6. Zaawansowane metody analizy statystycznej w tym metody

KARTA PRZEDMIOTU / MODUŁU KSZTAŁCENIA
Nazwa przedmiotu (modułu kształcenia)
Kod przedmiotu
MODUŁ 2.
Zaawansowane metody analizy statystycznej w tym metody modelowania
statystycznego - część II
S3-50-ZMAS-2
Jednostka prowadząca
Wydział Nauk Pedagogicznych
Status przedmiotu
(modułu)
Program kształcenia
Kierunek
Profil kształcenia
wybieralny
polski
Język wykładowy
Pedagogika
Stopień kształcenia
ogólnoakademicki
studia III stopnia
Forma studiów
studia stacjonarne
Semestr
Letni 2014/2015
Specjalność
Rok
Forma zajęć
Liczba godzin w
semestrze
wykład
warsztat
12
18
Inne
Cele kształcenia
Celem tej części modułu jest zapoznanie słuchaczów z zaawansowanymi metodami analizy statystycznej (analiza
mediacji i moderacji, modelowanie równań strukturalnych i analiza danych longitudinalnych). W oparciu o wiedzę
z analizy regresji zaprezentowaną w pierwszej części modułu, przedstawione zostaną teoretyczne i statystyczne
podstawy wykorzystania tej metody do analiz mediacyjnych i moderacyjnych z wykorzystaniem procedury
PROCESS oraz do modelowania ścieżkowego regresji wielozmiennowej w pakiecie IBM SPSS Statistics Amos.
Doktoranci nabędą umiejętności konstruowania modeli krzywych wzrostu i podstaw przeprowadzania analizy
danych longitudinalnych w programie IBM SPSS Amos
Wymagania wstępne
znajomość podstaw statystyki, znajomość podstaw metodologii nauk społecznych
Efekty kształcenia/uczenia się
Metody nauczania
Student, który zaliczył przedmiot:
Wiedza
1) charakteryzuje założenia teoretyczne wyklad, mini
analizy mediacji i moderacji
wykłady z
zadaniami
problemowymi
2) zna podstawowe pojęcia używane w
modelowaniu równań strukturalnych wykład, mini
wykłady z
zadaniami
3) zna podstawowe pojęcia i metody
problemowymi
analizy danych longitudinalnych
wyklad, mini
Sposób
sprawdzania
Odniesienia
do efektów
kształcenia
dla kierunku
ocena raportu z
ćwiczenia
P3_W05
oceba raportu z
ćwiczenia
P3_W05
ocena raportu z
ćwiczenia
P3_W05
Instytut Badań Edukacyjnych instytut badawczy
ul. Górczewska 8, 01-180 Warszawa | tel.: +48 22 241 71 00 | [email protected] | www.ibe.edu.pl
NIP 525-000-86-95 | Regon 000178235 | KRS 0000113990 Sąd Rejonowy dla m.st. Warszawy w Warszawie
wykłady z
zadaniami
problemowymi
Umiejętnoś
ci
1) potrafi przypisać odpowiedni model mini wykład z
statystyczny do modelu
zadaniami
konceptualnego w analizie mediacji i problemowymi
moderacji
zadania analityczne
2) potrafi przeprowadzić analizę
realizowane w
mediacji za pomocą hierarchicznej
pakiecie SPSS
analizy regresji i za pomocą
procedury PROCESS
zadania analityczne
realizowane w
3) potrafi przeprowadzić analizę
pakiecie SPSS
moderacji za pomocą analizy
wariancji i za pomocą analizy regresji zadania analityczne
realizowane w
4) potrafi skonstruować i wyestymować IBM SPSS Amos
model ścieżkowy
zadania analityczne
realizowane w
pakiecie SPSS
5) potrafi zinterpretować wnioski z
przeprowadzonych analiz
warsztat, ćwiczenia
statystycznych
cena opisu
realizacji zadania
P3_U05
ocena opisu
realizacji zadania
P3_U5
ocena opisu
realizacji zadania
P3_U05
ocena opisu
realizacji zadania
P3_U05
ocena opisu
realizacji zadania
P3_U05
ocena opisu
realizacji zadania
P3_U05
6) potrafi przeprowadzić analizę na
danych longitudinalnych,
zinterpretować wskaźniki i wyciągnąć
wnioski
Kompetenc
je społeczne
1) potrafi pracować w grupie nad
wynikami badań
analiza krytyczna udział w dyskusji,
przeprowadzonych
zadań
P3_K02
Opis przedmiotu
Podczas zajęć doktoranci zapoznają się z technikami eksploracji danych opartymi na analizie wariancji i regresji:
analizie mediacji i moderacji, modelowaniu ścieżkowym i analizie danych z badań podłużnych. Pracując na danych
z badań wybranych na potrzeby komponentu studiów doktoranckich (PISA, PIRLS, Diagnoza Społeczna)
uczestnicy kursu zdobędą kompetencje w zakresie przeprowadzania analiz statystycznych z wykorzystaniem
programu SPSS i Amos oraz przygotowywania prezentacji ich wyników.
Treści kształcenia
wykład
-
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
Mediacja i moderacja. Podstawowe różnice, modele konceptualne i statystyczne.
Założenia teoretyczne i logika analizy mediacji. Podejście Barona i Kenny’ego a podejście oparte o
bootstrapping.
Założenia teoretyczne i logika analizy moderacji dla danych nominalnych i ciągłych.
Modelowanie ścieżkowe jako przykład wielozmiennowej analizy regresji.
Rodzaje badań longitudinalnych, ich wady i zalety. Błędy w procesie zbierania danych longitudinalnych,
sposoby ich unikania i radzenia sobie z nimi.
Idea pomiaru powtórzonego i wielokrotnego.
Analiza pomiaru powtórzonego: test t-Studenta dla zmiennych zależnych, analiza wariancji z powtórzonym
pomiarem.
Konstruowanie modeli w analizie regresji dla zmiennych mierzonych w dwu odstępach czasowych.
Instytut Badań Edukacyjnych instytut badawczy
ul. Górczewska 8, 01-180 Warszawa | tel.: +48 22 241 71 00 | [email protected] | www.ibe.edu.pl
NIP 525-000-86-95 | Regon 000178235 | KRS 0000113990 Sąd Rejonowy dla m.st. Warszawy w Warszawie
Treści kształcenia
warsztat
-
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
Analiza mediacji za pomocą hierarchicznej analizy regresji w programie SPSS.
Analizy mediacji w programie IBM SPSS (procedura PROCESS).
Analiza moderacji dla danych nominalnych za pomocą analizy wariancji w programie SPSS.
Analizy moderacji w programie IBM SPSS (procedura PROCESS).
Obsługa IBM Amos.
Konstruowanie i estymacja modeli ścieżkowych ze zmiennymi jawnymi.
Konstruowanie i estymacja modeli ścieżkowych ze zmiennymi latentnymi.
Analiza pomiaru powtórzonego: test t-Studenta dla zmiennych zależnych, analiza wariancji z powtórzonym
pomiarem. Konstruowanie modeli w analizie regresji dla zmiennych mierzonych w dwu odstępach
czasowych.
9) Konstruowanie modeli ścieżkowych dla zmiennych mierzonych dwukrotnie / wielokrotnie w programie IBM
Amos.
10) Analiza krzywych wzrostu za pomocą modeli mieszanych w programie SPSS
Literatura podstawowa
1) Bedyńska S., Brzezicka A., red., Statystyczny drogowskaz — praktyczny poradnik analizy danych w
naukach społecznych na przykładach z psychologii, Warszawa, Wyd. SWPS 2007.
2) Bedyńska S., Książek M., (red.), Statystyczny drogowskaz 3. Praktyczny przewodnik wykorzystania
modeli regresji oraz równań strukturalnych, Warszawa, Wydawnictwo Akademickie Sedno, 2012.
3) Bedyńska S., Cypryańska M., (red.), Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do
wnioskowania statystycznego, Warszawa, Wydawnictwo Akademickie Sedno, 2012.
4) Preacher K.J., Wichman A.M., MacCallum R.C., Briggs N.E., Latent growth curve modelling, New York,
Sage Publications Inc, 2008.
5) Fields A., Discovering statistics using IBM SPSS Statistics, 4. edition, New York, Sage Publications Inc,
2013.
Literatura uzupełniająca
1) PISA
2009
Technical
Report,
dostępne
na
http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/pisa2009technicalreport.htm oraz inne zasoby dostępne na
stronach http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/
2) Mullis, I.V.S., Martin, M.O., Foy, P., Drucker, K.T., 2012, The PIRLS 2011 International Results in
Reading, dostępne na: http://timssandpirls.bc.edu/pirls2011/downloads/P11_IR_FullBook.pdf
3) Czapiński, J., Panek, T. (red.), 2013, Diagnoza społeczna 2013. Warunki i jakość życia Polaków.
Zasady i warunki zaliczenia
Przygotowanie portfolio zawierającego założenia analizy mediacji i moderacji oraz analizy ścieżek dla danych z
wybranej bazy danych edukacyjnych, uzasadnienie wyboru metody analizy, prezentację wyników analizy z
komentarzem metodologicznym.
Opracowanie raportu z analizy danych longitudinalnych z wybranej bazy danych edukacyjnych.
Ocenę dostateczną otrzyma osoba, która potrafi z pomocą tutora przeprowadzić podstawowe etapy analizy oraz
przygotować portfolio przeprowadzonych działań. Ocenę bardzo dobrą otrzyma osoba, która potrafi
samodzielnie wykonać wymienione analizy, samodzielnie uzasadnia wybór metod, porównuje zastosowane
procedury i krytycznie określa wartość poznawczą zaproponowanych interpretacji.
Portfolio będzie oceniane w skali punktowej od 0 do 20 pkt.
Skala ocen:
0-10 pkt = ndst
11-12 pkt = dst
13-14 pkt = dst+
15-16 pkt = db
17-18 pkt = db+
19-20 pkt = bdb
Kalkulacja nakładu pracy studenta
Formy aktywności studenta
Nakład pracy
Formy aktywności studenta
Instytut Badań Edukacyjnych instytut badawczy
ul. Górczewska 8, 01-180 Warszawa | tel.: +48 22 241 71 00 | [email protected] | www.ibe.edu.pl
NIP 525-000-86-95 | Regon 000178235 | KRS 0000113990 Sąd Rejonowy dla m.st. Warszawy w Warszawie
Nakład pracy
udział w zajęciach dydaktycznych
30
czytanie literatury (przygotowanie do
ćwiczeń)
30
praca z bazami danych między
zajęciami
30
ECTS
Łączny nakład
pracy
90
Liczba
ECTS
3
Liczba punktów ECTS
przypisanych
do przedmiotu / modułu
3
uzyskanych w ramach zajęć
wymagających bezpośredniego udziału
prowadzących
o charakterze praktycznym
1
2
Imię i nazwisko lidera przedmiotowego lub osoby opracowującej kartę przedmiotu
Opracowanie karty przedmiotu (prowadzenie zajęć): dr Agata Gąsiorowska, dr Małgorzata Gamian-Wilk
Opracowanie/aktualizacja: 2014
Instytut Badań Edukacyjnych instytut badawczy
ul. Górczewska 8, 01-180 Warszawa | tel.: +48 22 241 71 00 | [email protected] | www.ibe.edu.pl
NIP 525-000-86-95 | Regon 000178235 | KRS 0000113990 Sąd Rejonowy dla m.st. Warszawy w Warszawie