Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza danych społecznych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2100-MON-ANDS-OG
Kod Erasmus / ISCED: 14.1 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0312) Politologia i wiedza o społeczeństwie Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Analiza danych społecznych
Jednostka: Wydział Nauk Politycznych i Studiów Międzynarodowych
Grupy: Przedmioty ogólnouniwersyteckie na Uniwersytecie Warszawskim
Przedmioty ogólnouniwersyteckie społeczne
Przedmioty ogólnouniwersyteckie Wydziału Nauk Politycznych i Studiów Międzynarodowych
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

nieobowiązkowe
ogólnouniwersyteckie

Założenia (opisowo):

Od studentów oczekuje się elementarnej wiedzy o współczesnym społeczeństwie polskim. Uczestnik kursu powinien wykazywać zainteresowanie bieżącą jak i prognozowaną kondycją współczesnych społeczeństw,

a także opiniami na ten temat pojawiającymi się w dyskursie publicznym oraz potocznym. Ponadto uczestnik kursu powinien wykazywać chęć pozyskiwania wiedzy z różnych źródeł danych, zarówno o charakterze liczbowym (statystyki) jak i jakościowym (treści dokumentów, wywiadów, materiałów archiwalnych). Ponadto od studenta oczekuje się gotowości do aktywnego uczestnictwa w zajęciach, w inicjowanych dyskusjach,

a w szczególności pracy z komputerem (tak samodzielnej, jak podczas zajęć), a także zaangażowania

w tworzenie projektów analitycznych, interpretacji zastanych danych statystycznych i wyrażania na ich temat opinii.


Tryb prowadzenia:

zdalnie

Skrócony opis:

Analiza danych społecznych (30 godzin) – analiza danych ilościowych i jakościowych w kontekście procesów politycznych, społecznych oraz gospodarczych.

Kurs jest akredytowany przez Predictive Solutions pod patronatem IBM Polska. Zgodnie z Regulaminem Systemu Akredytacji i Certyfikacji wszyscy studenci uczestniczący w akredytowanych zajęciach, po ich zaliczeniu z oceną co najmniej dobrą, uzyskają certyfikat SPSS Technology Junior Expert.

Pełny opis:

Podstawowym celem jest przekazanie uczestnikom kursu podstaw wiedzy i umiejętności z zakresu analizy danych społecznych i politologicznych.

Student zaopatrzony w taką wiedzę będzie swobodnie posługiwał się elementarnymi pojęciami używanymi w ilościowej analizie danych oraz stosował podstawowe metod i narzędzia analityczne. Dodatkowo będzie potrafił poddawać analizie procesy społeczne i polityczne, ich wzajemne relacje z wykorzystaniem ilościowej analizy danych.

Po zakończeniu kursu studenci powinni znać i umieć wykorzystać polskie i europejskie źródła danych statystycznych (badań sondażowych, statystyk publicznych). Podczas zajęć student nabywa umiejętność pozyskania, przygotowania i interpretacji zbiorów danych do analizy, przeprowadzenia obliczeń w programie IBM SPSS Statistics w zakresie podstawowych miar do opisu i diagnozy zjawisk społecznych i politycznych, a także stosowania metod do badania związków oraz zależności statystycznej. Student będzie potrafił interpretować wyniki obliczeń przygotowanych w programie IBM SPSS Statistics, samodzielnie przygotować zbiór danych do analizy, przeprowadzić na jego podstawie obliczenia w programie, przede wszystkim w zakresie podstaw statystyki opisowej oraz metod opierających się na wnioskowaniu statystycznym. Ponadto studenci po odbyciu kursu adekwatnie będą interpretowali wyniki obliczeń przygotowanych w programie IBM SPSS Statistics oraz tworzyli proste raporty i prezentacje według przyjętych zasad technicznych i estetycznych.

W ramach kursu studenci biorą udział w badaniu opinii publicznej (empiryczne badanie ilościowe).

Kurs jest akredytowany przez Predictive Solutions pod patronatem IBM Polska. Zgodnie z Regulaminem Systemu Akredytacji i Certyfikacji wszyscy studenci uczestniczący w akredytowanych zajęciach, po ich zaliczeniu z oceną co najmniej dobrą, uzyskają certyfikat SPSS Technology Junior Expert.

Literatura:

1. Babbie, Earl. Podstawy badań społecznych. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2009.

2. D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013.

3. PRZEWODNIK ESOMAR/WAPOR – SONDAŻE OPINII PUBLICZNEJ I PUBLIKOWANIE WYNIKÓW BADAŃ.

4. Statystyczny drogowskaz 1. Red. Bedyńska, Sylwia; Cypryańska, Marzena . Warszawa: Wydawnictwo Akademickie SEDNO, 2013.

5. IBM SPSS Statistics 27 — skrócony podręcznik.

6. Lissowski, Grzegorz; Haman, Jacek; Jasiński, Mikołaj. Podstawy statystyki dla socjologów Tom 2 Zależności statystyczne. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar, 2011.

7. Lissowski, Grzegorz; Haman, Jacek; Jasiński, Mikołaj. Podstawy statystyki dla socjologów Tom 3 Wnioskowanie statystyczne. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar, 2011.

8. Materiały wideo i prezentacje dostępne na platformie Kampus.

--------------------------------

1/ C. Seale, Wykorzystanie komputera w analizie danych jakościowych, [w:] Prowadzenie badań jakościowych, D. Silverman (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.

2/ G. Gibbs, Analizowanie danych jakościowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011, Rozdział 4. Kodowanie tematyczne i kategoryzacja.

3/ M.B. Miles, A.M. Huberman, Analiza danych jakościowych, Wydawnictwo „Transhumana”, Białystok 2000.

Efekty uczenia się:

WIEDZA

Rozumie znaczenie analizy danych dla zrozumienia przemian życia społecznego w perspektywie historycznej i współczesnej (K_W02).

Zna dane ilościowe i jakościowe obrazujące warunki i formy uczestnictwa w życiu społecznym na różnych jego poziomach (K_W03).

Zna dane ilościowe i jakościowe dotyczące wybranych zjawisk władzy, polityki, administracji oraz prawa w wymiarze polskim, europejskim i światowym (K_W04).

Zna dane obrazujące aktualny stan demokracji i społeczeństwa obywatelskiego. (K_W05).

UMIEJĘTNOŚCI

Potrafi posługiwać się danymi w celu identyfikacji przyczyn i przebiegu zjawisk dotyczących sfery polityki (K_U02).

Potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną z zakresu nauki o polityce oraz powiązanych z nią dyscyplin w celu analizowania i interpretowania zjawisk i procesów w obszarze polityki (K_U03).

Potrafi samodzielnie zdobywać wiedzę i rozwijać swoje profesjonalne umiejętności, korzystając z różnych źródeł (w języku rodzimym i obcym) i nowoczesnych technologii (ICT) (K_U08).

Posiada umiejętność prezentowania własnych pomysłów, uzasadniać je oraz konfrontować z poglądami innych studentów i różnych autorów (K_U09).

Ma umiejętność gromadzenia, hierarchizowania, przetwarzania informacji oraz tworzenia typowych prac pisemnych w języku polskim oraz języku obcym dotyczących zagadnień szczegółowych z wykorzystaniem podstawowych pojęć teoretycznych oraz różnych źródeł (K_U10).

KOMPETENCJE

Jest gotowy pracy indywidualnej i grupowej w zakresie realizacji projektów badawczych i społecznych opartych na analizie danych (K_K02).

Metody i kryteria oceniania:

Warunkiem zaliczenia kursu jest samodzielne wykonanie przez studenta wszystkich aktywności kursowych, a w szczególności zapoznanie się z tekstami omawiającymi poszczególne zagadnienia dotyczące Analizy danych społecznych, zapoznanie się z prezentacjami oraz materiałami multimedialnymi, realizacja zadań zleconych przez prowadzącego kurs oraz udział w dyskusjach akademickich.

Wszystkie ww. czynności należy wykonać we wskazanych terminach. W przypadku dyskusji akademickich prowadzący może je wcześniej zakończyć o czym informuje uczestników kursu.

W ramach każdego z omawianych modułów (łącznie 4), student może uzyskać maksymalnie 25 punktów. Punkty uzyskuje się za poprawnie zrealizowane zadania oraz udział w dyskusjach akademickich. Maksymalnie w trakcie całego kursu w części podstawowej można uzyskać 100 punktów.

W ramach modułu III student może uzyskać punkty dodatkowe, jeżeli opracowany przez niego kwestionariusz wywiadu CAWI zostanie zakwalifikowany w drodze głosowania do trzech najwyżej punktowanych. W tego typu przypadku autor najlepszej ankiety otrzyma 10 dodatkowych punktów, zaś studenci którzy zajęli 2 i 3 miejsce odpowiednio 7 i 5 punktów.

W ramach kursu studenci biorą udział w badaniu opinii publicznej (empiryczne badanie ilościowe).

Praktyki zawodowe:

Brak

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-01-28
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Kurs internetowy, 30 godzin, 20 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Robert Staniszewski
Prowadzący grup: Robert Staniszewski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Kurs internetowy - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2024-10-01 - 2025-01-26
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Kurs internetowy, 30 godzin, 20 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Robert Staniszewski
Prowadzący grup: Robert Staniszewski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Kurs internetowy - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.0.4.0-7ba4b2847 (2024-06-12)