Преподавател(и):

проф. Красимир Калинов  д-р

Описание на курса:

Компетенции:

Успешно завършилите курса студенти:

1) знаят:

• терминологията, която се използва от статистиката

• основните теоретични положения на статистическия подход при анализа на данни

• основните статистически методи и анализи.

• разликата между правилно и неправилно проведено статистическо изследване.

2) могат:

• да разпознават практическите ситуации, в които статистическите методи биха били полезни и уместни.

• да се ориентират в научната литература, която използва методите на статистиката.

• да прилагат базовите статистически анализи в практически задачи.

Предварителни изисквания:
няма

Форми на провеждане:
Редовен

Учебни форми:
Лекция

Език, на който се води курса:
Български

Теми, които се разглеждат в курса:

Тематичен план на заниманията по семестри

Първи семестър

Лекции

Лекция 1. Базови понятия, организация и описание на данни и разпределения (6 часа)

• основни понятия - Популации и извадки. Променливи. Скали на измерване. Зависими и независими променливи. Честотни разпределения. Вероятност. Събития. Вероятностна функция – аналитичен, табличен и графичен вид. Персентили и кумулативни честотни разпределения. Персентилен ранг. Непрекъснати и дискретни разпределения. Мерки за централна тенденция: мода, медиана и средна. Мерки за разсейване: размах, междуквартилен размах, дисперсия, стандартно отклонение.

• основни факти и реалии – Смисъл и задачи на статистиката – правене на извод за ненаблюдавани същности на базата на наблюдавани подобни такива. Смисъл на понятието средна – абстрактен модел на популацията. Отношение между мода, медиана и средна. Проблеми при оценяването на разсейването. Смисъл на понятието степени на свобода. Методи за формиране на извадки. Описателни статистики и статистически изводи. Стандартизиране на наблюденията. Свойства на стандартизираните стойности. Крива на нормалното разпределение. Използване на стандартното нормално разпределение.

Лекция 2. Взаимовръзка и корелация (4 часа)

• основни понятия - Корелация и причинност. Корелация и коефициент на корелация. Линейност. Независимост.

• основни факти и реалии - Съдържание на понятията "корелация" и “коефициент на корелация”. Посока и стойност на корелацията. Изчисляване на коефициента на корелация. Фактори, влияещи върху размера на коефициента на корелация: линейност, хомогенност, обем на групите. Интерпретация на коефициента на корелация. Типове корелационни коефициенти.

Лекция 3. Въведение в принципите на статистическия извод и t-тест (8 часа)

• основни понятия - Проверка на хипотези. Нулева и алтернативна хипотези. Грешки при проверката на хипотези. Тип І и Тип ІІ грешки. Ниво на значимост, тестова статистика и критични стойности. T-разпределения. Независими и свързани извадки.

• основни факти и реалии – Логика на статистическата проверка на хипотези. Роля на вероятностите в методите на статистическия извод. Вероятност и концепция за базовото разпределение. Видове t-тестове. Статистическа значимост срещу практическа важност - връщане към действителността.

Практически занимания

Семинар 1. Тема: Основни понятия, организация и описание на данни и разпределения (2 часа)

Дискутират се казуси и задачи, върху които студентите предварително са работили самостоятелно и са подготвили резюмета. Обсъждат се възникналите при подготовката им проблеми.

Семинар 2. Тема: Взаимовръзка и корелация (2 часа)

Дискутират се казуси и задачи, върху които студентите предварително са работили самостоятелно и са подготвили резюмета. Обсъждат се възникналите при подготовката им проблеми.

Семинар 3. Тема: Въведение в принципите на статистическия извод и t-тест (2 часа)

Дискутират се казуси и задачи, върху които студентите предварително са работили самостоятелно и са подготвили резюмета. Обсъждат се възникналите при подготовката им проблеми.

Семинар 4. Тема: Цялостно психологическо изследване и статистическа обработка на данните (2 часа)

Студентите представят планирано от тях цялостно психологическо изследване и план за провеждане на статистическия анализ на получените данни.

Самостоятелна работа на студентите

Самостоятелна работа 1. Подготвяне на резюме върху казуси и задачи по темата “Основни понятия, организация и описание на данни и разпределения”.

Самостоятелна работа 2. Подготвяне на резюме върху казуси и задачи по темата “Взаимовръзка и корелация”.

Текущ контрол 1 – тест в аудитория. (2 часа)

Самостоятелна работа 3. Подготвяне на резюме върху казуси и задачи по темата “Въведение в принципите на статистическия извод и t-тест”.

Самостоятелна работа 4. Самостоятелно планиране на психологически експеримент и анализ на данните.

Текущ контрол 2 – тест в аудитория. (2 часа)

Втори семестър

Лекции

Лекция 1. Дисперсионен анализ (ANOVA) (6 часа)

• основни понятия - Концепции на ANOVA. Разпределения на Фишер. Post Hoc тестове. Факторен експеримент. Главни ефекти и взаимодействия.

• основни факти и реалии – Проблеми с многократното използване на t-теста. Линеен модел и представяне на сумата от квадратите. Проверка на нулевата хипотеза. Предположения при ANOVA. Последствия от нарушаването на предположенията. Връзка между ANOVA и t-теста. Процедури за множествени сравнения - метод на Тюки, метод на Нюман-Куолис. Сравняване на двата метода. Post hoc тестове при неравен обем на извадките: метод на Шефе, метод на Шефе за подвойкови сравнения. Предварително планирани сравнения. Ортогонални контрасти. Дисперсионен анализ - класификация по два фактора - обзор.

Лекция 2. Избрани непараметрични тестове за проверка на хипотези (4 часа)

• основни понятия – Непараметрични тестове. Номинални данни. ?2-разпределения. ?2-анализи.

• основни факти и реалии - Номинални данни - една извадка. Номинални данни - две извадки. Определяне на очакваните честоти и степените на свобода. Таблица на спрегнатост 2х2. Номинални данни - k извадки. Рангови данни - две извадки. Рангови данни - k извадки.

Лекция 3. Линейна регресия - оценяване и предвиждане (4 часа)

• основни понятия – Линейност. Линейно уравнение. Регресия. Регресионно уравнение.

• основни факти и реалии – Принципи на предвиждането. Построяване на линията на регресия. Грешки при предвиждането. Оценяване на стандартната грешка. Предположения при построяване на регресионния модел. Връзка между корелацията и регресията. Множествена корелация. Оценяване на модела и доверителни интервали.

Практически занимания

Семинар 1. Тема: Дисперсионен анализ (2 часа)

Дискутират се казуси и задачи, върху които студентите предварително са работили самостоятелно и са подготвили резюмета. Обсъждат се възникналите при подготовката им проблеми.

Семинар 2. Тема: Непараметрични тестове за проверка на хипотези (2 часа)

Дискутират се казуси и задачи, върху които студентите предварително са работили самостоятелно и са подготвили резюмета. Обсъждат се възникналите при подготовката им проблеми.

Семинар 3. Тема: Линейна регресия (2 часа)

Дискутират се казуси и задачи, върху които студентите предварително са работили самостоятелно и са подготвили резюмета. Обсъждат се възникналите при подготовката им проблеми.

Семинар 4. Тема: Цялостно психологическо изследване и статистическа обработка на данните (6 часа)

Студентите представят индивидуално проведено от тях цялостно психологическо изследване и статистическия анализ на получените данни.

Самостоятелна работа на студентите

Самостоятелна работа 1. Подготвяне на резюме върху казуси и задачи по темата “Дисперсионен анализ”.

Самостоятелна работа 2. Подготвяне на резюме върху казуси и задачи по темата “Непараметрични тестове”.

Текущ контрол 1 – тест в аудитория. (2 часа)

Самостоятелна работа 3. Подготвяне на резюме върху казуси и задачи по темата “Линейна регресия”.

Самостоятелна работа 4. Самостоятелно провеждане на психологически експеримент и анализ на получените данни.

Текущ контрол 2 – тест в аудитория. (2 часа)

Литература по темите:

ОСНОВНА КНИГА (ТЕКСТ) НА КУРСА:

Калинов К. (2010) СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ В ПОВЕДЕЧЕСКИТЕ И СОЦИАЛНИТЕ

НАУКИ, второ преработено и допълнено издание, НБУ, София.

Допълнителна литература

1. Калинов К. (2002) ТЕОРИЯ НА ВЕРОЯТНОСТИТЕ И СТАТИСТИКА, НБУ,

София.

2. Гатев К. (1995) ВЪВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИКАТА, изд.ЛИА, София.

3. Хейг П. и П. Харис (1994) СОНДАЖИ И СТАТИСТИКА, изд. Делфин

Прес, Бургас.

4. Хейг П. (1994) АНКЕТИРАНЕ, изд. Делфин Прес, Бургас.

5. Хейг П. (1994) ИЗГОТВЯНЕ НА МАРКЕТИНГОВИЯ ВЪПРОСНИК, изд.

Делфин Прес, Бургас.

ГРАФИК НА КУРСА

ВИРТУАЛНО ОБУЧЕНИЕ

.

Средства за оценяване:

ТЕКУЩО ОЦЕНЯВАНЕ:

ПЪРВИ СЕМЕСТЪР* ВТОРИ СЕМЕСТЪР

УЧАСТИЕ В ПРАКТИЧЕСКИТЕ ЗАНИМАНИЯ 15 % 15 %

ПИСМЕНИ РАБОТИ (анотация, резюме, реферат, курсова работа, презентация и др.) 10 % 10 %

ТЕСТОВЕ 25 % 25 %

ФИНАЛЕН ИЗПИТ :

ПИСМЕН ИЗПИТ: 25 % ПРЕДВАРИТЕЛНО ПОДГОТВЕНА ПИСМЕНА РАБОТА: 25 % УСТЕН ИЗПИТ: 25% ТЕКУЩА ОЦЕНКА: 25%

ТЕКУЩО ОЦЕНЯВАНЕ:

ПЪРВИ СЕМЕСТЪР* ВТОРИ СЕМЕСТЪР

УЧАСТИЕ В ПРАКТИЧЕСКИТЕ ЗАНИМАНИЯ 15 % 15 %

ПИСМЕНИ РАБОТИ (анотация, резюме, реферат, курсова работа, презентация и др.) 10 % 10 %

ТЕСТОВЕ 25 % 25 %

ФИНАЛЕН ИЗПИТ :

ПИСМЕН ИЗПИТ: 25 % ПРЕДВАРИТЕЛНО ПОДГОТВЕНА ПИСМЕНА РАБОТА: 25 % УСТЕН ИЗПИТ: 25% ТЕКУЩА ОЦЕНКА: 25%

УСЛОВИЯ ПРИ КОИТО СТУДЕНТ МОЖЕ ДА СЕ ОСВОБОДИ ОТ ФИНАЛЕН ИЗПИТ ИЛИ ОТ ЧАСТ ОТ ФИНАЛНИЯ ИЗПИТ:

1. Ако студент изкара всичките си 4 теста с оценка по-висока или равна на среден (3), то може да получи средната си оценката от текущото оценяване като крайна оценка за курса.