ECTS Informacijski paket za akademsku godinu 2023. / 2024.

Primijenjena statistika

 

Naziv
Primijenjena statistika
Organizacijska jedinica
Primijenjena kognitivna znanost
ECTS
5
Šifra
251795
Semestri
ljetni
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. Diskretne i kontinuirane varijable; Funkcije raspodjele i gustoće vjerojatnosti.
  2. Centralni granični teorem i normalna distribucija.
  3. Mjere centralne tendencije; Mjere varijabilnosti.
  4. Uzorak i populacija; Slučajni uzorak i bootstrapping.
  5. Procjena intervala; Intervali pouzdanosti.
  6. Testiranje nul-hipoteze; t-test.
  7. Veličina efekta i statistička snaga.
  8. Jednosmjerna analiza varijance; Faktorijalna analiza varijance.
  9. Zavisna ANOVA; MANOVA; ANCOVA.
  10. Hi-kvadrat test.
  11. Pearsonova korelacija; Spearmanova korelacija.
  12. Regresija i parcijalna korelacija.
  13. Koeficijenti kontigencije; Intraklasna korelacija; Ostale mjere povezanosti.
  14. Permutacijski i neparametrijski testovi.
  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 statističke snage i veličine učinka.
Metode podučavanja
Predavanja, Vježbe
Metode ocjenjivanja
Kolokvij, Pismeni ispit

Obavezna literatura
  1. Spiegelhalter, J. D. (2019) The art of statistics: learning from data. Pelican, Penguin Books.
  2. Rohatgi, V. K., & Saleh, A. K. M. E. (2015). An introductio
Dopunska literatura
  1. Lee, P. M. (2012). Bayesian statistics: An introduction (4th ed). Wiley.

Obavezan predmet na studijima
  1. Primijenjena kognitivna znanost, sveučilišni diplomski jednopredmetni studij, 2. semestar