Početna stranicaVisoka učilištaKorisničke stranice
Primjena statističkih programa
Kratica: SOCDO245Opterećenje: 15(P) + 0(S) + 60(A) + 0(PK) + 0(LK) + 0(M) + 0(E) + 0(SJ) + 0(TJ) + 0(T) + 0(KL)
Nositelji: doc. dr. sc. Dario Pavić
Izvođači: doc. dr. sc. Dario Pavić ( Auditorne vježbe )
Opis predmeta: Opis predmeta
Cilj predmeta je osposobiti studenta za samostalno korištenje statističkog programskog sustava SPSS. Ovo uključuje samostalan unos podataka, odabir primjerenih statističkih metoda, njihovu provedbu i interpretaciju dobivenih rezultata.

Razina e-učenja 1
Razina engleskog 1

Opće kompetencije
Poboljšati sposobnost primjene znanja u praksi
Razviti posebne analitičke i istraživačke vještine
Moći učinkovito prikupljati podatke i upravljati informacijama
Moći kvalitetno i učinkovito analizirati društvene pojave
Razviti sposobnost timskog rada i interpersonalne vještine
Razviti sposobnost samostalnog rada
Razviti sposobnost rješavanja problema
Razviti brigu za kvalitetu znanstvenih istraživanja
Steći specijalističko znanje nužno za obavljanje istraživačke djelatnosti unutar društvenih znanosti i daljnje usavršavanje
Moći učinkovitije obavljati istraživačku djelatnost i organizirati vrijeme
Moći učinkovitije upravljati istraživačkim projektima

Ishodi učenja
1. Pripremiti podatke za statističku analizu pomoću statističkog programa SPSS,
2. Modificirati podatke za statističku analizu ovisno o odabranoj statističkoj metodi,
3. Odabrati primjerenu statističku metodu za analizu podataka,
4. Izvesti statističku analizu u okružju programa SPSS,
5. Objasniti rezultate dobivene statističkom analizom uz pomoć statističkog programa SPSS,
6. Napisati izvještaj o dobivenim rezultatima statističke analize.


Tjedni plan nastave
1. Ponavljanje osnovnih statističkih pojmova
2. Uvod u SPSS okruženje, unos podataka
3. Modificiranje podataka, varijable i njihovi atributi.
4. Grafički prikaz podataka u SPSS-u tipovi grafova, pravilna uporaba grafičkog prikaza ovisno o vrsti i tipu podataka
5. Načini odabira uzorka i mjere deskriptivne statistike (mjere centralne tendencije, mjere raspršenja)
6. Uspoređivanje aritmetičkih sredina dviju grupa (t-test), pretpostavke t-testa.
7. Neparametrijski testovi za uspoređivanje aritmetičkih sredina dviju grupa
8. Jednostavni modeli analize varijance (ANOVA)
9. Ponovljena mjerenja ANOVA, mješoviti dizajn
10. Ponavljanje za kolokvij. Prvi kolokvij u terminu vježbi.
11. Korelacija i linearni regresijski modeli
12. Napredni modeli regresijske analize (kategorički prediktori)
13. Neparametrijski testovi i analiza kategoričkih podataka
14. Analiza pretpostavki ANOVA ponovljenih mjerenja i regresijske analize
15. Ponavljanje za kolokvij


Ocjenjivanje
Studentova ocjena se temelji na rezultatima dvaju pismenih kolokvija provedenih tijekom nastave ili pismenog ispita.
Jezici na kojima se održava nastava: - - -
Obavezna literatura:
1. Literatura: Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS, London: Sage (izabrana poglavlja).
Preporučena literatura: - - -
Legenda
P - Predavanja
T - Terenske vježbe
KL - Kliničke vježbe
S - Seminar
A - Auditorne vježbe
PK - Vježbe u praktikumu
LK - Lektorske vježbe
M - Metodičke vježbe
E - Eksperimentalne vježbe
SJ - Vježbe iz stranog jezika
TJ - Vježbe tjelesnog odgoja
* - Predmet se ne polaže
Srce - Sveučilišni računski centar Sveučilišta u Zagrebu