Preuzmite PDFPreuzmite PDF za ispis

Detaljni izvedbeni plan
Akademska godina 2022. / 2023. Semestar Ljetni
Studij:

Preddiplomski sveučilišni studij komunikologije		 Godina studija:

Preddiplomski sveučilišni studij komunikologije: 3.;

I. OSNOVNI PODACI O PREDMETU
Naziv predmeta Primijenjena statistika
Kratica predmeta IZBP217 Šifra predmeta 248066
Status predmeta Izborni ECTS bodovi 4
Preduvjeti za upis predmeta Položen predmet - Osnove statistike
Ukupno opterećenje predmeta
Vrsta nastave Ukupno sati
Predavanja 30
Vježbe 15
Mjesto i vrijeme održavanja nastave HKS – prema objavljenom rasporedu

II. NASTAVNO OSOBLJE
Nositelj predmeta
Ime i prezime Luka Šikić
Akademski stupanj/naziv Doktor znanosti Zvanje Docent
Kontakt e-mail luka.sikic@unicath.hr Telefon +385 (1)
Konzultacije Prema objavljenom rasporedu

III. DETALJNI PODACI O PREDMETU
Jezik na kojem se nastava održava Hrvatski
Opis
predmeta

Cilj ovog predmeta je pružiti studentima snažnu osnovu u statističkim konceptima i tehnikama, te im omogućiti primjenu ovih alata na stvarnim problemima i situacijama. To uključuje ​​učenje kako prikupljati, analizirati i interpretirati podatke, kao i kako koristiti statističke programe i programske jezike u kontekstu statistike. Putem upotrebe primjera iz stvarnog svijeta, vježbi i projekata temeljenih na podacima, studenti će naučiti kako koristiti statističke metode za rješavanje problema u području informacijskih i komunikacijskih znanosti ali i drugim društvenim znanostima.
Očekivani ishodi
učenja na razini
predmeta		 Razlikovati statističke metode za analizu i tumačenje podataka povezanih s komunikacijskim fenomenima, kao što su uporaba medija, javno mnijenje i društvene interakcije. Primijeniti statističku analizu za prepoznavanje trendova, obrazaca i odnosa u komunikacijskim podacima i izvlačenje valjanih zaključaka iz njih. Primijeniti statistički softver za analizu i vizualizaciju komunikacijskih podataka. Povezati statističke tehnike na širok raspon istraživačkih pitanja i različitih disciplina. Demonstrirati rezultate statističkih analiza raznolikoj publici, uključujući istraživače, kreatore politike i širu javnost. Pratiti razvoj statističke metodologije i alata relevantnih za komunikacijske znanosti.
Literatura
Obvezna

Navarro, D (2018). Learning Statistics with R. University of Adelaide

Petz, B. (1997). Osnovne statističke metode za nematematičare. Jatrebarsko: Naklada Slap: 29-206, 237-299, 321-341.
Dopunska

Stevens, J. (2006). Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. Fifth Edition. Lawrence Erlbaum Associates.

Aron, A., Aron, E. N., & Coups, E. J. (2017). Statistics for the Behavioral and Social Sciences: A Brief Course. Seventh Edition. Taylor & Francis.

Jackson, S. L. (2016). Research Methods and Statistics: A Critical Thinking Approach. Fourth Edition. Cengage Learning.

Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2017). Data Analysis for the Social Sciences: Integrating Theory and Practice. Second Edition. SAGE Publications.

Paolillo, J. C., & Watt, J. H. (2009). Statistics for Communication: A First Course in Applied Statistics. Routledge.
Način ispitivanja i ocjenjivanja
Polaže seDa Isključivo kontinuirano praćenje nastaveNe Ulazi u prosjekDa
Preduvjeti za dobivanje
potpisa i polaganje
završnog ispita
  1. Redovito pohađanje nastave – prisutnost na najmanje 70% nastave prema studijskom programu i izvedbenom nastavnom planu.
  2. Uredno izvršene nastavnih obveza u okviru vježbi.
  3. Stjecanje minimalnog uspjeha od 35% tijekom nastave unutar zadanih nastavnih aktivnosti kroz vježbe i kolokvije.
Način polaganja ispita
  1. Kontinuirano vrednovanje studentskog rada kroz nastavne aktivnosti.
  2. Završni pismeni i usmeni ispit (minimum za prolaz na pismenom ispitu je 50% točne riješenosti).
Način ocjenjivanja

a) Nastavne aktivnosti – 70% ocjene

   1) Vježbe – max. 20 %; 

   2) 1. kolokvij – max. 25 %;

   3) 2. kolokvij – max. 25 %;

b) Završni ispit 

4)  Pismeni ispit – max. 30 % (za prolaz je nužno točno odgovoriti na 50 % postavljenih pitanja).

dovoljan (2) – 50-64,9 %

dobar (3) – 65-79,9 %

vrlo dobar (4) – 80-89,9 %

izvrstan (5) – 90-100 %
Detaljan prikaz ocjenjivanja unutar Europskoga sustava za prijenos bodova
VRSTA AKTIVNOSTI ECTS bodovi - koeficijent
opterećenja studenata		 UDIO
OCJENE
(%)
Pohađanje nastave 1.2 0
Seminarsko izlaganje 0.56 20
Kolokvij-međuispit 0.7 25
Kolokvij-međuispit 0.7 25
Ukupno tijekom nastave 3.16 70
Završni ispit 0.84 30
UKUPNO BODOVA (nastava+zav.ispit) 4 100
Datumi kolokvija 8. i 15. tjedan nastave
Datumi ispitnih rokova Prema objavljenom rasporedu

IV. TJEDNI PLAN NASTAVE
Predavanja
Tjedan Tema
1. Uvod u predmet.
2. Uvod u programski jezik R.
3. Deskriptivna statistika.
4. Grafikoni i vizualizacije.
5. Osnove teorije vjerojatnosti.
6. Procjena parametara populacije.
7. Testiranje statističkih hipoteza.
8. Kolokvij.
9. Kategorijalna analiza.
10. Usporedba prosjeka.
11. Linearna regresija.
12. ANOVA.
13. Faktorska ANOVA.
14. Multivarijatni statistički modeli.
15. Kolokvij.
Vježbe
Tjedan Tema
1. Uvod u predmet.
2. Uvod u programski jezik R.
3. Deskriptivna statistika.
4. Grafikoni i vizualizacije.
5. Osnove teorije vjerojatnosti.
6. Procjena parametara populacije.
7. Testiranje statističkih hipoteza.
8. Kolokvij.
9. Kategorijalna analiza.
10. Usporedba prosjeka.
11. Linearna regresija.
12. ANOVA.
13. Faktorska ANOVA.
14. Multivarijatni statistički modeli.
15. Kolokvij.