ECTS Informacijski paket za akademsku godinu 2024. / 2025.

Primijenjena statistika

 

Naziv
Primijenjena statistika
Organizacijska jedinica
Primijenjena kognitivna znanost
ECTS
5
Šifra
251795
Semestri
zimski
Nastavnici
Satnica
Predavanja
15
Seminar
15
Auditorne vježbe
30

Cilj
Kolegij ima za cilj upoznati studente sa širokim rasponom statističkih metoda i tehnika koje se koriste u kognitivnim znanostima. Do kraja kolegija, studenti će moći objasniti logiku statističkog pristupa u kognitivnoj znanosti. Također, studenti će moći izabrati i primijeniti odgovarajuće deskriptivne i inferencijalne metode u procesu statističke analize podataka, te interpretirati i kritički ocijeniti rezultate statističke analize. Do kraja kolegija, studenti će steći praktično znanje o analizi podataka i korištenju statističkih programa.
Sadržaj
  1. Uloga i područja statistike, tipovi varijabli.
  2. Deskriptivna statistika - distribucije, mjere centralne tendencije, mjere varijabilnosti.
  3. Deskriptivna statistika - individualni rezultati.
  4. Procjena parametara - uzorak i populacija, intervali pouzdanosti.
  5. Testiranje hipoteza, veličina učinka.
  6. Usporedba dvije aritmetičke sredine - t-test.
  7. Usporedba dvije aritmetičke sredine - neparametrijski testovi.
  8. Usporedba više grupa - jednosmjerna analiza varijance.
  9. Usporedba više grupa - Zavisna ANOVA.
  10. Usporedba više grupa - višesmjerna ANOVA.
  11. Analiza kategorijalnih podataka - hi-kvadrat test.
  12. Korelacija - Pearsonova, Spearmanova, koeficijenti kontigencije, ostale mjere povezanosti.
  13. Višestruka regresija, parcijalni regresijski koeficijenti.
  14. Statistika u mjerenju
  15. Uvod u multivarijatne analize.

Ishodi učenja
  1. Opisati razloge i važnost primjene statistike u znanosti i primijenjenim istraživanjima.
  2. Odabrati i izračunati adekvatnu mjeru prave vrijednosti mjerenja i primjerene mjere varijabliteta iz skupa podataka.
  3. Nacrtati grafičke prikaze primjerene pojedinim koracima statističke analize.
  4. Objasniti logiku testiranja nul-hipoteze.
  5. Objasniti logiku računa, primijeniti i interpretirati t-test i analizu varijance pri testiranju statističke značajnosti razlika.
  6. Izabrati adekvatan postupak hi-kvadrat testa pri testiranju razlika među distribucijama rezultata, i interpretirati dobivene rezultate.
  7. Objasniti logiku računa povezanosti među varijablama, izabrati i izračunati primjereni koeficijent korelacije te adekvatno interpretirati dobivene ishode.
  8. Primijeniti račun povezanosti u predviđanju rezultate u jednoj varijabli na temelju poznavanja rezultata u drugim varijablama.
  9. Objasniti uvjete primjene parametrijskih i neparametrijskih postupaka te analizirati prikupljene podatke većinom postupaka iz porodice neparametrijske statistike te interpretirati dobivene ishode.
  10. Objasniti logiku i primijeniti izračun veličine učinka.
  11. Izabrati adekvatnu statističku analizu s obzirom na korišteni nacrt istraživanja.
Metode podučavanja
Predavanja, Vježbe, Seminari
Metode ocjenjivanja
Kolokviji, Pismeni ispit

Obavezna literatura
  1. Navarro, D.J., & Foxcroft, D.R- (2022). learning statistics with jamovi: a tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.75). DOI: 10.24384/hgc3-7p15 www.learnstatswithjamovi.com
  2. Aron, A., Aron, E. N., & Coups, E. J. (2009). Statistics for psychology (5th Ed.). Pearson Education.
Dopunska literatura
  1. Petz, B., Kolesarić, V., & Ivanec, D. (2012). Petzova statistika. Osnovne statističke metode za nematematičare. Naklada Slap.
  2. Spiegelhalter, J. D. (2019) The art of statistics: learning from data. Pelican, Penguin Books.
  3. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th Ed.). SAGE Publications.

Obavezan predmet na studijima
Novi i reformirani studiji
  1. Primijenjena kognitivna znanost, sveučilišni diplomski jednopredmetni studij, 1. semestar