Număr de credite: 6

Cod: ALR1303

Predare: curs 2h, laborator 2h

Limba de predare: Română

Tip: curs principal, semestrul 3, licență, Sociologie

Curs 1: Introducere în disciplină

Laborator 1: recapitulare univariate 01.10.24

Curs 2: Corelație (teorie + ex in Microsoft Microsoft Excel): 07.10.24

Laborator 2: Corelație (exerciții în Microsoft Microsoft Excel) 08.10.24

Curs 3: Cercetarea pe eșantion și intervale de confidență 14.10.24

Laborator 3: Intervale de confidență (exerciții în Microsoft Microsoft Excel) 15.10.2024

Curs 4: One Sample t Test (Aspecte teoretice și exemple în Microsoft Excel) 21.10.24

Laborator 4: One sample t Test (exerciții în Microsoft Excel) 22.10.24

Curs 5: Independent Samples t Test (Aspecte teoretice și exemple în Microsoft Excel) 28.10.2024

Laborator 5: Independent Samples t Test (exerciții în Microsoft Excel) 29.10.24

Curs 6: Anova (Aspecte teoretice și exemple în Microsoft Excel) 4.11.24

Laborator 6: Anova (exerciții în Microsoft Excel) 5.11.24

Curs 7: Regresia liniară simplă (Aspecte teoretice și exemple în Microsoft Excel) 11.11.24

Laborator 7: examinare parțială (2-6) 12.11.24

Curs 8: Regresia liniară multiplă (Aspecte teoretice și exemple în Microsoft Excel) 18.11.24

Laborator 8: Regresia liniară (exerciții în Microsoft Excel) 19.11.24

Curs 9: Asocierea variabilelor nominale (Aspecte teoretice și exemple în Microsoft Excel) 25.11.24

Laborator 9: Asocierea variabilelor nominale (exerciții în Microsoft Excel) 26.11.24

Curs 10: Asocierea variabilelor ordinale (Aspecte teoretice și exemple în Microsoft Excel) 02.12.24

Laborator 10: Asocierea variabilelor ordinale (exerciții în Microsoft Excel) 03.12.24

Curs 11: Aplicații în Jasp: asociere, corelație și regresie 09.12.24

Laborator Exerciții în Jasp: asociere, corelație și regresie 10.12.224

Curs 12: Aplicații în jasp: Intervale de confidență, Teste t, Anova 16.12.24

Laborator 12: Exerciții în Jasp: Intervale de confidență, Teste t, Anova 17.12.24 

Curs 13: zi liberă națională 06.01.25

Laborator 13: zi liberă națională 07.01.25

Curs 14: Recapitulare si pregătire pentru examen 13.01.25

Laborator 14: Recapitulare si pregătire pentru examen 14.01.25

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:

Examen final în sesiune, 50%

Seminar:

Lucrare parțială scrisă, 30%

4 teme de laborator, fiecare 5% din nota finală.

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)