Cursuri S1: Metode cantitative avansate de analiza datelor

S1: Metode cantitative avansate de analiza datelor

InfoTitularTematicaBibliografieEvaluareObiective

Număr de credite: 8
Cod: AMR 0132
Predare: curs 2h, seminar 2h
Limba de predare: Română
Tip: curs principal, semestrul 1, Masteratul Asistenţă socială şi economie socială

Titular curs: prof. univ. dr. Cornelia Mureşan
Titular seminar: conf.univ. dr. Paul Teodor Hărăguş
Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială
Universitatea Babeş-Bolyai

Curs

 

  1. Prezentarea generală a cursului (structura, resurse, evaluare)
  2. Recapitulare noţiuni elementare de statistică şi de analiză a datelor: crearea unei baze de date SPSS, analize statistice exploratorii, indicatori descriptivi, grafice.
  3. Întrebări și ipoteze de cercetare. Testele statistice. Alegerea testului potrivit în funcţie de ipoteza de cercetare și de tipul datelor utilizate.
  4. Asocierea. Ce este o legătură de asociere? Avantaje şi limitări ale legăturilor de asociere. Lucrare de laborator 1.
  5. Compararea a doua medii. Testul t pentru eşantioane independente și pentru eșantioane perechi.
  6. Compararea a doua medii. Lucrare de laborator 2.
  7. Analiza varianţei. Problema folosirii repetate a testului t. Logica analizei de varianţă. Găsirea seturilor omogene. Restricţii de utilizare şi alternative.
  8. Analiza varianţei: Lucrare de laborator 3.
  9. Corelaţia şi regresia liniară simplă. Coeficientul de corelaţie r. Ecuaţia dreptei de regresie. Interpretarea parametrilor dreptei de regresie. Calitatea estimării.
  10. Analiza de regresie liniară: Lucrare de laborator 4.
  11. Modele de regresie multivariate şi modele nonliniare. Modelul logistic. Modelul log-liniar.
  12. Analiza evenimentelor de viaţă. Domenii şi exemple de utilizare. Tabele de supravieţuire. Regresia Cox.
  13. Tabele de supravieţuire: Lucrare de laborator 5.
  14. Test final din toată materia

 

 

Seminar

 

Observaţii: activitățile de seminar dublează pe cele de la curs punând accentul pe formarea deprinderilor mai degrabă decât pe acumularea cunoştinţelor

 

Bibliografie obligatorie:

Rotariu T., Bădescu G., Culic I., Mezei E., Mureşan Cornelia , 2006 –  Metode statistice aplicate în ştiinţele sociale, Editura Polirom
Field Andy, 2005 – Discovering Statistics Using SPSS, Sage Publications
Mureşan Cornelia, 2012 – „Analiza evenimentelor biografice.” In Schimbările comportamentului familial în România. O abordare din perspectiva cursului vieţii. Presa Universitară Clujeană, pp.45-55

Bibliografie opţională:

Agresti, Alan, 1986 – Statistical methods for social sciences, San Francisco: Dellen Publishing Company
Gupta Vijay 1999 – SPSS for Beginners, VJBooks Inc.
Kerr A., Hall H., Kozub S. 2002 – Doing Statistics with SPSS, SAGE Publications
Landau S., Everitt B.S, 2004 – A Handbook of Statistical Analyses using SPSS, Chapman & Hall/CRC Press
Mureşan, Cornelia, 2011 – Statistica socială şi analiză datelor. Suport de curs pentru învăţământ la distanţă, UBB Cluj
Norusis, J. Marija, 1992 – SPSS for Windows. Basw System User’s Guide, SPSS Inc.
Vijay Gupta, 1999 – SPSS for Beginners, VJBooks Inc.
Weinbach R.W., Grinnell R.M. Jr., 1987 – Statistics for Social Workers, Longman Inc. New York & London

 

CURS:

 

Metode de evaluare

  • minim 58% – maxim 100% examen scris cu caracter aplicativ

Criterii de evaluare:

  • Pe baza unui „output” SPSS studentul va trebui să formuleze corect și nuanţat ipoteza de cercetare, să identifice valorile calculate ale diverselor măsuri statistice şi să interpreteze rezultatele analizelor în termenii ipotezei de cercetare de la care s-a plecat.

 

SEMINAR:

 

Metode de evaluare:

  • 42 % 4 – 5 lucrări de laborator. Bonusuri de câte 0.5 puncte pentru lucrările care au obţinut note peste 8.

Criterii de evaluare:

  • Studentul va trebui să testeze o ipoteză de cercetare ante-formulată și să aducă argumentele statistice necesare, conducând analize statistice adecvate cu ajutorul SPSS şi bazându-se pe date empirice existente în diverse baze de date sociale.

Obiective generale

  • Cursul urmăreşte aprofundarea cunoştinţelor in domeniul analizei datelor din ştiinţele sociale.
  • Prin exemplele şi aplicaţiile utilizate se urmăreşte creşterea capacităţii de identificare a metodelor de analiză cantitativă adecvate, în funcţie de interogaţiile și ipotezele de cercetare şi în funcţie de tipurile de date folosite.
  • Prin utilizarea pachetului informatic SPSS Statistical Package for Social Scientists se are în vedere atât creşterea capacităţii de a identifica elementele componente din output-urilor procedurilor SPSS cât şi creşterea capacităţii de interpretare a rezultatelor analizelor statistice.

Obiective specifice

În urma absolvirii cu succes a disciplinei studentul va dobândi:

  • competenţe de natură cognitivă – capacitatea de a utiliza limbajul specific statisticii sociale, de a consuma literatura ştiinţifică de profil, de a aduce argumente de natura statistica în propriile interogaţii de cercetare;
  • de natura aplicativă – organizarea datelor ştiinţifice rezultate din practica asistării sociale, analizarea datelor statistice cu ajutorul programelor informatice, descrierea caracteristicilor unei populaţii cu ajutorul datelor culese despre caracteristicile indivizilor componenţi, argumentarea statistica a întrebărilor şi ipotezelor de cercetare;
  • de natura atitudinală –valorizarea argumentului ştiinţific, atitudinea critică faţă de posibilele distorsiuni statistice acolo unde nu sunt respectate principiile de utilizare corectă.