Preuzmite PDFPreuzmite PDF za ispis

Detaljni izvedbeni plan
Akademska godina 2023. / 2024. Semestar Zimski
Studij:

Sveučilišni prijediplomski studij psihologije		 Godina studija:

Sveučilišni prijediplomski studij psihologije: 2.;

I. OSNOVNI PODACI O PREDMETU
Naziv predmeta INFERENCIJALNA STATISTIKA
Kratica predmeta PSIP3-5 Šifra predmeta 97901
Status predmeta Obvezni ECTS bodovi 5
Preduvjeti za upis predmeta Nema
Ukupno opterećenje predmeta
Vrsta nastave Ukupno sati
Predavanja 30
Vježbe 45
Mjesto i vrijeme održavanja nastave HKS – prema objavljenom rasporedu

II. NASTAVNO OSOBLJE
Nositelj predmeta
Ime i prezime Dragan Glavaš
Akademski stupanj/naziv Doktor znanosti Izbor Docent
Kontakt e-mail dragan.glavas@unicath.hr Telefon +385 (1) 3706 650
Konzultacije Prema objavljenom rasporedu
Suradnici na predmetu
Ime i prezime Mario Pandžić
Akademski stupanj/naziv Doktor znanosti Izbor Viši asistent
Kontakt e-mail mario.pandzic@unicath.hr Telefon +385 (1)
Konzultacije Prema objavljenom rasporedu

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

Ciljevi predmeta: Upoznavanje s postavkama i racionalom statističkog zaključivanja s uzorka na populaciju. Usvajanje parametrijskih i neparametrijskih postupaka testiranja razlika i povezanosti među slučajnim varijablama. Ovladavanje računalnim programima predviđenim za korištenje inferencijalne statistike u praksi.

Sadržaj predmeta: Uvod u statističko zaključivanje, vrste uzoraka i zaključivanje o parametrima populacije na temelju uzorka.  Teorijske raspodjele važnih statistika  – prikaz, svojstva i stupnjevi slobode. Uvod u testiranje hipoteza, problem homogenosti varijance i testovi razlika između aritmetičkih sredina dva nezavisna uzoraka. Model zavisnih uzoraka i testiranje razlika između aritmetičkih sredina dvaju zavisnih uzorka. Testiranje razlika među proporcijama. Tipovi grešaka u statističkom testiranju razlika i računanje statističke snage testa. Testiranje značajnosti različitih koeficijenata korelacije i testiranje razlike između  dvaju koeficijenata korelacije. Neparametrijska statistika i hi-kvadrat test. Neparametrijski testovi razlika između dvaju nezavisnih uzoraka. Neparametrijski testovi razlika između dvaju zavisnih uzoraka. Neparametrijski testovi razlika između više uzoraka (zavisnih i nezavisnih).
Očekivani ishodi
učenja na razini
predmeta		 Razlučiti teorijske raspodjele važnih statistika te statističko zaključivanje od opisivanja. Prosuditi odnos i razliku između parametara procijenjenih na uzorku koristeći prikladan inferencijalni statistički model. Samostalno kreirati istraživački izvještaj temeljem istraživačkih hipoteza i prikladnih inferencijalnih statističkih postupaka. Provesti inferencijalne statističke postupke u statističkom paketu. Točno izvještavati o procijenjenim parametrima temeljem inferencijalnih statističkih modela.
Literatura
Obvezna
  • Petz, B. (1997). Osnove statistike za nematematičare. Jastrebarsko: Naklada Slap.
  • Petz, B., Kolesarić, V. i Ivanec, D. (2012). Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. Jastrebarsko: Naklada Slap
  • Howell, D.C. (1998). Statistical Methods for Psychology. Belnout, CA: Duxbury Press.
  • Milas, G. (2005). Istraživačke metode u psihologiji i drugim društvenim znanostima. Jastrebarsko: Naklada Slap.
Dopunska
  • Pavlić, I. (1970). Statistička teorija i primjena. Zagreb: Tehnička knjiga.
Način ispitivanja i ocjenjivanja
Polaže seDa Isključivo kontinuirano praćenje nastaveNe Ulazi u prosjekDa
Preduvjeti za dobivanje
potpisa i polaganje
završnog ispita
  • Redovito pohađanje nastave (prisutnost na najmanje 70% nastave)
  • Stjecanje minimalno 35% bodova (od ukupno 100 bodova) tijekom nastave
Način polaganja ispita
  • Kontinuirano vrednovanje studentskog rada kroz nastavne aktivnosti 
  • Završni pismeni ispit (minimum za prolaz na pismenom ispitu je 50% točne riješenosti)
Način ocjenjivanja

Način stjecanja bodova:

1. Nastavne aktivnosti – 70% ocjene:

  • 1 kolokvij – 40 % ocjene
  • izvještaj – 30 % ocjene

2. Završni ispit – 30% ocjene

Brojčana ljestvica ocjenjivanja studentskog rada:

  • izvrstan (5) – 90 do 100% bodova
  • vrlo dobar (4) – 80 do 89,9% bodova
  • dobar (3) – 65 do 79,9% bodova
  • dovoljan (2) – 50 do 64,9% bodova
  • nedovoljan (1) – 0 do 49,9 % bodova
Detaljan prikaz ocjenjivanja unutar Europskoga sustava za prijenos bodova
VRSTA AKTIVNOSTI ECTS bodovi - koeficijent
opterećenja studenata		 UDIO
OCJENE
(%)
Pohađanje nastave 1.9 0
Kolokvij-međuispit 0.93 30
Izvještaj 0.93 30
Rad na vježbama 0.31 10
Ukupno tijekom nastave 4.07 70
Završni ispit 0.93 30
UKUPNO BODOVA (nastava+zav.ispit) 5 100
Datumi kolokvija 5. i 12. termin nastave
Datumi ispitnih rokova Prema objavljenom rasporedu

IV. TJEDNI PLAN NASTAVE
Predavanja
Tjedan Tema
1. Teorem središnje granice. Statističko zaključivanje i testiranje hipoteza. Testiranje razlika među proporcijama
2. Pogreške pri statističkom zaključivanju. Veličina učinka. Statistička snaga
3. Neparametrijska statistika i hi-kvadrat test
4. Hi-kvadrat test (2. dio)
5. Parametrijsko i neparametrijsko testiranje: pretpostavke i odluke o odabiru prikladnog statističkog testa
6. Neparametrijsko testiranje razlike između dvaju zavisnih uzoraka
7. Neparametrijsko testiranje razlike između dvaju zavisnih uzoraka
8. Neparametrijsko testiranje razlika između više nezavisnih i zavisnih uzoraka
9. Osnove generalnog linearnog modela. Odnos razlike i povezanosti. Koeficijent korelacije
10. Pravac regresije, predviđanje i standardna pogreška prognoze
11. Višestruka korelacija i regresija
12. Kolokvij
13. Parcijalna i semiparcijalna korelacija
14. Koeficijent korelacije na kategorijalnim i ordinalnim varijablama
15. Završna razmatranja. Izvještaj
Vježbe
Tjedan Tema
1. Postavljanje istraživačkih pitanja i hopteza. Oblikovanje granica sigurnosti i distribucija pod H0 i H1. Prikaz u računalnim statističkim programima
2. Računanje veličine uzorka temeljem pretpostavljene veličine učinka i statističke snage. Korištenje računalnih statističkih programa
3. Oblikovanje nacrta za provedbu Hi kvadrata te primjena u računalnim statističkim programima
4. Oblikovanje nacrta za provedbu Hi kvadrata te primjena u računalnim statističkim programima (2. dio)
5. Izvještaji o rezultatima temeljem provedbe statističke analize u računalnim statističkim programima
6. Neparametrijsko statističko testiranje u računalnim statističkim programima
7. Neparametrijsko statističko testiranje u računalnim statističkim programima i oblikovanje izvještaja
8. Neparametrijsko statističko testiranje (više uzoraka) u računalnim statističkim programima i oblikovanje izvještaja
9. Generalni linearni model: računalni statistički programi
10. Koeficijenti korelacije u računalnim statističkim programima
11. Koeficijenti korelacije u računalnim statističkim programima: pisanje izvještaja
12. Kolokvij
13. Koeficijenti korelacije u računalnim statističkim programima: pisanje izvještaja (2. dio)
14. Vježbe odabira prikladnog statističkog testa, provedba u računalnom statističkom programu i oblikovanje znanstvenog izvještaja
15. Izvještaj