Budując program V już edycji Warsztatów Analitycznych opieraliśmy się na sugestiach uczestników poprzednich edycji, a także opiniach przekazywanych nam podczas bezpośrednich kontaktów z pracownikami naukowymi. Mamy nadzieję, że każdy z Państwa, niezależnie od reprezentowanej dziedziny naukowej, znajdzie wśród oferowanych przez nas linii tematycznych propozycje ciekawe i przydatne w Państwa działalności badawczej.

W tej edycji Warsztatów przygotowaliśmy dla Państwa dwa tematy.

Tematyka warsztatów

czas trwania zajęć:
dzień pierwszy, 7 września — 10:30-17:30,
dzień drugi, 8 września — 9:00-16:00.

temat: Wprowadzenie w wielowymiarową analizę danych — modele regresyjne

prelegent: dr Sylwia Bedyńska, Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej

wymagania wstępne: Podstawowa znajomość statystyki i obsługi programu SPSS.

Zajęcia te adresujemy do osób, które chcą lepiej poznać techniki statystyczne, aby dzięki nim bardziej efektywnie stosować techniki wielowymiarowe. To przybliżenie technik wielowymiarowych ma rozszerzyć możliwości predykcji i wychodzi poza prosty opis statystyczny.

Tematyka zajęć obejmie głównie takie techniki, jak: analiza regresji, analiza regresji logistycznej.

Na przykładzie regresji będziemy zapoznawać się z korzyściami analizy wielowymiarowej. Jednak będziemy chcieli zwrócić uwagę na zagrożenia, jakie niesie za sobą niewłaściwe posługiwanie się tego typu technikami, bez ich wystarczającej znajomości.

W praktyce często słyszy się, że klasyczna analiza regresji jest prosta, że nie przysparza problemów. Zwykle wiele osób zaczyna i kończy na interpretacji współczynników regresji, a zrozumienie założeń analizy regresji, umiejętność radzenia sobie z problemami w danych, jak i umiejętność właściwej interpretacji wyników jest kluczem do efektywnego korzystania z technik wielowymiarowych.

Podczas zajęć na praktycznych przykładach zajmiemy się zarówno prostą regresją dwóch zmiennych, jak i budowaniem złożonych modeli z wykorzystaniem regresji wielorakiej. Pokażemy, że jeśli zmienna zależna jest jakościowa (zainteresowanie lub brak zainteresowania), to trzeba zastosować inne techniki, np. regresję logistyczną. Podobnie jak przy regresji wielorakiej zostaną omówione zalety i wady tej metody, problemy jakie mogą się pojawić przy korzystaniu z niej, itp.

temat: Złożone schematy doboru próby — PASW Complex Samples

prelegent: dr Jolanta Perek-Białas, Szkoła Główna Handlowa

wymagania wstępne: Podstawowa znajomość statystyki i obsługi programu SPSS.

W trakcie zajęć zostanie zaprezentowany moduł PASW Complex Samples (dawniej: SPSS Complex Samples). PASW Complex Samples umożliwia: zaplanowanie losowania, wylosowanie próby, automatyczne utworzenie wag, ale także odtworzenie planu losowania. Jednak, co jest istotne dla wszystkich, którzy stosują dobór losowy w swoich badaniach, moduł ten umożliwia przede wszystkim przeprowadzenie różnych analiz statystycznych uwzględniających złożone sposoby doboru próby.

Zajęcia te kierujemy do osób, które chcą poznać techniki losowania oraz sposoby analizowania danych z uwzględnieniem informacji o zastosowanych w badaniach schematach doboru próby, aby dzięki temu poprawnie szacować błędy statystyczne dla interesujących statystyk.

Ponieważ obecnie często analizuje się dane bez uwzględnienia faktu, że próby są losowe, będziemy chcieli pokazać różnice w wynikach analiz przy zastosowaniu PASW Complex Samples i bez uwzględniania założeń losowania. To wprowadzenie w świat losowania z PASW Complex Samples ma głównie pokazać możliwości zastosowania wiedzy z metody reprezentacyjnej w praktyce, gdyż zajęcia będą dotyczyć: losowania prostego, warstwowego, zespołowego, warstwowo-zespołowego, jedno- i wieloetapowego.

Ponadto pokażemy jak policzyć za pomocą PASW Complex Samples różne miary (np. efekt planu losowania), aby ocenić efektywność zastosowania określonych schematów losowania w badaniach. Podczas zajęć oprócz poznania różnych typów i technik doboru próby zajmiemy się odtwarzaniem planów losowania, ale też wykonaniem różnych analiz statystycznych (m.in. budowaniem tabel częstości, liczeniem różnych statystyk opisowych, tworzeniem tabel krzyżowych, czy budowaniem modeli regresyjnych), jednocześnie porównując wyniki tych analiz przy zastosowaniu modułu PASW Complex Samples i bez uwzględnienia informacji o losowaniu, czyli stosując standardowe opcje analityczne. Tym samym omówione będą raporty wynikowe z miarami, które są dodatkowo obliczane, gdy zastosujemy moduł PASW Complex Samples.