Analiza statystyczna w pracach badawczych Kierunek studiów: Informatyka
Kod programu: W4-N2IN19.2020

Nazwa modułu: Analiza statystyczna w pracach badawczych
Kod modułu: W4-IN-N2-20-1-ASwPB
Kod programu: W4-N2IN19.2020
Semestr:
  • semestr zimowy 2021/2022
  • semestr letni 2020/2021
Język wykładowy: polski
Forma zaliczenia: zaliczenie
Punkty ECTS: 2
Opis:
Celem modułu jest przedstawienie podstaw analizy danych obejmujące: statystykę opisową, graficzne metody prezentacji danych jakościowych i ilościowych, elementy wnioskowania statystycznego. Treści: 1. Statystyka opisowa: miary przeciętne, zmienności, rozproszenia, asymetrii, analiza korelacji. 2. Graficzne metody prezentacji danych jakościowych i ilościowych: histogram, diagram liczebności, diagram częstości, wykres rozrzutu, wykres ramka-wąsy. 3. Elementy wnioskowania statystycznego: pojęcia hipotezy zerowej, alternatywnej, statystyki testowej, poziomu istotności oraz p-wartości testu. Dobór testu w zależności od hipotezy i danych: test t-Studenta, test Wilcoxona, test Friedmana, test Kruskala-Wallisa, test Fishera, test chi-kwadrat.
Wymagania wstępne:
(brak informacji)
Literatura podstawowa:
1. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych. WNT 2001. 2. M. Sobczyk, Statystyka, PWN, 2020 3. J. Jóźwiak, J. Podgórski, Statystyka od podstaw, PWN, 2019 4. M. Walesiak, E. Gatnar, Statystyczna analiza danych, PWN, 2012
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
Student ma wiedzę na temat miar przeciętnych, miar zmienności, rozproszenia, asymetrii, analizy korelacji i potrafi je stosować. [M_001]
 K_W01 [1/5] K_W09 [1/5] K_U03 [1/5] K_U08 [1/5]
Student ma wiedzę na temat różnych metod graficznej prezentacji danych jakościowych i ilościowych. Potrafi dobrać odpowiedni wykres do danych i stworzyć go. [M_002]
 K_W09 [1/5] K_U01 [1/5]
Student ma wiedzę na temat wnioskowania statystycznego. Potrafi posługiwać się wybranymi testami statystycznymi w celu potwierdzenia istotności stawianych hipotez. Potrafi dobrać odpowiedni test w zależności od stawianej hipotezy i danych. [M_003]
 K_W01 [1/5] K_W09 [1/5] K_U01 [1/5] K_U03 [1/5] K_U09 [1/5]
Potrafi wykorzystać wybrany program do przeprowadzenia analizy statystycznej i dla potwierdzenia stawianych hipotez. Na podstawie otrzymanych wyników eksperymentalnych potrafi wyciągnąć wnioski i potwierdzić ich istotność statystyczną. [M_004]
 K_U01 [1/5] K_U03 [1/5] K_U07 [1/5] K_K04 [1/5]
Typ Opis Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji
Zaliczenie sprawozdań [W_001]
Opracowanie sprawozdań w formie pisemnej oraz ustne ich zaliczenie w określonym terminie jako weryfikacja umiejętności nabytych podczas rozwiązywania problemów.
 M_001 M_002 M_003 M_004
Sprawdzian pisemny [W_002]
Weryfikacja wiedzy i umiejętności na podstawie analizy rozwiązań zadań w trakcie sprawdzianu pisemnego.
 M_001 M_002 M_003
Rodzaj prowadzonych zajęć Praca własna studenta Sposoby weryfikacji
Typ Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) Liczba godzin Opis Liczba godzin
wykład [Z_001]
Wykład prezentujący pojęcia i fakty z zakresu treści programowych wymienionych w opisie modułu i ilustrujący je licznymi przykładami
 10
Samodzielne studiowanie wykładów i wskazanej w sylabusie literatury
 20 Sprawdzian pisemny [W_002]
laboratorium [Z_002]
Laboratorium, w trakcie którego studenci wykonują z pomocą prowadzącego ćwiczenia kształtujące umiejętności wymienione w zestawie efektów kształcenia modułu
 10
Samodzielne doskonalenie umiejętności wymienionych w zestawie efektów kształcenia modułu
 20 Zaliczenie sprawozdań [W_001] Sprawdzian pisemny [W_002]
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)