Izbirni in zunanji predmeti >>> KZ: Uvod v statistiko

Hitre povezave

Predstavitev predmeta Uvod v statistiko (program Kognitivna znanost)Na vrh

Študent pridobi osnovna znanja iz analize podatkov. Nauči se opisati podatke, rezultate smiselno tabelarično in grafično prikazati in pridobi temeljne veščine pri delu z računalnikom (izvajanje opisne univariatne in bivariatne statistike s programi, kot sta MS Excel in R). S tem znanjem je usposobljen za branje in razumevanje znanstvene in strokovne literature ter kritično evalvacijo korektnosti izvedenih obdelav podatkov. Zna uporabiti pridobljeno znanje v pripravi in izvedbi empiričnih raziskav in pri praktičnem delu.

Učna enota prispeva k razvoju naslednjih splošnih in specifičnih kompetenc: Poznavanje metodoloških orodij in eksperimentalnih pristopov na izbranem področju.

Pri predmetu se slušatelji seznanijo z naslednjimi vsebinami:

Izvajalca predmetaNa vrh

Predavanja:
izr. prof. dr. Gregor Sočan
Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, Oddelek za psihologijo
soba 122
tel.: 01 214 1184
e-mail: gregor.socan@ff.uni-lj.si

Vaje:
asist. Kaja Hacin Beyazoglu
Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, Oddelek za psihologijo
soba 120a
tel.: 01 241 1152
e-mail: kaja.hacin@ff.uni-lj.si

Študijska literaturaNa vrh

Osnovni učbenik

Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2013). Statistics for the behavioral sciences (9th ed.). Belmont, CA: Wadsworth Cengage Learning.
V poštev pridejo poglavja 1-12, 15, 16.1-16.2, 17, Appendix E.

Še dva priporočena in prosto dostopna učbenika sta:

Howell, D. C. (več izdaj). Statistical methods for psychology. Wadsworth, Cengage Learning. Howell - e-knjiga

Navarro, D. (več izdaj). Learning statistics with R: A tutorial for psychology students and other beginners. Navarro - e-knjiga

Pomagate si lahko tudi z drugimi učbeniki osnovne statistike.

Zanimiva spletna vira:

Študenti vnaprej (pred predavanji ali vajami z določeno vsebino) iz učbenikov naštudirajo vsebino, ki se bo obravnavala na predavanjih in vajah. Tako lažje sledijo predavanjem, aktivno sodelujejo in utrjujejo s samostojnim učenjem predelane koncepte. Na vajah študenti rešujejo statistične probleme. Predhoden samostojni študij literature olajša vključitev v predavanja in vaje ter dvigne uspešnost pri predmetu.

Gradiva za predavanja in vaje

1. predavanje (22. 10.): Opisna statistika; poskusite prebrati prvi dve poglavji (do str. 67) v G&W.

3. predavanje, 5.11.:
G&W, pogl. 5-7 (predvsem pogl. 7, Probability and Samples: The Distribution of Sample Means).
Gradivo:
Vzorčenje: .pdf
Ocenjevanje parametrov: .pdf

Za 12. 11.:
Preizkušanje domnev: .pdf ; gl. tudi poglavje 8 v G&W.

Za 19. 11.:
Linearna regresija: .pdf ; gl. tudi pogl. 16.1-16.2 v G&W.
Za 26. 11.:
Mere povezanosti: .pdf ; (s popravki 3. 12.); gl. tudi pogl. 15 in 17 v G&W.

Za 10. 12.:
Uni- in bivariatni testi: .pdf ; gl. tudi pogl. 9-11 in appendix E v G&W.

Za 17. 12.2020:
Uvod v analizo variance: .pdf ; gl. tudi pogl. 12 (ter 13.1 in 14.1) v G&W.

Na vajah študenti uporabljajo lastni prenosni računalnik z nameščenima programoma za obdelavo podatkov MS Excel in R/RStudio.

Namestitev programov R in RStudio

Povezava za R
Povezava za Rstudio
Ker se programa medsebojno navezujeta, je nujno najprej namestiti R in za tem RStudio!

Podatki

Podatkovna datoteka za vaje
Podatki za ponovitev snovi (ponovitev.csv)

Materiali za delo v Rju

R priročnik za opisno statistiko
Gradivo za statistično sklepanje v Rju (nazadnje posodobljeno 26. 5. 2017)

Domače naloge

1. domača naloga
2. domača naloga
3. domača naloga
4. domača naloga
5. in 6. domača naloga

OcenjevanjeNa vrh

Končna ocena je sestavljena iz pisnega izpita, ki ima praktični del (reševanje nalog; prispeva 50 % k oceni) in teoretični del (odgovarjanje na vprašanja iz statistične teorije; 50 %).

Podatki za izpit

... bodo na voljo na dan izpita (7. 9. 2021 med 11:00 in 12:30).

Izpitni roki

Bodo objavljeni v VISu.