(in Polish) Podstawy analiz statystycznych w pakiecie SPSS
General data
Course ID: | 2600-PASSPSS-OG |
Erasmus code / ISCED: | (unknown) / (unknown) |
Course title: | (unknown) |
Name in Polish: | Podstawy analiz statystycznych w pakiecie SPSS |
Organizational unit: | Faculty of Management |
Course groups: |
General university courses General University Courses in Faculty of Management General university courses in the social sciences On-line general university courses |
ECTS credit allocation (and other scores): |
(not available)
|
Language: | Polish |
Type of course: | general courses |
Prerequisites (description): | Required is PS Imago Academic Pro 8 lub other licence (offered by participants Faculty); Descriptive Statistics and Statistical Methods or equivalent |
Mode: | Remote learning |
Short description: |
The main goal of the course is to perform a whole questionnaire research – from design of the questionnaire, through the analysis to a report. During the semester, students will design a questionnaire and perform questionnaire research using open, web based tools. The second step will be analyzing data and reporting the outcome in graphical form. Target audience must have basic knowledge of statistics. Classes will contain to parts – part of the lecture and part of training held in SPSS. |
Full description: |
During the course theoretical parts will be combined with practical training. This way participants will use theoretical knowledge in practice right away and will be able to prepare research “step by step”. Students will work on their projects in small teams. Theory: 1. Statistical study 2. Introduction to survey design 3. Basics of descriptive statistics 4. Hypothesis testing 5. Data visualization Practice in SPSS: 1. Identifying problem and formulating the hypotheses. 2. Data analysis – sample description and hypotheses testing 3. Making conclusion – building the report |
Bibliography: |
A. Aczel; Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2017 B. Pułaska-Turyna; Statystyka dla ekonomistów, Difin, Warszawa, 2011 P. Biecek; Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać!, Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych, Uniwersytet Warszawski, Warszawa H. Rosling; Factfulness, Media Rodzina, Poznań |
Learning outcomes: |
(in Polish) Po ukończeniu przedmiotu student: Wiedza: Wymienia miary statystyczne. Definiuje hipotezę statystyczną. Umiejętności: Oblicza podstawowe miary statystyczne Rozpoznaje podstawowe rozkłady zmiennej losowej ciągłej Buduje przedział ufności Weryfikuje hipotezy statystyczne Przeprowadza analizę regresji liniowej Przeprowadza wymagane analizy w pakiecie statystycznym Kompetencje społeczne: Rozpoznaje manipulacje danymi w przestrzeni publicznej. Współpracuje w zespole zadaniowym |
Assessment methods and assessment criteria: |
10% - attendance 10% - active participation in classes 30% - homework/quizzes/reading 50% - group project 0 - 59% - 2.0 60% - 67% - 3.0 68% - 75% – 3,5 76% - 83% - 4.0 84% - 91% - 4.5 92% - 98% - 5.0 99% - 100% - 5.5 |
Copyright by University of Warsaw.