Primena SPSS-a u naučnim istraživanjima

Opšte informacije

Organizator:
Adresa:
Vlajkovićeva 19, Knez Mihailova 33, Beograd, prikaži na mapi
Sajt organizatora:
Datum početka kursa:
Trajanje kursa:
32 sata
Vreme održavanja:
termini po dogovoru
Gradovi u kojima se kurs održava:
Ada, Aleksa Šantić, Aleksandrovac, Aleksinac, Apatin, Aranđelovac, Arilje, Babušnica, Bač, Bačka Palanka, Bačka Topola, Bački Petrovac, Bačko Dušanovo, Bajina Bašta, Bajmok, Banatski Despotovac, Banja Koviljača, Banja Luka, Banja Vrujci, Bar, Batočina, Bečej, Bečići, Bela Crkva, Bela Palanka, Beočin, Beograd, Berane, Bijelo Polje, Blace, Bogatić, Bojnik, Boljevac, Bor, Bosilegrad, Brus, Budisava, Budva, Bujanovac, Bukurešt, Čačak, Čajetina, Čelarevo, Cetinje, Ćićevac, Čoka, Čokot, Crna Trava, Crvenka, Ćuprija, Čurčin, Čurug, Danilovgrad, Despotovac, Despotovo, Dimitrovgrad, Djakovica, Doljevac, Donji Milanovac, Dragaš, Ečka, Erdevik, Futog, G. Sabanta, Gadžin Han, Gajdobra, Gnjilane, Golubac, Gornja Vrežina, Gornji Matejevac, Gornji Milanovac, Grahovo, Grenoble, Grocka, Hajdučica, Herceg Novi, Horgoš, Igalo, Inđija, inostranstvo, Irig, Ivangrad, Ivanjica, Jagodina, Jasenovik, Jelašnica, Jelen Do, Kać, Kanjiža, Kelebija, Kikinda, Kladovo, Knić, Knjaževac, Koceljeva, K

CENA: 136000 din

Opis kursa

 

Primena SPSS-a u naučnim istraživanjima 

Formulisali ste problem, definisali cilj istraživanja, postavili hipoteze, sastavili upitnik i prikupili podatke, ali ne znate kako da primenom statističkih metoda i tehnika analizirate podatke i primenjenu metodologiju iskoristite za Vaše naučno istraživanje?

Čuli ste da je SPSS jedan od najpopularnijih i najviše korišćenih softvera za obradu podataka u naučnim istraživanjima, ali još
uvek ne znate da ga koristite? Kurs “Primena SPSS-a u naučnim istraživanjima” je namenjen baš Vama: studentima master studija, doktorandima, zaposlenima u naučnim i obrazovnim institucijama i svima koji se bave ili žele da se bave naučnim istraživanjima.
Na kursu ćete naučiti kako da unesete i pripremite podatke za obradu, deskriptivnu statistiku i korelaciju, parametarkse i neparametarske testove, ANOVA analizu, faktorsku analiza, klaster analizu, regresiona analizu, itd. kroz mnoštvo praktičnih primera.

 

Cena kursa zavisi od znanja polaznika. Cena se odnosi na rad u grupi.

 

 

 

Cena se odnosi na fizičko lice.

 

Kurs se sastoji iz 3 modula i traje 9 dana (3 dana po modulu), bilo online ili u našim prostorijama:

Modul 1:

Prvi koraci u SPSS-u

 Teorijske osnove statistike (šta je statistika, varijabla, frekvencije, skup, uzorak,
statističko zaključivanje, itd)
 Pokretanje i upoznavanje SPSS-a
 Komponente programa (prozori, meniji, okviri za dijalog, itd.)
 Funkcije za obradu podataka
 Korišćenje datoteka sa podacima
 Definisanje promenljivih
 Unos i modifikovanje podataka
 Kodiranje, transformisanje i rekodiranje varijabli
 Računanje ukupnih rezultata na skali
 Podela promenljive na grupe
 Spajanje datoteka
 Korišćenje skupova
 Traženje i uklanjanje grešaka
 Dijagrami za analizu podataka (histogram, dijagram rasipanja, itd.)
 Uvoz dijagrama u Word document
 Čuvanje podataka i zatvaranje programa
 Deskriptivna statistika (aritmetička sredina, varijansa, standardna devijacija, itd.)
 Krostabulacije
 Korelacija (preliminarne analize, tumačenje rezultata)
 Izbor odgovarajućih statističkih tehnika

Modul 2:

Analiza podataka za naučna istraživanja

 Analiza pouzdanosti
 Greška prve i greška druge vrste
 Testiranje normalnosti raspodele (koeficijent asimetrije i spljoštenosti, Shapiro-Wilk test,
Kolmogorov-Smirnov test)
 t-test (t-test nezavisnih uzoraka, t-test uparenih uzoraka)
 Hi-kvadrat test
 Mann-Whithey U test
 Wilcoxon test ranga
 Kruskall-Wallis test
 Fridmanov test
 ANOVA (jednofaktorska i dvofaktorska analiza varijanse)
 MANOVA (multivarijaciona analiza varijanse, postupak, tumačenje i predstavljanje
rezultata)
 Primeri: Primeniti adekvatnu tehniku za analizu podataka

Modul 3:

Korišćenje SPSS-a za potrebe istraživačkih radova

 Regresiona analiza (osnovne postavke, tumačenje rezultata,…)
 Višestruka regresiona analiza (osnovne postavke, ispunjenost pretpostavki,...)
 Faktorska analiza (osnovni koncept, postupak, tumačenje rezultata,...)
 Klaster analiza (osnovne postavke, izbor procedure, interpretacija dobijenih rezultata,...)
 Primeri: Šta smo naučili?

 

 

Ukoliko Vam je za Vaše naučno istraživanje neophodna analiza koja nije obuhvaćena kursom, moguće je prilagoditi kurs potrebama Vašeg istraživanja.

 

 

Iskustva polaznika

Prilikom informisanja i/ili prijavljivanja na kurs pozovite se na Kursevi.com