Număr de credite: 6

Cod: ALR1303

Predare: curs 2h, laborator 2h

Limba de predare: Română

Tip: curs principal, semestrul 3, licență, Sociologie

Curs:

1. Date și teorii despre date

2. Recapitulare noțiuni fundamentale de statistică: variabilă, distribuție,

variație, indicatori de centralitate și de dispersie, reprezentări grafice ale

variabilelor.

3. Asocierea variabilelor nominale

4. Asocierea variabilelor ordinale

5. Intervale de confidenţă şi teste de semnificaţie

6. Testul t şi testul Hi-pătrat

7. Analiza de varianţă

8. Analiza de corelaţie şi regresie liniară simplă

9. Analiza de regresie liniară mutiplă

10. Analiza de regresie logistică

11. Analiza factorială - introducere

12. Analiza factorială – construcţia modelului

13. Analiza cluster – introducere

14. Dimensionalitate și relații între metode – din nou despre date

Seminar:

Aplicații ale metodelor discutate la curs:

1. Date și teorii despre date

2. Recapitulare noțiuni fundamentale de statistică: variabilă, distribuție,

variație, indicatori de centralitate și de dispersie, reprezentări grafice ale

variabilelor.

3. Asocierea variabilelor nominale

4. Asocierea variabilelor ordinale

5. Intervale de confidenţă şi teste de semnificaţie

6. Testul t şi testul Hi-pătrat

7. Analiza de varianţă

8. Analiza de corelaţie şi regresie liniară simplă

9. Analiza de regresie liniară mutiplă

10. Analiza de regresie logistică

11. Analiza factorială - introducere

12. Analiza factorială – construcţia modelului

13. Analiza cluster – introducere

14. Dimensionalitate și relații între metode – din nou despre date

Obligatorii:

Traian Rotariu et al. 1999. Metode statistice aplicate în științele sociale. Iași: Polirom.

Irina Culic. 2004. Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență. Iași: Polirom.

Alan Agresti & Barbara Finlay. 1986 (2nd ed.). Statistical Methods for the Social Sciences. London: Collier

Macmillan Publishers.

Recomandate:

William Jacoby. 1981. Data Theory and Dimensional Analysis. Newbury Park, Ca.: Sage.

Tabachnick, B.G, L. S., Fidell (2006) Using Multivariate Statistics, Pearson

Jaccard, James & Robert Turrisi. 2003. Interaction Effects in Multiple Regression. Second Edition. Sage.

William D. Berry. 1993. Understanding Regression Assumptions. Sage.

Melissa A. Hardy. 1993. Regression with Dummy Variables. Sage.

Michael Lewis-Beck. 1980. Applied Regression. An Introduction. Sage.

Mark S. Aldenderfer, Roger K. Blashfield, Roger K. 1984. Cluster Analysis. Newbury Park, Ca.: Sage Publications.

George H. Dunteman. 1989. Principal Components Analysis. Newbury Park, Ca.: Sage Publications.

Jae-On Kim, Charles W. Mueller. 1978a. Introduction to Factor Analysis. What It Is and How to Do It. Newbury

Park, Ca.: Sage Publications.

Jae-On Kim, Charles W. Mueller. 1978b. Factor Analysis. Statistical Methods and Practical Issues. Newbury Park,

Ca.: Sage Publications.

J. Scott Long. 1983. Confirmatory Factor Analysis. Newbury Park, Ca.: Sage Publications.

Sten-Erik Clausen. 1998. Applied Correspondence Analysis. An Introduction. Thousand Oaks, Ca.: Sage Publications.

Jacqueline J. Meulman, Willem Heiser. 1999. SPSS Categories 10.0, SPSS Inc. Chicago IL.

Susan C. Weller, A. Kimball Romney. 1990. Metric Scaling. Correspondence Analysis. Newbury Park, Ca.: Sage

Publications.

Herbert F. Weisberg. 1974. “Dimensionland: An Excursion into Spaces.” American Journal of Political Science 18(4),

pp. 743-776.

Pierre Bourdieu. 1986. Distinction: a Social Critique of the Judgement of Taste, London: Routledge. [in particular,

capitolul 2 “The Social Space and Its Transformations,” pp. 99-168.]

Scott Menard. 2002. Applied Logistic Regression. Thousand Oaks: Sage Publications. (2nd ed.)

David W. Hosmer, Stanley Lemeshow. 2000. Applied Logistic Regression. New York: Wiley. (2nd. Ed.)

Curs:

30% Lucrare parțială scrisă

50% Examen final în sesiune

Seminar:

10% fiecare - Doua lucrări de laborator

Obiectivul general al disciplinei: La finalul cursului studenții vor ști sa realizeze analize cantitative de interdependenta şi dependenţă asupra unor baze de date de sondaj prin care sa identifice structura interna a datelor si variabilelor. 

Obiectivele specifice: Studenții vor fi familiarizați cu metodele regresiei liniare, multiliniare si logistice; analizei factoriale; analizei de omogenitate; analizei cluster; analizei de scalare multidimensionala, analizei logistice. Vor fi capabili sa le relaționeze si sa știe ce tip de analiză poate fi realizată asupra tipurilor de date particulare. Vor ști sa interpreteze rezultatele in termeni substanțiali și să realizeze analize care le pun in legătură. Utilizarea programelor de tabelare si realizare de grafice; utilizarea pachetului de analiza statistică JASP, diferite module şi a pachetului Microsoft Office (Excel)