Preuzmite PDFPreuzmite PDF za ispis

Detaljni izvedbeni plan
Akademska godina 2015. / 2016. Semestar Ljetni
Studij Preddiplomski sveučilišni studij psihologije Godina
studija		 1.

I. OSNOVNI PODACI O PREDMETU
Naziv predmeta DESKRIPTIVNA STATISTIKA
Kratica predmeta PSIP2-4 Šifra predmeta 97885
Status predmeta Obvezni ECTS bodovi 6
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 Marina Merkaš
Akademski stupanj Doktor znanosti Zvanje Docent
Kontakt e-mail marina.merkas@unicath.hr Telefon +385 (1) 3706 606
Konzultacije Prema objavljenom rasporedu
Suradnici na predmetu
Ime i prezime Stanko Rihtar
Akademski stupanj Diplomirani psiholog Zvanje Predavač
Kontakt e-mail stanko.rihtar@pilar.hr Telefon +385 (1) 3706 627
Konzultacije Prema objavljenom rasporedu
Suradnici na predmetu
Ime i prezime Mario Pandžić
Akademski stupanj Magistar psihologije Zvanje Asistent
Kontakt e-mail mario.pandzic@unicath.hr Telefon +385 (1) 3706 650
Konzultacije Prema objavljenom rasporedu

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

Ciljevi predmeta: Ovladavanje numeričkim i grafičkim opisom rezultata kvantitativnog pristupa čovjekovom ponašanju te usvajanje vjerojatnosnog poimanja psihičkih procesa i čovjekova ponašanja. Upoznavanje sa statističkim opisom odnosa dviju ili više varijabli izraženih na različitim mjernim skalama. Ovladavanje računalnim programima predviđenim za korištenje deskriptivne statistike u praksi.

Sadržaj predmeta: Upoznavanje sa svrhom statistike u društvenim znanostima. Tipovi mjerenja, vrste mjernih skala, vrste varijabli. Frekvencije i grupiranje rezultata te grafičko prikazivanje raspodjele rezultata mjerenja. Mjere središnje tendencije. Mjere varijabilnosti rezultata. Osnovni pojmovi kombinatorike i matematičke vjerojatnosti. Normalna raspodjela i druge važne raspodjele u društvenim znanostima. Mjere položaja rezultata u skupini (z-vrijednosti, centili, decili). Regresija i predviđanje. Koeficijent korelacije. Efikasnost prognoze i rezidualni varijabilitet. Koeficijent multiple korelacije i koeficijent parcijalne korelacije. Koeficijenti korelacije na ordinalnim varijablama.
Očekivani ishodi
učenja na razini
predmeta		 Koristiti statistički paket (softver) za unos i pripremu podataka za statističku obradu; Prikazati tablično i grafički prikupljene podatke; Prepoznati obilježja mjernih ljestvica; Primijeniti prikladne mjere središnje tendencije i raspršenja; Temeljem zakona vjerojatnosti predvidjeti pojavnost određenog događaja; Utvrditi međusobnu povezanost dvaju obilježja (uz moguću kontrolu trećeg) te povezanost dva prediktora s kriterijem; Temeljem prikupljenih podataka i crte regresije procijeniti određene vrijednosti
Literatura
Obvezna
  • Petz, B., Kolesarić, V. i Ivanec, D. (2012). Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. Jastrebarsko: Naklada Slap.
  • Milas, G. (2005). Istraživačke metode u psihologiji i drugim društvenim znanostima. Jastrebarsko: Naklada Slap.
Dopunska
  • Howell, D.C. (1998). Statistical Methods for Psychology. Belnout, CA: Duxbury Press.
  • 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:

  • 2 kolokvija – 2×28 = 56%
  • rad na vježbama – 14 %

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 1.15 28
Kolokvij-međuispit 1.15 28
Računalni program 0.6 14
Ukupno tijekom nastave 4.8 70
Završni ispit 1.2 30
UKUPNO BODOVA (nastava+zav.ispit) 6 100
Datumi kolokvija 7. i 12. termin nastave
Datumi ispitnih rokova Prema objavljenom rasporedu

IV. TJEDNI PLAN NASTAVE
Predavanja
Tjedan Tema
1. Uvodno predavanje. Što je statistika? Svrha statistike. Važni pojmovi.
2. Uvod u mjerenje, vrste mjernih skala, vrste varijabli
3. Frekvencije i grupiranje rezultata te grafičko prikazivanje raspodjele rezultata mjerenja
4. Osnovni pojmovi vjerojatnosti, mjere središnje tendencije
5. Mjere središnje tendencije (2.dio) i mjere varijabilnosti rezultata
6. Mjere varijabilnosti rezultata (2.dio)
7. Kolokvij 1
8. Normalna raspodjela i druge važne raspodjele u društvenim znanostima
9. Teorijske raspodjele važnih statistika – prikaz, svojstva i stupnjevi slobode
10. Mjere položaja rezultata u skupini (z-vrijednosti, centili, decili)
11. Uvod u statističko zaključivanje (inferencijalnu statistiku), vrste uzoraka i zaključivanje o parametrima populacije na temelju uzorka
12. Kolokvij 2
13. Uvod u testiranje hipoteza, problem homogenosti varijance i testovi razlika između aritmetičkih sredina dva nezavisna uzoraka
14. Uvod u testiranje hipoteza, problem homogenosti varijance i testovi razlika između aritmetičkih sredina dva nezavisna uzoraka (2. dio)
15. Model zavisnih uzoraka i testiranje razlika između aritmetičkih sredina dvaju zavisnih uzorka
Vježbe
Tjedan Tema
1. Upoznavanje s primjerima i primjenom statistike
2. Tipovi mjerenja, vrste mjernih skala, vrste varijabli
3. Zadaci na temu predavanja. Upoznavanje SPSS programskog paketa
4. Zadaci na temu predavanja. Unos podataka u SPSS statistički program
5. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
6. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
7. Kolokvij 1
8. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
9. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
10. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
11. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
12. Kolokvij 2
13. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
14. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)
15. Zadaci na temu predavanja. Korištenje računalne učionice (SPSS statističkog programa po potrebi)