Naziv
Multivarijatne metode: dimenzionalni modeli
Organizacijska jedinica
Odsjek za psihologiju
ECTS bodovi
5
Šifra
118177
Semestri izvođenja
zimski
Jezik izvođenja
hrvatski
Satnica
Predavanja
30
Vježbe u praktikumu
30

Cilj
Nakon odslušanog kolegija očekuje se da će studenti moći odabrati i prosuditi prikladnost i teorijske pretpostavke odabranih metoda za multivarijatnu analizu podataka u skladu s istraživačkim problemom, izračunati sve potrebne statističke parametre te interpretirati rezultate provedenih analiza.
Sadržaj
  1. Uvodno predavanje – osnovni pojmovi multivarijatne statistike
  2. Faktorska analiza – osnovni pojmovi i teorijske pretpostavke za provođenje analize
  3. Faktorska analiza – osnovni koraci u provedbi analize: podobnost matrice, metode ekstrakcije, značajnost faktora
  4. Faktorska analiza – osnovni koraci u provedbi analize: rotacija faktora, analize višeg reda
  5. Faktorska analiza – interpretacija rezultata i validacija dobivenih rezultata
  6. Faktorska analiza – provedba faktorske analize u programu SPSS
  7. Klaster analiza - osnovni pojmovi i teorijske pretpostavke za provođenje analize
  8. Klaster analiza – osnovni koraci u provedbi analize
  9. Klaster analiza – provedba klaster analize u programu SPSS
  10. Klaster analiza - interpretacija rezultata i validacija dobivenih rezultata
  11. Multidimenzionalno skaliranje - osnovni pojmovi i teorijske pretpostavke za provođenje analize
  12. Multidimenzionalno skaliranje – osnovni koraci u provedbi
  13. Multidimenzionalno skaliranje - interpretacija rezultata i validacija dobivenih rezultata
  14. Multidimenzionalno skaliranje – provedba analize u programu SPSS
  15. Iskustva i primjeri primjene metoda za analizu dimenzionalnosti skupova varijabli

Ishodi učenja
  1. Objasniti osnovne pojmove i koncepte vezane uz multivarijatne metode za analizu podataka.
  2. Prepoznati istraživačke probleme čije rješavanje zahtjeva primjenu metoda za multivarijatnu analizu primarno usmjerenih na analize dimenzionalnosti unutar skupova varijabli.
  3. Objasniti osnovne teorijske pretpostavke, logiku i namjenu faktorske analize te interpretirati rezultate samostalno provedene analize.
  4. Objasniti osnovne teorijske pretpostavke, logiku i namjenu klaster analize te interpretirati rezultate samostalno provedene analize.
  5. Objasniti osnovne teorijske pretpostavke, logiku i namjenu multidimenzionalnog skaliranja analize te interpretirati rezultate samostalno provedene analize.
  6. Identificirati metodološke faktore koji mogu utjecati na prikladnost i valjanost rezultata provedenih multivarijatnih metoda za analizu podataka
Metode podučavanja
Nastava se odvija kroz predavanja i vježbe. U okviru vježbii studenti u računalnom statističkom programu provode svaku od multivarijatnih analiza te pišu seminarski izvještaj koji uključuje interpretaciju rezultata.
Metode ocjenjivanja
Konačna ocjena formira se na osnovi ocjena tri seminarska izvještaja koji uključuju samostalnu analizu i interpretaciju rezultata zadanog istraživanja uz primjenu tri različite multivarijatne analize. Prema potrebi može se uključiti i završni usmeni ispit. Na konačnu ocjenu utječe aktivnost studenata tijekom semestra (10%) te svaki od tri seminarska izvještaja sa po 30%.

Obavezna literatura
  1. Aldenderfer, M. S. i Blashfield, R. K. (1986). Cluster Analysis. Beverly Hills: Sage Publications.
  2. Kruskal,J.B., Wish, M. (1978). Multidimensional scaling. Sage Publications, London
  3. Norusis,M.J. (1993). SPSS for Windows - Professional Statistics; Release 6.0. (Poglavlja 3, 4 i 7: Cluster Analysis; Cluster Analysis for Large Files; Multidimensional scaling. In: SPSS for Windows - Professional Statistics. Chicago: SPSS Inc.
  4. Tabachnik, B.G., Fidel, L.S. (2001). Principal Components and Factor Analysis. In: Using Multivariate Statistics. Boston: Allyn and Bacon
Dopunska literatura
  1. Fulgosi, A. (1984). Faktorska analiza. Školska knjiga, Zagreb.
  2. Grimm, L.G., Yarnold, P.R. (Eds.) (1995). Reading and Understanding Multivariate Statistics. American Psyhological Association., Washington.
  3. Lewis-Beck, M.S. (1994). Factor Analysis and Related Techniques. International Handbooks of Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 5, London.

Izborni predmet na studijima
  1. Psihologija, sveučilišni diplomski jednopredmetni studij, 1., 3. semestar
  2. Sociologija, sveučilišni diplomski dvopredmetni studij
  3. Sociologija, sveučilišni diplomski jednopredmetni studij