne i prawne aspekty podejmowanych inicjatyw

Podstawowym celem jest przekazanie uczestnikom kursu podstaw wiedzy i umiejętności z zakresu analizy danych społecznych i politologicznych.

Student zaopatrzony w taką wiedzę będzie swobodnie posługiwał się elementarnymi pojęciami używanymi w ilościowej analizie danych oraz stosował podstawowe metod i narzędzia analityczne. Dodatkowo będzie potrafił poddawać analizie procesy społeczne i polityczne, ich wzajemne relacje z wykorzystaniem ilościowej analizy danych.

Po zakończeniu kursu studenci powinni znać i umieć wykorzystać polskie i europejskie źródła danych statystycznych (badań sondażowych, statystyk publicznych). Podczas zajęć student nabywa umiejętność pozyskania, przygotowania i interpretacji zbiorów danych do analizy, przeprowadzenia obliczeń w programie IBM SPSS Statistics w zakresie podstawowych miar do opisu i diagnozy zjawisk społecznych i politycznych, a także stosowania metod do badania związków oraz zależności statystycznej. Student będzie potrafił interpretować wyniki obliczeń przygotowanych w programie IBM SPSS Statistics, samodzielnie przygotować zbiór danych do analizy, przeprowadzić na jego podstawie obliczenia w programie, przede wszystkim w zakresie podstaw statystyki opisowej oraz metod opierających się na wnioskowaniu statystycznym. Ponadto studenci po odbyciu kursu adekwatnie będą interpretowali wyniki obliczeń przygotowanych w programie IBM SPSS Statistics oraz tworzyli proste raporty i prezentacje według przyjętych zasad technicznych i estetycznych.

Podstawą weryfikacji efektów kształcenia są prace zaliczeniowe.

Warunkiem zaliczenia kursu jest samodzielne wykonanie przez studenta wszystkich aktywności kursowych, a w szczególności zapoznanie się z tekstami omawiającymi poszczególne zagadnienia dotyczące Analizy danych społecznych, zapoznanie się z prezentacjami oraz materiałami multimedialnymi, realizacja zadań zleconych przez prowadzącego kurs oraz udział w dyskusjach akademickich.

Wszystkie ww. czynności należy wykonać we wskazanych terminach. W przypadku dyskusji akademickich prowadzący może je wcześniej zakończyć o czym informuje uczestników kursu.

W ramach każdego z omawianych modułów (łącznie 4), student może uzyskać maksymalnie 25 punktów. Punkty uzyskuje się za poprawnie zrealizowane zadania oraz udział w dyskusjach akademickich. Maksymalnie w trakcie całego kursu w części podstawowej można uzyskać 100 punktów.

W ramach modułu III student może uzyskać punkty dodatkowe, jeżeli opracowany przez niego kwestionariusz wywiadu CAWI zostanie zakwalifikowany w drodze głosowania do trzech najwyżej punktowanych. W tego typu przypadku autor najlepszej ankiety otrzyma 10 dodatkowych punktów, zaś studenci którzy zajęli 2 i 3 miejsce odpowiednio 7 i 5 punktów.

Wskaźnik końcowej oceny studenta

2 <50%

3 >=50% i <60%

3,5 >=60% i <70%

4 >=70% i <80%

4,5 >=80% i <90%

5 >=90%