Uniwersytet Warszawski - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Statystyka w R

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2500-PL-PS-FS7-02 Kod Erasmus / ISCED: 14.4 / (0313) Psychologia
Nazwa przedmiotu: Statystyka w R
Jednostka: Wydział Psychologii
Grupy: Fakultety stosowane
Metodologia, Statystyka i Psychometria
Punkty ECTS i inne: 4.00
Język prowadzenia: polski
Założenia (opisowo):

Kryterium selekcji: starszeństwo roku

Tryb prowadzenia:

w sali

Skrócony opis:

Celem zajęć jest umożliwienie studentom przeprowadzanie analiz statystycznych w programie R, który to jest darmowym open source'owym narzędziem dającym ogromne możliwości do analizy danych, ich prezentacji, tworzenia symulacji i wielu innych. Nauka obsługi programu powiązana będzie z utrwaleniem i powtórzeniem materiału ze statystyki.

Pełny opis:

Zajęcia mają na celu przygotowanie studentów do pracy w programie statystycznym R oraz przybliżenie zaawansowanych metod statystycznych. Pod koniec kursu studenci powinni mieć lepsze zrozumienie metodologii publikowanych badań oraz potrafić dobrać do badanego problemu odpowiednie narzędzie statystyczne a następnie zastosować je w programie R. Z tego względu zajęcia zostaną podzielone na cztery etapy, pierwszym będzie omówienie programu R, jego elementów i sposobów zapisu danych, podstawowych operacji matematycznych na danych oraz wczytywanie i zapisywanie plików. Omówione zostaną podstawowe elementy programu R, tablice, macierze, funkcje, różnice między nimi oraz sposoby odwoływanie się do konkretnych obiektów. W tej części pokazane zostaną także sposoby generowania własnych symulowanych danych, które umożliwią sprawdzenie działania wprowadzonych później metod. W ten sposób studenci będą mogli sami zobaczyć wpływ rozmiaru próby na błąd pomiaru, lub wzajemne położenie mediany i średniej w zależności od rozkładu. W drugiej części zajęć zajmować się będziemy parametrycznymi metodami statystycznymi, pakietami umożliwiającymi przeprowadzenie takich testów w programie R, oraz właściwą interpretacją wartości testów. W trzeciej części kursu w analogiczny sposób omówione zostaną testy nieparametryczne. Aby dać studentom lepsze zrozumienie różnicy między testami przykładowe wyniki zostaną wykorzystane do porównania wartości nieparametrycznych odpowiedników parametrycznych testów. Czwarta część zajęć poświęcona zostanie metodom graficznej prezentacji wyników, głównie z wykorzystaniem pakietu ggplot2. W tej części wskazane zostaną nie tylko podstawowe metody prezentacji danych, ale też możliwości zmiany właściwości samych wykresów, tak aby pozyskiwane pliki graficzne były zgodne ze standardami APA. Nakład pracy studenta 90-110 godzin.

Zajęcia z podziałem na tygodnie:

Tydz. 1- Wprowadzenie, przedstawienie zasad zaliczenia, zarys problematyki, obsługa R oraz R studio.

Tydz. 2- Wczytywanie danych, rodzaje zapisu danych w programie, podstawowe operacje matematyczne, generowanie danych

Tydz. 3- Funkcje i operacje na funkcjach. Tworzenie własnych funkcji, podstawowe właściwości zbiorów danych

Tydz. 4- Analiza właściwości zbiorów danych, parametry teoretyczne, oraz empiryczne, estymacja

Tydz. 5- Test t-studenta, Analiza wariancji

Tydz. 6-Korelacje

Tydz. 7- Analiza regresji liniowej

Tydz. 8-ANOVA i analiza regresji

Tydz. 9- Nieliniowe modele regresji, ocena trafności dopasowania

Tydz. 10-Test Manna-Whitneya-Wilcoxona i inne testy nieparametryczne

Tydz.11-Bootstraping

Tydz. 12-Graficzna reprezentacja danych.

Tydz. 13-Wykorzystanie pakietu ggplot2, prezentacja danych oraz wyników analiz

Tydz. 14- Zmiana ustawień parametrów, regresja w pakiecie ggplot2

Literatura:

Gatnar, E., Walesiak, M. (2009). Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, PWN.

Biecek, P. (2008). Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GIS

Ferguson, G.A., Takane, Y. (1997). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice, PWN .

Blalock, H.M. (1975, 1977). Statystyka dla socjologów, PWN.

Jóźwiak, J., Podgórski, J. (2001) Statystyka od podstaw, PWE.

Efekty uczenia się:

Student potrafi swobodnie poruszać się w środowisku R. Potrafi wyszukać i zastosować metody pozwalające rozwiązać problemy przed nim stojące w programie R.

Metody i kryteria oceniania:

55% - prace domowe, 45% - kolokwium końcowe,

96%-100% - 5!

90%-95% - 5

86%-90% - 4,5

80%-85% - 4

71%-80% - 3,5

60%-70% - 3

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2018/19" (zakończony)

Okres: 2018-10-01 - 2019-01-25
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Michał Górski
Prowadzący grup: Michał Górski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2018/19" (zakończony)

Okres: 2019-02-16 - 2019-06-08
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Michał Górski
Prowadzący grup: Michał Górski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2019/20" (w trakcie)

Okres: 2019-10-01 - 2020-01-27
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Michał Górski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/20" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2020-02-17 - 2020-06-10
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Michał Górski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.