5027719568

(14)    Cele kształcenia

Wprowadzenie studentów do zagadnień związanych z analizą regresji oraz rozwinięcie umiejętności użycia pakietu statystycznego w analizie danych. Zapoznanie studentów z sytuacjami badawczymi, w których analiza regresji jest uzasadniona.

Nauczanie studentów podstaw algebraicznych analizy regresji, wykonywania analizy regresji za pomocą pakietu statystycznego, oraz poprawnej interpretacji wyników analizy regresji.

(15)    Treści programowe

Przypomnienia podstawowych pojęć statystyk opisowych i inferencyjnych. Regresja prosta, jej podstawowe założenia i sposoby weryfikacji tych założeń. Regresja wielokrotna oraz metody selekcji modelu regresji. Diagnostyka modelu regresji, interakcje, modele drugiego i wyższego rzędu. Regresja wielokrotna z dyskretnymi zmiennymi wyjaśniającymi. Wprowadzenie do modelu regresji logistycznej. Interpretacja wyników analizy regresji. Omawiane metody będą zilustrowana za pomocą pakietu statystycznego SPSS.

(16) Wykaz literatury

A.    Literatura wymagana do ostatecznego zaliczenia zajęć (zdania egzaminu):

Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied Linear Statistical Models (5"¹ Ed.). Boston: Irwin. Rozdziały 1 do 4, rozdziały 6 do 11, rozdział 14.

Konarski, R. (2004). Regresja wielokrotna: diagnostyka i selekcja modelu regresji. Uniwersytet Gdański, PBS Sopot - materiał powielony.

B.    Literatura uzupełniająca

Górniak, J., Wachnicki, J. (2010 lub starsze). Pierwsze kroki w analizie danych SPSS for Windows wydanie 6. Kraków: SPSS Polska.

(17) Efekty kształcenia (obszarowe i kierunkowe)

algebrą modelu re-gresji

(17 A) Wiedza

Ma pogłębioną i uporządkowaną wiedzę na temat obszarów zastosowań i algebry modelu regresji Zna terminologię używaną w analizie regresji oraz jej zastosowanie na poziomie rozszerzonym

Ma wiedzę na temat ograniczeń i interpretacji wyników analizy regresji_

(17 B) Umiejętności

Potrafi przygotować dane statystyczne w celu przeprowadzenia analizy regresji Potrafi wykorzystać pakiet SPSS w celu obliczenia parametrów modelu regresji

Potrafi wykonać analizy diagnostyczne w celu korekty naruszenia założeń modelu regresji_

(17 C) Kompetencje społeczne (postawy)

Ma pogłębioną świadomość poziomu swojej wiedzy i umiejętności, rozumie potrzebę ciągłego rozwoju osobistego i zawodowego

Jest gotowy do podejmowania wyzwań zawodowych i osobistych; wykazuje aktywność, podejmuje trud i odznacza się wytrwałością w podejmowaniu indywidualnych i zespołowych działań profesjonalnych w zakresie psychologii; angażuje się we współpracę Samodzielnie podejmuje i inicjuje działania badawcze

(18) Kontakt

psyrko@ug.edu.pl