Budując program X 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 cztery tematy.

Czas trwania zajęć:
dzień pierwszy, 1 lutego — 10:30-18:15,
dzień drugi, 2 lutego — 8:30-16:00.

ANALIZA KLIENTA CZ. I: TECHNIKI ANALITYCZNE W SEGMENTACJI RYNKU — PODEJŚCIE A PRIORI I POST HOC
prelegent: prof. Małgorzata Rószkiewicz, Szkoła Główna Handlowa
wymagania wstępne: Podstawowa znajomość statystyki i obsługi programu IBM SPSS Statistics.

Kurs jest pierwszą z części cyklu poświęconego analizie klienta. W ramach zajęć zostaną omówione następujące zagadnienia:
￭ Istota badań ilościowych w obszarze identyfikacji klienta – analiza struktur rynkowych – procedury segmentacyjne;
￭ Wybór podstawy segmentacji;
￭ Pomiar kryteriów obiektywnych i subiektywnych;
￭ Skalowanie kryteriów subiektywnych – skale sumaryczne – analiza rzetelności i jednowymiarowości skal dla identyfikacji postaw konsumenckich, skale czynnikowe (analiza czynnikowa);
￭ Metody wyznaczania segmentów: wyodrębnianie segmentów na podstawie jednego kryterium segmentacji, wyodrębnianie segmentów na podstawie zestawu kryteriów segmentacji - analiza skupień metodą k średnich;
￭ Ocena poprawności rozwiązania;
￭ Profilowanie segmentów – testy porównawcze parametryczne (porównanie średnich) i nieparametryczne (porównanie rozkładów);
￭ Ocena zmiennych profilujących segmenty - analiza dyskryminacji;
￭ Segmentacja z profilowaniem – procedura drzewa klasyfikacyjnego.

MODELOWANIE STRUKTURALNE Z PROGRAMEM AMOS — WYBRANE MODELE RÓWNAŃ STRUKTURALNYCH NA PRZYKŁADACH Z PSYCHOLOGII
prelegenci: dr Karol Karasiewicz, Uniwersytet Gdański,
dr Ryszard Makarowski, Uniwersytet Gdański
wymagania wstępne: Znajomość obsługi systemu Windows.

Kurs przeznaczony jest dla osób nieobeznanych z praktycznymi zastosowaniami modelowania równań strukturalnych, które prowadzą badania ilościowe w naukach społecznych — psychologów, pedagogów, socjologów i politologów — którzy pragną umieć opisywać złożone i wielowymiarowe zależności między zmiennymi występujące w obszarze badanych przez nich zjawisk. W programie kursu przewidziane jest wprowadzenie do modelu konfirmacyjnej analizy czynnikowej dla weryfikacji założonej struktury narzędzia badawczego oraz modelu, wprowadzenie do analiz strukturalnych zależności przyczynowo-skutkowym między wielu zmiennymi.
Program zajęć:
￭ Wprowadzenie w terminologię SEM — regresja a SEM, kowariancja, macierz kowariancji, macierz korelacji, model SEM, identyfikacja modelu, wskaźnik globalny dopasowania modelu, współczynniki ścieżkowe, zmienne egzogeniczne i endogeniczne;
￭ Model zmiennej latentnej — identyfikacja, ustalenie wariancji, pomiar spójności (alfa-kompozycji), oszacowanie trafności wskaźników jawnych zmiennej latentnej;
￭ Konfirmacyjny model czynnikowy wielowymiarowego narzędzia pomiarowego (z trzema zmiennymi latentnymi), ustalanie struktury zależności między czynnikami, trafności wskaźników jawnych i spójności wewnętrznej (alfa-kompozycji) modelu oraz poszczególnych czynnników;
￭ Analiza zależności przyczynowo-skutkowych o charakterze regresyjnym i hierarchicznym w programie AMOS;
￭ Analiza mediacji i moderacji w programie AMOS — pojęcie mediatora i moderatora, pojęcie mediacji całkowitej i częściowej, mediowana moderacja i moderowana mediacja na przykładach.

WPROWADZENIE W WIELOWYMIAROWĄ ANALIZĘ DANYCH — MODELE REGRESYJNE [powtórzenie tematu z 2009 r.]
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.

PODSTAWY OBSŁUGI IBM SPSS STATISTICS Z ELEMENTAMI ANALIZY DANYCH Z BADAŃ ANKIETOWYCH (NA PRZYKŁADZIE BADANIA LOSÓW ABSOLWENTÓW)
prelegent: Damian Zborowski, SPSS Polska
wymagania wstępne: Znajomość obsługi systemu Windows.

Podczas warsztatów omówione zostaną kolejne etapy procesu analizy danych ankietowych na przykładzie danych z badania losów absolwentów: od wprowadzania danych (bądź ich importu) i ich przygotowania, poprzez transformacje nieodzowne przed przystąpieniem do ich analizy, na podstawowych metodach analizy danych i prezentacji wyników kończąc. Pokażemy również jak połączyć i przeanalizować zebrane dane gromadzone w różnych odstępach czasu, z różnych źródeł (np. po 3 i 5 latach od zakończenia studiów przez respondenta).
Po ukończeniu kursu uczestnicy będą posiadać wiedzę w stopniu umożliwiającym im samodzielną pracę w programie IBM SPSS Statistics.
W trakcie zajęć zostaną omówione następujące zagadnienia:
￭ Zapoznanie uczestników ze środowiskiem programu
IBM SPSS Statistics;
￭ Tworzenie struktur plików danych;
￭ Pobieranie danych z różnych źródeł;
￭ Operacje na danych, transformacje zmiennych, tworzenie nowych zmiennych;
￭ Podstawowe techniki analizy i prezentacji danych – wprowadzenie;
￭ Tworzenie, edycja i zarządzanie raportami w oknie wynikowym IBM SPSS Statistics oraz interpretacja wyników analiz;
￭ Przenoszenie wyników do innych aplikacji.