Analiza danych społecznych [2100-MON-ANDS-OG]
Semestr letni 2022/23
Warsztaty,
grupa nr 1
Przedmiot: | Analiza danych społecznych [2100-MON-ANDS-OG] | ||||||||||||||||||||||||||||||||
Zajęcia: |
Semestr letni 2022/23 [2022L]
(w trakcie)
Warsztaty [WAR], grupa nr 1 [pozostałe grupy] |
||||||||||||||||||||||||||||||||
Termin i miejsce:
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
Terminy najbliższych spotkań:
Kliknij w datę by zobaczyć tygodniowy plan z zaznaczonym spotkaniem. |
Część spotkań jest ukryta - pokaż terminy wszystkich spotkań.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
Liczba osób w grupie: | 18 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
Limit miejsc: | 20 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę | ||||||||||||||||||||||||||||||||
Prowadzący: | Daniel Mider | ||||||||||||||||||||||||||||||||
Literatura: |
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. |
||||||||||||||||||||||||||||||||
Zakres tematów: |
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. |
||||||||||||||||||||||||||||||||
Metody dydaktyczne: |
- 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. |
||||||||||||||||||||||||||||||||
Metody i kryteria oceniania: |
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. |
||||||||||||||||||||||||||||||||
Uwagi: |
Brak. |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.