S2: Statistică socială şi analiza datelor

InfoTutorTematicaBibliografieEvaluareObiective
Număr de credite: 6
Cod: ALM1202
Predare: curs 2h, seminar 2h, laborator 2h
Limba de predare: Română
Tip: curs principal, semestrul 2, licență, Antropologie, Sociologie, Resurse umane
Erasmus: profesorul oferă tutorat pentru studenți Erasmus

Curs:

Norbert Petrovici
conferențiar universitar doctor
Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială – departamentul de Sociologie
Universitatea Babeș-Bolyai
E-mail: norbertpetrovici@socasis.ubbcluj.ro

Seminarii și Laboratoare

Claudiu Barbu
doctorand
Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială
Universitatea Babeş-Bolyai
E-mail: claudiu.barbu.11@gmail.com,

Adrian Ludușan
conferențiar universitar doctor
Facultatea de Studii Europene
Universitatea Babeş-Bolyai
E-mail: adiludusan@gmail.com

Norbert Petrovici
conferențiar universitar doctor
Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială – departamentul de Sociologie
Universitatea Babeş-Bolyai
E-mail: norbertpetrovici@socasis.ubbcluj.ro

Cristian Pop
lector universitar doctor
Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială – departamentul de Sociologie
Universitatea Babeş-Bolyai
E-mail: cristi.pop86@gmail.com

Săptămâna 1: Producerea datelor
– Utilitatea analizei datelor;
– Etapele unei analize a datelor;
– Tipuri de cariere în analiza datelor
– Guvernanța datelor într-o organizație;
– Calitatea datelor organizaționale.

Săptămâna 2: Ce sunt datele
– Clasificările;
– Atribuirea de numere;
– Bazele de date;
– Tipuri de statistică;
– Tipuri de statistica descriptivă.

Săptămâna 3: Organizarea și sinteza datelor
– Sintetizarea datelor
– Frecvente;
– Grafice;

Săptămâna 4: Statistica descriptivă
– Tendință centrală;
– Amplitudine și dispersie
– Forma distribuției;

Săptămâna 5: Relatii bivariate între două categoriale: Hi-pătrat
– Când le folosim?
– Cum funcționează?
– Un tabel de contingență;
– Un tabel de independență;
– Indicatorul hi-pătrat.

Săptămâna 6: Relații bivariate între două categoriale: Lambda si Tau
– Familia de indicatori hi-pătrat;
– Indicatori asimetrici;
– Indicatorii lambda si tau.

Săptămâna 7: Relații bivariate între variabile ordinale
– Când le folosim?
– Cum funcționează?
– Concordante și Discordanțe;
– Perechi legate;
– Famila de indicatori Tau.

Săptămâna 8: Statistica inferenţială
– Ce e statistica inferențială?
– Eroarea de eșantionare;
– Intervale de confidență în jurul mediei;
– Intervale de confidență în jurul unei frecvenţe;
– Statistică inferențială bivariată.

Săptămâna 9: Relații bivariate: o variabilă cantitativă și una calitativă I
– Tipuri de relații într-un set de date
– Tipuri de relații bivariate;
– Cea mai simplă relație bivariată: Testul T;
– Tipuri de teste T;
– Teste binomiale.

Săptămâna 10: Relații bivariate: o variabilă cantitativă și una calitativă II
– Când utilizăm un test Anova?
– Cum funcționează?
– Diferențe dintre varianța în grupuri și dintre grupuri;
– Testul F.

Săptămâna 11: Relații bivariate între două cantitative: covariația și corelația 
– Reprezentarea vizuală a unei relații bivariate cantitative;
– Covariația: forma relației;
– Corelația: intensitatea relației.

Săptămâna 12: Relații bivariate între două cantitative: regresia
– Indicatori asimetrici;
– Analiza predictivă;
– Regresia lineară simplă.

Săptămâna 13: Recapitulare
– Toate metodele;
– Întrebări și răspunsuri.

 

CURS:

 

Metode de evaluare

40% Examen scris în sesiune

10% Prezență la curs, bonus

Criterii de evaluare:

SEMINAR:

 

Metode de evaluare:

  • 30% Examinare pe parcurs la seminar

 

Criterii de evaluare:

  • examen parţial în săptămâna a 6
  • prezenţe la seminar
  • activitate în clasă

LABORATOR:

 

Metode de evaluare:

  • 30% Examinare pe parcurs la laborator

Criterii de evaluare:

  • examen parţial în săptămâna a 6
  • prezente la seminar
  • activitate în clasă

Obiective:

Cunoştinţe profesionale: