Preuzmite PDFPreuzmite PDF za ispis

 

 
 

Detaljni izvedbeni plan
Akademska godina 2016. / 2017. Semestar Ljetni
Studij Preddiplomski sveučilišni studij sociologije Godina
studija		 2.

I. OSNOVNI PODACI O PREDMETU
Naziv predmeta Modeli analize varijance
Kratica predmeta SOCP4-5 Šifra predmeta 97924
Status predmeta Obvezni ECTS bodovi 5
Preduvjeti za upis predmeta Nema
Ukupno opterećenje predmeta
Vrsta nastave Ukupno sati
Predavanja 30
Seminari 15
Vježbe 30
Mjesto i vrijeme održavanja nastave HKS – prema objavljenom rasporedu

II. NASTAVNO OSOBLJE
Nositelj predmeta
Ime i prezime Jadranka Kraljević
Akademski stupanj Doktorica znanosti Zvanje Docent
Kontakt e-mail jakicakr@gmail.com Telefon +385 (1)
Konzultacije Prema objavljenom rasporedu

III. DETALJNI PODACI O PREDMETU
Jezik na kojem se nastava održava Hrvatski
Opis
predmeta

Ciljevi predmeta:

Stjecanje znanja i sposobnosti upotrebe ANOVA modela analize podataka na razini razumijevanja, planiranja istraživanja i provedbe analize.

Sadržaj predmeta:

Uvod u statističko zaključivanje. Testiranje hipoteza. Jednosmjerna ANOVA bez ponavljanih mjerenja. Provjera pretpostavki modela. Naknadne usporedbe. Intervali pouzdanosti. Praktična interpretacija rezultata. Transformacije rezultata. Neparametrijske metode. Jednosmjerna ANOVA s ponavljanim mjerenjima. Dvosmjerna ANOVA. Višesmjerna ANOVA. Interakcija i njena interpretacija. Analiza kovarijance. Mješoviti modeli s križanim fiksnim i slučajnim faktorima.
Očekivani ishodi
učenja na razini
predmeta		 1. Osmisliti istraživački problem primjeren za provedbu modela analize varijance 2. Postaviti hipotezu uz određeni istraživački problem 3. Procijeniti prikladnost određenih statističkih modela istraživačkom problemu 4. Utvrditi preduvjete primjene modela analize varijance 5. Izračunati parametre modela matematički i koristeći statistički paket (softver) 6. Prikazati rezultate dobivene primjenom određenog statističkog modela 7. Interpretirati rezultate dobivene primjenom određenog statističkog modela
Literatura
Obvezna

Doncaster, P. i Davey, A.J.H. (2007). Analysis of variance and covariance. Cambridge: Cambridge University Press. Braver, S.L., MacKinnon, D.P. i Page, M. (2003). Levine’s guide to SPSS for analysis of variance. Psychology Press.; Milas, G. (2005). Istraživačke metode u psihologiji i drugim društvenim znanostima. Jastrebarko: Naklada Slap.; Petz, B., Kolesarić, V., Ivanec, D. (2012). Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. Jastrebarsko. Naklada Slap.

 
Dopunska

Braver, S.L., MacKinnon, D.P. i Page, M. (2003). Levine’s Guide to SPSS for Analysis of Variance. Psychology Press.; Howell, D.C. (2010). Statistical Methods for Psychology. Belmont, CA: Wadsworth, Cengage Learning. 
Način ispitivanja i ocjenjivanja
Polaže seDa Isključivo kontinuirano praćenje nastaveNe Ulazi u prosjekDa
Preduvjeti za dobivanje
potpisa i polaganje
završnog ispita

Redovito pohađanje nastave (prisutnost na najmanje 70% nastave)
Stjecanje minimalno 35% bodova (od ukupno 100 bodova) tijekom nastave (kolokviji)
Način polaganja ispita

Kontinuirano vrednovanje studentskog rada kroz nastavne aktivnosti
Završni pismeni ispit (minimum za prolaz na pismenom ispitu je 50% točne riješenosti)
Način ocjenjivanja

Način stjecanja bodova:
1. Nastavne aktivnosti – 70% ocjene
a) Kolokvij 1 – 40%
b) Kolokvij 2 – 30%
2. Završni ispit – 30 % ocjene

Brojčana ljestvica ocjenjivanja studentskog rada:
izvrstan (5) – 90 do 100% bodova
vrlo dobar (4) – 80 do 89,9% bodova
dobar (3) – 65 do 79,9% bodova
dovoljan (2) – 50 do 64,9% bodova
nedovoljan (1) – 0 do 49,9 % bodova
Detaljan prikaz ocjenjivanja unutar Europskoga sustava za prijenos bodova
VRSTA AKTIVNOSTI ECTS bodovi - koeficijent
opterećenja studenata		 UDIO
OCJENE
(%)
Pohađanje nastave 1.9 0
Kolokvij-međuispit 1.24 40
Kolokvij-međuispit 0.93 30
Ukupno tijekom nastave 4.07 70
Završni ispit 0.93 30
UKUPNO BODOVA (nastava+zav.ispit) 5 100
Datumi kolokvija 5. i 13. termin nastave
Datumi ispitnih rokova Prema objavljenom rasporedu

IV. TJEDNI PLAN NASTAVE
Predavanja
Tjedan Tema
1. Statističko zaključivanje i testiranje hipoteza. Statistička snaga testa.
2. Uvod u analizu varijance i jednosmjerna ANOVA-nezavisni rezultati.
3. Izračunavanje zbrojeva kvadrata i F-omjera. F-distribucija.
4. Provjera pretpostavki modela. Apriori i naknadne (višestruke ) usporedbe.
5. Jednosmjerna ANOVA s ponavljanim mjerenjima. Matrica varijanci i kovarijanci.
6. Složena analiza varijanci. Faktorijalni nacrt. Dvosmjerna ANOVA- nezavisni rezultati. Višesmjerna ANOVA.
7. Intervali pouzdanosti i veličina učinka.
8. Transformacija rezultata. Interpretacija rezultata i znanstveno izvještavanje.
9. Složena analiza varijance - isti ispitanici, dvije nezavisne varijable.
10. Glavni efekti, interakcija, jednostavni efekti i interpretacija rezultata.
11. Mješoviti nacrti i interpretacija rezultata.
12. Analiza kovarijance.
13. Višestruke usporedbe, snaga i veličina učinka.
14. Multivarijantna analiza varijance.
15. Multivarijantna analiza varijance i kovarijance.
Seminari
Tjedan Tema
1. Statističko zaključivanje - mjere povezanosti i testiranje razlike (veličina efekta).
2. T-raspodjela, testiranje razlike između aritmetičkih sredina.
3. Pretpostavke analize varijance, narušene pretpostavke. Što učiniti kada su pretpostavke narušene?
4. Planirani kontrasti i post hoc testovi. Izbor testova.
5. Analiza trenda.
6. Neparametrijske metode.
7. Ponovljena mjerenja.
8. Kontrasti i veličina učinka u ponovljenim mjerenjima.
9. Dvosmjerna ANOVA.
10. Glavni efekti, interakcija, jednostavni efekti - što nam je i u kojem slučaju zanimljivo.
11. Mješoviti nacrt - interpretacija rezultata i izvještavanje.
12. Kada koristimo analizu kovarijance? Preduvjeti za provedbu analize kovarijance. Prednosti i nedostaci, interpretacija. Uloga kovarijate.
13. Multivarijantna analiza varijance.
14. Multivarijantna analiza varijance i kovarijance.
15. Kada i zašto koristimo MAN(C)OVU?
Vježbe
Tjedan Tema
1. Zadatci na temu predavanja (Testiranje razlika između dviju aritmetičkih sredina. Zaključivanje o statističkoj značajnosti razlika).
2. Zadatci na temu predavanja (Jednosmjerna ANOVA – nezavisni rezultati, određivanje F-omjera i statističko zaključivanje).
3. Jednosmjerna ANOVA-nezavisni rezultati, korištenje računalne učionice - primjena SPSS statističkog programa.
4. Zadatci na temu predavanja - naknadne i višestruke usporedbe i interpretacija rezultata, korištenje računalne učionice - primjena SPSS statističkog programa.
5. Kolokvij.
6. Zadatci na temu predavanja jednosmjerna ANOVA s ponovljenim mjerenjima. Neparametrijske metode. Korištenje računalne učionice prema potrebi.
7. Zadatci na temu predavanja dvosmjerna ANOVA, nezavisni rezultati, korištenje računalne učionice - primjena SPSS statističkog programa.
8. Glavni efekti, interakcija, jednostavni efekti, interpretacija, korištenje računalne učionice.
9. Zadatci na temu predavanja dvosmjerna ANOVA - isti ispitanici, dvije nezavisne varijable, korištenje računalne učionice - primjena SPSS statističkog programa.
10. Interpretacja interakcije, korištenje računalne učionice-primjena SPSS statističkog programa.
11. Višesmjerna ANOVA,miješani nacrt, korištenje računalne učionice - primjena SPSS statističkog programa, prema potrebi.
12. Zadatci na temu predavanja analiza kovarijance, kovarijata, korištenje računalne učionice - primjena SPSS statističkog programa.
13. Kolokvij.
14. Mješoviti modeli s križanim fiksnim i slučajnim faktorima, korištenje računalne učionice - primjena SPSS statističkog programa prema potrebi.
15. Mješoviti modeli s križanim fiksnim i slučajnim faktorima, korištenje računalne učionice prema potrebi - primjena SPSS statističkog programa.